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questionari per inchieste e sondaggi, Sbobinature di Psicologia Generale

sbobinature delle lezioni di "tecniche di raccolta e analisi dei dati M1- prof.ssa Cavazza 2020-2021 UniMore

Tipologia: Sbobinature

2020/2021

Caricato il 10/03/2021

Utente sconosciuto
Utente sconosciuto 🇮🇹

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Lez 5/10: QUESTIONARIO (in riferimento a sondaggio e inchiesta)
Item: tt le dom rivolte agli intervistai e tt le affermazioni per le quali si chiede loro di esprimersi.
Questionari si differenziano per grado estensione e approfondimento indagine:
Sondaggio: ob: descrivere fen (accertarne esistenza e consistenza)→fotografo fen che interessa non
ai ricercatori ma es ai mezzi di com per coinvolgere, informare, influenzare opinione pubblica. Non
dà previsioni, ma foto. Ric esplorativa: non si hanno teorie da testare, né si ipotizzano complesse
relazioni tra variabili. Analisi statistiche: monovariate: si analizza una variabile per volta e la si
descrive. A guidare i sondaggi sono dom semplici.
Es: usati nelle trasmissioni politiche per mostrare intenzioni di voto (ma no previsioni su chi vincerà
o sul rapporto tra i partiti in parlamento post elezioni).
Es: indagini di mercato per capire gradimento di un prod; costumer satisfaction dopo un intervento.
Es: in Ita la diffusione del pregiudizio etnico è aumentato o diminuito negli ultimi ..? (esistenza); e
di quanto? (consistenza).
Inchiesta (survey): analisi più approfondita. Ob: capire origine fen psico-soc e relazioni tra loro
(covariazioni), testare empiricamente ipotesi. Molte più dom rispetto a sondaggio (che ne ha 4/5).
Es: da cosa dipende il pregiudizio etnico (origine); con quali altri atteggiamenti correla (relazione)?
Quindi:
-rilevazione guidata da teoria;
-rilevazione ampia e profonda;
-analisi dei dati avanzata (non solo analisi descrittiva, ma capire distribuzione di frequenza dei dati:
es mostrare distribuzione delle intenzioni di voto in relazioni ad altri fen) e analisi statistiche
bivariate o multivariate.
Hanno in comune:
-procedono interrogando direttamente le xsn per risp alle dom di conoscenza→self report (quindi no
oss, esperimenti, analisi dati di archivio);
-intervisto xsn di campione rappresentativo (costruito tenendo conto di criteri: variabili indip. Non
ha senso costruire campione rappresentativo basato su variabili dip. Questi criteri devono consentire
generalizzazione dati);
-xsn intervistate sono quelle che interessano direttamente al ric (non chiede ad altri, ma direttamente
all’interessato) es: se si vuole studiare modi con cui gr di adolescenti gestiscono devianza da norme
di gr si interrogano direttamente;
-confronto tra risp:
-strumento rilevazione dei dati (questionario): standardizzato: dom uguali per tt e stesso
ordine (è imp e può influenzare risp), istruzioni e presentazioni uguali;
-modalità di rilevazione (es intervista faccia a faccia o telefonica) e luogo intervista (es casa
dell’intervistato, suo posto di lavoro, per strada) uguali per tt;
-ob: studiare relazioni fra variabili ogg di ric;
-dati rilevati inseriti in matrici: riga (intervistato); colonna (item)→ope di codifica dei dati;
-dopo essere stati codificati, i dati vengono analizzati con procedure statistiche.
Con questionario si possono studiare (non c’è nelle slide):
-fatti: confronto tra un dato rilevato/del questionario (es sesso, livello istruzione, stato civile) e il
dato vero. Es: evento occorso nella vita (viaggi all’estero, acquisto automobili); dati demografici
(sesso, livello istruzione, reddito);
-conoscenze: info che xsn hanno su un tema. Analizzabili qualitativamente (per capire quale info
hanno xsn. Es: qual è il n di immigrati..); o quant: dom per operazionalizzare (misurare) conoscenza
che xsn hanno di un ambito. Dalla combinazione di diverse dom di conoscenza→indice riassuntivo
della xsn sull’ambito. Es: indice di conoscenza politica ottenuto da 4/5 dom. Non vengono poste
all’inizio (se no xsn si sente troppo analizzata). Es: sai chi è il presidente della camera? Dom per cui
c’è risp giusta o sbagliata e sommando risp giuste si ottiene livello di conoscenza del partecipante;
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Lez 5/10: QUESTIONARIO (in riferimento a sondaggio e inchiesta) Item: tt le dom rivolte agli intervistai e tt le affermazioni per le quali si chiede loro di esprimersi. Questionari si differenziano per grado estensione e approfondimento indagine: Sondaggio: ob: descrivere fen (accertarne esistenza e consistenza)→fotografo fen che interessa non ai ricercatori ma es ai mezzi di com per coinvolgere, informare, influenzare opinione pubblica. Non dà previsioni, ma foto. Ric esplorativa: non si hanno teorie da testare, né si ipotizzano complesse relazioni tra variabili. Analisi statistiche: monovariate: si analizza una variabile per volta e la si descrive. A guidare i sondaggi sono dom semplici. Es: usati nelle trasmissioni politiche per mostrare intenzioni di voto (ma no previsioni su chi vincerà o sul rapporto tra i partiti in parlamento post elezioni). Es: indagini di mercato per capire gradimento di un prod; costumer satisfaction dopo un intervento. Es: in Ita la diffusione del pregiudizio etnico è aumentato o diminuito negli ultimi ..? (esistenza); e di quanto? (consistenza). Inchiesta (survey): analisi più approfondita. Ob: capire origine fen psico-soc e relazioni tra loro (covariazioni), testare empiricamente ipotesi. Molte più dom rispetto a sondaggio (che ne ha 4/5). Es: da cosa dipende il pregiudizio etnico (origine); con quali altri atteggiamenti correla (relazione)? Quindi: -rilevazione guidata da teoria; -rilevazione ampia e profonda; -analisi dei dati avanzata (non solo analisi descrittiva, ma capire distribuzione di frequenza dei dati: es mostrare distribuzione delle intenzioni di voto in relazioni ad altri fen) e analisi statistiche bivariate o multivariate. Hanno in comune: -procedono interrogando direttamente le xsn per risp alle dom di conoscenza→self report (quindi no oss, esperimenti, analisi dati di archivio); -intervisto xsn di campione rappresentativo (costruito tenendo conto di criteri: variabili indip. Non ha senso costruire campione rappresentativo basato su variabili dip. Questi criteri devono consentire generalizzazione dati); -xsn intervistate sono quelle che interessano direttamente al ric (non chiede ad altri, ma direttamente all’interessato) es: se si vuole studiare modi con cui gr di adolescenti gestiscono devianza da norme di gr si interrogano direttamente; -confronto tra risp: -strumento rilevazione dei dati (questionario): standardizzato: dom uguali per tt e stesso ordine (è imp e può influenzare risp), istruzioni e presentazioni uguali; -modalità di rilevazione (es intervista faccia a faccia o telefonica) e luogo intervista (es casa dell’intervistato, suo posto di lavoro, per strada) uguali per tt;

  • ob: studiare relazioni fra variabili ogg di ric; -dati rilevati inseriti in matrici: riga (intervistato); colonna (item)→ope di codifica dei dati; -dopo essere stati codificati, i dati vengono analizzati con procedure statistiche. Con questionario si possono studiare (non c’è nelle slide):
  • fatti: confronto tra un dato rilevato/del questionario (es sesso, livello istruzione, stato civile) e il dato vero. Es: evento occorso nella vita (viaggi all’estero, acquisto automobili); dati demografici (sesso, livello istruzione, reddito);
  • conoscenze: info che xsn hanno su un tema. Analizzabili qualitativamente (per capire quale info hanno xsn. Es: qual è il n di immigrati..); o quant: dom per operazionalizzare (misurare) conoscenza che xsn hanno di un ambito. Dalla combinazione di diverse dom di conoscenza→indice riassuntivo della xsn sull’ambito. Es: indice di conoscenza politica ottenuto da 4/5 dom. Non vengono poste all’inizio (se no xsn si sente troppo analizzata). Es: sai chi è il presidente della camera? Dom per cui c’è risp giusta o sbagliata e sommando risp giuste si ottiene livello di conoscenza del partecipante;
  • atteggiamenti: valutazioni globali di un ogg. Hanno 3 componenti: cognitiva (info e credenze su ogg), affettiva (reazione emotiva suscitata da ogg), comportamentale (reazione di avvicinamento o allontanamento da ogg). Per studiarli si usano scale;
  • opinioni: prese di posizione manifeste su questioni soc rilevanti (attegg invece si possono avere su tutto). Es: credenza circa motivi per cui USA guerra in Iraq; quali sono probl che governo dovrebbe affrontare; puntualità dei mezzi pubblici di Milano;
  • autodescrizioni: descrizioni di sè su diversi aspetti (es xsnlt, preferenze per hobby ecc). Esistono scale certificate per rilevarle (es scale di preferenze);
  • img di ogg o eventi: es impressioni su un xsng politico;
  • bisogni: esigenze che si hanno in generale o in situa specifiche. Ciò che si pensa serva per vivere bene fisicamente e relazionalmente, ciò che si desidera venga soddisfatto da prod/servizio. Es: costumer satisfaction.
  • ricordi di comp: es gr di partecipazione politica;
  • intenzioni comportamentali: propositi di mettere in atto un comp, fondato sulla pianificazione consapevole di uno sforzo. Sono il principale predittore del comp. Usate se non posso rilevare dati diretti del comp. È una variabile non coincidente con comp, ma molto vicina (si chiama proxy). Es: intenzione di voto o acquisto sono proxy di voto e acquisto;
  • stili di vita: configurazioni stabili di cosa xsn fanno, credono, possiedono. Es: abitudini;
  • affiliazioni: appartenenza a gr sociali (es familiari, formali, informali);
  • valori: ob desiderabili, validi in diverse situa, che variano di imp tra xsn e orientano loro vita e comp. Es: eguaglianza, libertà, giustizia soc, potere. Costrutto che risente di desiderabilità soc→ difficile capire quanto effettivamente xsn aderiscono a questi valori (chi direbbe che famiglia è poco imp?). Le scale standardizzare per misurarli permettono di far fronte a questo probl. Cosa non si possono studiare: -arg sensibili o delicati: es livello di reddito; comp devianti, comp sessuali. Perché risentono desiderabilità soc (tendenza a distorcere risp per simulare di essere xsn più meritevoli di ricevere sanzioni positive da soc di quanto non si sia effettivamente). Es distorsioni di ricordo (vogliamo mantenere autostima: tendiamo a ricordare meglio quello che abbiamo fatto e che ha alta desiderabilità soc).Otterremmo dati distorti. È meglio intervista: c’è lo stesso desiderabilità soc, ma interazione più approfondita e fiducia→più probabilità di avere risp affidabili. Non è una questione così generalizzabile e attenzione a interpretare le dom; -arg che riguardano sfera inconscia e inconsapevole: inconscio: non conosciuto da xsn e che senza analisi di esperto non verrebbe a galla; inconsapevole: ciò che è automatizzato (molte info/strutture cognitive nella ns memoria sono automatiche perché sono operazioni cognitive che non hanno bisogno ns attenzione per essere compiute→sono studiabili con tempi di latenza, ma non con questionari es: pregiudizi impliciti nei confronti di minoranze);
  • comp effettivi: perché anche se dom a un questionario sono proxy del comp, non sono comp effettivo (se riporto comp passato (ottengo come la xsn dichiara di essersi comp) o intenzione comportamentale (futuro) non devo scambiarlo per comp, perché ci sono distorsioni (es tizio non dirà apertamente di essersi comp in modo discriminatorio nei confronti di immigrati; incapacità di ricordare. Comp effettivo si misura solo con oss. Es: scala di pregiudizio etnico→ottengo info sugli attegg pregiudiziali, non la propensione a trasformarli in comp; -comp che penso metterei in atto in situa particolare (es Milgram e obbedienza autorità; nessuno direbbe che non aiuterebbe gli altri ma diffusione di responsabilità). Per studiare comp in situa particolari non chiedere cosa faresti se ti trovassi in questa situa? Ma porre xsn direttamente in quella situa;
  • relazioni causali tra variabili: es: titolo di studio influenza i pregiudizi? Non possiamo capire se una dipende dall’altra. I nessi causali si studiano con l’esperimento; -conoscenza ottenuta da com non verbale e paraverbale: si analizza solo la com verbale. Si rinuncia ad usare come strumento di conoscenza l’autosservazione dell’intervistatore che deve solo gestire bene la standardizzazione dello strumento e del setting dell’intervista.

-facilità di codifica e confrontabilità dei dati. Svantaggi di inchieste e sondaggi: -semplificazione fen psico-soc studiati: riduzione di complessità: studiamo solo macrofattori e non casi specifici; -accesso a attegg, non a comp né al “profondo”; -risp solo in base ai contenuti verbali espliciti: presuppone capacità dei rispondenti di esprimere propria opinione (es no analfabeti); -approccio correlazionale, non causale; -standardizzazione spesso apparente: non è detto che tutti interpretino dom allo stesso modo→fare attenzione livello di ambiguità dom; -raggiungono solo xsn socialmente centrali e non periferiche, difficili da raggiungere (es donne del sud anziane e poco scolarizzate→difficile fare campione rappresentativo). Lez 6/10: Ric quant ha sequenza di fasi predefinita che non procede unidirezionalmente, ma c’è continuo avanti e indietro tra le fasi (es tornare a consultare letteratura anche mentre si analizzano dati). In ogni fase: fare scelte critiche es usare o no intervistatori per rilevare dati (fare ric implica processo decisionale e ogni scelta influenzerà ris finali).

  • progettazione ric:
    • definizione tema ric e dom che guidano indagine; -sviluppo conoscenza sul tema; -stesura progetto ric: interrogativo che fonda ipotesi; strumenti e modalità per rilevare dati;
  • costruzione base empirica: rilevazione empirica:
    • campionamento (strutturo campione individuando i casi); -operazionalizzazione: (definizione operativa delle variabili) dei concetti in variabili; -pre test: aspetto critico, ogni questionario alla fine va pretestato per essere relativamente sicuri che sia costruito bene; -somministrazione: del questionario definitivo.
  • org base empirica: si trasformano info in dati: -costruzione matrice dei dati; -codifica dei dati; -pulizia dei dati (nella matrice).
  • analisi dei dati: si usano i dati per cercare di risp agli interrogativi (uso di analisi statistiche)
  • esposizione dei ris: fondata su 4 ob: -presentare punto di partenza ric e conoscenze iniziali; -com scelte teoriche e metodi usati, per rendere trasparente e ripetibile la ric; -com i ris più interessanti; -discutere i ris e suggerire i possibili sviluppi della ric. PROGETTAZIONE (cap 2): Ob: rendere intellegibile a interlocutore percorso di ric progettato; indurre ric a circoscrivere e delineare con precisione gli ob della sua ric.
  • definizione tema ric: riguarda volontà di risp a dom sulla realtà. Diversi motivi per cui si vuole risp a tali dom, es interesse scientifico del ric che può avere tre origini: sistematica attività di studio e ric (maggiore è la conoscenza dell’ambito in cui ci si muove, più è facile individuare specifiche dom di conoscenza cui cercare di risp); serendipità (se dom di ric nascono da eventi casuali); curiosità stimolata da eventi del mondo soc. Se dom si sviluppa da committente i motivi sono strategici e per chi fa ric può essere complicato tradurre dom generiche e vaghe in ob di ric realmente affrontabili in indagine empirica. Es: quale effetto ha avuto sui lavoratori il nuovo sist di incentivazione dei lavoratori; come sono cambiati stili di vita dei cittadini come conseguenza del nuovo piano urbano nel comune..; in quali modi cittadini piemontesi percepiscono e affrontano crisi FIAT. Si deve capire meglio cosa voglia committente e trasformare tali interessi in concreti interrogativi di ric. Es:

quali attegg hanno piemontesi nei confronti della crisi; cosa ne sa; come la valuta; quali attribuzioni casuali ha fatto sulle ragioni della crisi; a chi attribuisce le principali responsabilità ecc.

  • sviluppo conoscenza sul tema: se si è esperti del ramo semplice (basta rielaborare conoscenza che abbiamo già o leggere ultimi lavori). Se alle prime armi nel campo della ric o non conosciamo bene ar complicato. Essenziale leggere letteratura già esistente per evitare risp a dom a cui c’è già risp o fare errori già segnalati. Difficile anche se c’è poco dal leggere sul tema, perché non si hanno riferimenti. Si cerca in biblio (molto lungo e complicato) o Internet (reso più agevole ricognizione della letteratura). Si ottengono numerose info→per rimediare, due metodi: uso parole chiave: si chiede alla banca dati di elencare tt lavori in essa schedati che contengono una parola cruciale per ric. In questo modo si scopre anche nome autori che hanno contribuito di più→2° metodo: chiedere alla banca dati di elencare tt lavori di tali autori. Una volta individuate opere→cercarle in biblio o contattare direttamente autori. Dopo aver sviluppato solida conoscenza teorica sull’arg consigliabile fare miniricerca empirica esplorativa sul tema (es interviste qual a xsn interessanti per arg) per capire cosa e come (tipo di ling usare; che alternative di risp; ordine dom ecc) chiedere al campione.
  • stesura progetto di ric: produrre testo scritto che permetta a un altro di capire quali sono dom di conoscenza e metodi con cui vogliamo affrontare probl di conoscenza. Si scrive: titolo del progetto di ric; probl di conoscenza che ns ric vuole risolvere; stato dell’arte della letteratura sull’arg; teoria da cui partiamo; eventuali ipotesi che vogliamo testare; metodi che usiamo per tentare di risp alle dom (es quale metodo di campionamento e n intervistati); elenco opere citate. Scrivere bene progetto fondamentale perché: deve rendere comprensibile a un altro percorso di ric che abbiamo progettato e consentirne discussione ed eventuale modifica; ha come ob imporci di essere chiari e espliciti in ogni passaggio della ric; ci costringe a circoscrivere ob ric e dom a cui intendiamo risp. Rischi di un prog non chiaro: non chiarire bene alcune ipotesi o collegamenti ha conseguenze negative in fase di analisi dati o presentazione ris; se non si circoscrivono chiaramente ob e metodi si rischia di considerare con uguale imp ogni info che ci proviene dalla realtà studiata. CAMPIONAMENTO (cap 3). Censimento: inchieste e sondaggi su intera popolazione (tutte xsn che ric potrebbe intervistare per risp ai suoi interrogativi). Per ob istituzionali; se popolazione ridotta e lista conosciuta (es iscritti a facoltà; lavoratori azienda). Raro per motivi eco: ogni intervista ha un costo; per tempo: ogni intervista richiede tempo e più tempo passa più fen può cambiare (rischio ottenere dati inquinati). Es in cui ricorrere a campione obbligatorio: quando non si ha elenco completo xsn popolazione (es exit poll: sappiamo chi ha diritto al voto, ma non chi effettivamente voterà). Campionamento: insieme di strategie che con investimento eco e di tempo ridotto permettono di stimare i parametri di popolazioni numerose, studiando loro porzioni piccole scelte con criteri. Si parte dalla popolazione di interesse; se ne individua un sottoinsieme secondo procedure che consentono, anche se con un margine di errore, di generalizzare i dati ottenuti alla popolazione da cui il campione è stato estratto. Principale distinzione tra metodi per estrarre i campioni:
  • probabilistici: campioni costituiti da unità la cui probabilità di estrazione dalla popolazione è nota →ogni unità ha stessa probabilità di entrare nel campione. Metodi soddisfacenti perché: godono proprietà rappresentatività: campione è rappresentativo se dati ottenuti dal suo studio sono generalizzabili, con un margine di er, a intera popolazione; consentono di stimare er di campionamento: margine di er delle stime effettuate sul campione rispetto a quanto si sarebbe scoperto studiando la popolazione.
  • non probabilisti: probabilità di estrazione ignota (es se intervisto 1su 10 che escono dal negozio, perché non è nota la probabilità di essere intervistate delle xsn che costituiscono la clientela). Più facili da usare; più eco. Non consentono di generalizzare dati, né di quantificare er campionamento. PROBABILISTICI:
  • casuale semplice: stessa probabilità di inclusione nel campione di tutte le unità della P che vengono estratte casualmente, con sorteggio. Si deve avere lista completa delle unità→problema perché non sempre facile averla; difficile stabilire quale sia la popolazione (es reggiani: chi includo?). Si deve

-pensare a intervistato come xsn che valuta conseguenze partecipazione in termini di costi e benefici (es costo: impiego di tempo; beneficio: dare img di sé come xsn collaborativa). La decisione di partecipare dipende da tre fattori: -caratt ric: minore durata intervista, maggiori tassi di partecipazione→questionari brevi; -caratt intervistatori: promuovono partecipazione; non pensano che ric studi arg imbarazzanti; capacità di stimolare sentimenti positivi→impegnarsi nella formazione intervistatori; -insieme di variabili psico-sociali:

  • reciprocità: promuovere partecipazione: lettere spedite per preannunciare la ric; incentivi monetari
  • coerenza: abbiamo bisogno di apparire e essere coerenti agli altri e a noi stessi→dedicare max cura a far sì che xsn accetti di farsi intervistare perché una volta iniziata intervista difficile interromperla (es si possono fare prima poche dom e poi “costringere” xsn a continuare per coerenza, ma in un secondo momento). Ma attenzione, perché se xsn si annoia/stufa ma continua a risp potrebbe farlo in modo meccanico e stereotipato;
  • confronto soc: ci valutiamo confrontandoci con gli altri→convincere a partecipare dicendo che tanti altri hanno partecipato;
  • autorità: xsn tendono a accettare richieste di autorità che considerano legittime→proporre partecipazione in nome di sponsor o di committente prestigioso;
  • scarsità: percepire risorsa come scarsa, porta a attribuirle alto valore→enfatizzare rara opportunità di partecipare;
  • gradevolezza: ci compo più benevolmente con chi ci piace→promuovo partecipazione impressione di avere attegg e stile di vita simili a intervistatore; sua piacevolezza fisica→nelle interviste eterosomministrate associare con attenzione intervistato e intervistatore. Nelle ric si tende a sovrarappresentare xsn molto interessate/coinvolte nell’arg studiato; con molto tempo libero; chi vive fuori dalle grandi aree urbane; molto istruite→portare a dati distorti. Gr di distorsione dipende da relazioni tra due fattori: % mancate partecipazioni; entità delle differenze tra chi partecipa e chi non lo fa. Se si hanno tassi elevati di partecipazione, una forte differenza tra chi partecipa e chi non lo fa non è grave. Ponderazione dati: a causa mancata partecipazione→campione mai perfettamente rappresentativo. Per rendere generalizzabili dati ottenuti su tali campioni, si fa ponderazione dei dati rilevati: si tratta di riproporzionare campione a P. Per farlo si deve conoscere distribuzione variabili significative per ric. In quasi tt ric si ponderano variabili socio demografiche (sesso, età, istruzione ecc). Quando si pondera tenere conto di molte variabili e del loro intreccio. Es: P: 352 517 M (47,5%); 389 624 F (52,5%); campione: 430 M (41,9%) 596 F (58,1%)→campione in cui F sono sovrastimate rispetto alla P→far si che ogni M conti un po’ più e ogni F un po’ meno→ far sì che i 430 M contino come se fossero stati 487,35 (cioè il 47,5% di 1026). Poi facciamo divisione tra 47,5 e 41,9 e il risultato è usato come fattore di ponderazione per riproporzionare il n di dei M del campione a quello della P. E stesso procedimento per F. Es: per pubblicare sondaggio devi depositare scheda in sito istituzionale in cui inserisci specifiche metodologiche. Es: sondaggio sulle intenzioni di voto. Metodo campionamento e rappresentatività del campione sono le info più imp perché dicono quanto possiamo generalizzare a popolazione (ita <18anni). Ci dicono come hanno stratificato campione (per zona residenza; genere; età). Hanno applicato ponderazione (applico peso che aumenti il peso di risp di xsn con certe caratt. Peso di solito si applica a variabili indip. Es: se F risp di più di M→do più peso a risp dei M per equilibrare) perché a fine sondaggio hanno visto che campione con quella stratificazione no rappresentativo. Cioè se vedo che rispondenti che assumono una delle 2 modalità di una variabile indip che ho usato come criterio di rappresentatività del campione sono molti di più di quelli che assumono altra modalità→applico peso a quest’ultimi. Margine di errore: +-2,8% (è grande) e c’è perché hanno intervistato 1200 xsn (molti rifiuti a compilare questionario) e sono tipicamente socialmente centrali (istruzioni superiore; più di sx che di dx→lo sappiamo per altri studi→dobbiamo fare ponderazione per voto (anche se di solito lo si fa sulla variabile indip) perché margine di err è molto alto.

Implicazioni: quando in trasmissioni TV propongono sondaggio fanno deduzioni sbagliate (es un partito ora è in aumento rispetto a prima, ma questo aumento (fluttuazione) rientra nel margine di err dovuto al campionamento→quindi non posso fare questa deduzione (anche perché i 2 campioni nel tempo sono diversi). ORG BASE EMPIRICA. (cap 8) Codifica: preparare dati rilevati per poterli analizzare statisticamente (dalle risp alla matrice). Matrice dei dati si usa nella maggior parte delle ric quantitative. È un foglio elettronico con:

  • righe: con i casi (membri del campione), vanno numerati;
  • colonne: con variabili (dom): proprietà che i casi possono assumere su quella variabile. Ogni colonna deve avere un nome diverso (il nome indica la variabile), es Var1, V1, dom 1, V2.2;
  • celle: stato (modalità, risp) di ciascun caso rispetto a ciascuna variabile. Ci vanno i codici (cioè n che corrisponde alla proprietà relativa alla variabile, es 1:M; 2:F→1 e 2 sono i codici, F e M sono le modalità della variabile sesso). Si deve annotare il significato dei codici (al codice x corrisponde proprietà y, es a codice 1 corrisponde M (risp)→costruire code book/libro codice: questionario vuoto con codici e loro significato; utile quando alternative di risp non sono numeriche; consente ripetibilità delle analisi (cioè si rendono disponibili a altri i propri dati e code book); si segna anche il n di valori/risp mancanti e il codice a loro assegnato (es 999). (vedi pag 168). Dom chiuse: trasformare le crocette in codici, usando per ogni modalità di risp un simbolo diverso. I simboli di solito sono n. Dom aperte: riportare in matrice le verbalizzazioni o trascrizioni degli intervistati. Attenzione a dom che sembrano singole ma sono multiple (rispondente deve dare più di una risp →faccio tante colonne quante sono le sottodom). Tt ciò è utile perché aiuta a riorientarsi tra i dati dopo tempo; aiuta altri che li prenderanno in mano. Es: slide 12: 27 è il n della dom (‘bisogna mantenere ogni gr al posto che gli compete’): misuro risp su scala di accordo/disaccordo (da -2 a 2). Di fianco segnate le possibili risp che sono già operazionalizzate (ho già dei valori numerici che misurano il gr di accordo). Dom 67 76 : risp possono essere F/M; SÌ/NO→devo associare codice numerico (es F:0; M:1; SÌ:0; NO:1). Dom 70 : sulla professione, dom aperta→difficile associare risp diverse alla stessa etichetta→meglio dom chiuse (ci sono risp sulla professione predefinite e disponibili). Dom 77 : si risp con un n. Es: slide 13: matrice di dati dell’es sopra: -righe: casi (rispondenti) devono essere numerati, es 1,2,3,4…; -colonne: variabili (sono numerate: V e n della dom, es V27); -celle: cosa ha risp rispondente in forma numerica: es in V70 caso 5→99 (vuol dire risp non data). V77 0 significa esame non ancora stato sostenuto (dom condizionata: dipende da risp a dom sopra). Questa è la matrice grezza delle variabili, poi posso ricodificare e trasformare le variabili (faccio operazioni preliminari all’analisi vera e propria). Anche i questionari devono essere numerati (es se ho disegno sperimentale 2x2 faccio 4 questionari (che corrispondono alle 4 condizioni sperimentali) che hanno qualcosa di diverso (es le dom sono uguali, cambia il mess persuasivo) e quindi devo distinguerli numericamente, così come distinguo le condizioni sperimentali). Pulizia dei dati: si controlla di aver inserito i dati correttamente. Per evitare di controllare tutti dati per tutti questionari (lungo e costoso), operazioni:
  • controllo a campione di dati: si controlla corretta codifica di tt i dati di tot questionari scelti a caso; se si trovano molti errori se ne controllano altri, se non si dà per ok; -controllo se valori fuori range/impossibili (es se in scala da 1-7 c’è 77→devo pulire il dato); probabile quando si inserivano dati a mano e questionario cartaceo→riprendo questionario xsn X e inserisco dato giusto;

delle classi perché siamo noi dalle età puntuali che costruiamo le classi che vogliamo (per costruire classi utili all’analisi, prima dobbiamo vedere la distribuzione dell’età; se invece propongo già le classi come risp e vedo che tt i rispondenti hanno risp ad una stessa classe→non me ne faccio niente, non posso fare molte analisi statistiche. Inoltre età è una variabile continua, non ha senso farla diventare categoriale perché posso fare meno ope; Analisi dei dati: finalità:

  • descrittive: es uso tavole contingenza, distribuzioni di frequenza;
  • spiegazione: analisi che partono dall’ipotesi che certe variabili siano causa e altre conseguenze (es analisi varianza);
  • interpretazione: per mettere in relazione in sequenza diverse variabili (es Vx agisce su Vn (ha eff causale su n) e Vn ha eff causale su Vy). Esposizione risultati: (da cap 9): ultima fase. Consente di rendere pubblici ris. Diversi modi, principale distinzione: scritta e orale; hanno aspetti comune:
  • audience: quando si prepara presentazione si deve sapere a chi sarà rivolta, per renderla informativa a seconda del pubblico. Es: art scientifico→letto dai colleghi che condividono certe conoscenze→no necessario presentare nel dettaglio tt procedure di elaborazione dati;
  • struttura comune: si deve dire punto di inizio e d’arrivo e percorso per arrivarci;
  • vincoli di tempo e spazio;
  • selezione: non presentare tt ris e tt dettagli metodologici, ma solo una selezione. Dare: info utile a chi è interessato a ripetere ric; principali ris (quelli che permesso di risp a dom di conoscenza);
  • onesti: presentare ris veri. Il mondo della ric dà fiducia a chi conduce ric (non si può controllare ogni passaggio di ric). Dare ris falsi→portare fuori strada chi decide di fare altre ric basandosi su quei ris. Conseguenze penali e espulsione da comunità scientifica;
  • redazione:costringe a portare a compiuta maturazione la comprensione del tema. Ci si rende conto che alcune questioni del tema non affrontate/risolte, alcuni collegamenti logici non ben esplicitati ecc→in certi casi fare altre analisi.
  • SCRITTA: tesi laurea/dottorato; rapporto di ric; art scientifico; art divulgativo; capitolo di libro; volume. Presentare ric per iscritto: + difficile che orale. Deve essere documento autosufficiente, con tt info che si vogliono trasmettere a lettore senza feedback che perverrebbero da presentazioni orali (es richieste chiarimenti, segnali noia). Letteratura scientifica ha proprie regole, convenzioni→ chi legge ha aspettative su come vengono presentati i ris.
  • art scientifico: regole precise su lunghezza e forma. Di solito scritto da membri comunità scientifica per altri membri. Struttura: riassunto del lavoro con ob, campione, metodo, ris, implicazioni dei ris; introduzione: si presenta probl di ric, andando dritto al sodo; ob e ipotesi; metodo: partecipanti, procedura con cui sono stati scelti, luogo intervista, strumenti rilevazione, tecniche analisi; ris: corposo, limitarsi a descrivere quello che si è scoperto, senza confronti con altre ric o interpretazioni. Tabelle e img ognuna con titolo e n ripreso nel testo; semanticamente autosufficienti e chiare anche a chi non ha fatto ric; discussione: ris. Corposo; interpretano dati e si confrontano con ciò che c’è in letteratura; se si hanno o no confermato ipotesi; questioni che si aprono grazie alle ns scoperte; possibili sviluppi del lavoro; suggerimenti per chi vuole proseguire studio; limiti e pregi del lavoro; bibliografia.
  • rapporto di ric destinato a committente: più libertà di strutturazione, ma consigliato: introduzione ob e principali ris; indicazione su chi sono intervistati; presentazione ris; commento ris. Poco spazio per dibattito tema, perché interrogativi di ric extraccademiche sono pratici più che teorici. Alla fine: copia questionario con riassunto risp. Imp fare selezione info. Committenti no grandi conoscenze metodologiche→presentare caratt tecniche ric. Molta info presentata in forma grafica per rendere più semplice lettura ris. Attenzione all’aspetto visivo del documento.
  • ORALE: convegni, congressi, conferenze, seminari, presentazioni. Si differenziano: presentazioni fatte in ambito scientifico: convegni e congressi: tempi ridotti→solo interrogativi ric, ob, principali ris; a committenti esterni all’accademia: più tempo, ma cmq selezione ris. Di solito c’è supporto

informatico (es PP) per aiutare ascoltatori a seguire. Diapositive: organizzate per punti; no riportare discorso orale; curate graficamente per tenere alta attenzione e motivare a seguire. OPERAZIONALIZZAZIONE (da concetto a variabili: proprietà che variano tra i casi). Traduzione di concetto astratto non rilevabile empiricamente in n (codici). Ope che consente di inferire gli stati delle xsn su tali proprietà latenti senza studiarle direttamente, ma oss dei comp effettivi considerati come loro indicatori manifesti (es risp a questionario). Stesso concetto può essere operazionalizzato in modi diversi a seconda scelte ric + assenza di strumenti di rilevazione consensualmente accettati →difficile confrontare ric→prima di iniziare ric trovare strumenti già esistenti per rilevare costrutti che ci interessano (in letteratura ci sono repertori di scale e questionari già usati, ma attenzione che temi siano ancora attuali). Due passaggi:

  • logico: trasformo concetti astratti in entità osservabili (devo individuare qst entità);
  • operativo: rilevazione e registrazione di qst entità/quantità. Operazionalizzazione: processo creativo che richiede 4 passaggi (secondo Lazarsfeld):
  • rappresentazione figurata del concetto: per rendere quantitativo concetto astratto devo immaginare rappresentazione figurata/img mentale che consenta di quantificarlo. Es: concetto “insicurezza urbana”→img in termini di paura per propria incolumità; -specificazione dimensioni concetto: concetto può avere più dim: es: autostima può avere 2 sottodim; xsnlt: abbiamo concetto astratto teorico (xsnlt) che deve essere operazionalizzato→come faccio a misurarla? Es con big five: xsnlt costituita da 5 sottodim (amichevolezza, apertura all’esp ecc) operazionalizzate con dom di tipo autodescrizione. Scomposizione in dim: in modo analitico (mentalmente); empirico (da risultati di ric di altri); -scelta indicatori dim: item/indicatori che compongono una sotto scala a cui rispondenti devono risp. Vedi es pag 98/99; -eventuale formazione di indice: variabile che deriva da combinazione di tt gli item, sintetizza info contenute nelle singole variabili ed esprime lo stato di una xsn sulla proprietà rilevata attraverso un n. ((Indica attraverso un n lo stato assunto da xsn rispetto a una dim latente misurata attraverso diverse sottodim manifeste)). Strategie per costruire indici: somma punteggi dati alle singole dom (dopo aver verificato coerenza interna) (si usa in scale Likert); stima delle posizioni individuali su un insieme di variabili latenti, individuate con analisi fattoriale come le cause delle risp manifeste. Scelta del n di indici dipende da criteri teorici (es teoria che ci guida) e empirici (quanto strette sono le relazioni tra le variabili). Es: concetto/costrutto astratto: autostima (come xsn si valutano); costituita da due sottodim self liking: quanto mi piaccio; self competence: quanto mi reputo competente) ognuna ha vari indicatori (item) es: sono felice di essere la xsn che sono; dopo aver proposto item posso calcolare due indici (uno di self liking; uno di self competence) o uno complessivo per l’autostima. Dopo aver raccolto dati posso fare 2 ope (per essere sicuro di aver messo insieme indicatori giusti): -calcolare coefficiente di affidabilità (alfa di Cronbach da 0 a 1: più è alto meglio è. Es se ho messo insieme 10 item e ho alfa Cronbach 0,9→quegli item stanno insieme empiricamente anche nelle risp di chi ha risp al questionario); -sottoporre tt gli item (di tt le dim) a analisi fattoriale (confermativa o esplorativa) delle componenti principali: analisi statistica che dice quali fattori latenti (sottostanti) raggruppano i singoli item→se la scala è fatta bene, dopo aver ottenuto le risp, faccio qst analisi nell’es trovo 2 dim latenti che mettono insieme da un lato gli item di self liking e dall’altra quelli di self competence. Molte scale non hanno sottodim (sono unidimensionali, es scala di neofobia alimentare: è una dim continua perché varia in modo continuo. Siccome è unidimensionale se la sottopongo all’analisi fattoriale delle componenti principali emerge una sola variabile latente). Classificazione variabili: dalle dom derivano i tipi di variabili (dalle dom si capisce tipo di variabili

→questionari brevi (non tanto per n di dom, ma lunghezza processo di risp), attraenti, divertenti, interessanti. Questionario deve essere compreso adeguatamente da tt strati soc del campione: attenzione errore dell’esperto: convinzione che rispondenti condividano con noi competenze che abbiamo sull’ogg di ric (uso di termini/ling complessi e specialistici); ma neanche ling gergale/ colloquiale→semplice e formale. Questionari si differenziano per tema, ma struttura comune: 4 sezioni:

  1. presentazione: introduzione e richiesta collaborazione: da qui dipende probabilità che risp risp a tt dom e lo facciano motivati. Si instaura contratto implicito di scambio tra risp e ric: rispondenti ci forniscono info e noi le trasformiamo in conoscenza che concorre al benessere della soc. Essere brevi, informativi, interessanti, persuasivi, motivanti. Trasmettere 3 sensazioni: ric sia legittima e imp; partecipazione intervistato sia indispensabile; processo di risp non sarà troppo faticoso o fonte di imbarazzo o vissuti negativi. Canale (scritto/orale) presentazione varia a seconda modalità di rilevazione dati: es rilevazioni autosomministrate presentazione può essere separata da questionario (es in lettera); telefoniche presentazione letta; faccia a faccia letta o per iscritto. Si presentano: (vedi es pag 90-91)
  • chi (xsn/istituzione) conduce ric: presentazione ric e committenti (non sempre efficace: es dire chi è il partito che commissiona la ric può indurre a attegg che influenzerebbero risp);
  • ob ric: in termini generali (es non possiamo dire che stiamo facendo ric su strategia persuasiva→ usiamo cover story (enuncio tema generalmente, coprendo aspetti specifici); -spiegare rilevanza e utilità ric; -richiesta collaborazione: e com perché è imp che intervistato risp;
  • istruzioni su cosa dovrà fare: garantire che no dom giuste/sbagliate, ma solo più/meno sincere (anche se ci possono essere dom di conoscenza con risp giusta); -si garantisce sinceramente anonimato: deve essere rispettato (se dobbiamo registrare i nominativi dobbiamo dirlo e dire anche come usiamo le info identificative);
  • questioni etiche: si fa firmare consenso informato (elencati diritti partecipanti: abbandonare rilevazione quando vuole, chiedere cancellazione risp, avere info sui ris) alla fine vengono spiegati i veri scopi della ric e richiesto il consenso all’uso dei dati.
  1. nucleo centrale: diversi tipi di dom: vanno numerate; servono per risp a interrogativi di ric: -raggruppate per arg: stessa area tematica per non far fare salti logici→presentate in batteria: dom stesso tema con stesso formato di risp e stessa consegna (deve essere chiara anche per chi meno sofisticato dal punto di vista cognitivo e no ambigua);
  • ordine: molto imp (non si inizia con dom molto dirette, ma semplici e introduttive; da generali a specifiche; cercare di minimizzare violazione massime Grice). Prime dom devono poter essere affrontate da tt; in fondo dom imbarazzanti e di conoscenza. Criteri per le istruzioni di compilazione dei blocchi delle dom: si deve dire: -se bisogna risp a tt gli item o solo ad alcuni; -quale criterio usare per risp; -come bisogna usare le categorie di risp (in caso mettere un es); -come dare risp (crocetta, cerchio, scegliendo un n o una lettera ecc); -usare istruzioni brevi per compiti semplici, lunghe se complessi. Questionari autosomministrati: ric comunica con intervistato scrivendogli ordine da seguire, n di alternative di risp da selezionare ecc. Es pag 93. Eterosomministrati: ric non com direttamente con intervistato, ma lo fa tramite intervistatore (quello che deve dire scritto tra [] e in stampatello). Es pag 94.
  1. sezione sociodemografica (o dom di classificazione): per rilevare dati su caratt strutturali intervistati (età, sesso, titolo studio ecc) o dom utili per dividerli in categorie (religione, interesse per politica, appartenenza a gr a soc). Vanno alla fine perché se all’inizio fanno sentire xsn individuata e inducono a risp in modo difensivo a dom del nucleo centrale (sembrano in

contraddizione con anonimato), ma se ho rilevazione telefonica su campione stratificato (per ogni cella devo avere un n x di xsn (es F giovani risp più facilmente, e la loro cella si riempie prima) →chiedo prima al risp se ha le caratt della cella che devo ancora riempire e non gli somministro questionario se non le rispetta. Sono le dom più facili. Non servono grandi introduzioni, possono essere formulate in modo diretto e immediato. Es pag 95.

  1. ringraziamento: sezione più breve. Riconoscimento per tempo e impegno. Lasciare recapito del responsabile ric per avere chiarimenti, altre info sulla ric. Questo per ragioni etiche e promuovere ricordo positivo della compilazione. In questa fase anche debriefing: svelo vero ob ric e delle manipolazioni sperimentali. Richiedo consenso per uso dei dati. Tipi dom: es cap 5 Roccato.
  • chiuse vs aperte: due processi cognitivi diversi: chiuse (alternative di risp scelte a priori): risp sceglie quella più vicina al suo stato interno. Attiva un processo di riconoscimento dello stimolo (es quale film hai visto nell’ultimo mese? Segue lista; se fosse aperta risp dovrebbe richiamare alla mente i film visti). Utili per valutare imp o frequenza di probl/opinione/comp. vantaggi: -consentono confronto diretto tra risp (es tot F hanno scelto risposta x, tot M…); -minori sforzi cognitivi per rispondenti (es richiamare ricordi); -facili da codificare; -consentono a risp di capire meglio il senso dom dalle alternative di risp e di farsi venire in mente risp alle quali non avrebbero pensato. rischi/svantaggi: -risp non si riconosce in nessuna risp→ne mette una a caso (in certi casi perché è obbligatorio risp); -categoria “altro”: poco usata (se dà possibilità di mettere quello che si vuole→aperta e poi difficile da codificare e se sono poche non si sa come usarle); -inadatte quando troppe alternative. aperte: in questionario sono il meno possibile e solo quando non si può fare altrimenti perché: svantaggi: -richiedono processo cognitivo più complicato (recupero info), più motivazione, maggiore capacità di verbalizzazione (non sempre xsn sono in gr di verbalizzare cose che sanno) e risp potrebbe non essere in gr di risp o no motivato→spesso le saltano. Rischi: ottenere % alta di non risp, risp incomplete, inadeguate, irrilevanti, difficili da classificare. -codifica più impegnativa (a quelle chiuse invece si attribuisce codice alle alternative). Utili: per stimare salienze soggettive. Se devi fare es di dom aperta: Marjiuana -cosa pensa di XX (no!) perché è per intervista e non è necessaria perché delle opinioni in un questionario si conosce repertorio di alternative (se no si farebbe ric qualitativa); -l’uso di XX peggiora le condizioni di vita delle xsn?→andrebbe chiusa! -cosa l’ha influenzata a fare X?→xsn non sa cosa la influenza, pensa che nulla le influenzi! ok: se sì perché? Qual è l’aspetto più negativo di X? Qual è prob più grave che gov dovrebbe affrontare? Chiuse:
  • item singoli: dom a sé stanti. Poco frequenti perché costruire un indice formato da più item che operazionalizzi un costrutto psico è più affidabile/stabile piuttosto che misurarlo con un singolo item e consente di cogliere meglio la complessità del concetto. Si usano quando: -necessità di risparmiare tempo nella costruzione e somministrazione questionario; -poco spazio a disposizione nel questionario; -ob: confrontare i ns ris con quelli di ric precedenti che hanno rilevato la proprietà con un solo item; -il concetto che si rileva non ha ruolo centrale nella ric.

flusso delle risp indirizzando rispondenti in direzioni diverse a seconda delle loro caratt (Es risp solo se hai figli→dom filtro: lei ha figli? Se sì risp alle seguenti dom). Es nei questionari a penna: le è mai capitato di ..? se sì perché? Se sì passa alla dom x. Nei questionari online: a seconda della risp a dom precedenti vengono mostrate quelle successive. Le è mai capitato di ..? ci permette di legittimare comp poco desiderabili (es se chiedo quanti libri leggi all’anno? Tra le risp propongo 0 e +di 20 dalla scala rispondente deduce che ci si aspetta un alto n; se chiedo ti è capitato di leggere dei libri nell’ultimo anno legittimo anche la risp no. Poi metto se si quanti?). Tipi di dom non singole: scale/batterie:

  • di importanza: per ogni item si chiede di indicare l’imp. Es: batteria delle cose imp dello IARD (istituto di rilevazioni sui giovani): svago nel tempo libero, amore, amicizia, solidarietà, successo e carriera xsnl ecc. Es di consegna: indichi che imp dà o pensa di dare nella sua vita a ciascuna delle cose considerate in qst elenco. Da molto imp a per niente imp.
  • di autodescrizione: per ogni item della batteria indicare con quanta precisione ti descrivono. Ob: analizzare rappresentazione che hanno di sé i rispondenti. Affermazioni (es: gli ambienti disordinati mi infastidiscono) o dom dirette (es: si definirebbe una xsn ansiosa?). Operazionalizzano tratti di xsnlt (es autostima, automonitoraggio, della neurofobia alimentare ecc..) chiedendo di comp o aggettivi (es cordiale). Es: big five: mi attraggono i progr di info culturale; mi interessa conoscere i metodi di vita e le usanze di paesi e popoli diversi dal ns ecc. tipi di risp: SI/NO; Vero/Falso o di più. Es di consegna: indichi quanto ognuna delle seguenti affermazioni è vera per lei. -di soddisfazione: quanto sono soddisfatti da ogg, eventi, o loro dimensioni. Es usate nelle indagini di sodd per qualità servizi. Molto sensibili alle distorsioni degli effetti contestuali. Risp: n di categorie può essere molto diverso, di solito: molto sodd, poco, abbastanza, per nulla o scala 1-10. Lez 15/10 Misurazione attegg con scale.
  • scale Likert: nella maggior parte questionari serve misurare attegg (valutazioni) e ci sono strumenti apposta (es scala autoancorata come item unico che es misura gr di sfavore→ma una dom sola ha affidabilità statistica bassa→meglio proporre diversi item su un unico ogg per poi costruire indice). Likert: tra scale più usate per misurare componente cognitiva (caratt che associamo all’ogg (es insalata è alimento sano→contribuisce a farmi avere attegg positivo in confronto dell’insalata)) e affettiva (reazione emotiva che ogg suscita→contribuisce a farmi avere certo attegg (es insalata mi disgusta→non la mangio)) degli attegg. Attegg: sintesi di componenti cognitiva, affettiva, comp. Non sempre base emotiva e cognitiva sono bilanciate: es per un computer attegg prevalentemente a base cognitiva (no grandi reazioni emotive) perché gli associo caratt positive nel raggiungimento dei miei ob; profumo invece reazione emotiva (attegg a base emotiva), non gli associo grandi caratt. Nei questionari si decide quale delle due componenti misurare maggiormente. Scala Likert permette di misurare entrambi e: -formata da batterie di item (affermazioni, no dom!) (di solito 10-35) quanti item non lo decidiamo a priori, ma sulla base delle affermazioni che selezioniamo. 2 esigenze: coprire le dim del concetto (tante dimensioni→scala lunga); fare strumenti brevi e semplici (→scale brevi). Tt item devono riguardare direttamente l’ogg, non più o meno e contenere possibilmente tt le opinioni riguardo ogg; -item normativi e no descrittivi→permettono di esprimere gr di accordo. Es: alcune xsn sono più meritevoli di altre (ok perché permette di cogliere posizione xsnl); nella ns soc alcune xsn ottengono più riconoscimenti di altre (no perché si limita a evidenziare l’img che chi risp ha della situa studiata); -item non impersonali, ma riferite direttamente a rispondente. Es: si hanno più stimoli lavorativi→ meglio “hai più stimoli lavorativi”; -item semanticamente autonomi: devono stare in piedi da soli. Es: aumenta stress non va bene→ meglio lo smart working aumenta il mio livello di stress; -consegna: esprimere gr di accordo/disaccordo con le affermazioni. Es: sotto troverà una serie di affermazioni che xsn fanno quando parlano di … esprima il suo gr di accodo; -ogni item seguito da scala di risp: da 4 a 7 alternative etichettate es da molto d’accordo, poco, non

sono/nè ..nè→c’è punto di fuga per non raccogliere opinioni false date per far piacere. In sede di codifica si attribuiscono ai passi punteggi da 1 al n di passi. Tt punti devono essere ancorati: (devo specificare cosa significa (es poco d’accordo) ogni alternativa. Le alternative devono essere uguali per tutti gli item; -scala bilanciata: item sia favorevoli (item scalari) sia non (controscalati) mescolati tra loro→ positivo e negativo, per evitare distorsioni e capire se chi risp meccanicamente: si dichiara sempre in disaccordo/d’accordo/nel mezzo sempre con tutto→xsn che non hanno letto→elimino dati). Es: slide 19 roccato 2 Gli item si possono generare/trarre in modi diversi: -da ric precedenti (modo empirico) o letteratura (modo analitico); -da fase preliminare qual es focus gr, interviste: prendo affermazioni xsn di solito fanno riguardo a..; -dai giornali→ottengo posizioni che xsn possono assumere su dato ogg. Poi si selezionano item: confrontandosi con esperti arg e costruzione questionari; sottoponendoli a pre test (a xsn simili a quelle che costituiranno campione); con studio pilota e osservando (con analisi relazioni tra item della scala e tra essi e variabili che secondo teoria sono in relazione con la proprietà analizzata) quali item funzionano meglio. Es: scala per valutare attegg doping: due favorevoli due sfavorevoli + scala di risp. Es: batteria minaccia alle tradizioni: 6 item. Misurano non tanto un attegg, ma un orientamento individuale di percezione alla minaccia alla tradizione. La scala è bilanciata. Criteri per scelta item: -no riguardare dati di fatto, ma opinioni. Es: chiedere se docente è puntuale è dato di fatto, non opinione; es: chi lavora in smart working si ritrova con spazi di lavoro non progettati per le esigenze lavorative→dato di fatto; -no ambigui, ma estremi: con item moderati, il disaccordo non dice in che posizione è xsn. Ma attenzione a item che producono eff soffitto o pavimento. Es: qualche volta sarebbe giusto permettere...→affermazione moderata e disaccordo non dice se xsn pensa che sempre o mai sia giusto permettere. Es: alcuni immigrati.. (no perché non è estremo→metti tutti o nessuno);

  • discriminanti→permettere di distinguere chi è a favore da chi è contro ogg/d’accordo o no; -contenere un unico concetto: non devono misurare attegg nei confronti di ogg diversi/discriminare le posizioni su un solo ogg. Es: scala su adozione coppie gay chiedere “vedere coppie gay che si baciano dà fastidio”→fuori scala. Es: scala per vedere attegg smart working→item: Stato dovrebbe dare degli incentivi alle aziende per formare gli impiegati a livello di competenze digitali richieste dallo smart working. Non ci dice se sei favorevole allo smart working ma se sei liberista o statalista. Creare indice sintetico: con risp si deve controllare unidimensionalità (se tt item fanno parte della stessa dim: attegg nei confronti di un ogg) la risp concreta per ogni item dà una colonna (variabile manifesta), controllo se posso ricondurre tt le risp a un’unica dim latente (attegg nei confronti ogg) e per farlo controllo unidimensionalità con alpha di Cronbach (indice di coerenza interna con valore da 0a1 (ideale se maggiore di 0,7→una scala ha alta coerenza interna se tt gli item rilevano stessa proprietà) o analisi fattoriale esplorativa e/o confermativa se ok posso fare indice (con media, somma, punteggio fattoriale degli item). Se queste ope ci dicono che batteria non è unidimensionale si deve individuare le diverse dim e si fanno indici di ognuna. Processo con alpha di C pag 112/113. Stima validità della scala (capire se rileva veramente quello che dovrebbe) mediante costrutto (uno dei tanti metodi): serve una teoria e rilevare sia il concetto che ci interessa sia altri teoricamente legati alla proprietà che lo strumento intende rilevare. (per meglio pag 113/114). Vantaggi: facile da: -costruire;

-non tutti item possono reggere alterativa sempre (es con quale frequenza sei andato al cinema nell’ultimo mese. Sempre non avrebbe senso); -quando sempre si può mettere stai attento a non sbilanciare la scala es metti spesso/sempre; -alternative ambigue→ogni rispondente le interpreta diversamente e a seconda del contesto (e noi non capiamo cosa pensa. Es: con quale frequenza sei andato al cinema nell’ultimo mese? Risp: spesso e ha risp uno che non ci va quasi mai, per lui spesso vorrebbe dire 2 volte; se ha risp uno che ci va molto, potrebbe dire 5 volte)→significato dipende dai punti di riferimento xsnl; -ancoraggio alla dom: il loro senso deriva anche dall’interpretazione dom. Es: quanti gg nel mese scorso ti sei sentito felice vs annoiato? Esplicita il n di gg: n medio di gg associato a felice e a non molto spesso: 4,15; per annoiato: 6,65→per le xsn è più frequente sentirsi annoiati che felici). Svantaggi quantitative: -quali alternative/passi/intervalli di frequenza usare→attenzione che non si sovrappongono i confini es: età: fino a 18 anni; da 18-25; da 25-30→se ho 25 dove mi metto?; -passi vengono interpretati come norma di comp che maggior parte xsn ha (es se uso frequenza bassa come scala di risp, risp deduce che gli altri mettano in atto quel comp poco spesso→ tendono a sottostimare frequenza proprio comp per adeguarsi). È desiderabilità soc: dare img normativa (normale) di sé, non essere deviante. Es: quanto tempo al gg guardi tv: -condizione a frequenza bassa (da meno di 30 min a 2h e30)→16% riporta + di 2h 30 (sottostimano propria esposizione alla Tv per adeguarsi alla norma implicita); -condizione a frequenza alta (da meno di 2h e30 a più di 4)→+ del 30% riporta + di 2h 30 (sovrastimato propria esposizione). -effettivo distorsivo si rispecchia anche nelle dom successive. Si generano inferenze rispetto agli standard normativi. Es quanto ritieni imp la Tv nella tua vita? Chi risp dopo scala a bassa frequenza →giudica TV più imp di quello che è in realtà perché dice “se gli altri la guardano così poco, per me che, rispetto alla scala, la guardo tanto, è molto imp; -qst quantificatori servono a interpretare dom ambigua. Es: con quale frequenza ti senti veramente irritato (scala alta: più volte al gg a meno di 1 volta al gg) (bassa: più di 1 volta ogni 3 mesi a meno di 1 volta all’anno). La scala alta fa pensare ad episodi più gravi (fa inferire una gravità maggiore (nella slide c’è scritto inferiore)); -si genera effetto d’ordine (priming): il quadro temporale che presento per primo viene usato per interpretare dom ambigua e stessa interpretazione usata anche nelle dom successive. Es: frequenza di irritazione in un mese (pensano ad eventi gravi) e poi in un gg (anche qui continuano a pensare ad episodi gravi e quindi la media di xsn con alta frequenza è bassa). Effetti d’ordine: molto frequenti→attenzione a sequenza con cui poniamo dom. Regola: approccio a imbuto: da generale (non vuol dire generico, non ci devono essere dom generiche) a specifico: questa sequenza crea minor livello di distorsione. Es: prima: (generale) quanto nel complesso ti senti soddisfatto della tua vita? Poi (specifica) con quale frequenza hai appuntamenti con xsn sesso opposto. In questo ordine risp non correlano (xsn giudicano in modo indip soddisfazione generale propria vita e appuntamenti); ordine inverso: correlazione molto alta (6,7) perché l’info degli appuntamenti resta in memoria e usato come fattore per valutare soddisfazione generale. Correlazione cala se istruzione esplicita che ci saranno diverse dom su soddisfazione nella vita. Es: aborto: se generale per 1°accordo più alto rispetto che per 2°, se per 2° subiva eff contrasto: xsn confrontavano la situa della generale con quella della specifica. Se diverse dom specifiche e poi una generale→risp la interpreta come richiesta giudizio complessivo. Es: questionario costumer satisfaction su servizio: batteria in cui chiedo vari aspetti del servizio e in fondo complessivamente quanto ti senti soddisfatto→ma inutile (anche se non sbagliato) perché valutazione complessiva te la calcoli con indice di media dei diversi item. Se generale dopo una sola specifica→risp la interpreta con processo di sottrazione. Es: specifica: quanto ha apprezzato la cucina? Generale: quanto ha gradito la serata? Generale viene valutata come riguardante tt serata tranne cucina su cui ha già risp; se ordine inverso alla generale probabilmente risp tenendo presente cucina.

Lez 22/10. Ci sono criteri da seguire riguardo contenuto dom; loro sequenza; n di categorie di risp. Qualità dei dati dipende da abilità ric di scrivere buone dom e in una buona sequenza. Regola: una buona dom è funzionale agli ob ric e formulazione deve essere standardizzata (se ambiguità→risp risolvono a modo proprio→contro standardizzazione). Rischi di errore formulazione dom: dom hanno le risp che si meritano→se dom è complessa e ambigua→risposte difficilmente interpretabili anche da parte del ric. Caratt dom: 1- contenuto sensato: accade che certe dom toccano questioni sconosciute per molti e non ha senso porgliele anche perché xsn preferiscono risp a caso piuttosto che non risp. Es: esprimere gr di accordo: è indispensabile assicurarsi la cooperazione dell’ONU nel regolare le controversie internazionali→troppo difficile per xsn poco istruite. 2-semplice: rispondente non deve faticare inutilmente per cercare di capirla. Meglio dom brevi e con ling facile (difficile definire cosa sia ling facile, dipende dal gr di istruzione→va tenuto in considerazione). È il pre test che fa capire se item è adeguato al campione e quali modifiche fare per somministrare questionario anche ai meno istruiti. Es: durante gli ultimi 12 mesi, dal 1/1/87, quante volte ha consultato un medico o un suo assistente per la sua salute? Non conti le volte in cui può aver visto un medico durante un eventuale ricovero ospedaliero, ma tt le altre occasioni...→in un solo item 4 dom diverse relative a contatti faccia a faccia e telefonici con medici o altro xsnl sanitario (4 perché medico faccia a faccia; medico al telefono; lo stesso per xsnl sanitario). Meglio scomporre l’item in 4 (vedi pag 123). Es: quanto è d’accordo con la seguente affermazione? I dettami della Chiesa in materia di aborto devono essere rigorosamente seguiti prima che sia troppo tardi, pertanto quelli che li infrangono devono essere puniti severamente→potrebbe essere per scala Likert, ma troppo lunga e complessa. Es: Che cosa fareste se, avendo molta fretta di fare un acquisto, non trovaste parcheggio di fronte al negozio?→struttura gramm troppo complessa. Es: Lei sa se i seguenti paesi appartengono all’UE da prima del 2004, vi sono entrati nel 2004, o non fanno parte dell’UE? (Segue elenco di 9 paesi)→troppo difficile, a meno che campione non sia di professori; rischia di fare sentire interrogato il partecipante. 3- indurre tt rispondenti a usare stessi criteri per affrontale: no ambiguità, chiarezza. Es: quanto è imp che la confezione di un prodotto sia colorata?→imp per che cosa? (perché prod venga percepito come di qualità? O cosa?); imp per chi? I criteri da adottare nel risp restano impliciti→meglio: quanto è imp che la confezione di un prodotto in vendita sia colorata? 4-no doppie o multiple: chiedere una sola cosa, perché se no non si può risp precisamente (risp potrebbero avere attegg diversi a seconda dell’ogg). È sbagliato anche chiedere di fare una media tra i diversi ogg. Item doppi veicolano che questionario no costruito accuratamente→comunica implicitamente che non è grave se si risp non precisamente e onestamente. Es: bisogna ammirare chi ha sfidato la legge e la maggioranza combattendo per il diritto all’aborto, i diritti degli animali ecc. Es: gli omosessuali e le femministe dovrebbero essere lodati per il loro coraggio nello sfidare i valori tradizionali della famiglia→si possono avere attegg diversi per gay e femministe. 5-evitare formula negativa: crea difficoltà nel capire; probl quando xsn è in disaccordo con item. Es: indicare gr di accordo con la seguente affermazione: Il Canada non fa abbastanza per ridurre l’inquinamento→meglio: il Canada dovrebbe fare di più per ridurre l’inquinamento”. Es: le sembra possibile o le sembra impossibile che lo sterminio nazista degli ebrei non sia mai avvenuto?→negazione e troppo complessa→meglio: le sembra possibile che lo sterminio nazista degli ebrei non sia mai avvenuto, o le sembra certo che esso sia avvenuto? Es: molte regole sull’autocontrollo e sul comp sessuale sono non necessariamente migliori o più