METODOLOGIA E STATISTICA DELLA RICERCA...

8829 - METODOLOGIA DELLA RICERCA SOCIALEProf. Piergiorgio Corbetta

Conoscenze e abilità da conseguireAllo studente verranno presentate le principali tecniche di ricerca sociale; nella parte conclusiva del corso si dedicherà un certo spazio anche all’analisi dei dati. La finalità del corso è quella di fornire le conoscenze specifiche necessarie per a) effettuare una ricerca empirica elementare e b) saper valutare criticamente un rapporto di ricerca.

Programma/ContenutiArgomenti del corso:1 - La traduzione empirica della teoria2 - L'inchiesta campionaria3 - Le fonti statistiche ufficiali4 - L'analisi dei dati: analisi ad una variabile5 - L'analisi dei dati: analisi a due variabili

Testi/BibliografiaPiergiorgio Corbetta, La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il MulinoVol II. Le tecniche quantitative: Cap. I: par. da 1 a 6. Cap. III: par. da 1 a 8. Cap. V: tutto Vol IV. L'analisi dei dati: Cap. II: par. 1, 2, 3, 8, 12, 13. Cap. III: par. 1, 2 (con esclusione di 2.5, 2.6), par. 7.1 (solo questo sotto-paragrafo del par. 7)

Alternativamente:Piergiorgio Corbetta, Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il MulinoCap. III: par. da 1 a 6. Cap. V: par. da 1 a 7. Cap. VII: tutto. Cap. XII: par. 1, 2, 3, 8, 12, 13. Cap. XIII: par. 1, 2 (con esclusione di 2.5 e 2.6), par. 7.1 (solo questo sotto-paragrafo del par. 7).

Nota: i due programmi sono identici. Si tratta dello stesso volume pubblicato sia in modo frazionato in quattro volumi (di questi il primo e il terzo non servono per questo esame) sia in forma di unico volume.

Modalità di verifica dell'apprendimentoEsame scritto: test a risposte multiple.

1

Orario di ricevimentoMercoledì ore 10-11 presso il Dipartimento di scienze dell'educazione, Via Filippo Re 6

Calendario Corso N

LezArgomento

1 Introduzione con presentazione ricerche in educazione2 Ricerca quantitativa e ricerca qualitativa3 Struttura della ricerca, teoria, ipotesi

4 L’operativizzazione dei concetti5 Le variabili6 “

7 L’inchiesta campionaria8 “9 “

10 Le fonti statistiche ufficiali11 “12 La matrice dei dati

13 Analisi monovariataDistribuzioni di frequenza; rappresentazioni tabellari e grafiche

14 Dati aggregati e rapporti statistici 15 Serie temporali e territoriali; numeri indice

16 Analisi bivariata: Tabelle a doppia entrata17 “18 Esercizi di analisi dati

19 Analisi bivariata: diagrammi di dispersione20 “21 Esercizi di analisi dati

2

LUCIDI UTILIZZATI ALLE LEZIONIPrecisazione importante: questi lucidi sono pensati per gli studenti che seguono le lezioni, come promemoria di quanto fatto a lezione. Non sono assolutamente sufficienti per superare l’esame, né per chi ha frequentato, né per chi non ha frequentato. Le domande del test d’esame, infatti, fanno riferimento agli argomenti trattati nel libro adottato, molti dei quali, per la limitatezza del tempo a disposizione delle lezioni, non sono stati in queste trattati e quindi non compaiono sui lucidi che seguono.Delle dispense che seguono, le Lezioni n. 1 e n. 2 servono per illustrare i vari tipi di ricerca sociale; gli esempi ed i temi in esse trattati, tuttavia, non entrano nelle domande del test d’esame. La numerazione delle lezioni che seguono non corrisponde all’indice delle lezioni sopra riportato: alcuni degli argomenti delle lezioni che seguono vengono trattati in due lezioni

LEZIONE N 1ALCUNI ESEMPI DI RICERCHE EMPIRICHE IN CAMPO EDUCATIVO

Xin Ma, Bullying and Being Bullied: to What Extent Are Bullies also Victims?, in “American Educational Research Journal”, 2001, pp. 351-370.

Introduzione (rassegna della letteratura)- Bullismo: una forma di aggressione attraverso la quale uno studente o un gruppo di studenti ripetutamente disturba una vittima verbalmente o fisicamente senza essere provocato (es. p. 452)- Effetti devastanti del bullismo, che spesso arrivando a conseguenza violante e disastrose sia per le vittime che per gli aggressori

Caratteristiche salienti degli aggressori:- famiglie con genitori autoritari, ostili, che rifiutano i figli- precedenti di comportamenti aggressivi- non c’è relazione con caratteristiche socio-economiche- genere: più maschi che femmine (3/1)

Caratteristiche salienti delle vittime:- studenti senza amici nella scuola e eccessivamente protetti dai genitori- non incidono caratteristiche fisiche (sovrappeso, occhiali, razza, o altre diversità es. nel vestire, nel dialetto...)- scarse capacità relazionali, capacità di difendersi o di vendicarsi- bassa autostima, alta ansietà sociale, paura delle valutazioni negative dei pari

Caratteristiche del contesto (scuola)

La scuola può far molto per ridurre il bullismo, in quanto gli atti relativi si compiono in genere negli edifici scolastici:

3

- disciplina, intensa supervisione, assistenza psicologica per studenti, formazione per gli insegnanti

Metodo

Questionario fatto i due scuole del 6° grado (N=6800) e dell’8° grado (N=6800), indagando attraverso le domande del questionario se gli studenti fossero mai stati oggetto di prepotenze o se essi avessero mai compiuto atti di “bullismo” [Questionario p. 358]

C. Goldenberg, R. Gallimore, L. Reese and H. Garnier, Cause or Effect? A Longitudinal Study of Immigrant Latino Parents’ Aspirations and Expectations, and Their Children’s School Performance, in “American Educational Research Journal”, 2001, pp. 547-582

Studio longitudinale, durato sei anni (dal kindergarten al 6° grado) su 81 bambini latino americani dell’area di Los Angeles, e sui loro genitori. Sul tema della profezia che si autoadempie: se le aspettative di genitori ed insegnati sul rendimento scolastico di un bambino sono elevate, il suo rendimento sarà pure elevato. In particolare pare che il basso successo dei bambini latino-americani nelle scuole americane sia dovuto al basso livello di aspettative dei loro genitori.

Strumenti

a. Aspirazioni e attese dei genitoriOgni anno è stata fatta un’intervista in autunno ai genitori. Domande su loro aspirazioni e previsionia1. Aspirazione: Quanto lei vorrebbe che suo/a figlio/a proseguisse negli studi?a2. Attesa (previsione): Fino a quanto lei pensa che suo/a figlio/a prosegua negli studi?Per entrambe: finire le elementari / le medie / le superiori / frequentare il college / frequentare l’università / laurearsi.

b. Risultati scolasticiBasati sulla valutazione degli insegnanti su 4 temi: andamento generale dei voti nell’anno, andamento nella capacità di lettura, interesse-motivazione, capacità di apprendimento

4

Fra i risultati emerge non solo, come è noto, che le aspettative dei genitori influenzano il rendimento scolastico dei figli; ma anche l’interessante fatto che le aspirazioni dei genitori sono a loro volta influenzate dal rendimento scolastico dei figli

5

K. J. Quirk, T.Z. Keith e J.T.Quirk, Employment During High School and Student Achievement: Longitudinal Analysis of National Data, in “The Journal of Educational Research”, Sept-Oct, 2001, 4-10.

Il fatto che lo studente lavori, che effetto ha sul rendimento scolastico (studenti delle superiori)?Incertezze della ricerca sul problema. Effetti sia positivi che negativi. Alcuni ricercatori hanno trovato effetti leggermente positivi se il lavoro non supera le 15-20 ore settimanali; negativi se le supera. Nessuno studio longitudinale.

La ricercaCampione nazionale di 15.552 studenti dal’8° al 12° grado. Studio longitudinale (intervistati ogni due anni).

Risultato: influenza curvilinea dell’esperienza di lavoro sul rendimento scolastico: chi ha lavorato fino a 12 ore alla settimana va meglio di chi non ha lavorato; gli studenti con lavoro oltre le 12 ore alla settimana sono quelli che vanno peggio a scuola.

Avvertenza dei ricercatori: bisognerebbe differenziare l’analisi a seconda del lavoro compiuto (lavoro nei campi, in fabbrica, baby sitting...):

6

J. W. Wimer, C.S. Ridenour, K. Thomas e A.W. Place, Higher Order Teacher Questioning of Boys and Girls in Elementary Mathematics Classrooms, in “The Journal of Educational Research”, Nov-Dec, 2001, 84-92.

Ricerca sul diverso rendimento in matematica di maschi e femmine (le Higher Order Questions sono domande fatte agli studenti che non sono basate sulla memoria di quanto studiato, ma su un ragionamento applicativo di queste conoscenze). Bambini e bambine mostrano stesso entusiasmo per la matematica nella scuola elementare (81% bambine e 84% maschi). Nella prima adolescenza le relazione comincia a cambiare (72% maschi e 61% femmine). Nella high school è di 25% fra i ragazzi e 15% fra le ragazze.

7

L. Alcàzar et. al., Why are teachers absent? probing service delivery in Peruvian primary schools, in «International Journal of Educational Research», 45 (2006): 117-136.

1. Introduction- Importanza in campo educativo della motivazione degli insegnanti.

2. Literature review: what do we know about teacher absence?- Pochi studi sistematici, men che meno nella nazione studiata (Perù)

3. Study approach and methodology- Studio finanziato dalla World Bank sull’assenteismo in campo educativo e sanitario in 6 nazioni: Peru, Bangladesh, Ecuador, India, Indonesia, Uganda.- Visite non annunciate in un campione di 100 scuole elementari distribuite in 7 regioni rappresentative della costa, sierra e giungla. Due visite: una per rilevare le presenze, una seconda per intervistare gli insegnanti. Oltre al questionario individuale (agli insegnanti), anche schede per dati sulla scuola.

4. Absence and incentives: conceptual framework and Peruvian institutional contextFattori che intervengono casualmente sul coinvolgimento degli insegnanti (incentivi): analisi della letteratura:Institutional context: stabilità del lavoro, benefici contrattuali (ferie, pensione...)Modalità di assunzione: concorsi nazionali, clientele locali...Salare and bonusesMonitoring and discipline

5. Descriptive results: what is the extent of absence and who is absent?% assenza

Bangladesh 16Ecuador 14India 25Indonesia 19Peru 11Uganda 27

8

Segue tabella sulle motivazioni dell’assenza addotte dal direttore

6. Why are school teacher absent?Analisi multivariata6.1. Caratteristiche della comunità

. povertà (dell’area)

. lontananza (della scuola)6.2. Caratteristiche demografiche dell’insegnate

. età, genere, stato civile6.3. Incentivi finanziari

. salario6.4. Caratteristiche del contratto6.5. Controllo e disciplina

. controlli dall’alto dalla gerarchia

. controlli dal basso dalle famiglie

. incentivi non economici: . legami comunitari. condizioni di lavoro (infarastrutture edequipaggiamento. competizione da parte di scuole private

9

D. Filmer, Gender and wealth disparities in schooling: Evidence from 44 countries, in «International Journal of Educational Research», 43 (2005): 351-369.

1. IntroductionDichiarazione dei diritti dell’uomo delle nazioni unite del 1948: istruzione primaria fra i diritti umani. Oltre 50 anni dopo l’obiettivo non è ancora raggiunto.Ricerca condotta sui dati del Demographic and Health Surveys (DHS) in oltre 40 nazioni

2. Why would one expect differences in schooling?Genere - diverso valore dato dalle famiglie all’istruzione dei maschi o delle femmine- effetto se le scuole sono segregate per genere o se il corpo insegnante è prevalentemente maschile o femminile- diverso ruolo di M o F nella produzione familiare: es. cura familiare (sorelle maggiori che devono prendersi cura dei fratelli e sorelle piccoli), lavoro nei campi, in casa (es tappeti)Ricchezza-PovertàIl reddito familiare influenza l’investimento nella scuola. Genere e redditoPoco studiato. P. es. in area rurale potrebbe essere più facile trovare lavoro per i ragazzi non istruiti (lavori nei campi) per cui ai ragazzi non converrebbe andare a scuola. All’opposto nelle zone dove le ragazze sostituiscono la madre nella cura domestica, c’è disincentivo ad andare a scuola per le ragazze.

3. Data and methodological approach

Base dati per 44 nazioni, solo paesi “in via di sviluppo”, metà della popolazione mondiale, campioni nazionali di famiglie fra i 2000 e i 87.000 casi!Istruzione, tre domande:

se sono mai stati a scuolapiù alto livello raggiuntovoto finale avuto

Per coloro che avevano fra 6 e 25 anni chiesto anche se stavano frequentando una scuola

10

Variabili utilizzate:- frequenza: % di ragazzi fra 6 e 14 anni che frequentano una scuola- adempimento: % di giovani fra 15 e 19 anni con i 5 anni delle elementari

Ricchezza-povertà: con dati individuali, vantaggio di poter misurare le differenze entro le nazioni; tuttavia variabile molto difficile da misurare (non si può fare domanda diretta su reddito). Utilizzati indicatori su possesso di beni. Esempio (sommati punteggio 0-15):- 6 beni posseduti (radio, frigo, tv, bicicletta, moto-auto...)- 3 indicatori su approvvigionamento acqua- 3 su servizi igienici- 1 su elettricità- 1 di persone in stanza - 1 su materiale del pavimento della casa

Misure delle disuguaglianze nell’istruzione per genere e ricchezzaDisuguaglianze per genere: rapporto fra M/F frequentantiDisuguaglianze per ricchezza: (% bambini frequentanti nel 50% delle famiglie più ricche) / (% bambini frequentanti nel 50% delle famiglie più povere)

4. The magnitude on gender and wealth inequalities in education

Disuguaglianze per genere: particolarmente alte nell’Africa centrale e occidentale; poi in Asia meridionale; poi in Nord Africa. In 7 nazioni la tendenza è opposta, concentrate in America latina (es Brasile...)Disuguaglianze per reddito: maggiori in Africa centrale e occidentale, Asia meridionale, Nord Africa (v. tab. 1)

Confronto fra disuguaglianze di genere e di reddito su istruzione (v. fig. 1)Linea dei 45°: disug di genere e di ricchezza sono egualiQuasi tutte le nazioni sono sopra questa linea: le diseg. nell’istruzione per reddito sono maggiori di quelle per genere.

Tre gruppi:- nazioni lungo l’asse verticale (Nigeria, Tanzania): diseg. dovute al genere basse, dovute al reddito alte; - nazioni con entrambe le disug alte (es. Pakistan)- nazioni con disug entrambe alte, ma assai maggiore quella per reddito (es. Mali, Marocco)

11

Problemi della ricerca nelle scienze sociali (Robertson, 34):- Reattività- Individualità- Complessità- Non-manipolabilità- Appartenenza

12

LEZIONE N 2METODI QUANTITATIVI E METODI QUALITATIVI

Fasi del dibattito:anni 1920-30: confronto

1940-60: trionfo quantitativofine anni 60: ritorno del dibattito e della valorizzazione del qualitativodalla seconda metà anni 80: forte sviluppo metodi qualitativi

Quantitativo-qualitativo: contrapposizione dalle radici profonde Presentazione di due "tipi ideali" di ricerca

A. Paradigma neopositivista: Sociologia nasce in ambito positivistico - Auguste Comte, Montpellier1789 - Parigi1857; Cours de philosophie positive, 1835-1842- Herbert Spencer, Derby 1820 - Brighton 1903; Principi di filosofia sintetica, 1862 - 1885.Ingenuo fideismo metodi scienze naturali. Positivismo: “studiare la realtà utilizzando gli apparati concettuali, i metodi di osservazione e misurazione, gli strumenti d'analisi matematica, i procedimenti d’inferenza, delle scienze naturali”.

Crime in the making, di Robert Sampson e John Laub.

Storia della ricerca: ritrovamento materiale originario ricerca longitudinale

1. Ipotesi teoriche:- necessità di studio longitudinale, non concentrazione solo su

adolescenza: . studi trasversali (cross-sectional) o sincronici . studi longitudinali (longitudinal) o diacronici (prospettiva di ciclo di

vita)- ipotesi 1: tesi della stabilità del comportamento disadattato

(antisocialità che si forma nell'infanzia)- ipotesi 2: tesi del cambiamento: i bambini antisociali non diventano

necessariamente degli adulti antisociali: teoria del "controllo sociale informale";

13

Legami informali in: famiglia, scuola, gruppo dei pari, lavoro, matrimonio

2. Disegno della ricerca1939: 500 "autori di reato" e 500 ragazzi "normali" fra i 10 e 17 anniSeguiti sistematicamente fra il 1939 ed il 1948Interviste successive all'età di 25 e 32 anni (raggiunti quasi 450 per gruppo)

3. Analisi dei dati e risultatiVariabili dipendenti:- devianza ufficiale (autori/non-autori di reato)- devianza non ufficiale: punteggio sulla base di comportamenti anche

di semplice "cattiva condotta" (fumare, bere, scappare di casa, marinare la scuola, cattiva condotta a scuola...)

Cinque capitoli:- contesto familiare- ruolo della scuola del gruppo dei pari e di fratelli/sorelle- continuità nel tempo- legami sociali adulti e cambiamento - modelli comparativi di crimine e devianza

Cap. 1: Contesto familiare e delinquenza giovanilea) quadro teorico: - la probabilità di devianza cresce col peggiorare delle condizioni socio-

economiche di partenza- variabili di base o strutturali (structural background variables) e

variabili di processo (processual variables), legami informali (v. schema a due stadi)

14

b) misure empirichec) risultati dell'analisi

regressione standard (devianza non-ufficiale) e logistica (devianza ufficiale) . esiste relazione fra variabili di base e devianza (1). esiste relazione fra variabili processuali e devianza (2). se considerate tutte assieme, le relazioni (1) spariscono: "le variabili strutturali non hanno effetto diretto sul comportamento deviante, ma mediato dalle variabili processuali": il 73% dell'effetto (1) è mediato dalle variabili processuali familiari

Tab. 2.1. Influenza delle variabili strutturali e processuali sul comportamento deviante, sulla base di una regressione logistica (Sampson e Laub 1993).

b rapporto tVariabili strutturali

Mobilità residenziale 0,03 1,19Dimensione della famiglia 0,15 2,72*Affollamento familiare -0,32 -1,75Disgregazione familiare 0,36 1,50Occupazione della madre -0,11 -0,48Status socio-economico della famiglia -0,12 -1,68Nascita all'estero 0,00 0,01Devianza del padre -0,06 -0,44Devianza della madre 0,15 0,84

Variabili processualiPadre erratico/ostile 0,48 3,47*Madre erratica/ostile 0,45 3,35*Supervisione materna -1,24 -8,16*Rifiuto dei genitori 0,65 3,60*Attaccamento ai genitori -0,38 -2,66*

Chi-quadrato di massima verosimiglianza = 491; gl = 14.* Indica relazione statisticamente significativa al livello dello 0,05 (p < 0,05)

Affollamento abitativo Disgregazione familiareDimensione familiareBasso status socio-economicoNascita all'esteroMobilità residenzialeOccupazione della madreDevianza paternaDevianza materna

Padre erratico, freddo e minacciosoMadre erratica, fredda e minacciosaMancanza di supervisione maternaRifiuto, ostilità da parte dei genitoriRifiuto dei genitori da parte del ragazzo

Reato

Variabili strutturali di base Variabili processuali

15

d) ritorno alla teoria ("i processi familiari di controllo...)

4. Conclusioni teoriche

Applicazione di modello simile a ruolo di scuola, gruppo dei pari, fratelli, lavoro, matrimonioArrivano a un "modello teorico dinamico del crimine, la devianza ed il controllo sociale informale lungo il ciclo di vita"

16

B. Paradigma interpretativo: Islands in the street, di Martin Sanchez Jankowski(Sociologia comprendente, sociologia fenomenologica, ermeneutica)

Wilhelm Dilthey (filosofo tedesco: 1833-1911)Contrapposizione scienze della natura e scienze dello spirito: lo scopo delle prime è la spiegazione (Erclären) mentre scopo delle seconde è la comprensione (Verstehen)

Analisi dell’azione come “una scienza interpretativa in cerca di significato, non una scienza sperimentale in cerca di leggi”. “Noi spieghiamo la natura, mentre intendiamo la vita psichica” (Dilthey). Comprensione o Verstehen, .. fenomeni di empatia e simpatia tra osservatore ed osservato ... sotto i nomi più diversi: intuizione, percezione dell’altro, stato mentale, ricostruzione immaginativa (Erlebnis = subitanea intuizione)

Spiegare e comprendere (“Nelle conclusioni del precedente volume...T 50)

1. Disegno della ricerca e raccolta dei dati

Osservazione partecipante: 37 gang, 10 anni. Partecipazione: 1 mese; 10 giorni; 1 settimana

2. Ipotesi teoriche

Non c'è riflessione teorica pre-empirica basata sulla letteratura, nè elaborazione di ipotesi da validare empiricamente (la teoria dovrà essere "scoperta" nel corso dell'indagine). Ipotesi iniziali già derivano dalla ricerca.

- la gang non nasce da disorganizzazione sociale ma risponde ad esigenze di organizzazione per accaparrarsi le scarse risorse (“L’originalità dell’approccio... T 51)

- Individuo (tipo ideale) dal "carattere individualistico e ribelle" (defiant inividualistic character). senso della competizione che arriva all'aggressione fisica. sfiducia verso gli altri (individualismo, isolamento sociale, contare solo su se stessi)

17

. visione darwinistica del mondo: sopravvivono solo i più forti, istinto di sopravvivenza

- Gang (tipo ideale):. sistema sociale quasi-privato (non aperta a tutti). quasi-segreto . struttura di leadership con ruoli definiti dove l'autorità è passata attraverso meccanismo di legittimazione. persegue suoi obiettivi senza preoccuparsi che siano legali o meno. priva di burocrazia

3. Interpretazione materiale empirico

Tre parti:- l'individuo ed il suo rapporto con la gang- la gang come organizzazione- la gang e la comunità

Cap. 1: Gang involvement. Chi entra in una gang e perché

Risposte date dalla letteratura:- famiglie disgregate dove padre assente e ricerca di identificazione con figura d'autorità maschile - gang come sostituto della famiglia- espulsi dal sistema scolastico impreparati per poter aspirare a lavoro- giovanissimi che seguono l'esempio dei più grandi

Secondo Jankonwski tutte risposte sbagliate: si entra nella gang per calcolo di convenienza razionale. Sei motivazioni incontrate:- Incentivi materiali- Divertimento- Rifugio e nascondiglio- Protezione fisica- Luogo di resistenza- Impegno comunitario

Obiettivo conclusivo: non individuazione di nessi causali ma esperienza vissuta (capire le manifestazioni nella loro individualità)

18

LEZIONE N 3 STRUTTURA DELLA RICERCA, TEORIA, IPOTESI

1. LA STRUTTURA “TIPO” DELLA RICERCA QUANTITATIVA

La ricerca scientifica è:a) un processo creativo di scoperta b) che si sviluppa secondo un itinerario prefissato e secondo procedure prestabilitec) che si sono consolidate all’interno della comunità scientifica

a) Contesto della giustificazione e della scoperta (Let 1)b) Scienza = accumulazione sistematica di conoscenza (Let 2)c) La scienza è pubblica e non privata (pubblicità e ripetibilità = controllo) (Let 3)

Lo scienziato non può fare “di testa sua”

19

La struttura “tipo” del processo di ricerca quantitativa

20

Ipotesi

Teoria

Rilevazione

Analisi dati

Risultati

FASI PROCESSI

Deduzione

Operativizzazione(disegno della ricerca)

Organizzazione dei dati(matrice-dati)

Interpretazione

Induzione

2. DALLA TEORIA ALLE IPOTESI

Operativizzazione = il processo di traduzione di un’affermazione teorica in operazioni empiriche

Teoria = insieme di proposizioni organicamente connesse, che si pongono ad un elevato livello di astrazione e generalizzazione rispetto alla realtà empirica, le quali sono derivate da regolarità empiriche e dalle quali possono essere derivate delle previsioni empiriche

Esempio da Durkheim: “più elevato è il tasso di individualismo in un determinato gruppo sociale, maggiore sarà il tasso di suicidi in quel gruppo”. Connessione causale con i caratteri di:- astrazione- generalizzazione- derivata da regolarità empiriche- dà luogo a previsioni

La proposizione teorica si articola in ipotesi specifiche

Ipotesi = interconnessioni fra concetti (in genere un nesso causale, ma non necessariamente), che si colloca su un livello inferiore di astrazione e di generalità rispetto alla teoria e che permette una traduzione della teoria in termini empiricamente controllabili

Rispetto a teoria: - minor astrazione- provvisorietà (ipoteticità)

“Empiricamente controllabili”: NON “verificabili”. Verificare = dimostrare vero; opposto di falsificare (dimostrare falso). Non possiamo “verificare”, ma solo “non falsificare”. Es “tutti i cigni sono bianchi”

Sequenza teoria-ricercaTeoria ---> ipotesi specifiche Revisione della teoria a partire dai risultati (es. astensionismo e pressioni incrociate)Sequenza con rilevazione che viene prima della teoria (es. Gambetta; Sampson e Laub)

21

LETTURE LEZIONE N 3

LET 1«L'atto della scoperta sfugge all'analisi logica; non vi sono regole logiche in termini delle quali si possa costruire una "macchina scopritrice" che assolva la funzione creativa del genio» [Reichenbach 1951, trad. it. 1961, 227

LET 2Cumulatività: «Se ho visto più lontano è perché stavo sulle spalle di Giganti» [Isaac Newton]Scienza = «accumulazione sistematica di conoscenza»

LET 3Controllo: «La scienza è pubblica e non privata» «I concetti e i procedimenti adoperati anche dal più intuitivo dei sociologi, devono essere standardizzati, e i risultati delle loro intuizioni debbono poter essere verificati anche da altri» [Merton 1968, trad. it. 1971, vol. 1, 119].

Pubblicità, Controllabilità, Ripetibilità = «l'unica possibile oggettività della conoscenza sociologica» [Statera 1984, 250]

22

LEZIONE N 4OPERATIVIZZAZIONE DEI CONCETTI

1. DAI CONCETTI ALLE VARIABILI

Ipotesi = interconnessione fra concetti (proposizione che implica una relazione fra due o più concetti)

Definizione di concetto (Let 1)

Operativizzazione della teoria = operativizzazione dei concetti

Fasi:1. Far diventare i concetti proprietà di oggetti (unità d’analisi) (es. partecipazione elettorale e marginalità sociale)2. Stabilire le regole per la traduzione delle proprietà (degli oggetti) in operazioni empiriche (“definizione operativa”) (Let 2)3. Applicare queste regole ai concreti casi studiati (“operativizzazione” vera e propria)

concetto -----------> proprietà ---------------------> variabile operativizzazione

(classificazione ordinamento misurazione conteggio)

Definizioni: proprietà (stati)variabili (modalità)

23

2. UNITA’ D’ANALISI

Unità d’analisi = l’oggetto sociale al quale afferiscono le proprietà studiate (Let3)

Possibili unità d’analisi:- individuo (Runciman 1962, 1400 intervistati)- aggregato di individui (Tocqueville, regioni francesi)- gruppo-organizzazione-istituzione (ist. scolast., famiglie, gang, governi)- evento (Gurr episodi ribellione, elezioni)- prodotto culturale (analisi del contenuto)

Unità d’analisi (singolare, astratta) e casi (plurali, concreti)

24

LETTURE LEZIONE N 4

LET 1Definizione di concettoConcetto (cum capio = prendere assieme): contenuto semantico (= significato) dei segni linguistici e delle immagini mentali

«Il termine “concetto” ha un significato generalissimo, e può includere ogni specie di segno o procedura semantica, quale che sia l’oggetto cui si riferisce, astratto o concreto, vicino o lontano, universale o individuale, ecc. Si può avere un concetto del tavolo come del numero 3, dell’uomo come di Dio. del genere e della specie... di un periodo storico come di una istituzione storica (il Rinascimento o il Feudalesimo)» [Abbagnano 1971, 146]. E ancora possiamo dire che i concetti possono far riferimento a costruzioni mentali astratte che è impossibile osservare direttamente, come il potere o la felicità o la classe sociale, oppure riferirsi ad entità concrete ed immediatamente osservabili, come il fiore o l’operaio.

LET 2La definizione operativa:

Criterio di scientificità: «la necessità di definire operativamente le proprietà che si studiano è un aspetto caratteristico dell'attività scientifica, al punto da costituire probabilmente la discriminante più sicura fra essa ed altri generi di attività, ad esempio la speculazione filosofica» [Marradi 1980, 25].

Criterio di oggettività: «solamente dopo che si è stabilita una catena di operazioni attraverso le quali lo stato di una serie di soggetti sulle proprietà X, Y e Z viene rilevato, classificato e registrato, abbiamo compiuto un passo per ridurre l'opinabilità delle nostre affermazioni» [ibidem]. La definizione operativa dà infatti le direttive affinché la stessa rilevazione possa essere replicata da altri ricercatori. In questo modo riduce la soggettività delle affermazioni del ricercatore. Esse non sono più opinioni, ma affermazioni dotate di un sostegno empirico.

LET 3Runciman, W.G.1966 Relative Deprivation and Social Justice, London, Routledge & Kegan, trad. it. Ineguaglianza e coscienza sociale, Torino, Einaudi, 1972.

25

Raramente gli atteggiamenti delle persone nei confronti delle ineguaglianze sociali sono rigorosamente correlati coi fatti che caratterizzano la loro posizione. Si potrebbe pensare che i sentimenti di una persona verso la struttura della società in cui vive varino con la sua collocazione; quale che sia il sistema di stratificazione, non è forse ragionevole aspettarsi che chi sta in alto lo approvi e chi sta in basso ne sia insoddisfatto? Ma le cose non stanno in questo modo. L’insoddisfazione per il sistema di privilegi e di compensi di una data società non viene mai provata in proporzione al grado di ineguaglianza cui sono soggetti i suoi diversi membri. Molti che stanno in basso hanno meno risentimenti verso il sistema di quanto non sembri giustificato dalla loro effettiva posizione, e molti più vicini al vertice ne hanno di più. Il contadino reazionario, il radicale benestante, il povero rispettoso, si ritrovano nella storia di molti luoghi e di molte epoche: in tutti questi casi c’è una discrepanza tra la posizione di ineguaglianza e la sua accettazione o il suo rifiuto” [p. 9].

Le nozioni collegate di “privazione relativa” e di “gruppi di riferimento” derivano entrambe da una banale verifica: gli atteggiamenti, le aspirazioni, le lamentele della gente, dipendono largamente dallo schema di riferimento all’interno del quale sono concepite. ... Le soddisfazioni di una persona... sono condizionate dalle sue aspettative... e per renderci conto dei nostri vantaggi confrontiamo la nostra situazione con chi sta peggio di noi... Da una parte, una persona che è stata indotta ad aspettarsi, per esempio, una promozione sul lavoro, si sentirà più offesa dal mancato ottenimento di quella le cui ambizioni non state ugualmente alimentate. Dall’altra, una persona condotta all’ospedale dopo un piccolo infortunio si compiangerà molto meno se posta nel letto accanto a quello di chi è uscito permanentemente invalido da un grave incidente. La stessa cosa accade al livello delle classi o anche delle nazioni. E’ diventato un luogo comune, benché possa apparire a prima vista come un paradosso, che la povertà costante rappresenta la miglior garanzia della conservazione: se la gente non ha ragione di aspettarsi o di sperare più di quel che può ottenere, sarà meno scontenta di quel che possiede, o addirittura sarà grata di riuscire a conservarlo. Se però, d’altro canto, è stata indotta a scorgere come meta possibile la relativa prosperità di qualche comunità più fortunata con cui può facilmente confrontarsi, rimarrà scontenta della sua posizione finché non sarà riuscita a migliorarla. E’ questa naturale reazione che sta alla base della cosiddetta “rivoluzione delle aspettative crescenti” (17-18)

Per cui «l'aperto malcontento è relativamente raro in periodi di costanti privazioni, mentre tende a crescere... quando si intravede una possibilità di miglioramento... [ed] è probabile che le rivoluzioni avvengano in periodi di benessere crescente» [ibidem, 31].

26

LEZIONE N 5LE VARIABILI

1. DEFINIZIONE DI VARIABILE

Variabile = concetto operativizzato (più esattamente: proprietà operativizzata di un concetto)

Fig. 3.2 Dai concetti alle variabili

(peso di un libro)

Peso ---------> Peso di un oggetto------> Peso misurato con bilancia(concetto) (proprietà) (variabile)

Un concetto può essere operativizzato in modi diversi- può essere associato (come proprietà) a differenti unità d’analisi es. potere:

. individuo

. ruolo (aziendale, politico)

. istituzione (banca, azienda)

- in quanto proprietà può dar luogo a diverse variabili es. livello culturale:

. titolo di studio

. numero libri letti

. consumi culturali

. test di cultura generale

27

Variabile = che può variareCostante

Variazione nel tempo (studio longitudinale, diacronico; es. reazione di un paziente ad un farmaco)

Variazione fra i casi (studio trasversale, sincronico; es. relazione fra fumo e cancro al polmone )

Tipi di variabili

- Manipolabilità: variabili manipolabili e non manipolabili

- Causa-effetto: variabili indipendenti e dipendentiCausa EffettoVar indipendente Var dipendenteStimolo (trattamento) Risposta (reazione)

- Osservabilità: variabili latenti ed osservate

- Unità d’analisi: variabili individuali e collettiveCollettive: aggregate e globali

Definizione operativa di una variabile (es. postmaterialismo di Inglehart)

2. VARIABILI NOMINALI, ORDINALI, CARDINALI

Tipi di variabiliStati della proprietà

Procedura di operativizzazione

Tipo di variabile

Caratteristiche dei valori

Operazioni effettuabili sui valori

Discreti non ordinabili

classificazione nominale mere etichette = ≠

Discreti ordinabili

ordinamento ordinale numeri con caratteristiche solo ordinali

= ≠ > <

Discreti enumerabili

conteggio cardinale numeri con caratteristiche cardinali

= ≠ > <+ –

Continui misurazione “

28

LEZIONE N 6 L’INCHIESTA CAMPIONARIA

1. L’INCHIESTA CAMPIONARIA NELLA RICERCA SOCIALE

Conoscere la realtà = osservare, domandare, leggere

Inchiesta campionaria: rilevare informazionia) interrogandob) gli stessi individui oggetto della ricercac) appartenenti ad un campione rappresentativod) mediante una procedura standardizzata di interrogazionee) allo scopo di individuare e studiare le relazioni esistenti tra le variabili

Sondaggio (d'opinione): indagine puramente esplorativa volta ad accertare l'esistenza e la consistenza di un fenomeno.

Inchiesta campionaria si differenzia da sondaggio per:- problematica teorica (non solo esistenza e consistenza dei fenomeni)- ampiezza temi toccati- tipo di analisi sui dati (non solo descrittiva ma anche esplicativa)

Standardizzazione: - domanda- risposta ---> matrice-dati

DOMANDE RISPOSTEStandardizzate Libere

Standardizzate

Questionario(Inchiesta campionaria - survey)

Intervista strutturata

Libere Intervista libera

ricerca quantitativa ricerca qualitativa

29

Storia surveyMarx e WeberL'introduzione del campione rappresentativo (anni 30, Neyman)Sviluppi tecnologici: computer e telefono

2. LA STANDARDIZZAZIONE OVVERO L’INVARIANZA DELLO STIMOLO

1. Approccio oggettivista versus approccio costruttivista

Approccio “oggettivista”: la realtà sociale esiste all’esterno dello studioso e è da questi oggettivamente conoscibile

Approccio “costruttivista”: l’atto stesso del conoscere produce un’alterazione della realtà, per cui la realtà conoscibile è solo quella generata dal processo interattivo fra studiante e studiato

Conseguenze: rapporto intervistato-intervistratoreLettura: T 175-6

2. Approccio uniformista versus approccio individualista

Approccio uniformista: esistono se non delle leggi, almeno delle uniformità empiriche, delle regolarità nei fenomeni sociali e umani

Approccio individualista: irriducibilità dell’individuo umano a qualsiasi forma di generalizzazione e standardizzazione; comprensione solo attraverso rapporto empatico; ogni azione sociale è un evento unico

Conseguenze: standardizzazione dello strumento di rilevazioneLettura: T 176-7

3. L’obiettivo del minimo comun denominatore

L’obiettivo minimo: il ricercatore che ha scelto l’inchiesta campionaria fa una scelta di campo: privilegia la ricerca di uniformità rispetto all’inseguimento dell’individualità; ricerca ciò che accomuna gli individui piuttosto di ciò che li distingue. Sceglie di lavorare in superficie sui grandi numeri invece che in profondità sui piccoli

30

3. L’AFFIDABILITA’ DEL COMPORTAMENTO VERBALE

Lettura: T 179-80 (Williams)

1. Desiderabilità sociale (delle risposte)

La valutazione socialmente condivisa che in una certa cultura è data ad un certo atteggiamento o comportamento

2. Mancanza di opinioni

Gli effetti della “pressione a rispondere” (facilitata anche dalla formulazione della “domanda chiusa”)

3.3. Intensità

La domanda standardizzata rileva l’opinione, ma non la sua intensità o radicamento

31

4. SOSTANZA E FORMA DELLE DOMANDE

Costruire questionario- esperienza ricercatore (surrogabile con consultazione questionari precedenti)- conoscenza popolazione- chiarezza delle ipotesi

1. Dati sociografici, atteggiamenti e comportamenti

- Domande relative a proprietà sociografiche di base (descrizione delle caratteristiche sociali)- Domande relative a atteggiamenti- Domande relative a comportamenti: inequivoci (esiste una risposta esatta), osservabili (esternamente controllabili)

(domande fattuali o motivazionali)

2. Domande aperte e domande chiuse

Domanda aperta: - libertà di espressione, ma va comunque codificata per matrice dati; pre- codifica / post-codifica Limiti:- vaghezza delle espressioni- mancanza di omogeneità negli interventi degli intervistatori- difficoltà in fase di interpretazione e di codifica

Domanda chiusa:Vantaggi:- offre a tutti stesso quadro di riferimento- facilita il ricordo- stimola l'analisi e la riflessione

32

Limiti:- lascia fuori tutte le alternative di risposta che il ricercatore non ha previsto- le alternative influenzano le persone (pseudo-opinioni)- le risposte offerte non hanno lo stesso significato per tutti (e mascherano l'incomprensione grossolana)Non è praticabile se:- le alternative di risposta non sono perfettamente conosciute- argomenti troppo complessi- intervistati livello culturale basso- argomenti delicati

Sintesi:- sui grandi numeri non c'è alternativa alla domanda chiusa e quindi al questionario standardizzato

Condizioni per la domanda chiusa:- tutte le possibili alternative devono essere previste (studio esplorativo)- non è applicabile:

. quando tutte le possibili alternative di risposta non sono note

. quando sono troppo numerose o complesse

. livello culturale troppo basso degli intervistati

. argomenti delicati

33

5. FORMULAZIONE DELLE DOMANDE

Esempi formulazione: frati, proibire/non permettere, invasione comunista 1. Semplicità di linguaggio2. Lunghezza delle domande3. Numero delle alternative di risposta4. Espressioni in gergo5. Definizioni ambigue6. Parole dal forte connotato negativo7. Domande sintatticamente contorte8. Domande con risposta non univoca9. Domande non discriminanti10. Domande tendenziose11. Comportamenti presunti12. Focalizzazione nel tempo13. Concretezza-astrazione14. Comportamenti e atteggiamenti15. Desiderabilità sociale delle risposte

. formulare le domande legandole a fatti concreti

. rendere accettabile anche la risposta meno desiderabile

. considerare normale e diffuso anche il comportamento negativo

. equilibrare la desiderabilità delle risposte

. attribuire all’intervistato il comportamento negativo

. formulare la domanda in terza persona16. Domande imbarazzanti17. Mancanza d’opinione e non so (il non so è legittimo e a volte va incoraggiato)18. Intensità degli atteggiamenti19. Acquiescenza (tendenza a dare risposte affermative e response set)20. Effetto memoria (stabilire limiti temporali; presentare liste, es. vie

seguite per cercare lavoro; se si può evitare di basarsi sul ricordo, evitarlo, es. uso diari per i consumi; rischio di attribuire al passato l’atteggiamento corrente, e band wagon effect)

21. Sequenza delle domande. dinamica del rapporto intervistato-intervistatore (all’inizio domande rassicuranti, alla fine imbarazzanti). interesse e stanchezza. sequenzialità dell’intervista (domande a imbuto). effetto contaminazione

34

Concludendo:- effetto della formulazione della domanda soprattutto nell'analisi ad una variabile, minore sulle loro relazioni- cautela nei confronti fra domande formulate diversamente (es. nel tempo o fra nazioni)- sempre riportare l'esatta formulazione della domanda

35

6. BATTERIE DI DOMANDE

Domande formulate tutte nello stesso modo (stessa domanda, stesse alternative di risposta, cambia solo l’oggetto). Finalità:

- risparmiare spazio (sul questionario)- facilitare la comprensione del meccanismo di risposta- migliorare la validità delle risposte- facilitare costruzione di indici

Tecnica delle scale (scaling)

Buon esempio di operativizzazione: domanda su prossimità alla droga da Quetionario Iard 2000

36

7. MODALITA' DI RILEVAZIONE

1. Interviste faccia-a-faccia

Centralità dell’intervistatore L’intervistatore deve inibirsi qualsiasi comportamento che può influenzare l'intervistato

Intervistatori:- Caratteristiche- Aspettative- Preparazione- Motivazione

2. Interviste telefoniche

Vantaggi:- rapidità- costi (telefonata sopra i 60 km costo indifferenziato)- raggiunge anche i lontani- minori resistenze alla concessione dell’intervista- facilita preparazione, coordinamento e supervisione intervistatori- consente di utilizzare il computer in fase di rilevazione (CATI)

Svantaggi:- intervistato meno coinvolto (manca contatto personale)- il rapporto si logora prima (20’ invece che 40-60’)- impossibile usare materiale visivo - l'intervistatore non può raccogliere dati osservativi (abitazione, ecc.)- impossibile per chi non ha telefono (ceti sociali inferiori); difficile per uso segreterie telefoniche (ceti sociali superiori); molti hanno solo telefonino (giovani)- anziani e persone con basso titolo di studio sottorappresentati (malgrado le istruzioni, es. chi compie per primo gli anni)- la limitatezza del tempo costringe a semplificazione della domanda e della rispostaDifetti più gravi: primo e ultimo

37

3. Questionari autocompilati

Vantaggio: costiLimiti: mancanza di controlli sulla compilazione

autoselezione

Per eliminare gli svantaggi:- rilevazione di gruppo- rilevazione individuale con restituzione vincolata (es. censimento)

4. Questionario postale

Vantaggi:- risparmi altissimi nei costi- può essere compilato dall'intervistato quando vuole- maggiore garanzia di anonimato- assenza di effetto dell'intervistatore- accessibilità anche a zone lontane

Svantaggi:- bassa percentuale di risposte- distorsione del campione dovuta all'autoselezione- il livello di istruzione della popolazione: deve essere medio-alto- mancanza di controllo sulla compilazione (può compilarlo un familiare o la segretaria)- impossibilità di questionari complessi (es. evitare le domande condizionate)- lunghezza del questionario: deve essere ridotta.

Escludere domande aperteProblema principale: i "ritorni" (50% buono)Solleciti: invio con lettera; sollecito (anche cartolina); seconda lettera di sollecito con nuova copia; telefonata.

5. Interviste computerizzate (elettroniche)

Cati, Capi, Teleinterviste

38

8. ORGANIZZAZIONE DELLA RILEVAZIONE

- Studio esplorativo- Pre-test- Preparazione e la supervisione degli intervistatori- Contatto iniziale- Forma grafica del questionario

39

LEZIONE N 7LE FONTI STATISTICHE UFFICIALI

ESEMPI: le tabelle sul suicidio di Durkheim (Durkheim_Sucidio.doc)

Statistica: da StatoScienza che descrive gli stati

All’inizio ricerca sociale solo con questo tipo di dati. Poi dominio survey (inchiesta campionaria)

Due significati del termine “statistica” (Devoto-Oli):- scienza che studia con metodi matematici fondati sul calcolo delle probabilità fenomeni collettivi (statistica come “scienza”)(scienza del collettivo: analisi quantitativa dei fenomeni collettivi)- raccolta di dati che si proponga di dare una visione d’insieme a determinati fatti (statistica come “dato”)

Utilizzeremo la seconda accezioneClassificazione Istat:statistiche demografiche

socialieconomicheambientali

ESEMPI: Esempi Istat.doc

1. LA PRODUZIONE

Rilevazione direttaCensimenti: antichissimi. Sumeri (IV-II millennio a.C), Assiri, Babilonesi, antico Egitto, impero cinese, Grecia e Roma antiche.

Rilevazione indiretta: Atti amministrativi: statistiche demografiche, giudiziarie, del commercio con l’estero, sanitarie, previdenziali ed assistenziali, sul risparmio

Oggi nuovi tipi di rilevazioni dirette: indagini campionarie ad hoc

40

Rilevazione esaustiva (o totale)Rilevazione campionaria (o parziale)

riduzione dei tempiriduzione dei costiriduzione del carico organizzativopossibilità di approfondimento

2. LE UNITÀ D’ANALISI

Unità di analisi rappresentata dal territorio (aggregati versus individui) anche se dati raccolti a livello individuale

. unità di rilevamento

. unità d’analisiComuniProvinceRegioni

Sezioni di censimento, sezioni elettoraliAree metropolitane (attorno ai comuni >250.000 ab): Rm, Mi, Na, To, Pa, Ge, Bo, Fi, Ba, Ct, Ve

5 ripartizioni geografiche: Italia nord-occidentalenord-orientalecentralemeridionaleinsulare

Analisi: variazioni territoriali (nello stesso tempo)variazioni nel tempo (sullo stesso territorio)

3. CONTENUTO INFORMATIVO

Solo “comportamenti”Informazioni generali: Annuario statistico italianoAree:- Popolazione- Sanità, assistenza e previdenza

41

- Giustizia- Istruzione e cultura- lavoro- Consumi, reddito e benessere- Elezioni- Indagini multiscopo sulle famiglie

ESEMPI: Questionario: Istat_Quest sicurezza.doc

Istat_Quest condiz salute.docMultiscopo: www.istat.it / cerca / multiscopo / la vita quotidiana nel 2006Ricchissimo di informazioni, molto utile

4. CONCLUSIONI SU USO DELLE FONTI STATISTICHE UFFICIALI

Indispensabilità

1. Per lo studio della struttura della società. Struttura demografica, fenomeni migratori, voto politico, occupazione e mercato del lavoro, struttura di classe, mobilità sociale, organizzazione aziendale e delle imprese (in generale tutti i fenomeni economici), struttura della famiglia (figli convivenze, anziani), devianza (reati e attività giudiziaria), Marginalità sociale, assistenza e previdenza

2. Per lo studio delle ripartizioni territoriali del paese. Differenze fra nord e sud, regioni, aree metropolitane e non: impossibile da farsi si campioni della popolazione, a meno che siano di enorme dimensioni (e comunque non si riesce ad andare al di sotto del dato per regione)

3. Per gli studi comparati fra nazioni. Sempre più importanti (vedi Unione Europea)

4. Per gli studi nel tempo (longitudinali o diacronici). Analisi delle serie temporali; studio delle società che hanno preceduto quelle attuali

Limiti

42

1. La natura dei dati può non corrispondere alle esigenze del ricercatore. Dati già esistenti e raccolti con finalità diverse. Il problema degli indicatori.

2. Limitati a variabili fattuali. Mancano le motivazioni

3. Non adatti per l'analisi dei comportamenti individuali. Il rischio della "fallacia ecologica"

43

LEZIONE N 8LA MATRICE DEI DATI pagine corrispondenti - sul testo La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il Mulino Vol IV. L'analisi dei dati: Cap. II: par. 1, 2- oppure sul testo Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il Mulino - Cap. XII: par. 1, 2

QUESTIONARIO (estratto)

Istituto Carlo Cattaneo Fondazione di ricerca Istituto Carlo CattaneoVia Santo Stefano 11 — 40125 Bologna

RENDIMENTO SCOLASTICO, SENSO CIVICO, IDENTITÀ ITALIANA E IDENTITÀ EUROPEA TRA I GIOVANI ITALIANI

QUESTIONARIO

Scrivi le risposte nell’apposito spazio oppure indica la tua risposta facendo un cerchietto intorno al numero corrispondente.

Sigla della provincia in cui si svolge la prova

Tipo di scuola: Istituto tecnico industriale [1]Istituto tecnico commerciale [2]Liceo scientifico [3]Liceo classico [4]

Sezione

Cognome e nome (o codice sostitutivo)

Mese e anno di nascita

mese anno

In quale comune risiedeva la tua famiglia quando sei nato? Indica anche la sigla della provincia.

In quale comune risiedi? Indica anche la sigla della provincia.

44

Sesso Maschio [1]Femmina [2]

45

I tuoi genitori lavorano attualmente? Indica una risposta sia per tuo padre sia per tua madre.Padre Madre

Sì, lavora [1] [1]No, è in pensione [2] [2]No, è deceduto/a [3] [3]No, è disoccupato/a [4] [4]No, è casalingo/a [5] [5]

Che lavoro svolgono tuo padre e tua madre? Se sono in pensione o deceduti o disoccupati, indica l’ultimo lavoro che hanno svolto.

Padre MadreBracciante, salariato agricolo [01] [01]Lavorante a domicilio [02] [02]Affittuario coltivatore, mezzadro [03] [03]Coltivatore diretto (proprietario) [04] [04]

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Operaio [05] [05] Artigiano senza dipendenti (o coadiuvante in az. familiare artigianale) [06] [06] Artigiano con dipendenti [07] [07]

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Commerciante senza dipendenti (o coadiuvante in azienda familiare commerciale) [08] [08]

Commerciante con dipendenti [09] [09] Impiegato [10] [10] Insegnante, maestro, docente universitario [11] [11]

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Dirigente [12] [12] Libero professionista [13] [13] Imprenditore (anche agricolo) [14] [14]

Quali sono i titoli di studio conseguiti dai tuoi genitori? Indica il titolo sia di tuo padre che di tua madre. Padre Madre

Nessun titolo di studio [1] [1]Licenza elementare [2] [2]Licenza di scuola media o avviamento professionale [3] [3]Diploma di scuola secondaria superiore o di scuola professionale [4] [4]Laurea universitaria [5] [5]

Con quale giudizio hai conseguito Sufficiente [1]la licenza di scuola media inferiore? Buono [2]

Distinto [3]Ottimo [4]

Nel corso della tua frequenza della scuola media superiore, quante volte sei stato bocciato e hai dovuto ripetere un anno di corso?Se non sei stato mai bocciato, scrivere «0».

Nel corso della tua frequenza della scuola media superiore, quante volte (cioè in quanti anni diversi) hai dovuto sostenere esami di riparazione a settembre, oppure hai dovuto seguire corsi di sostegno e recupero, oppure sei stato promosso con un «debito formativo»? Se nessuna di queste cose ti è mai successa, scrivere «0».

46

26. Valuta la gravità di ciascuno dei seguenti comportamenti, indicando un punteggio, dove 5 corrisponde alla massima gravità e 1 corrisponde al minimo di gravità: cerchia il punteggio corrispondente alla risposta scelta.

Nessuna Massimagravità gravità

Cercare di ottenere dallo Stato benefici cui non si ha diritto (pensioni di invalidità, assegni familiari, ecc.) [1] [2] [3] [4] [5]

Non pagare il biglietto sui mezzi di trasporto [1] [2] [3] [4] [5]Non pagare le tasse (o pagarle meno del dovuto) [1] [2] [3] [4] [5]Comperare qualcosa sapendo che

proviene da un furto (fatto da altri) [1] [2] [3] [4] [5]Prendere e guidare un’auto di

sconosciuti per divertimento [1] [2] [3] [4] [5]Tenersi il denaro trovato [1] [2] [3] [4] [5]Dire il falso nel proprio interesse [1] [2] [3] [4] [5]Accettare denaro non dovuto (una bustarella)

nell’adempimento del proprio dovere [1] [2] [3] [4] [5]Non segnalare il danno fatto senza volerlo

a un veicolo in sosta [1] [2] [3] [4] [5]Gettare rifiuti in un luogo pubblico [1] [2] [3] [4] [5]Passare con il rosso a un semaforo [1] [2] [3] [4] [5]Procurarsi illegalmente il testo di un tema

di esame a un concorso pubblico [1] [2] [3] [4] [5]Dare una somma di denaro a un vigile

per non prendere una pesante multa [1] [2] [3] [4] [5]

27. Negli ultimi tre mesi, con quale frequenza hai partecipato attivamente all’attività dei seguenti tipi di organizzazioni?

Solo AlmenoMai una volta 2 volte

Organizzazione politica [1] [2] [3]Organizzazione religiosa o parrocchiale [1] [2] [3]Organizzazione sportiva (di praticanti) [1] [2] [3]Organizzazione sportiva (di tifosi) [1] [2] [3]Organizzazione culturale (teatrale, dibattiti, ecc.) [1] [2] [3]Organizzazione ricreativa, turistica [1] [2] [3]Organizzazione per la difesa della natura [1] [2] [3]Organizzazione di impegno sociale e assistenziale [1] [2] [3]Collettivi, gruppi di base, centri sociali [1] [2] [3]Organizzazione studentesca [1] [2] [3]Organizzazione della gioventù (scout, ecc.) [1] [2] [3]Organizzazione di tutela dei diritti dell’uomo [1] [2] [3]

47

LIBRO-CODICE (estratto)

Etichetta colonna

Codici Corrispondenza con le domande del questionario

IDENT (Numero identificazione questionario)PROV Sigla provincia Sigla della provincia in cui ha sede la scuolaTIPOSKL 1 Iti Tipo di scuola

2 Itc3 Ls4 Lc

ANNONASC anno e decennio (99= manca o n.r.) Anno di nascitaSESSO 1 maschi Sesso

2 femmineI tuoi genitori lavorano attualmente? Indica una risposta sia per tuo padre sia per tua madre.

CONLAVPA 1 occupato Padre2 pensionato3 deceduto4 disoccupato5 casalingo9 Non risponde/mancante/non

deveCONLAVMA Come CONLAVPA Madre

Che lavoro svolgono tuo padre e tua madre? Se sono in pensione o deceduti o disoccupati, indica l’ultimo lavoro che hanno svolto.

OCC_PAD 1 Bracciante Padre 2 Lav. a domicilio3 Affittuario4 Coltivatore diretto5 Operaio6 Artigiano senza dipendenti7 Artigiano con dipendenti8 Commerciante senza dipendenti9 Commerciante con dipendenti

10 Impiegato11 Insegnante12 Dirigente13 Libero professionista14 Imprenditore99 Non risponde/mancante/non

deveOCC_MAD Come OCC_PAD Madre

Quali sono i titoli di studio conseguiti dai tuoi genitori? TITPAD 1 Nessuno Padre

2 Elementare3 Scuola media o avv. prof.4 Scuola media superiore o prof.5 Laurea9 Non risponde/mancante/non

deveTITMAD Come TITPAD MadreGIUDMED 1 sufficiente Con quale giudizio hai conseguito la licenza di scuola media

inferiore?2 buono3 distinto4 ottimo9 Non risponde/mancante/non

deveBOCC Numero bocciature

(9= Non risponde/mancante/non deve)

Nel corso della tua frequenza della scuola media superiore, quante volte sei stato bocciato e hai dovuto ripetere un anno di corso?

RIPA Numero riparazioni (9= Non risponde/mancante/non deve)

Nel corso della tua frequenza della scuola media superiore, quante volte (cioè in quanti anni diversi) hai dovuto sostenere esami di riparazione a settembre, oppure hai dovuto seguire corsi di sostegno e recupero, oppure sei stato promosso con un «debito formativo»?

TRASF 1 Unica scuola Questa scuola è l’unica scuola media superiore che hai frequentato oppure ti sei trasferito da un’altra scuola media superiore?2 Trasferito

9 Non risponde/mancante/non deve

TIPOTRAS 1 Ha cambiato tipo di scuola Hai cambiato tipo di scuola (ad esempio, da liceo classico a liceo scientifico, da istituto tecnico industriale e istituto tecnico 2 Non ha cambiato tipo

3 Non trasferito

48

commerciale, e così via) oppure sei rimasto nello stesso tipo di scuola?

9 Non risponde/mancante/non deve

NOTA: distribuire un estratto da un questionario (IARD 2000), farlo compilare e codificare

49

Forma della matrice dei dati (casi x variabili: CxV) codifica (tracciato record e codice) Informazioni -----------------------------------> Matrice dei dati

Matrice dei datiVariabili

X1 X2 X3 ... Xp1 X11 X12 X13 ... X1p2 X21 X22 X23 ... X2p

Casi 3 X31 X32 X33 ... X3p... ... ... ... ...... ... ... ... ...

n Xn1 Xn2 Xn3 ... Xnp

50

Glossario● l’unità d’analisi (o anche semplicemente unità) è l’oggetto sociale studiato; nella situazione più frequente l’unità d’analisi è costituita dall’individuo (ma può anche essere la classe scolastica, la famiglia, il comune, la nazione, l’evento, l’articolo di giornale, ecc.);● localizzando nel tempo e nello spazio l’unità d’analisi si viene a definire la popolazione di riferimento (o semplicemente popolazione) della ricerca (per esempio, gli elettori italiani alle elezioni del 1976; gli episodi di protesta politica avvenuti in Italia fra il 1966 ed il 1973);● i casi sono gli esemplari dell’unità d’analisi inclusi nella ricerca (per esempio i soggetti intervistati);● l’insieme dei casi costituisce il campione studiato;● le caratteristiche delle unità studiate sono dette proprietà; ogni proprietà può assumere degli stati diversi (per esempio, la proprietà “pratica religiosa” assume gli stati di praticante, saltuario, non praticante);● la variabile è la proprietà operativizzata, cioè rilevata sui casi attraverso una certa procedura detta “definizione operativa”; per esempio possiamo operativizzare la proprietà “pratica religiosa” attraverso la domanda “Nell’ultimo anno lei è andato in chiesa?”;● le modalità sono gli stati della variabile e valori i simboli assegnati alle modalità; i valori in genere, anche se non necessariamente, sono numeri. Per esempio, la variabile “pratica religiosa” operativizzata nel modo sopra riportato, ha le seguenti modalità: “mai”, “due-tre volte l’anno”, “una volta al mese”, “due-tre volte al mese”, “una o più volte la settimana”; i cui rispettivi valori sono: 1, 2, 3, 4, 5. Se la variabile è nominale gli stati della proprietà vengono anche chiamati “categorie”;● variabili dicotomiche (dicotomìe) sono le variabili con due modalità; variabili politomiche quelle a più di due modalità;● la matrice dei dati contiene le informazioni raccolte durante un'indagine in forma numerica e organizzate in forma di rettangolo diviso in righe e colonne, dove ciascuna riga rappresenta un caso (contiene tutti i dati relativi alle proprietà/variabili di quel caso) e ciascuna colonna rappresenta una delle proprietà/variabili misurate (contiene i dati di tutti i casi per quella variabile). Solitamente la matrice dati è contenuta in un file.● l’analisi monovariata consiste nell’analizzare le variabili singolarmente prese, cioè ad una ad una senza metterle in relazione fra di loro. In altri termini, si individua la colonna della matrice-dati corrispondente alla variabile e si conta con che frequenza appaiono i diversi valori contenuti nella colonna.● l’analisi bivariata è lo studio delle relazioni fra due variabili. In pratica, si individuano le due colonne corrispondenti alle due variabili da mettere in relazione e si contano tutte le diverse coppie di valori presenti nella coppia di colonne. I risultati vengono riportati in tabelle a doppia entrata.● l’analisi multivariata è lo studio delle relazioni intercorrenti fra più di due variabili.

51

LEZIONE N 9L’ANALISI MONOVARIATA pagine corrispondenti - sul testo La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il Mulino Vol IV. L'analisi dei dati: Cap. II: par. 3, 8- oppure sul testo Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il Mulino - Cap. XII: par. 3, 8

1. LE DISTRIBUZIONI DI FREQUENZA: RAPPRESENTAZIONI TABELLARI

Con il termine "Distribuzione di frequenza di una variabile" si intende la rappresentazione sintetica (in forma tabellare o grafica), consistente nell’associare ad ogni modalità (o categoria) della variabile il numero di casi che appartengono a quella modalità.

Una distribuzione di frequenza può contenere uno o più dei seguenti tipi di frequenze (vedi tab. 1) :

- Frequenze assolute: cioè il numero di casi per ciascuna categoria della variabile.- Frequenze relative - proporzioni: posto uguale a 1 il totale dei casi del campione, per ogni categoria viene riportata la proporzione dei casi che appartengono a quella categoria (rispetto al totale pari a 1) - Frequenze relative - percentuali: posto uguale a 100 il totale dei casi del campione, per ogni categoria viene riportata la percentuale dei casi che appartengono a quella categoria (rispetto al totale pari a 100) - Frequenze cumulate percentuali: per ogni categoria viene riportata la percentuale di casi che appartiene a quella categoria e a quelle di grado inferiore. La frequenza dell'ultima categoria e sempre 100% (questo tipo di frequenze può essere usato soltanto con variabili ordinali e cardinali, in quanto richiede che le modalità siano ordinabili).

Tab. 1 Distribuzione di frequenza della variabile «titolo di studio».Frequenzeassolutea

Frequenzerelative

Frequenzecumulate

Proporzioni PercentualiSenza titolo 30 0,025 2,5 2,5Licenza elementare 509 0,424 42,4 44,7Licenza media 342 0,285 28,5 73,4Diploma 264 0,220 22,0 95,4Laurea 55 0,046 4,6 100,0

Totale 1200 1,000 100,0a dette anche valori assoluti (v.a.)

Come si calcolano le percentuali

30 : 1200 = X : 100

52

Come si presenta una tabella di distribuzione di frequenza? - Di solito si usano soltanto le frequenze percentuali; non occorrono segni di percentuali, perché il tipo di numero è chiaramente indicato nel titolo.- Inserire nella tavola una riga che riporta il totale 100 (indirizza la lettura)- Inserire il totale dei casi sui quali le percentuali sono state calcolate (“base” delle percentuali, vedi la riga intestata con (N)); in questo modo ci si può rendere conto della significatività della percentuale e inoltre è possibile ricalcolare le frequenze assolute della distribuzione- Utilizzare un solo decimale (anche usare numeri interi, senza decimali, va bene); se il decimale è zero, va riportato (si veda sotto 22,0) - A volte, si possono ritenere interessanti anche le frequenze assolute, in tal caso si presentano i dati come in tab. 3.

Quadratura: a causa degli arrotondamenti può succedere che la somma delle percentuali faccia 99,9 oppure 100,1. In questi casi alterare una cifra per far tornare il 100,0: agendo o sul secondo decimale alterando quello più prossimo a 5 (es. 42,34 diventa 42,4), oppure agendo sulla percentuale più elevata (sulla quale questa forzatura ha un impatto relativo minore)

Tab. 2 Istruzione degli intervistati. Valori percentualiTitolo di studioSenza titolo 2,5

Licenza elementare 42,4Licenza media 28,5Diploma 22,0Laurea 4,6Totale 100,0(N) (1200)

Tab. 3 Distribuzioni di frequenza assolute e relative della variabile «Partito votato alle elezioni per la Camera del 1996, parte proporzionale» in Lombardia e in Emilia Romagna (variabile nominale)

Valori assoluti(in migliaia)

Valori percentuali

Lombardia Emilia R. Lombardia Emilia R.Forza Italia 1510 451 23,6 15,1Alleanza nazionale 575 344 9,0 11,5Ccd-Cdu 298 144 4,6 4,8Lega Nord 1636 216 25,5 7,2Pds 965 1065 15,1 35,7Lista Dini 267 116 4,2 3,9Ppi 398 238 6,2 8,0Verdi 152 75 2,4 2,5Rifond. com. 437 249 6,8 8,3

53

Altri 168 90 2,6 3,0

Totale 6406 2988 100,0 100,0

54

Arrotondamenti

16,77

16,757

16,87

16,767

16,7517

55

Variabili cardinaliLe variabili cardinali come l'età mal si prestano ad essere rappresentate in tabella a causa dell'elevato numero di categorie. Per cui nella distribuzione di frequenza si raggruppano i dati in categorie

Tab. 2.4 Distribuzione di frequenza di una variabile cardinale (distribuzione per età degli operai di uno stabilimento): valori singoli e raggruppati in classi.

età v.a. classi d'età v.a15 116 217 3 15-20 3218 719 720 1221 1022 1223 12 21-25 7224 1725 2126 ... 26-30 96... 31-35 112... 36-40 130

41-45 13846-50 15951-55 14256-60 10761-65 83

Dati mancanti

Tab. 12.6 Distribuzione di frequenza della variabile nominale «Nell'ultimo anno lei è andato in chiesa? (se sì) Ogni quanto?».

a) tabella di lavoro b) tabella di presentazione dati c) tabella di presentazione dati

v.a. % %No, mai 1 132 No, mai 8,8 No, mai 9,42-3 volte l'anno 2 416 2-3 volte l'anno 27,9 2-3 volte l'anno 29,51 volta al mese 3 167 1 volta al mese 11,2 1 volta al mese 11,82-3 volte al mese 4 233 2-3 volte al mese 15,6 2-3 volte al mese 16,51 v. la settimana 5 415 1v. la settimana 27,8 1v. la settimana 29,5Più v. la settimana 6 35 Più v. la settimana 2,3 Più v. la settimana 2,5Altra religione 7 11 Altra religione 0,7 Altra religione 0,8

8 5 Non risponde 5,7 Totale 100NR 9 86 Totale 100 (N) (1409)Totale 1500 (N) (1495)

valori mancanti: 5 valori mancanti: 91

56

2. LE DISTRIBUZIONI DI FREQUENZA: RAPPRESENTAZIONI GRAFICHE

Diagrammi a barre (voto per la Camera nel 1996; sui dati di tab. 12.5) - Lunghezze della barre proporzionali alle frequenze (ortogrammi)

a) diagramma a barre (a colonne)

Lombardia

0

5

10

15

20

25

30

ForzaItalia

All.naz.

Ccd-Cdu

LegaNord

Pds ListaDini

Ppi Verdi Rifond.com.

Altri

b) diagramma a barre (a nastri)

Lombardia

0 5 10 15 20 25 30

Altri

Rifond. com.

Verdi

Ppi

Lista Dini

Pds

Lega Nord

Ccd-Cdu

All. naz.

Forza Italia

57

c) diagramma a barre appaiate

0

5

10

15

20

25

30

35

40

ForzaItalia

All.naz.

Ccd-Cdu

LegaNord

Pds ListaDini

Ppi Verdi Rifond.com.

Altri

LombardiaEmilia R.

d) diagramma a barre contrapposte

-40 -20 0 20 40

Forza Italia

All. naz.

Ccd-Cdu

Lega Nord

Pds

Lista Dini

Ppi

Verdi

Rifond. com.

Altri

LombardiaEmilia R.

58

Fig. 12.11 Diagrammi di composizione - Aree proporzionali alle frequenze (areogrammi)

a) diagramma a barra suddivisa

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

1881 1983

BoghesiaClassi medie urbaneColtivatori direttiSalariati agricoliOperai ind. e terz.

Classi sociali in Italia nel 1891 e 1993 [Sylos Labini 1986,20]

b) diagramma a settori circolari

Lombardia

24%

9%

5%

25%

15%

4%

6%

2%7%

3%

Forza ItaliaAll. naz.Ccd-CduLega NordPdsLista DiniPpiVerdiRifond. com.Altri

Voto nel 1996 in Lombardia (sui dati di tab. prec)

59

LEZIONE N 10DATI AGGREGATIpagine corrispondenti - sul testo La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il Mulino Vol IV. L'analisi dei dati: Cap. II: par. 12, 13- oppure sul testo Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il Mulino - Cap. XII: par. 12, 13

1. Dati individuali e dati aggregati

Dati individuali: unità d’analisi è l’individuo

Dati aggregati: l’unità d’analisi è un aggregato di individui (es. comune, regione, nazione...)

Problema dei dati aggregati: diversa dimensione dell’aggregato, per cui i dati vanno relativizzati alla dimensione dell’aggregato

Fra le seguenti regioni, qual è quella che presenta un maggior tasso di divorziati ? (Istat, censimento 1991; dati in migliaia)

Celibi enubili

Coniugati Separatilegalmente

Divorziati Vedovi

Piemonte 1604 2215 57 44 383Lombardia 3559 4424 91 73 710Emilia R. 1424 2049 42 38 355Campania 2679 2597 24 20 310Sicilia 2214 2404 23 19 306

% Divorziati Totale(N)

Piemonte 1,02 4303Lombardia 0,82 8857Emilia R. 0,97 3908Campania 0,36 5630Sicilia 0,38 4966

60

Quale di queste città ha il maggior indice di vecchiaia?

0-14 15-29 30-44 45-64 65 e oltre TotaleBologna 32.764 62.542 82.548 108.094 99.188 385.136 Napoli 196.165 247.757 215.473 236.136 150.343 1.045.874 Palermo 139.435 157.531 146.364 154.905 89.620 687.855 Roma 345.119 521.082 608.546 723.006 447.569 2.645.322 Torino 99.291 177.544 200.495 261.489 180.793 919.612 Venezia 28.954 55.456 63.610 84.658 63.744 296.422

Due possibilità:- % di anziani su tutti- rapporto: popolazione sopra i 65 anni / popolazione sotto i 15

% 65 anni e oltre sulla

popolazione

65 anni e oltre / sotto i 15 anni

Bologna 25,8 3,03Napoli 14,4 0,77Palermo 13,0 0,64Roma 16,9 1,30Torino 19,7 1,82Venezia 21,5 2,20

61

2. Rapporti statistici

Rapporti di composizione: parte al tutto (* 100 = percentuali). Esempi:- Proporzione di spesa per affitto = spesa della famiglia per affitto /

spesa totale della famiglia- Proporzione di maschi = maschi / (maschi + femmine).

EsempioDistribuzione dei consumi delle famiglie

2007Generi Valori

assoluti (in euro/anno)

Valori percentuali

Alimentari 3922 26,4Tabacchi 212 1,4Abbigliamento 1447 9,7Abitazione 1818 12,2Combustibili 942 6,3Mobili 1270 8,5Igiene 245 1,6Trasporti 2298 15,5Istruzione 912 6,1Altre spese 1800 12,1Totale 14866 100,0

Altro esempio: distribuzione degli studenti dell'università di Bologna per facoltà

Rapporti di coesistenza: rapporto fra due parti, cioè il rapporto fra la frequenza di una modalità e la frequenza di un’altra. Esempi:

- Rapporto (o quoziente) di mascolinità = maschi / femmine- Rapporto di matrimoniabilità per sesso = coniugati / non coniugati - Occupati nell’industria manifatturiera / occupati in agricoltura.- Indice di vecchiaia = popolazione sopra i 65 anni / popolazione sotto i

15 anni.

Rapporti di derivazione: rapporto fra la misura di un fenomeno e quella di un altro che può essere considerato un suo presupposto necessario- Quoziente di natalità = nati / popolazione x 1.000.

Rientrano in questa categoria molti “quozienti demografici” che hanno

62

alla loro base l’ammontare della popolazione (quoziente di nuzialità, di mortalità, di immigrazione, di abortività, ecc.). Altri esempi di rapporti di derivazione sono:

- Laureati / iscritti all’università;- Pensioni / popolazione;- Operai cassaintegrati / totale operai;- Suicidi / popolazione;- Reati / popolazione.

Rapporti medi: sono diffusissimi e si hanno tutte le volte che il fenomeno posto al numeratore si può associare mediamente ad ogni unità posta al denominatore. Per esempio:

- rendimento medio per ettaro = tonnellate di grano prodotto / ettari coltivati;

- densità della popolazione = n. abitanti / superficie del territorio (interpretabile come numero medio di abitanti per kmq);

- indice di affollamento = n. componenti la famiglia / n. stanze dell’abitazione (interpretabile come n. medio di persone per stanza);

- n. posti letto in ospedali / popolazione;- n. ore di sciopero / n. occupati.

Regione N posti letto N abitanti in migliaia

N posti letto x 1000 abitanti

Valle d'Aosta 621 112 5,6Piemonte 35339 4479 7,9Lombardia 63975 8892 7,2Veneto 47889 4345 11,0Liguria 17789 1808 9,8

Fare attenzione: rapporto = numeratore / denominatore; massima attenzione quando gli è concessa libertà di scelta per il denominatore (il problema non si pone per altri tipi di rapporti, come il rapporto di composizione).

Tab. 12.20 Rapporti medi. Tassi di fatalità per mezzo di trasporto (Gran Bretagna, 1992).

Incidenti mortali per 100.000 passeggeriTipo di trasporto per viaggio per ora di viaggio per km percorsoMotocicletta 100 300 9,7

63

Aereo 55 15 0,03Navigazione 25 12 0,6Bicicletta 12 60 4,3A piedi 5,1 20 5,3Auto 4,5 15 0,4Furgone 2,7 6,6 0,2Treno 2,7 4,8 0,1Autobus 0,3 0,1 0,04Fonte: «The Economist», 11.1.1997

3. Serie temporali e serie territoriali

Serie temporale (o serie storica) la sequenza dei valori assunti da una variabile nello stesso aggregato territoriale in tempi diversi

Serie territoriale la sequenza dei valori assunti da una variabile nello stesso momento in diversi aggregati territoriali

64

Serie temporale

Tab. 12.21 Andamento dei morti per droga (in valore assoluto) in Italia dal 1985 al 1996 Anno Morti per

droga (v.a.)Incremento percentuale

N. indice (1985=100

)

N. indice a base mobile

1985 242 1001986 292 20,7 121 1211987 543 86,0 224 1861988 809 49,0 334 1491989 974 20,4 402 1201990 1161 19,2 480 1191991 1383 19,1 571 1191992 1217 -12,0 503 881993 888 -27,0 367 731994 867 -2,4 358 981995 1195 37,8 494 1381996 1551 29,8 641 130

media 927dev.stand. 393Fonte: Ministero dell'Interno

Fig. 12.23 Serie temporale: morti per droga in Italia dal 1985 al 1996

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996

65

Serie territoriale

Tab. 12.22 Suicidi (per 1 milione di abitanti) in Italia nel 1974-83 per regione

Regione Suicidi N. indice(Italia=100)

Suicidi N. indice(Italia=100)

Valle d'Aosta

135,41 288 Basilicata 49,46 105

Friuli V.G. 97,27 207 Veneto 43,67 93Emilia R. 88,95 189 Sicilia 38,15 81Umbria 82,11 175 Sardegna 37,77 80Trentino A.A.

80,43 171 Lombardia 37,27 79

Piemonte 70,43 150 Puglia 28,14 60Liguria 69,95 149 Lazio 24,75 53Molise 61,70 131 Calabria 24,68 53Toscana 60,97 130 Campania 21,08 45Marche 57,70 123Abruzzo 50,31 107 Italia 46,94 100Fonte: Istat

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Valle d'Aosta

Friuli V.G.

Emilia R.

Umbria

Trentino A.A.

Piemonte

Liguria

Molise

Toscana

Marche

Abruzzi

Basilicata

Veneto

Sicilia

Sardegna

Lombardia

Puglia

Lazio

Calabria

Campania

Italia

66

Differenza assoluta e differenza relativa

a = numero morti per droga nel 1985 = 242b = numero morti per droga nel 1986 = 292

Variazione del numero di morti per droga fra 1985 e 1986

Variazione assoluta: b – a = 292 – 242 = +50

Variazione relativa:

(b - a) : a = X : 100

b – a

a100= 50

242100=20,7

Nel periodo considerato i casi di morte per droga sono cresciuti del 20,7%.

Numeri indice

“Se ponessimo eguale a 100 i morti per droga nel 1985, a quanto essi ammonterebbero nel 1986?”

242 : 100 = 292 : X

X =292

242100=120,7

Quindi il numero di morti per droga fra il 1985 ed il 1986 è passato da 100 a 120,7

67

Secondo esempio2007 2000

Generi Valori assoluti (in euro/anno)

Valori assoluti (in euro/anno)

N indice 2007

(2000=100)Alimentari 3922 3876 101Tabacchi 212 241 88Abbigliamento 1447 1334 108Abitazione 1818 1491 122Combustibili 942 923 102Mobili 1270 1278 99Igiene 245 241 102Trasporti 2298 2172 106Istruzione 912 894 102Altre spese 1800 1746 103Totale 14866 14196 105

68

Numeri indici territoriali

Si pone a 100 il tasso nazionale. Se il tasso di suicidi della Valle d’Aosta è 135,41 e quello nazionale di 46,94, se poniamo il secondo = 100 il primo diventerà:

46,9 : 100 = 135,41 : X

X = 135,41

46,94 100=288

69

I numeri indice:- non sono mai negativi (quando il valore è inferiore a quello di riferimento assumono valori inferiori a 100)

- non dipendono dall’unità di misura in cui sono espressi (permettono confronti fra unità di misura diverse)

Esempio andamento nel tempo di medici ed abitanti in Italia (dati fittizi)

a) valori assolutianno medici abitanti

1881 20.000 30.000.0001911 30.000 35.000.0001941 50.000 50.000.0002001 100.000 60.000.000

0

10.000.000

20.000.000

30.000.000

40.000.000

50.000.000

60.000.000

70.000.000

1881 1911 1941 2001

mediciabitanti

70

b) Numeri indicemedici abitanti

1881 100 1001911 150 1171941 250 1672001 500 200

0

100

200

300

400

500

600

1881 1911 1941 2001

mediciabitanti

Ancora sul fatto che i numeri indice sono dei “numeri puri”, cioè sono indipendenti dall’unità di misura dei dati

Variazione dei costi nell’edilizia (dati fittizi) 2000 2007 2000 2007Materiali Cemento (alla tonnellata) 215 217 100 101 Calce (alla tonnellata) 123 118 100 96 Ferro tondini (al metro) 54 75 100 139 Legname (per metro cubo) 18 22 100 122 Mattoni (per confezione di 1000) 75 80 100 107Manodopera (paga oraria) 15 25 100 167Aree al mq) 215 418 100 194

71

Variazioni nella produzione (valori fittizi)

1970 1980 1990 2000 N. indice 2000 (1970=100)

N automob. 235.000 278.000 312.000 375.000 160T. di patate 1.556.000 1.580.214 1.178.214 1.432.212 92N televisori 425.200 1.560.000 2.121.415 1.512.271 356N laureati 55.213 84.218 115.219 218.425 396Posti letto osp 7.245 8.213 8.432 8.546 118

Esemplificazione: relazione della Commissione didattica della facoltà

72

LEZIONE 11ANALISI BIVARIATA: TABELLE A DOPPIA ENTRATA pagine corrispondenti - sul testo La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il Mulino Vol IV. L'analisi dei dati - Cap. III: par. 1, 2 (con esclusione di 2.5, 2.6, 2.7)- oppure sul testo Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il Mulino - Cap. XIII: par. 1, 2 (con esclusione di 2.5, 2.6).

Le tecniche di analisi bivariata

Variabile indipendenteVariabile dipendente nominale cardinalenominale Tavole di

contingenzacardinale Analisi della

varianzaRegressione e correlazione

Le variabili ordinali, a seconda dei casi, possono essere trattate come se fossero nominali oppure cardinali

1. Che cos'è una tabella a doppia entrata (o tavola di contingenza)

Tab. 2.7 Pratica religiosa per età. (Valori assoluti) 18-34 35-54 Oltre 54 Totale

Praticanti 223 313 182 718Saltuari 266 317 88 671Non praticanti 425 504 168 1097

Totale 914 1134 438 2486Domanda: «Mi può dire con quale frequenza si è recato in chiesa nel corso dell'ultimo anno?».Risposte: «Una o più volte la settimana» = Praticanti; «2-3 volte al mese» + «1 volta al mese» = Saltuari; «2-3 volte all'anno» + «Mai» = Non praticanti. (Fonte: Itanes [1996]).

- Una tabella a doppia entrata (detta anche "tavola di contingenza" o "incrocio") è una distribuzione di frequenza a due variabili (di ogni intervistato considera contemporaneamente la posizione su due variabili, nell'esempio, pratica religiosa ed età).

73

- Le due variabili sono collocate sulle righe e sulle colonne della tabella; all'incrocio tra una riga e una colonna troviamo una casella o cella della tabella. Il numero all’interno è la frequenza con la quale si presentano congiuntamente le corrispondenti modalità di riga e di colonna (es: 223 = numero di praticanti fra i 18 e i 34 anni)

- La colonna e la riga 'Totale' si chiamano (frequenze) marginali della tabella. Sono le distribuzioni semplici di frequenze rispettivamente dell'età e della pratica. Sono distribuzioni semplici perché si riferiscono a tutto il campione.

2. A cosa serve una tabella a doppia entrata

- Serve a studiare la relazione tra due variabili.

- Si dice che c'è relazione tra due variabili (età e pratica nell'esempio) se dividendo il campione in sottocampioni secondo una variabile (l'età: giovani, adulti, anziani) la distribuzione semplice della seconda variabile (la pratica religiosa) è diversa nei differenti sottocampioni di età. Viceversa, se le distribuzioni sono identiche si dice che non c'è relazione.

- La variabile usata per dividere il campione in sottocampioni è detta variabile indipendente, la variabile di cui si studia la distribuzione nei sottocampioni è detta variabile dipendente.

- Da un punto di vista statistico sia l'età che la pratica religiosa possono assumere il ruolo di variabile indipendente. Dal punto di vista sociologico, tuttavia, non ha molto significato chiedersi se la distribuzione delle età varia al variare della pratica religiosa, come se la pratica di un soggetto potesse influire sulla sua età.

- Nella tabella 2.7 compaiono frequenze assolute: è difficile dire a colpo d'occhio se la proporzione di praticanti tra i giovani è maggiore, minore, uguale a quella dei praticanti tra gli anziani. Per questo è necessario passare al calcolo percentuale (percentualizzare significa porre uguale a 100 il totale; in tal modo si rendono uguali i totali dei gruppi da confrontare che così diventano confrontabili)

74

3. Direzione delle percentuali nelle tabelle a doppia entrata

Tab. 2.7 Pratica religiosa per età. (Valori assoluti) 18-34 35-54 Oltre 54 Totale

Praticanti 223 313 182 718Saltuari 266 317 88 671Non praticanti 425 504 168 1097

Totale 914 1134 438 2486

Tab. 2.8 Pratica religiosa per età. (Valori percentuali per riga)18-34 35-54 Oltre 54 Totale

Praticanti 31,1 43,6 25,3 100,0Saltuari 39,6 47,2 13,1 100,0Non praticanti 38,7 45,9 15,3 100,0

Tab. 2.9 Pratica religiosa per età. (Valori percentuali per colonna)18-34 35-54 Oltre 54

Praticanti 24,4 27,6 41,6Saltuari 29,1 28,0 20,1Non praticanti 46,5 44,4 38,4

Totale 100,0 100,0 100,0

Tab. 2.10 Pratica religiosa per età. (Valori percentuali sul totale)18-34 35-54 Oltre 54 Totale


Totale 36,8 45,6 17,6 100,0

75

1. La percentualizzazione per riga (tab. 2.8) risponde a questa domanda: il gruppo dei praticanti è mediamente più giovane o più anziano rispetto ai non praticanti e ai saltuari? Non è una domanda 'esplicativa', non intendiamo che essere praticante o meno abbia effetti sull'età dell'intervistato, il nostro scopo è meramente descrittivo.

2. La percentualizzazione per colonna (tab. 2.9) risponde a questa domanda: "l'età degli intervistati influenza il loro grado di pratica religiosa?". Come si vede si tratta di una domanda esplicativa: "l'età è la causa della pratica religiosa?".

3. La percentualizzazione sul totale (tab. 2.10) risponde a questa semplice domanda: "qual è la consistenza di ciascun sottogruppo (praticanti giovani, praticanti adulti ecc..) nel campione?". Ha scopi puramente descrittivi. In generale si usa per confrontare un campione con la popolazione da cui è estratto.

76

Scelta della direzione di percentualizzazione.

Di solito siamo interessati ad analizzare relazioni esplicative, da cui una semplice regoletta:a. si individua la variabile indipendente (la causa)b. si usa la variabile indipendente come variabile di colonna.c. si percentualizza per colonna.

Detto diversamente:Si definisce qual è la variabile indipendente, e si percentualizza all'interno delle sue modalità.- si sceglie la percentuale per colonna quando si vuole analizzare l'influenza che la variabile posta in colonna ha sulla variabile posta in riga; - si sceglie le percentuale per riga quando si vuole analizzare l'influenza che la variabile posta in riga ha sulla variabile posta in colonna.

Questa regoletta di solito funziona, ma ha delle eccezioni: a) non sempre la domanda cui siamo interessati è esplicativa e b) non sempre è facile individuare a colpo d'occhio la variabile indipendente (causa). E' pertanto più opportuno partire dall'interrogativo cui vogliamo rispondere. In genere l'interrogativo contiene già l'indicazione della direzione corretta. Prendiamo l'esempio dell'età e della pratica religiosa: ci chiediamo se l'età influenza la pratica religiosa. Posta in altri termini, la domanda è se i giovani sono più o meno praticanti degli anziani. Cosa vogliamo confrontare? Il campione dei giovani con quello degli anziani. Quindi dobbiamo calcolare la percentuale di praticanti giovani (anziani) sul totale dei giovani (anziani), cioè per colonna.

77

Altri esempi di percentualizzazioni di tabella a doppia entrata

Sulla base della seguente tabella a doppia entrata, stabilire se c’è una relazione fra soddisfazione / insoddisfazione della propria situazione economica e zona di residenza"Secondo lei, negli ultimi 12 mesi, la situazione della sua famiglia è migliorata, rimasta la stessa o peggiorata?”

Migliorata Rimastauguale

Peggiorata Totale

Nord-ovest 45 445 203 693Nord-est 17 188 78 283Centro 27 308 142 477Sud 56 579 408 1043Totale 145 1520 831 2496


Peggiorata

Nord-ovest 31,0 29,3 24,4Nord-est 11,7 12,4 9,4Centro 18,6 20,3 17,1Sud 38,6 38,1 49,1Totale 100 100 100


Peggiorata Totale

Nord-ovest 6,5 64,2 29,3 100Nord-est 6,0 66,4 27,6 100Centro 5,7 64,6 29,8 100Sud 5,4 55,5 39,1 100

78

A partire dalla seguente tabella a doppia entrata, effettuare gli opportuni calcoli per poter rispondere alla domanda se esiste una relazione fra classe sociale e fiducia nel governo

Per nulla

Poco Non so Abbast Molto Totale

Classe operaia 241 300 15 118 25 699Piccola borghesia autonoma

166 227 21 85 13 512

Ceto medio impiegatizio 237 332 22 119 14 724Ceti superiori 165 234 18 77 10 504Totale 809 1093 76 399 62 2439

Domanda: “Quanta fiducia lei ha nell’operato del governo?”

Per nulla

Poco Non so Abbast Molto

Classe operaia 29,8 27,4 19,7 29,6 40,3Piccola borghesia autonoma 20,5 20,8 27,6 21,3 21,0Ceto medio impiegatizio 29,3 30,4 28,9 29,8 22,6Ceti superiori 20,4 21,4 23,7 19,3 16,1Totale 100 100 100 100 100

Per nulla

Poco Non so Abbast Molto Totale

Classe operaia 34,5 42,9 2,1 16,9 3,6 100Piccola borghesia autonoma 32,4 44,3 4,1 16,6 2,5 100Ceto medio impiegatizio 32,7 45,9 3,0 16,4 1,9 100Ceti superiori 32,7 46,4 3,6 15,3 2,0 100

79

Casi (rari) in cui non si segue il criterio sopra enunciato per la direzione delle percentuali

Tab. 13.3 Confronti fra i profili degli abbonati al telefono e dell'intera popolazione italiana nel 1991 Residenza Abbonati Popolazio

neTitolo di studio

Abbonati Popolazione

Nord ovest

27,9 26,3 Lic. Elem. 24,2 38,0

Nord est 18,9 18,3 Lic. Media 27,7 35,8Centro 19,8 19,2 Diploma 37,4 21,7Sud 33,4 36,2 Laurea 11,7 4,5Totale 100 100 100 100

Tab. Relazione fra pratica religiosa e comportamento di voto nel 2008 (dati fittizi)

a) Voto a seconda della pratica religiosa (come votano le persone classificate secondo la loro religiosità)

Non pratic Saltuari Praticanti TotaleSinistra arc. 17,4 11,4 6,9 13,3Pd 42,9 39,2 35,6 40,2Udc 3,5 7,4 12,6 6,7Pdl 33,1 37,9 40,8 36,3Lega 3,0 4,1 4,0 3,6Totale 100,0 100,0 100,0 100,0(N) (1132) (704) (522) 2358

Commento: si vede che i praticanti scelgono in maggioranza il Pdl, e i non praticanti il Pd

b) Pratica religiosa a seconda del voto (come sono religiosamente connotati gli elettori dei vari partiti)

Non pratic Saltuari Praticanti Totale (N)Sinistra arc. 62,9 25,6 11,5 100,0 (313)Pd 51,3 29,1 19,6 100,0 (948)Udc 25,3 32,9 41,8 100,0 (158)Pdl 43,9 31,2 24,9 100,0 (855)Lega 40,5 34,5 25,0 100,0 (84)

Commento: si vede che il partito che fra i suoi elettori la maggior presenza di cattolici è l’Udc

80

La tabella a) risponde alla seguente domanda: "L'orientamento religioso influenza l'orientamento di voto?" (dom. esplicativa)La tabella b) risponde alla seguente domanda: "Sono più religiosi gli elettori del Polo o dell'Ulivo?" (dom. descrittiva)

81

Quando si commette un grave errore

Supponiamo di essere interessati alla composizione degli elettori dell'Ulivo secondo l'orientamento religioso a fini di propaganda elettorale. Se usassimo la tabella a) e sostenessimo che tra gli elettori dell'Ulivo ben il 54,7% è rappresentato da Cristiani non cattolici commetteremmo un errore. In questa tabella la percentuale di 54,7 rappresenta la quota di cristiani che votano Ulivo, non la quota di elettori dell'Ulivo di orientamento cristiano. L'errore consiste nel porsi un interrogativo che richiede percentuali per riga, calcolando le percentuali per colonna (o viceversa).

4. Analisi bivariata: presentazione delle tavole

a) prima forma di presentazione consigliata

Tab. 2.12. Grado di pratica religiosa per età. (Valori percentuali)18-34 35-54 Oltre 54

Praticanti 24,4 27,6 41,6Saltuari 29,1 28,0 20,1Non praticanti 46,5 44,4 38,4

Totale 100,0 100,0 100,0(N) (914) (1134) (438)

b) seconda forma di presentazione consigliata (con il marginale della variabile dipendente)

Tab. 2.13. Grado di pratica religiosa per età. (Valori percentuali)18-34 35-54 Oltre 54 Totale


Totale 100,0 100,0 100,0 100,0(N) (914) (1134) (438) (2486)

82

5. Criteri guida per la presentazione delle tavole:

1. Parsimonia. La tabella deve contenere solo i dati significativi per valutare la relazione. In genere si escludono i valori assoluti, salvo che non si ritengano necessari. I titoli come negli esempi devono essere sintetici, ma contenere l'indicazione delle variabili coinvolte.

2. La tabella deve contenere sempre la riga (o colonna ) totale contenente i valori 100. Serve ad indicare in che direzione sono state calcolate le percentuali.

3. La tabella deve contenere sempre una riga (o colonna) in cui sono indicate le basi delle percentuali, cioè i valori assoluti corrispondenti al 100,0%. Il lettore deve sapere se i dati percentuali riguardano molti o pochi casi.

4. I dati percentuali devono essere arrotondati alla prima cifra decimale, come negli esempi, o arrotondati alla prima cifra intera (cioè senza decimali). La seconda cifra decimale non si userebbe mai nei commenti e quindi non è significativa. Le singole percentuali devono essere arrotondate: se si usa una cifra decimale, i calcoli vanno fatti fino alla seconda che verrà usata per gli arrotondamenti (da 0 a 4, per difetto, da 5 a 9 per eccesso). Dopo gli arrotondamenti occorre controllare che il totale dia effettivamente 100,0 (non 99,9 o 100,1). Se non accade correggere il valore più alto (quadratura).

5. Se il decimale è pari a zero, va riportato ugualmente.

6. La forma della tabella 2.13 è da preferire, soprattutto se non è stata precedentemente presentata la distribuzione di frequenza della variabile dipendente (orientamento al voto - la colonna totale infatti presenta tale distribuzione). Questa colonna è utile perché permette il raffronto tra le singole colonne e il dato medio del campione.

Avvertenze: Se le percentuali sono calcolate per colonna, possono essere sommate solo entro la colonna stessa, ma non fra le colonne. Se si decide di accorpare due colonne bisogna sommare i valori assoluti e solo dopo calcolare le percentuali.

83

6. Cosa fare se si vogliono ricavare i valori assoluti da una tabella che contiene solo percentuali

L'esempio che segue mostra come si può ricavare la colonna 'Totale' in una tabella in cui era stata omessa. Mostra indirettamente perché è importante indicare le basi assolute delle percentuali.

Tab. 2.15 Composizione sociale degli iscritti alla facoltà di Lettere

Maschi FemmineCeti superiori 12,2 20,2Ceti medi autonomi (art. comm.) 27,5 30,2Ceti medi dipendenti (impiegati) 23,2 23,4Operai 37,1 26,2

Totale 100,0 100,0(N) (237)(1178)

Se si vuole ricavare la percentuale complessiva di maschi e di femmine che proviene dai ceti superiori, occorre passare attraverso i valori assoluti:

- ricavare quanti sono i maschi dei ceti superiori12,2 : 100 = X : 237 X = 12,2*237/100 = 29

- quante sono le femmine dei ceti superiori: (1178*20,2/100 = 238)

- sommare i due valori assoluti così ottenuti: (29+238 = 267)

- percentualizzare sul totale dei casi: [267/(237+1178)*100 = 18,7].

84

7. Interpretazione delle tavole

Tab. 13.7. Risposte alla domanda «Lei è soddisfatto dell'operato del governo?» per ampiezza del comune di residenza

a) valori assoluti

>250.000 100-250.000

50-100.000

10-50.000

1-10.000 <1.000 Totale

Per nulla 97 26 29 23 62 10 246Poco 168 71 99 249 253 8 848Non so 89 36 49 118 153 1 446Abbastanza 159 66 92 246 326 5 894Molto 3 2 2 8 14 1 30Totale 516 201 271 643 808 25 2464

Semplificazione della tabella (non si possono fare % su N < 50)b) percentuali per colonna

>250.000 100-250.000

50-100.000

10-50.000

<10.000

Per nulla 18,8 12,8 10,8 3,5 8,6Poco 32,5 35,3 36,5 38,8 31,3Non so 17,3 18,0 18,0 18,3 18,5Abbastanza 30,8 32,9 34,0 38,2 39,8Molto 0,6 1,0 0,7 1,2 1,8Totale 100 100 100 100 100(N) (516) (201) (271) (643) (833)Idp -17,9 -14,2 -12,6 -2,9 +1,7

Nulla+poco 51,3 48,1 47,3 42,5 39,9Abb+molto 31,4 33,9 34,7 39,4 41,6

Interpretazione: Si prende una modalità significativa della variabile dipendente, e si vede come essa varia al variare della variabile indipendente.Commenti inutili e commenti sbagliati

Idp: Indice di differenza percentuale = soddisfatti - insoddisfatti

85

8. Forma della relazione

Tab. 13.8 Risposte alla domanda «Con che frequenza si vede con amici o amiche, al di fuori dell'orario scolastico o di lavoro?», per età dell'intervistato.

Tutti i giorni

Almeno una volta asettimana

Almeno una voltaal mese

Non ha amici

Totale (N)

19-25 anni 41,4 52,9 5,7 0,1 100 (87)26-35 anni 15,0 67,1 12,1 5,7 100 (173)36-45 anni 8,3 66,2 15,2 10,3 100 (145)46-55 anni 4,9 54,0 27,6 13,5 100 (163)56-65 anni 10,5 43,7 29,3 16,5 100 (133)0ltre 65 23,1 35,5 18,8 22,6 100 (208)

9. Presentazione compatta di tavole

Tab. 3.8 Giudizio sulla partecipazione a scioperi spontanei per età.(Valori percentuali)

15-19 20-29 30-29 40-49 50-59 60-69 70 e piùApprova 45,2 42,1 32,8 17,7 13,1 11,8 11,2Non approva 54,8 57,9 67,2 82,3 86,9 88,2 88,8Totale 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0(N) (55) (132) (212) (75) (53) (83) (62)

Tab. 3.7 - Percentuale di persone che approvano le diverse forme di azione politica non istituzionalizzata per età.

15-19 20-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70 e piùPartecipare a scioperi spontanei 45,2 42,1 32,8 17,7 13,1 11,8 11,2Bloccare il traffico 11,1 19,0 13,3 11,4 9,8 7,9 2,2Fare l'autoriduz dell'affitto 18,3 22,3 15,8 12,0 14,3 13,9 15,8Fare l'autoriduz delle bollette 19,1 20,0 18,7 15,4 21,7 16,3 17,7Occupare case sfitte 32,2 38,9 27,4 24,2 27,6 29,2 12,1Occupare fabbriche 33,7 44,8 48,7 35,6 36,8 31,9 22,7Scrivere slogan sui muri 9,1 7,2 4,8 2,1 3,3 1,0 2,3

(N) (55) (132) (212) (75) (53) (83) (62)Domanda: «Ora le leggerò alcune azioni che la gente talvolta fa per protestare o per influire sul governo. Per ciascuna di queste lei mi dovrebbe dire se la approva o la disapprova».

86

Tab. 3.9 - Il ritratto dell'elettorato italiano (percentuali di voto per diverse variabili indipendenti; elezioni politiche del 1996).

Polo Lega Ulivo Altri Totale Polo Lega Ulivo Altri Totale

Totale 40 10 46 4 100 (1962) Lettura quotidianiLettore quot. 39 9 48 4 100

(1045)Dimensione del comune Non legge quot.42 11 43 4 100 (917)< 10.000 ab 38 15 44 3 100 (654) Esposizione Tv 10-100.000 41 9 44 6 100 (808) Alta 43 11 42 4 100 (797)100-250.000 39 6 50 5 100 (189) Moderata 38 9 48 5 100

(1148)>250.000 ab 44 4 49 3 100 (313) Momento della decisione di votoGenere Ultima settim. 34 16 44 6 100 (502)Maschio 39 11 46 4 100 (1079) Tempo prima 43 7 46 4 100

(1459)Femmina 41 8 46 5 100 (883) Anno di nascitaFino al 1945 42 7 48 3 100 (431)1948-1965 38 9 48 5 100 (1016)Dopo 1965 43 13 40 4 100 (516) Titolo di studio Classe sociale Lic. elementare32 9 51 8 100 (187)Borghesia 57 7 32 4 100 (195) Lic. media 39 15 42 4 100 (659)Picc. borghesia41 12 39 8 100 (275) Diploma 44 7 45 4 100 (416)Dirigenti-quadri44 6 45 5 100 (170) Laurea 38 6 52 4 100 (153)Insegnanti 31 4 62 3 100 (188)Imp. concetto 39 9 48 4 100 (392)Impieg. esec. 45 9 45 1 100 (240)Operai 34 14 47 5 100 (493)

87

10. Rappresentazioni grafiche

Fig. 13.1 Rappresentazioni grafiche di tavole di contingenza: diagramma a barre

a) insoddisfazione nei confronti dell'operato del governo per dimensione della città di residenza (dati di tab. 13.7b)

Insoddisfatti

39,9 42,547,3 48,1

51,3

0

10

20

30

40

50

60

<10.

000

10-5

0.00

0

50-

100.

000

100-

250.

000

>250

.000

b) frequenza con la quale vede gli amici per età (dati di tab. 13.8)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

19-25 26-35 36-45 46-55 56-65 0ltre 65

Tutti i giorni

Non ha amici

88

Fig. 13.3 Rappresentazioni grafiche di tavole di contingenza: spezzata

a) soddisfazione nei confronti dell'operato del governo per dimensione della città di residenza

0

10

20

30

40

50

60

<10.000 10-50.000

50-100.000

100-250.000

>250.000

Insodd.

Sodd.

b) frequenza con la quale vede gli amici per età

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

19-25 26-35 36-45 46-55 56-65 0ltre 65

Tutti i giorni

Non ha amici

89

LEZIONE 12ANALISI BIVARIATA: DIAGRAMMA DI DISPERSIONE

ATTENZIONE: lo studente deve solo capire che cosa è un diagramma di dispersione e come da una tabella in cui sono riportate i valori per le variabili X e Y si passa alla rappresentazione grafica. Non è necessario che sappia calcolare i coefficienti a e b della retta di regressione, né il coefficiente di correlazione r

Pagine di testo corrispondenti - sul testo La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il Mulino - Vol IV. L'analisi dei dati Cap. III: par. 7.1 (solo questo sotto-paragrafo del par. 7)- oppure sul testo Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il Mulino - Cap. XIII: par. 7.1 (solo questo sotto-paragrafo del par. 7)

Tab. Voti in italiano (X) e in matematica (Y) dei 10 allievi di una classeCaso n. X Y

1 9 72 4 43 6 54 5 55 5 66 7 87 8 68 4 39 7 510 7 6

Relazione fra i voti in italiano e in matematica degli alunni di una classe

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

italiano

mat

emat

ica

90

9; 7

4; 4

6; 55; 5

5; 6

7; 8

8; 6

4; 3

7; 5

7; 6

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

italiano

mat

emat

ica

Fig. 13.4 Diagrammi di dispersioni raffiguranti quattro tipi di relazioni fra due variabili

a) lineare positiva (o diretta; r = 0,74)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0 2 4 6 8 10

91

b) lineare negativa (o indiretta; r = -0,81)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0 2 4 6 8 10

e) nessuna relazione (r = 0,03)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0 2 4 6 8 10

d) curvilinea (r = 0,06)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0 2 4 6 8 10

92

ESEMPIO 1

Interrogativo: nelle regioni italiane c’è una relazione fra la frequenza con la quale la gente va al cinema e la ricchezza della regione (nelle regioni più ricche si va al cinema di più?)X: Ricchezza = prodotto interno lordo per abitante (in euro)Y: Affluenza al cinema = Persone di 6 anni e più che hanno fruito del cinema per regione di appartenenza nell’anno 2003 (valori percentuali)

Regioni X. Pil per abitante (€)

Y. Affluenza(%)

Piemonte 25.796,60 48,1Valle d'Aosta 29.952,80 40Lombardia 28.869,90 48,5Trentino Alto Adige

30.430,60 38,7

Veneto 25.796,60 47,6Friuli Venezia Giulia

26.552,50 45,3

Liguria 25.511,50 46,5Emilia Romagna 28.182,40 48,3Toscana 25.137,60 50,3Umbria 22.117,10 45,3Marche 23.080,60 48,9Lazio 27.126,90 52,8Abruzzo 19.109,60 48,9Molise 18.207,40 41,5Campania 15.642,00 52,2Puglia 15.494,00 47,2Basilicata 16.077,70 42,3Calabria 15.161,90 35,8Sicilia 15.854,00 47,9Sardegna 18.054,60 42,8Italia 23.114,50 48,1

Fonte: Istat, Cultura, socialità e tempo libero. Indagine multiscopo sulle famiglie “Aspetti della vita quotidiana” Anno 2003

93

Relazione fra affluenza al cinema e prodotto interno lordo per abitante nelle regioni italiane

30

35

40

45

50

55

10.000,00 15.000,00 20.000,00 25.000,00 30.000,00 35.000,00

Pil

Afflu

enza

r=0,09.

94

ESEMPIO 2

Relazione fra Pil e tasso di utilizzo del pc a livello regionale. Italia 2003.

RegioniPIL1

Tasso di utilizzo del pc

Piemonte 122,0 39,8Valle d'Aosta 136,1 41,8Lombardia 137,4 44,6Trentino-Alto Adige 139,3 45,4Veneto 121,5 42,7Friuli-Venezia Giulia 125,1 40,5Liguria 119,2 40,4Emilia-Romagna 133,7 42,8Toscana 118,0 41,5Umbria 103,3 36,1Marche 108,2 42,5Lazio 124,3 40,8Abruzzo 90,8 39,3Molise 83,4 38,0Campania 72,1 33,0Puglia 71,6 33,7Basilicata 74,9 37,2Calabria 68,5 33,7Sicilia 73,1 31,3Sardegna 83,4 39,4Italia 107,9 39,2

I valori dei PIL sono espressi in numeri indice, in cui la base fissa 100 è la media dei PIL dei 25 paesi dell’Unione Europea nel 2003.

Fonte: ISTAT, Cultura, socialità e tempo libero, Roma, 2005.Fonte per il PIL: http://www.regioni.it/mhonarc/readsqltop5.aspx

1 I valori dei PIL sono espressi in numeri indice, in cui la base fissa 100 è la media dei PIL dei 25 paesi dell’Unione Europea nel 2003.

95

Relazione fra uso del pc e pil a livello regionale

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

60 80 100 120 140 160

Uso pc

Pil

r = 0,88

ESEMPIO 3

Tab. Tasso di suicidio e pratica religiosa per regioneX. % Praticanti (1) Y. Suicidi x

100.000 ab.Piemonte 43,3 9,3Valle d’Aosta 26,8 14,1Lombardia 36,5 6,7Trentino-Alto Adige 43,0 11,5Veneto 44,7 8,1Friuli-Venezia Giulia 28,3 11,7Liguria 24,6 10,7Emilia-Romagma 26,6 9,3Toscana 26,2 7,2Umbria 29,5 11,3Marche 40,8 5,9Lazio 28,6 6,6Abruzzo 37,4 6,7Molise 45,5 9,0Campania 43,2 4,0Puglia 45,1 4,2Basilicata 35,5 5,2Calabria 38,8 4,6Sicilia 43,2 5,6Sardegna 21,2 10,3(1) % di persone che nella regione vanno a messa tutte le settimaneFonte: per la pratica religiosa -Indagine multiscopo sulle famiglie "aspetti della vita quotidiana" dicembre 2001- marzo 2002, http://www.istat.it/dati/catalogo/20030708_01/Fonte: per il suicidio –Annuario statistico 2004, http://www.istat.it/dati/catalogo/20040927_00/

96

http://www.istat.it/dati/catalogo/20030708_01/

Relazione fra pratica religiosa e suicidio per regione

0

2

4

6

8

10

12

14

16

20 25 30 35 40 45 50

% praticanti

suic

idi x

100

.000

ab.

Relazione fra pratica religiosa e suicidio per regione

R2 = 0,2474

0

2

4

6

8

10

12

14

16

20 25 30 35 40 45 50

% praticanti

suic

idi x

100

.000

ab.

r = – 0,50

97

METODOLOGIA E STATISTICA DELLA RICERCA...

Documents

Transcript of METODOLOGIA E STATISTICA DELLA RICERCA...