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Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Appunti di Metodologia della ricerca educativa. I miei appunti presi in classe fino al: 11.12.2009, delle lezioni di Metodologia della ricerca del Professor Trinchero. Anno 2009-10
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo 14a. Analisi dei dati. Variabile = entità matematica o simbolica che può avere diversi valori. Esistono tipologie diverse di variabili: ,[object Object]
Variabili categoriali, ,[object Object]
ordinate (es. voti diploma terza media,...) che in statistica prendono il nome di variabili ordinali; ,[object Object],A tipologie differenti di variabili corrispondono tecniche diverse di analisi dei dati.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Analisi monovariata. Serve a fare una descrizione dei dati raccolti: si scelgono le variabili che si ritengono particolarmente importanti per descrivere cosa c'è nei dati raccolti (per es. le variabili di sfondo e le variabili legate alle ipotesi di ricerca). L'analisi monovariata si compone di diversi indici.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Distribuzione di frequenza. Indica quanti soggetti vi sono per ogni variabile analizzata. Si divide in frequenza semplice, percentuale semplice, frequenza cumulataetrocumulata e percentuale cumulataetrocumulata. La frequenza cumulata è la somma delle variabili partendo dalla più bassa fino ad una variabile scelta, mentre la retrocumulata è il contrario (si può fare solo con le variabili categoriali ordinate o cardinali). Modalità Frequenza semplice Percentuale Semplice Frequenza cumulata Percentuale cumulata Frequenza retrocumulata Percentuale retrocumulata Sufficiente 10 10/33 =  30% 10 10/33 =  30%   33 33/33 =  100% Buono 12 12/33 =  36% 22 22/33 = 67% 23 23/33 =  70% Distinto 3 3/33 =  9% 25 25/33 =  76% 11 11/33 =  33% Ottimo 8 8/33 =  24% 33 33/33 =  100% 8 8/33 =  24%
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Grafici distribuzione di frequenza. Frequenza semplice Frequenza cumulata Confronto tra dati
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Indici di tendenza centrale. Sono degli indici per individuare il valore centrale. ,[object Object]
Media aritmetica: applicabile con le variabili cardinali, è la media matematica dei vari risultati. Esiste poi la media ponderata che si usa quando non tutte le variabili hanno lo stesso peso.
Moda: si usa con le variabili categoriali non ordinate, è la categoria con la frequenza più alta.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Indici di dispersione. (1) Servono a comprendere quanto la distribuzione è addensata vicino al valore centrale (la media dei voti di due classi può essere uguale ma arrivare da voti diversi). Per le   variabili cardinali  si procede attraverso diversi passaggi: - Devianza:  somma degli scarti ottenuti dalla sottrazione della media per ogni valore, elevati al quadrato. - Varianza:  un numero che non risente del numero dei casi, si ottiene con la devianza diviso per il numero di casi. - Scarto tipo:  un numero che non risente del numero di casi ed è della stessa misura della media, si ottiene attraverso la radice quadrata della varianza. La dispersione è alta se il valore dello scarto tipo è vicino ad 1/3 della media. È possibile posizionare un singolo caso all'interno di una distribuzione, bisogna rapportare il caso allo scarto tipo dell'insieme di casi, utilizzando l' indice di posizione ; Se il risultato è negativo = sotto la media; se è positivo = sopra la media; se vicino allo 0 = nella media.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Indici di dispersione. (2) Per le  variabili categoriali ordinali  si utilizza la differenza interquantilica. Si divide la scala in quattro parti uguali (quartili), con lo stesso numero di casi, più è ampia la distanza tra il primo quartile e il terzo più è alta la dispersione. Per le  variabili categoriali non ordinate  la dispersione si misura in base al numero delle categorie presenti.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Analisi bivariata. Per controllare la nostra ipotesi si deve spiegare un fattore sulla base di un altro fattore, ovvero mettere in relazione tutte le variabili del fattore indipendente con tutte quelle del fattore dipendente, attraverso delle tabelle a doppia entrata (tabella di contingenza). Per esempio: Voto fine quadrimestre meno di 6 Voto fine qusdrimestre 6 o più Marginali di riga Studio meno di 2 ore al giorno 6 8 14 Studio più di 2 ore al giorno 5 5 10 Marginale di colonna 11 13 24
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Tabelle a doppia entrata. Ogni tabella a doppia entrata ha un grado di libertà che si calcola facendo il numero di righe -1 moltiplicato per il numero di colonne -1. I marginali di riga e i marginali di colonna servono per avere la somma dei casi presenti in una determinata riga o colonna. Per sapere se esiste una relazione tra 2 fattori bisogna prima trovare un valore che indichi l'assenza di relazione, ovvero la frequenza attesa, facendo:
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo X quadro. X quadro = serve a calcolare la distanza tra frequenza attesa e frequenza osservata, per capire se tra i due fattori vi è relazione. L'X quadro si calcola così: L'X quadro è considerato alto se il suo valore è vicino ad 1/3 del numero totale dei casi. All'X quadro viene associata una probabilità che se è inferiore a 0,05 determina l'esistenza della relazione. Questa probabilità viene chiamata anche  significatività della relazione . La probabilità di relazione si può calcolare con calcoli statistici o attraverso un foglio di calcolo.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Controllare l'ipotesi. Per controllare la nostra ipotesi dobbiamo mettere in relazione tutte le variabili generate dal fattore indipendente con tutte quelle del fattore dipendente. Nel rapporto di ricerca verranno poi riportati solo quelle tabelle che avranno una relazione significativa. Nel caso in cui non ve ne fossero si riportano quelle con la probabilità più vicina a 0,05. ogni relazione significativa è una conferma o una confutazione alla nostra ipotesi.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo 14b. Analisi di dati testuali. Una volta costruita la base empirica ci interessa cosa è stato detto dall'intervistato. Si può procedere attraverso 2 approcci, quello comprendente, volto a scoprire il significato di un testo, oppure quello non comprendente, caratterizzato da un approccio standard. L'approccio comprendente si divide a sua volta in un analisi ermeneutica e in un analisi fenomenologica.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Analisi ermeneutica. Si legge il testo e gli si da un significato globale. In seguito dal significato globale si procede per assegnare un significato alle singole frasi, questo procedimento viene detto spirale ermeneutica poiché ill significato delle frasi potrebbe portarci a modificare quello globale.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Analisi fenomenologica. A posteriori si creano delle categorie a cui l'intervista a risposto, in seguito si inseriscono le risposte dell'intervistato nelle categorie creando una mappa concettuale che comprende concetti e relazioni ovvero gli asserti. La mappa creata da un intervista singola fa poi da traccia per sintetizzare le altre interviste. Alla fine si sarà costruita una mappa che sintetizza le posizioni di tutti gli intervistati. Infine si dividono gli asserti che confermano l'ipotesi da quelli che la confutano e si fa una media.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Approccio non comprendente. Si tratta di contare alcune parole chiave presenti nell'intervista oppure analizzare le forme sintattiche utilizzate dagli intervistati. Questo tipo di approccio è possibile farlo attraverso un computer, perciò non richiede comprensione.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Ricerca per esperimento. Ricerca per esperimento = stabilire se vi è una relazione di causa-effetto tra 2 fattori. Questo tipo di esperimento si può condurre in diversi modi: -Piano sperimentale a 2 gruppi; -Piano sperimentale a gruppo unico; -Piano sperimentale a 4 gruppi.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Piano sperimentale a 2 gruppi. 1. Si scelgono due gruppi il più equivalenti possibile, il gruppo sperimentale e il gruppo di controllo, ad essi si somministra una  prova iniziale  in cui si testano le capacità dei due gruppi prima del nostro intervento. 2. Al primo gruppo si somministra il  fattore sperimentale  ovvero si inserisce il fattore scelto mentre nel secondo gruppo si continua con la metodologia ordinaria (fattore ordinario). 3. Si esegue una  prova finale  su entrambi i gruppi per testare il livello di conoscenza dei componenti dopo il nostro intervento. Perché vi sia una relazione tra i due fattori bisogna che esista una differenza considerevole tra i risultati nella prova finale del gruppo sperimentale e quelli del gruppo di controllo. Si procede dunque costruendo una tabella a doppia entrata, se il gruppo sperimentale ha una frequenza osservata significativamente maggiore rispetto a alla frequenza attesa vi è relazione.
Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Piano sperimentale a gruppo unico. Se non si ha la possibilità di reperire due gruppi equivalenti allora si può procedere con un gruppo solo. Si somministra il fattore ordinario e quello sperimentale in due tempi diversi e divisi da una prova intermedia. 1. Prova iniziale. 2. Fattore ordinario. 3. Prova intermedia. 4. Fattore sperimentale. 5. Prova finale. I cambiamenti in questo caso si misurano confrontando i cambiamenti tra la 2° fase e tra la 4° fase. La prova intermedia assume così due obiettivi, quello di verificare il progresso già fatto con il fattore ordinario e sondare ciò che si conosce a proposito del lavoro che si farà con il fattore sperimentale.

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  • 1. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Appunti di Metodologia della ricerca educativa. I miei appunti presi in classe fino al: 11.12.2009, delle lezioni di Metodologia della ricerca del Professor Trinchero. Anno 2009-10
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Analisi monovariata. Serve a fare una descrizione dei dati raccolti: si scelgono le variabili che si ritengono particolarmente importanti per descrivere cosa c'è nei dati raccolti (per es. le variabili di sfondo e le variabili legate alle ipotesi di ricerca). L'analisi monovariata si compone di diversi indici.
  • 6. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Distribuzione di frequenza. Indica quanti soggetti vi sono per ogni variabile analizzata. Si divide in frequenza semplice, percentuale semplice, frequenza cumulataetrocumulata e percentuale cumulataetrocumulata. La frequenza cumulata è la somma delle variabili partendo dalla più bassa fino ad una variabile scelta, mentre la retrocumulata è il contrario (si può fare solo con le variabili categoriali ordinate o cardinali). Modalità Frequenza semplice Percentuale Semplice Frequenza cumulata Percentuale cumulata Frequenza retrocumulata Percentuale retrocumulata Sufficiente 10 10/33 = 30% 10 10/33 = 30% 33 33/33 = 100% Buono 12 12/33 = 36% 22 22/33 = 67% 23 23/33 = 70% Distinto 3 3/33 = 9% 25 25/33 = 76% 11 11/33 = 33% Ottimo 8 8/33 = 24% 33 33/33 = 100% 8 8/33 = 24%
  • 7. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Grafici distribuzione di frequenza. Frequenza semplice Frequenza cumulata Confronto tra dati
  • 8.
  • 9. Media aritmetica: applicabile con le variabili cardinali, è la media matematica dei vari risultati. Esiste poi la media ponderata che si usa quando non tutte le variabili hanno lo stesso peso.
  • 10. Moda: si usa con le variabili categoriali non ordinate, è la categoria con la frequenza più alta.
  • 11. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Indici di dispersione. (1) Servono a comprendere quanto la distribuzione è addensata vicino al valore centrale (la media dei voti di due classi può essere uguale ma arrivare da voti diversi). Per le variabili cardinali si procede attraverso diversi passaggi: - Devianza: somma degli scarti ottenuti dalla sottrazione della media per ogni valore, elevati al quadrato. - Varianza: un numero che non risente del numero dei casi, si ottiene con la devianza diviso per il numero di casi. - Scarto tipo: un numero che non risente del numero di casi ed è della stessa misura della media, si ottiene attraverso la radice quadrata della varianza. La dispersione è alta se il valore dello scarto tipo è vicino ad 1/3 della media. È possibile posizionare un singolo caso all'interno di una distribuzione, bisogna rapportare il caso allo scarto tipo dell'insieme di casi, utilizzando l' indice di posizione ; Se il risultato è negativo = sotto la media; se è positivo = sopra la media; se vicino allo 0 = nella media.
  • 12. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Indici di dispersione. (2) Per le variabili categoriali ordinali si utilizza la differenza interquantilica. Si divide la scala in quattro parti uguali (quartili), con lo stesso numero di casi, più è ampia la distanza tra il primo quartile e il terzo più è alta la dispersione. Per le variabili categoriali non ordinate la dispersione si misura in base al numero delle categorie presenti.
  • 13. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Analisi bivariata. Per controllare la nostra ipotesi si deve spiegare un fattore sulla base di un altro fattore, ovvero mettere in relazione tutte le variabili del fattore indipendente con tutte quelle del fattore dipendente, attraverso delle tabelle a doppia entrata (tabella di contingenza). Per esempio: Voto fine quadrimestre meno di 6 Voto fine qusdrimestre 6 o più Marginali di riga Studio meno di 2 ore al giorno 6 8 14 Studio più di 2 ore al giorno 5 5 10 Marginale di colonna 11 13 24
  • 14. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Tabelle a doppia entrata. Ogni tabella a doppia entrata ha un grado di libertà che si calcola facendo il numero di righe -1 moltiplicato per il numero di colonne -1. I marginali di riga e i marginali di colonna servono per avere la somma dei casi presenti in una determinata riga o colonna. Per sapere se esiste una relazione tra 2 fattori bisogna prima trovare un valore che indichi l'assenza di relazione, ovvero la frequenza attesa, facendo:
  • 15. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo X quadro. X quadro = serve a calcolare la distanza tra frequenza attesa e frequenza osservata, per capire se tra i due fattori vi è relazione. L'X quadro si calcola così: L'X quadro è considerato alto se il suo valore è vicino ad 1/3 del numero totale dei casi. All'X quadro viene associata una probabilità che se è inferiore a 0,05 determina l'esistenza della relazione. Questa probabilità viene chiamata anche significatività della relazione . La probabilità di relazione si può calcolare con calcoli statistici o attraverso un foglio di calcolo.
  • 16. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Controllare l'ipotesi. Per controllare la nostra ipotesi dobbiamo mettere in relazione tutte le variabili generate dal fattore indipendente con tutte quelle del fattore dipendente. Nel rapporto di ricerca verranno poi riportati solo quelle tabelle che avranno una relazione significativa. Nel caso in cui non ve ne fossero si riportano quelle con la probabilità più vicina a 0,05. ogni relazione significativa è una conferma o una confutazione alla nostra ipotesi.
  • 17. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo 14b. Analisi di dati testuali. Una volta costruita la base empirica ci interessa cosa è stato detto dall'intervistato. Si può procedere attraverso 2 approcci, quello comprendente, volto a scoprire il significato di un testo, oppure quello non comprendente, caratterizzato da un approccio standard. L'approccio comprendente si divide a sua volta in un analisi ermeneutica e in un analisi fenomenologica.
  • 18. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Analisi ermeneutica. Si legge il testo e gli si da un significato globale. In seguito dal significato globale si procede per assegnare un significato alle singole frasi, questo procedimento viene detto spirale ermeneutica poiché ill significato delle frasi potrebbe portarci a modificare quello globale.
  • 19. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Analisi fenomenologica. A posteriori si creano delle categorie a cui l'intervista a risposto, in seguito si inseriscono le risposte dell'intervistato nelle categorie creando una mappa concettuale che comprende concetti e relazioni ovvero gli asserti. La mappa creata da un intervista singola fa poi da traccia per sintetizzare le altre interviste. Alla fine si sarà costruita una mappa che sintetizza le posizioni di tutti gli intervistati. Infine si dividono gli asserti che confermano l'ipotesi da quelli che la confutano e si fa una media.
  • 20. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Approccio non comprendente. Si tratta di contare alcune parole chiave presenti nell'intervista oppure analizzare le forme sintattiche utilizzate dagli intervistati. Questo tipo di approccio è possibile farlo attraverso un computer, perciò non richiede comprensione.
  • 21. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Ricerca per esperimento. Ricerca per esperimento = stabilire se vi è una relazione di causa-effetto tra 2 fattori. Questo tipo di esperimento si può condurre in diversi modi: -Piano sperimentale a 2 gruppi; -Piano sperimentale a gruppo unico; -Piano sperimentale a 4 gruppi.
  • 22. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Piano sperimentale a 2 gruppi. 1. Si scelgono due gruppi il più equivalenti possibile, il gruppo sperimentale e il gruppo di controllo, ad essi si somministra una prova iniziale in cui si testano le capacità dei due gruppi prima del nostro intervento. 2. Al primo gruppo si somministra il fattore sperimentale ovvero si inserisce il fattore scelto mentre nel secondo gruppo si continua con la metodologia ordinaria (fattore ordinario). 3. Si esegue una prova finale su entrambi i gruppi per testare il livello di conoscenza dei componenti dopo il nostro intervento. Perché vi sia una relazione tra i due fattori bisogna che esista una differenza considerevole tra i risultati nella prova finale del gruppo sperimentale e quelli del gruppo di controllo. Si procede dunque costruendo una tabella a doppia entrata, se il gruppo sperimentale ha una frequenza osservata significativamente maggiore rispetto a alla frequenza attesa vi è relazione.
  • 23. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Piano sperimentale a gruppo unico. Se non si ha la possibilità di reperire due gruppi equivalenti allora si può procedere con un gruppo solo. Si somministra il fattore ordinario e quello sperimentale in due tempi diversi e divisi da una prova intermedia. 1. Prova iniziale. 2. Fattore ordinario. 3. Prova intermedia. 4. Fattore sperimentale. 5. Prova finale. I cambiamenti in questo caso si misurano confrontando i cambiamenti tra la 2° fase e tra la 4° fase. La prova intermedia assume così due obiettivi, quello di verificare il progresso già fatto con il fattore ordinario e sondare ciò che si conosce a proposito del lavoro che si farà con il fattore sperimentale.
  • 24. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo Piano sperimentale a 4 gruppi. È un piano che serve a valutare l'effetto testing (prossima slide) ovvero verificare l'influenza della prova iniziale. In questo caso si cercano 4 gruppi equivalenti e si procede in questo modo: 1° gruppo: 1. Prova iniziale 2. Fattore sperimentale 3. Prova finale 2° gruppo: 1. Prova iniziale 2. Fattore ordinario 3. Prova finale 3° gruppo: 1. Fattore sperimentale 2. Prova finale 4° gruppo: 1. Fattore ordinario 2. Prova finale In questo caso si confrontano le prove finali del 1° e del 3° gruppo, se vi è una differenza significativa allora vi è una relazione.
  • 25.
  • 26. Effetto Hawthorne: è possibile che il campione decida di rispondere alle domande seguendo il pensiero dell'educatore, in più già il fatto di intervenire in una realtà porta a dei cambiamenti.
  • 27. Effetto maturazione: tipico della sperimentazione a gruppo unico, i soggetti nel corso della sperimentazione crescono, acquisiscono nuove conoscenze che facilitano il superamento delle prove successive.
  • 28. Effetto storia: nel corso del tempo accadono avvenimenti che possono modificare il risultato dell'esperimento.
  • 29. Effetto interferenza: è possibile che altri fattori influiscano sul fattore sperimentato.
  • 30. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo La ricerca azione. (1) La ricerca azione è l'unico tipo di ricerca in cui il ricercatore è all'interno del contesto studiato, egli può coincidere con l'operatore del servizio. L'obiettivo di questo tipo di ricerca è quello di risolvere un problema che si è creato nel contesto educativo nel quale si opera. Essa può partire da ipotesi di soluzione del problema che si modifica nel corso della ricerca. L'operatore in questo caso può richiedere l'intervento di un consulente esterno che insieme all'équipe analizza la situazione rilevando i dati, attraverso per esempio un intervista biografica degli operatori. Il consulente deve stimolare l'acquisizione di consapevolezza a proposito delle pratiche usate e sul loro funzionamento. Gli obiettivi di questa ricerca sono il progettare soluzioni efficaci per il problema e l'empowerment, ovvero rendere gli operatori capaci dalla prossima volta di lavorare da soli senza consulente.
  • 31. Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo La ricerca azione. (2) Occorre fare un continuo lavoro di negoziazione in quanto non si può imporre nulla. Le tecniche di raccolta dati sono le stesse usate per le altre ricerche ma si adattano all'obiettivo di risolvere concretamente il problema. Fare ricerca azione risulta più difficile che svolgere una ricerca standard in quanto bisogna conoscere a fondo il contesto e gli strumenti da utilizzare.