Di solito i questionari che si vedono in giro sono costruiti in uno di questi due modi:

- o copiando l'ultimo questionario americano (le traduzioni sono rigorosamente letterali, ignorando le differenze culturali fra i due paesi).

- o inserendo tutte le domande che vengono in mente, spesso alla rinfusa: ne esce un questionario di dimensioni oceaniche (persino con 300 domande).

Disegnare (sì, proprio disegnare) una mappa dei concetti è l'antidoto a queste malattie. I suoi effetti benefici sono due: eliminare le domande magari carine ma che non servono a nulla in sede di analisi dei dati, e ed evitare che il ricercatore sbatta la testa nel muro perché nel questionario non è stata inserita una domanda che risulta essenziale per estrarre senso da questo o quel diagramma o tabella.

Per di più, disegnare quel genere di mappa è un'eccellente ginnastica mentale, con ricadute benefiche sulla salute mentale come ogni forma di ginnastica.

Il corso ha l’obiettivo di fornire agli studenti le conoscenze metodologiche e gli accorgimenti necessari per la costruzione di un efficace questionario strutturato da usare nella ricerca di tipo standard. Nel corso verranno illustrate le nefaste conseguenze di alcuni errori strutturali di chi costruisce questionari chiusi senza avere idee chiare sui requisiti dello strumento concettuale per il quale si costruisce un questionario chiuso: tra queste nefaste conseguenze, categorie non mutuamente esclusive, vettori indeterminati, vettori di lunghezza diversa da caso a caso, e così via. Particolare attenzione verrà dedicata ai nonsense che si costruiscono inevitabilmente adottando la tecnica americana che risolve formalmente la faccenda delle risposte multiple.

Verranno evidenziati gli errori di ogni genere sistematicamente commessi da tutti quelli (e sono tantissimi) che redigono questionari senza avere la minima esperienza di come si svolge un’intervista (di presenza o telefonica) né dei problemi che si incontrano nell’analizzare i dati raccolti. In altre parole: i cattivi questionari sono tutti figli della parcellizzazione del lavoro nei gruppi di ricerca.

Come sempre nella nostra Scuola, le esercitazioni pratiche in piccoli gruppi, e le successive correzioni, serviranno a fissare bene nella mente gli errori da evitare e le buone pratiche da riprodurre quando vi toccherà redigere un questionario dopo la scuola.


Indice sintetico degli argomenti

Introduzione: a caccia di errori in alcuni questionari. Vediamo chi ne pesca di più. Segue il corso vero e proprio:

1. Errori strutturali a livello di vettore e di intera matrice
2. Errori tecnici (numero eccessivo di domande, di alternative, sequenze errate, etc.)
3. Difetti semantici
4. Errori grafici
5. Difetti nel rapporto con l’intervistato
6 Errori specifici dei questionari telefonici

Letture consigliate

Fideli R. e Marradi A. (1996) L'intervista in Enciclopedia delle Scienze Sociali, vol. V. pp.71-82, Roma, Istituto della Enciclopedia Italiana. Scaricabile in rtf o pdf da http://www.me-teor.it/oper_marradi_ital.html

Marradi A. (1990) Fedeltà di un dato, affidabilità di una definizione operativa, in “Rassegna Italiana di Sociologia”, XXXI, 1, pp. 55-96. Scaricabile in rtf o pdf da http://www.me-teor.it/oper_marradi_ital.html

Pitrone M.C. (2009) Domande e risposte. Lo studio dell'opinione pubblica nella ricerca sociale. FrancoAngeli, Milano.

Nella ricerca sociale si è soliti immaginare la struttura della propria ricerca come un percorso più o meno lineare a seconda dell’approccio metodologico che lo guida, per l’appunto un disegno di ricerca. Questo rappresenta l’insieme delle decisioni che il ricercatore è spinto a prendere prima di avviare la fase di ‘campo’ ovvero prima di avviare la raccolta delle informazioni utili a rispondere alle sue domande conoscitive. Il disegno di ricerca, pertanto, si configura come una progettazione preliminare dell’intera indagine diventando così imprescindibile, qualunque sia l’orientamento o l’approccio dello studio condotto.

Il disegno di ricerca sarà lo strumento centrale sul quale si lavorerà, scomponendolo in tutte le parti costituenti ed esplorandole attraverso prospettive differenti. Si partirà dalla definizione della domanda conoscitiva passando per la delimitazione del contesto, l’operativizzazione dei concetti e la delimitazione delle dimensioni di indagine, la selezione delle unità di anali, il tipo di dati da analizzare, la definizione degli strumenti per la raccolta delle informazioni e il ruolo del ricercatore, l’organizzazione delle informazioni e la prefigurazione dei tipi di analisi possibili.

Con questo corso si intende fornire le fondamentali nozioni per la costruzione consapevole di percorsi di ricerca e per dominare i processi di scelta di fronte ai quali il ricercatore sociale è posto ogni qual volta produce conoscenza attraverso la ricerca. Saranno, inoltre, messe in discussione le classiche distinzioni della ricerca sociale, largamente dominata dagli approcci standard e non standard (qualitativo e quantitativo), introducendo i Mixed Methods al fine di scardinare queste dicotomie tradizionali e guardare alla ricerca come un continuum sul quale il ricercatore è chiamato a fare le sue scelte. L’approccio Mixed Methods nasce con l’auspicio di divenire la terza via nelle scienze sociali rispetto alla dicotomia quantità-qualità, proponendo l’adozione di diversi approcci e metodi d’analisi, non come loro semplice somma, ma all’interno di un approccio integrato alla realtà indagata. Un atteggiamento anti-dualistico che consente di riconoscere un’ampia varietà di posizioni e disegni possibili.

Il corso prevede accanto alle lezioni frontali anche momenti dedicati ad esercitazioni volte a testare le abilità acquisite e a rafforzare nella pratica le nozioni acquisite in via teorica.


Indice sintetico degli argomenti

1. Introduzione al disegno di ricerca: struttura e componenti.
2. Dalle dicotomie alle tricotomie di scelta
3. Esempi di disegni da diverse prospettive
4. Questione di scelta: prima redazione di un disegno
5. Impariamo dalle correzioni: la ridefinizione di una struttura di indagine.


Letture consigliate

Amaturo, E. e Punziano G. (2016) I Mixed Methods nella Ricerca Sociale. Carocci, Roma.

Caputo, A., Felaco, C. e Punziano, G. (2017), La ricerca trasversale e longitudinale nelle scienze sociali. FrancoAngeli, Milano. [cap. 1]

Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2017). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage publications. [cap. 1]

Il corso si propone di introdurre gli studenti ai modelli di regressione nelle scienze sociali, approfondendo la regressione lineare multipla - cioè con più di due variabili indipendenti, cardinali, ordinali o categoriali - e quella logistica, una delle tecniche più diffuse nello studio delle relazioni che coinvolgono le variabili categoriali.

La regressione multipla lineare è l’approccio statistico più usato nella pratica comune di ricerca per interpretare fenomeni complessi in cui sono coinvolte più variabili indipendenti e una variabile dipendente. Con quest’approccio si può dare risposta ad interrogativi come: Quali sono i fattori che promuovono la Coesione Sociale in una Nazione? Quali aspetti influenzano il comportamento d’acquisto online dei consumatori? La scolarizzazione, il capitale sociale e la familiarità con stranieri contribuiscono a ridurre l’intolleranza verso gli immigrati?

La regressione multipla, inoltre, è anche uno dei passaggi chiave per accedere a tecniche più complesse, come i modelli di equazione strutturale.

La regressione logistica consente di applicare lo studio della regressione lineare multipla quando la variabile dipendente è una categoriale dicotomica, ovvero ha due categorie che usualmente rappresentano i possibili valori o esiti di una serie di fattori (efficacia/inefficacia di una cura medica; successo/insuccesso di una campagna di marketing; fallimento/sopravvivenza di un istituto di credito; fallimento/successo di un intervento pubblico in un determinato settore, e così via).

Durante le lezioni si darà maggiore enfasi agli aspetti applicativi dei modelli di regressione rispetto alle formalizzazioni matematiche e statistiche. Ampio spazio sarà dato, inoltre, alle applicazioni pratiche dei modelli di regressione in sociologia e in economia, con esempi tratti da ricerche empiriche effettivamente svolte in questi settori.

Il corso alternerà lezioni frontali ad esercitazioni pratiche svolte con l’ausilio dei più diffusi software statistici.


Indice sintetico degli argomenti

1. Introduzione all’analisi multivariata nella ricerca sociale
2. La regressione lineare semplice
3. Il modello di regressione lineare multipla
4. Il modello di regressione logistica
5. Illustrazione di studi di caso ed esercitazioni pratiche.


Letture consigliate

Corbetta P.G. (1992) Metodi di analisi multivariata per le scienze sociali. Il Mulino, Bologna.

Di Franco G. (2011) Tecniche e modelli di analisi multivariata. FrancoAngeli, Milano.

Martire F. (2013) La regressione logistica e i modelli log-lineari nella ricerca sociale. FrancoAngeli, Milano.