GLOSSARIO FONDAMENTALE

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1 GLOSSARIO FONDAMENTALE DELLA RICERCA QUANTITATIVA CORSO DI METODI DI INDAGINE E VALUTAZIONE NELLE SCIENZE SOCIALI Lezione 2: La rilevazione dei dati 2 Stefania Taralli, anno Accademico 2017/2018 1

2 Fasi dell indagine statistica Approccio sistematico alla qualità Linee per il project work per la prova d esame IL PERCORSO DELLA RICERCA Risposta invariante Soluzione statistica Problema reale Domande Interpretazione dei risultati Raccolta dati Analisi dei dati 3 4 Stefania Taralli, anno Accademico 2017/2018 2

3 FASI DI UN INDAGINE STATISTICA DEFINIZIONE DEGLI OBIETTIVI DELL INDAGINE Teoria Ipotesi Raccolta dati Analisi dati Risultati 1. Definizione degli obiettivi dell indagine 2. Definizione del disegno di indagine 3. Rilevazione dei dati 4. Registrazione 5. Revisione e validazione 6. Elaborazione metodologica 7. Presentazione e applicazione dei risultati 8. Diffusione 5 individuare con precisione le informazioni da ricercare; evitare equivoci definitori (definizione di popolazione obiettivo, definizione dell unità statistica); circoscrivere con esattezza il territorio e il periodo di riferimento dell indagine. Rientra nella definizione degli obiettivi l indicazione del grado di precisione voluto per i risultati dell indagine 6 Stefania Taralli, anno Accademico 2017/2018 3

4 DEFINIZIONE DEL DISEGNO DI INDAGINE o definire qual è il tipo di indagine più adatto a produrre le informazioni necessarie; o Delineare le strategie, i metodi e le tecniche di rilevazione (e di analisi) REGISTRAZIONE Convertire le informazioni raccolte in una matrice di dati, generalmente su supporto informatico e in un formato interpretabile dalle procedure di elaborazione che si prevede di applicare. Rilevazione dei dati Diretta o indiretta Totale o campionaria Trasversale o longitudinale Quantitativa o qualitativa Analisi dei dati Primaria o secondaria Descrittiva o normativa Esplorativa o causale Quantitativa o qualitativa 7 In alcuni casi la fase di registrazione può essere assente: Dati secondari (statistici e/o amministrativi) già informatizzati Tecniche di rilevazione Web-based o Computer Aided 8 Stefania Taralli, anno Accademico 2017/2018 4

5 REVISIONE E VALIDAZIONE oindividuazione delle fonti di errore o Localizzazione e valutazione degli errori o Adozione di metodi di correzione o Validazione dei dati corretti ELABORAZIONE METODOLOGICA In questa fase si applicano gli strumenti propri dell analisi statistica (metodi inferenziali-induttivi). La scelta del metodo dipende da o Obiettivi della ricerca o Caratteristiche del fenomeno studiato onatura e qualità dei dati a disposizione 9 COMUNICAZIONE E DIFFUSIONE DEI RISULTATI Editing di tabelle, grafici, cartogrammi, ecc. Esposizione e commento dei risultati dell analisi Documentazione della ricerca Per il corretto utilizzo dei risultati è necessario che il rapporto di ricerca: Circoscriva l ambito applicativo; Richiami i limiti entro cui i risultati sono validi; Riporti i dati e i metadati fondamentali 10 Stefania Taralli, anno Accademico 2017/2018 5

6 COMUNICAZIONE E DIFFUSIONE DEI RISULTATI Il rapporto di ricerca deve contenere tutti i dati e i metadati necessari al controllo della validità e attendibilità L approccio sistematico alla qualità L approccio è orientato a tutti gli aspetti della produzione statistica. del prodotto Qualità l output del processo I risultati devono poter essere valutati e verificati I risultati rispondono agli interrogativi di ricerca I risultati sono riproducibili, cioè stabili passaggi necessari per arrivare all output Progettazione Rilevazione Elaborazione Diffusione Oggettività specifica (G.Rash) Errore di indicazione Errore di operativizzazione Stefania Taralli, anno Accademico 2017/2018 6

7 ERRORE DI RILEVAZIONE ERRORI IN FASE DI ELABORAZIONE Tipo di variabile Stato della proprietà Operativiz. Valori Operazioni Nominale Discreto Non ordinato Classificazione Nomi = [Corbetta, 2015] Ordinale Cardinale Discreto Ordinato Continuo Discreto Ordinamento Misurazione Conteggio Numeri con proprietà ordinali Numeri con proprietà cardinali = > < = > < + - * : Stefania Taralli, anno Accademico 2017/2018 7

8 ERRORI IN FASE DI DIFFUSIONE Grafici e tabelle devono sempre riportare: - il titolo, che deve indicare con chiarezza l oggetto, le classificazioni, il luogo e l epoca di riferimento dei dati; - il carattere con le rispettive modalità, in funzione delle quali sono classificate le unità statistiche. Gli identificatori (labels) delle modalità vanno indicati nelle intestazioni della tabella o nella legenda del grafico; - l unità di misura impiegata; - la fonte di provenienza dei dati. 15 LA STRUTTURA STANDARD DI UNA TABELLA Contiene la descrizione dei dati, chiara e concisa Identifica i dati contenuti in ciascuna riga della tabella Titolo Fiancata Note Fonte Per fornire ogni ulteriore indicazione utile alla comprensione e all utilizzo dei dati Testata Dati Contiene la descrizione del contenuto delle colonne e i metadati rilevanti: unità di misura, riferimento temporale, aree geografiche Per indicare l organizzazione che ha prodotto i dati e la tipologia di rilevazione 16 Stefania Taralli, anno Accademico 2017/2018 8

9 ESEMPIO: UNA TABELLA CON MOLTI ERRORI Consumo di energia elettrica per attività economica - Anni ATTIVITÀ ECONOMICHE ERRORI NELL USO DEI GRAFICI: DISTORSIONE Attenzione alla scala dei valori: a seconda delle scelte di scala effettuate, possono accentuarsi o perdersi le oscillazioni e i trend Agricoltura 5.364, , , , , ,3 Industria , , , , , ,3 Terziario , , , , , ,5 Domestico , , , , , ,5 Totale , , , , , ,5 la stessa tabella corretta Consumo di energia elettrica per attività economica - Italia Anni (in milioni di kwh) ATTIVITÀ ECONOMICHE Agricoltura Industria Terziario Domestico Totale Fonte: Terna SpA - Rete elettrica nazionale 17 UNECE (2009): Making data meaningful: Part 2 - A guide to presenting statistics 18 Stefania Taralli, anno Accademico 2017/2018 9

10 Grafici ingannevoli Evitare di raffigurare sullo stesso grafico variabili con differenti scale di misurazione per non produrre rappresentazioni ingannevoli (nell esempio correlazione inesistente tra i dati) DATI E METADATI Microdati: dati elementari relativi alla singola unità statistica. L insieme dei microdati rilevati sulla singola unità (riga della matrice dei dati) ne costituiscono il profilo Macrodati: sono tutti i dati che risultano da un calcolo (somma, differenza, rapporto, frequenza, ecc.) effettuato sui sui microdati secondo criteri definiti 19 Metadati: Tutte le informazioni di carattere quantitativo e qualitativo riguardanti le modalità di produzione dei microdati e dei macrodati. 20 UNECE (2009): Making data meaningful: Part 2 - A guide to presenting statistics Stefania Taralli, anno Accademico 2017/