Tecnica delle scale
Èuna tecnica applicabile sia ad analisi secondarie che ad indagini campionarie per misurare concetti complessi che presentano un problema di misruazione -> si scompongono i concetti complessi in sotto-dimensioni che vengono misurate con l’aiuto di indicatori, essi sono poi trasformati in variabili che ci permettono di ricostruitire il concetto dal punto di vista empirico. In questo modo possiamo misurare un concetto sottostante a queste domande che coincidono con la variabile latente che non è osservabile.
Scala
È un insieme coerenti di elementi che sono considerati indicatori di un concetto più generale.
Elemento
Singolo componente della scala che coincide con l’affermazione, la domanda o il comportamento.
Quali sono le applicazioni della tecnica delle scale?
La maggior parte delle applicazione di questa tecnica riguarda la misurazione di atteggiamenti, ovvero quell’insieme di tendenze, sentimenti, pregiudizi e nozioni preconcette, idee, timori, apprensioni e convinzioni di una persona nei confronti di un particolare argomento.
Possiamo quindi osservare l’opinione per rilevare l’atteggiamento nei confronti di un concetto.
Quali sono gli elementi di una scala?
- Si adottano le scale per rilevare proprietà continue per le quali non abbiamo unità di misura → si basano su una interpretazione unidimensionale del concetto che viene immaginato come continuum. Quindi le scale si propongono di determinare un grado dell’opinione.
- Gli indicatori rappresentano affermazioni o domande a cui il soggetto deve reagire
- I punteggi vengono sintetizzati in un indice
Quali tipi di scale esistono?
- Scale di Cantril, che vanno da 0 a 10, in cui la cifra rappresenta la posizione sul continuum. Producono variabili quasi-cardinali ed è possibili costruire indici che sono la media dei punteggi ottenuti nelle domande.
- Termometro dei sentimenti, introdotto per la prima volta nel 1964 nell’American National Election Study, e serve per rilevare il sentimento di favore verso un oggetto o verso un personaggio su una scala da 0 a 100. La scala è più estesa e permette quindi una maggiore specificità, anche se ha il problema di favorire l’uso delle decine nella risposta.
- Altre: formulare le domande in termini di contrapposizione, per due aspetti dello stesso problema; grado di consenso: uso di affermazione alternative
Quali sono le questioni generali che vanno affrontare quando siamo noi stessi a formulare le domande (caso indagine campionaria)?
- Utilizzo di un’opzione centrale → nelle domande con autonomia semantica parziale possiamo avere un numero di risposte pari (senza risposta centrale neutrale) oppure dispari. Dare la possibilità di scegliere una opzione neutrale potrebbe causare un grande numero di risposte neutrali di individui che non vogliono prendere posizione o non la hanno. Dall’altro lato, se l’opzione centrale non c’è, l’individuo potrebbe scegliere una opinione che non ha. È consigliabile non mettere una risposta neutrale ma dare la possibilità di scegliere “non so”.
- Il numero di categorie di risposta può cambiare → si va da 4 a 6
- Dare la possibilità di usare supporti visivi come i cartellini
Come possono essere le risposte ad una scala?
Una scala è solitamente costituita da una batteria di domande, le cui risposte possono avere:
- autonomia semantica: la risposta ha un suo significato intrinseco che non necessità di essere messo in realzione con le altre risposte; inoltre esiste un ordine tra le risposte (ma non ne conosciamo la distanza)
- parziale autonomia semantica: le risposte hanno solo una parziale autonomia semantica -> il significato della risposta deve essera valutato in base al significato delle altre risposte; inoltre c’è un ordine ma dobbiamo conoscere tutte le risposte possibili per capire come rispondere (es: molto interessato, interessato…)
- scale auto-ancoranti: le domande presentano risposte contenute in un continuum, di cui solo le due categorie estreme sono dotate di significato. L’individuo deve quindi suddividere lo spazio tra i due estremi in modo autonomo, presumibilmente in spazi uguali, e posizionarsi sul continuum. Questo comporta però che non ci sia una unità di misura esterna -> si ottengono variabili quasi-cardinali
Scala di Likert
Si tratta di una scala adittiva, ovvero una scala il cui punteggio complessivo deriva dalla somma dei punteggi ai singoli elementi delle scale.
Esse presentano una serie di affermazioni collegate alle proprietà, con alternative di risposta che formano una scala di accordo-disaccordo. Sono scale con risposte a parziale autonomia semantica.
Quali sono le fasi di costruzione della scala di Likart?
- Formulazione e scelta delle domande -> si individuano le dimensioni dell’atteggiamento studiato e si formulano delle affermazioni che coprono i vari aspetti del concetto generale
- Somministrazione delle domande
- Selezione delle domande e determinazione del grado di coerenza della scala interna -> ci si chiede se la scala formulata funziona
- Controllo di validità
Come si determina il grado di coerenza interno di una scala?
Scala di Likart
Una scala è coerente se gli individui che rispondono positivamente ad un item rispondono poi positivamente anche ad altri item. Se il contrario succede in maniera ricorrente le risponde non hanno coerenza tra loro -> trovare un criterio empirico per valutare l’esistenza di una dimensione comune tra gli intervistati (unidimensionalità della scala).
Per fare ciò si usa la correlazione elemento-scala, che ci permette di determinare l’alpha di Cronbach.
Correlazione elemento-scala
Si calcola per ogni soggetto il punteggio su tutta la scala e si calcola il coefficiente di correlazione fra questo punteggio complessivo e il punteggio su ogni singolo elemento. Se il coefficiente di correlazione per un item è bassa, significa che esso non rappresenta bene una dimensione della variabile latente.
Alpha di Cronbach
L’alpha di Cronbach è un coefficiente che ci da il valore di coerenza interna della scala che si calcola con la formula alfa=(nr)/(1+r(n-1)).
In cui n è il numero di items e r è la correlazione media.
L’alfa deve essere maggiore di 0.7 perché la variabile sia coerente con la scala.
Come si svolge il controllo di validità in una scala?
Scala di Likart
Quando gli items che abbiamo scelto non risultano indicativi di un concetto dobbiamo chiederci se la scala è multidimensionale. In questo caso, è possibile usare l’analisi fattoriale per valutare se le risposte date ad una serie di items hanno una coerenza interna, ovvero se esse costituiscono più fattori latenti, che corrispondono alle dimensioni che vogliamo analizzare.
L’analisi fattoriale è una tecnica statistica che ci fornisce dei coefficienti che ci indicano quando i diversi item abbiano una relazione tra loro e con la scala. Il factor loading \lambda, ovvero la relazione tra elemento della scala e fattore sottostante, deve essere maggiore di 0.4 .
Quali sono i lati negativi della scala di Likart?
- Punteggio degli elementi → ogni elemento è una variabile ordinale a n modalità, alle quali vengono assegnati in maniera arbitraria i punteggi di una scala semplice da 1 a n. Questi vengono poi trattati come scale cardinali, per esempio nel calcolare la correlazione elemento-scala → si tratta di una forzatura.
- Riproducibilità della scala → dal punteggio di scala non è possibile risalire alle risposte alle singole domande, per cui due punteggi identici possono derivare da risposte molto diverse
- Punteggio finale → esso non è una variabile cardinale, ma quasi cardinale, che viene però trattata dal punto di vista dell’analisi statistica come una variabile cardinale.
Scala di Guttman
Guttman propone una soluzione al problema dell’unidimensionalità della scala, problema presentato anche dalla Scala di Likert -> propone una scala cumulativa (scalogramma), ovvero una scala in cui gli elementi sono presentati con difficoltà crescente, in modo che chi ha risposto affermativamente a una domanda deve aver risposto affermativamente anche a quelle che la precedono. Questo carattere di cumulatività viene considerato come una prova dell’esistenza di un continuum.
Le domande sono tutte dicotomiche e i valori vengono sommati per ottenere un punteggio complessivo, da cui è possibile risalre alle risposte date dall’individuo ad ogni elemento della scala (riproducibilità).
Quali sono le fasi per creare una scala di Guttman?
- Formulazione delle domande
- Somministrazione delle domande
- Analisi dei risultati ed eliminazione degli errori
- Attribuzione dei punteggi ai soggetti
In che modo si eliminano le risposte errate?
Scala di Guttman
- Si individuano gli errori della scala riordinando le colonne e le righe della matrice in modo che gli elementi della scala siano ordinati da sinistra a destra in modo crescente e dall’alto al basso per punteggio ricevuto. In questo modo visualizziamo le sequenze errate.
- Si decide se gli errori sono in numero abbastanza piccolo per confermare la scalabilità degli elementi
Quali sono le due tecniche che si possono usare per decidere se ci sono troppi errori nelle risposte?
Scala di Guttman
- Coefficiente di riproducibilità di Guttman -> proporzione tra risposte esatte e totale delle risposte. Secondo Guttman deve essere maggiore di 0.9 per essere accettabile
- Indice di minima riproducibilità marginale -> segnala il valore minimo al di sotto del quale il coefficiente di riproducibilità della scala non può scendere
Se Il coefficiente è > 0.9 ed è anche superiore all’indice, si può affermare la buona riproducibilità della scala; in caso contrario si eliminano progressivamente i casi con errori maggiori finchè il coefficiente non è > 0.9
Quali suggerimenti sono stati avanzanti da Guttman per migliorare la resa tecnica della scala?
- Evitare elementi con tassi troppo elevati di accettazione o rifiuto, in quanto non sono abbastanza discriminanti e tendono ad innalzare artificialmente il coefficiente di riproducibilità
- Impiegare un numero sufficientemente elevato di elementi in modo da essere sicuri che C_r sia elevato perché gli elementi sono statisticamente dipendenti e non per una pura casualità
- Ispezionare attentamente le sequenze erronee, in quanto la presenza ripetuta di una sequenza non prevista dal modello può essere sintomo di un’altra dimensione sottostante agli indicatori
Quali sono i problemi della scala di Guttman?
- Il punteggio finale che si ottiene sulla variabile latente resta una variabile ordinale
- La tecnica è chiaramente applicabile solo quando si è in presenza di atteggiamenti ben definiti e scalabili
- Il modello risulta essere rigidamente deterministico, mentre la realtà sociale può essere correttamente interpretata solo attraverso modelli probabilistici che contemplino la possibilità di errore e il passaggio graduale fra le posizioni
Tecnica delle scale multidimensionali
Consiste nel partire dalle prossimità fra determinati soggetti, per esempio i candidati di una campagna elettorale, e ricostruire lo spazio concettuale nel quale questi sono collocati.
-> si tratta di una tecnica di analisi dati già rilevati, non di impostazione della rilevazione
Tecnica del differenziale semantico
Sviluppo
Viene sviluppata negli anni ‘50 del Novecento da Osgood, psicologo statunitense, per rilevare, con il massimo di standardizzazione, il significato che i concetti assumono per gli individui. Per fare ciò non è sufficiente chiedere agli individui cosa significhi per loro un concetto, perché alcuni saranno in grado di esprimerlo ed altri no.
Tecnica del differenziale semantico
Come funziona
Osgood propone quindi di basarsi sulle associazioni che l’intervistato instaura fra il concetto che si vuole studiare e gli altri concetti, proposti in maniera standardizzata a tutti gli intervistati → es: se vogliamo studiare il concetto di “sofistica” chiederemo: “sofisticato è duro o soffice, gradevole o sgravole? etc. Per aumentare la sensibilità dello strumento si chiede di classificare l’intensità di ogni giudizio su una scala di 7 punti → il differenziale semantico è essenzialmente una combinazione di associazioni controllate e di procedure di scaling.
La lista degli attributi bipolari secondo Osgood deve essere sempre la stessa.
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4. Teoria, domande di ricerca e ipotesi22
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1. I paradigmi della ricerca sociale13
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2. Il positivismo e la ricerca quantitativa22
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5. Concetti e unità di analisi8
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3. Interpretativismo e ricerca qualitativa13
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6. Le variabili26
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7. Gli esperimenti +goodnotes25
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8. Gli indici15
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9. Dati e disegni di ricerca29
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10. Inchiesta campionaria I20
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11. Inchiesta campionaria II10
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12. Scale26
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13. Campionamento23
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14. Analisi monovariata23
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15. Analisi bivariata14
