1. Il lavoro di ricerca nelle scienze sociali

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Distribuzioni di frequenza e misure di tipicità
servono a descrivere e sintetizzare i dati, per
poterli comparare con altre distribuzioni (gruppi
differenti della popolazione o del campione
esaminato). Tali comparazioni sono alla base
delle ipotesi circa lesistenza di una relazione
fra due variabili (RELAZIONI BIVARIATE). Le
tabelle che organizzano queste comparazioni sono
chiamate TABELLE A DOPPIA ENTRATA (o
cross-tabulation).
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Alcune regole per le tabelle 2X2

• Nella lettura di una tabella 2X2 si parte sempre
  dallesterno per andare verso linterno (cd.
  principio del carciofo)
• vengono indicate le variabili che sono
  incrociate
• - la variabile indipendente X è scritta in alto,
  in colonna
• - la variabile dipendente Y è riportata in riga
• per ciascuna variabile sono specificate le
  modalità
• ciascuna cella della tabella contiene le
  frequenze, cioè il numero dei casi che possiedono
  le diverse modalità considerate (le frequenze
  possono essere espresse in termini assoluti o
  relativi percentuali)
• Quando le percentuali sono calcolate nella
  direzione della variabile indipendente X - per
  colonna - si compara per riga viceversa, quando
  le percentuali sono calcolate nella direzione
  della variabile dipendente Y - per riga - si
  compara per colonna

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Peculiarità delle tavole di contingenza

• Parsimoniosità. La tabella riporta solo le
  percentuali che servono allanalisi
• Totali. Ogni riga o colonna percentuale finisce
  col totale 100 consentendo così al lettore di
  capire in che direzione sono state calcolate le
  percentuali
• Base delle percentuali. Sotto al totale va
  riportata, in genere tra parentesi, la base della
  percentuale (N). Infatti un conto è dire che i
  giovani sono praticanti per il 25 su un
  campione di 100 individui ed un altro dirlo
  relativamente ad un campione di 1.000 individui.
  Si ritiene imprudente calcolare e commentare
  percentuali su basi inferiori a 50 casi

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Peculiarità delle tavole di contingenza

• Cifre decimali, decimale zero, arrotondamenti,
  quadratura. Si veda lanalisi monovariata
• Intestazione. Le tabelle debbono essere sempre
  intestate (titolo) ed autoesplicative. Per
  esempio la frase Intensità della partecipazione
  politica secondo il partito votato è più chiara
  chiara rispetto a Relazione fra partecipazione
  politica e preferenza partitica
• Somma di percentuali. La somma delle percentuali
  è legittima se appartengono alla medesima
  distribuzione, ma non lo è qualora si considerino
  due o più distribuzioni.

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Leggere una tabella

• selezionare le modalità più significative e
  centrare su di queste lanalisi
• una percentuale affinché sia degna di nota deve
  essere superiore ai 5 punti percentuali.

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Leggere una tabella

• Un altro modo di lettura consiste nel calcolare
  la differenza di fra le due modalità di risposta
  oppure fra le risposte positive e negative.
• Unosservazione va fatta sulla forma della
  relazione se al crescere di una variabile cresce
  anche laltra si può dire che la relazione che si
  presenta agli occhi del ricercatore è monotonica
  o lineare.
• La compattazione della tabella è importante in
  special modo quando la tabella presenta
  lincrocio di più di due variabili

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• Come accertare lesistenza di una effettiva
  relazione causale tra la variabile indipendente X
  e la variabile dipendente X ?
• IPOTESI NULLA e TEST DEL CHI QUADRO
• introduzione di una VARIABILE DI CONTROLLO

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Esempio relazione fra grado di interesse per la
campagna presidenziale e voto
frequenze osservate
Grado di interesse per la campagna presidenziale
Totale
Molto interessato
Non interessato
Votato
58
87
72
(313)
(452)
(765)
Non votato
42
13
28
(227)
(68)
(295)
Totale
51
49
100
(540)
(520)
(1060)
Fonte Campbell, et al. (1964, tab. 4-3, p. 56),
sono stati esclusi coloro che dichiarano di
essere abbastanza interessati.
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LOGICA DEL TEST DEL CHI QUADRO

• Formulazione dellipotesi nulla, che assume
  lassenza di relazione fra le le due variabili
  considerate.
• Individuazione delle frequenze che si dovrebbero
  ottenere se lipotesi nulla fosse vera (frequenze
  attese).
• Comparazione delle frequenze attese con quelle
  osservate empiricamente nel campione
  analizzato.
• Valutazione della probabilità con cui la
  differenza tra frequenze attese e quelle
  osservate possa essere dovuta al caso.

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Esempio relazione fra grado di interesse per la
campagna presidenziale e voto
frequenze attese
Grado di interesse per la campagna presidenziale
Totale
Molto interessato
Non interessato
765x540 1060
765x520 1060
Votato
72
390
375
(765)
Non votato
28
295x540 1060
295x520 1060
150
145
(295)
Totale
51
49
100
(540)
(520)
(1060)
Fonte Campbell, et al. (1964, tab. 4-3, p. 56),
sono stati esclusi coloro che dichiarano di
essere abbastanza interessati.
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(No Transcript)
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CONDIZIONI DEL TEST

• che il campione sia estratto casualmente, cioè
  che ogni individuo abbia la stessa probabilità di
  essere estratto di ogni altro
• che le categorie o modalità di ciascuna delle
  due variabili siano mutuamente esclusive ed
  esaustive, per cui ciascun individuo o caso non
  può essere collocato che in una ed una sola
  cella
• che la maggioranza (più dell80) delle
  frequenze attese abbiano una frequenza superiore
  a 5 casi.

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RELAZIONI TRIVARIATE

• Per esaminare in modo sistematico la relazione
  fra due variabili bisogna introdurre una terza
  variabile di controllo (detta test factor)

ISTRUZIONE
TOLLERANZA
ETA
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tenere costante la relazione

• Scopo dellelaborazione è determinare se la
  relazione fra la variabile indipendente X e la
  variabile dipendente Y sia dovuta o meno ad un
  terzo fattore Z (test factor).
• Dire che la relazione fra X ed Y dipende da Z
  significa che se Z non si manifestasse, allora la
  relazione fra X e Y non esisterebbe.

ES I giovani sono più tolleranti degli anziani
perché hanno un maggiore livello di istruzione
significa che Se i giovani non avessero un
maggiore livello di istruzione degli anziani, non
sarebbero più tolleranti. Per accertare se il
livello di istruzione esercita un tale effetto
sulla relazione bivariata fra età e tolleranza,
bisogna tenere sotto controllo, ovvero mantenere
costante, la terza variabile addizionale così da
specificarne leventuale influenza sulla
relazione stessa.

• Un modo per tenere costante il test factor è la
  classificazione in sottogruppi si creano tanti
  sottogruppi quante sono le modalità della
  variabile di controllo e si esamina la relazione
  bivariata iniziale per ciascuno di tali
  sottogruppi.

ES compariamo il livello di tolleranza dei
giovani con quello degli anziani, a parità di
livello di istruzione.
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Relazione spuria
Consumo regolare di dolci (variabile dipendente Y)
Stato civile (variabile indipendente X)
ETA (variabile di controllo Z)
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Consumo di dolci per stato civile
STATO CIVILE STATO CIVILE
Sposati Non sposati
CONSUMO DI DOLCI Regolare 63 75
CONSUMO DI DOLCI Non regolare 37 25
CONSUMO DI DOLCI TOTALE 100 (2010) 100 (999)
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Consumo di dolci per età
ETA ETA
Fino a 25 anni 25 anni e oltre
CONSUMO DI DOLCI Regolare 80 58
CONSUMO DI DOLCI Non regolare 20 42
CONSUMO DI DOLCI TOTALE 100 (1302) 100 (1707)
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Consumo di dolci per stato civile, controllando
per letà
ETA ETA ETA ETA
Fino a 25 anni Fino a 25 anni 25 anni e oltre 25 anni e oltre
STATO CIVILE STATO CIVILE STATO CIVILE STATO CIVILE
Sposato Non sposato Sposato Non sposato
CONSUMO DI DOLCI Regolare 81 79 58 60
CONSUMO DI DOLCI Non regolare 19 21 42 40
CONSUMO DI DOLCI Totale 100 (503) 100 (799) 100 (1507) 100 (200)
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Perché dunque le persone sposate mangiano meno
dolci delle persone non sposate ?

• Perché gli sposati sono, in percentuale, più
  anziani dei non sposati e le persone più anziane
  di solito mangiano meno dolci.

• La relazione iniziale fra stato civile e consumo
  di dolci è quindi annullata, poiché dovuta alla
  variabile età e non allo stato civile i non
  sposati consumano dolci più regolarmente degli
  sposati perché più giovani e non per non aver
  contratto matrimonio.

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Relazione spuria o variabile interveniente ?
VARIABILE DIPENDENTE
VARIABILE INDIPENDENTE
VARIABILE DI CONTROLLO
VARIABILE INTERVENIENTE
VARIABILE INDIPENDENTE
VARIABILE DIPENDENTE
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Relazione fra assenteismo dal lavoro e stato
civile
STATO CIVILE
ASSENTEISMO
ONERI CASALINGHI
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Assenteismo dal lavoro per stato civile
STATO CIVILE (DONNE) STATO CIVILE (DONNE)
Sposate Non sposate
ASSEN-TEISMO Sì 2.3 6.4
ASSEN-TEISMO No 97.7 93.6
ASSEN-TEISMO TOTALE 100 (10560) 100 (6496)
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Assenteismo dal lavoro per stato civile,
controllando per quantità di lavoro domestico
ONERI CASALINGHI ONERI CASALINGHI ONERI CASALINGHI ONERI CASALINGHI
Elevata Elevata Scarsa o nulla Scarsa o nulla
STATO CIVILE STATO CIVILE STATO CIVILE STATO CIVILE
Sposato Non sposato Sposato Non sposato
ASSEN-TEISMO Sì 7.0 5.7 2.2 1.9
ASSEN-TEISMO No 93.0 94.3 97.8 98.1
ASSEN-TEISMO TOTALE 100 (5680) 100 (1104) 100 (816) 100 (9126)
24
Quantità di lavoro domestico per stato civile
STATO CIVILE (DONNE) STATO CIVILE (DONNE)
Sposate Non sposate
ONERI CASA-LINGHI Elevata 88 10
ONERI CASA-LINGHI Scarsa o nulla 12 90
ONERI CASA-LINGHI TOTALE 100 (6496) 100 (10230)
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Perché sul lavoro le donne sposate sono più
assenteiste delle donne non sposate ?Perché le
donne sposate hanno maggiori oneri casalinghi
delle nubili e questa variabile influenza
lassenteismo.

• NB non si può nemmeno dire, però, che il
  matrimonio di per sé non causi assenteismo
  comparando infatti il rapporto tra numero di
  sposate e nubili con molti oneri casalinghi
  (5680/1104), con il rapporto tra sposate e nubili
  con ridotti oneri casalinghi (816/9126), si trova
  che la relazione si inverte di fatto la
  maggioranza delle donne sposate ha elevati oneri
  casalinghi (88), mentre fra le donne nubili solo
  il 10 ha elevati oneri domestici.

• La relazione iniziale fra stato civile e
  assenteismo è quindi mediata e non annullata
  dalla variabile oneri casalinghi, che perciò
  diventa una variabile interveniente.

26
Relazione spuria o variabile interveniente ?
Più elevato livello di assenteismo
Matrimonio
Maggiori oneri casalinghi
Più elevato livello di assenteismo
Maggiori oneri casalinghi
Matrimonio
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Compariamo le due relazioni esaminate
Esempio del consumo di dolci
(relazione spuria)
Esempio dellassenteismo
ONERI CASALINGHI
MATRIMONIO
ASSENTEISMO
(relazione condizionale indiretta, con variabile
interveniente )
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Regole per distinguere relazioni spurie da
relazioni condizionate da una variabile
interveniente

• Esaminare il numero di casi a fondo di ciascuna
  colonna
• quando il rapporto fra i totali di ciascun gruppo
  o modalità della variabile di controllo è uguale,
  ciò significa probabilmente che la relazione è
  spuria
• quando il rapporto non è uguale, allora la
  variabile di controllo probabilmente interviene
  fra variabile indipendente e dipendente
• Se la relazione tra variabile di controllo e
  variabile indipendente è reversibile - se cioè la
  direzione di causalità può essere invertita
  indifferentemente fra le due variabili - allora
  siamo in presenza di una relazione spuria.
  Altrimenti, se la freccia di causalità può solo
  andare dalla variabile indipendente a quella di
  controllo e non viceversa, è più difficile
  sostenere che la variabile di controllo possa
  influenzare quella indipendente (si tratterebbe
  in questo caso di variabile interveniente).