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Il trattamento statistico dei dati. È l’elaborazione statistica si può applicare a dati numerici PROPRIETÀ DEFINIZIONE OPERATIVA VARIABILE.

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Presentazione sul tema: "Il trattamento statistico dei dati. È l’elaborazione statistica si può applicare a dati numerici PROPRIETÀ DEFINIZIONE OPERATIVA VARIABILE."— Transcript della presentazione:

1 Il trattamento statistico dei dati

2 È l’elaborazione statistica si può applicare a dati numerici PROPRIETÀ DEFINIZIONE OPERATIVA VARIABILE

3 PROPRIETÀ: ogni caratteristica che può appartenere ad un soggetto o ad una situazione DEFINIZIONE OPERATIVA: è la procedura che trasforma la proprietà in variabile e che permette di raccogliere su di essa informazioni in modo sistematico VARIABILE: è una proprietà di cui è stata data una definizione operativa

4 Una stessa PROPRIETÀ può dare luogo a diverse variabili Es. la proprietà “livello culturale” di un soggetto può essere definita operativamente mediante: - Il suo titolo di studio - Il n° di libri che ha letto nell’ultimo anno - I suoi consumi culturali (cinema, teatro, ecc.)

5 Variabili dipendenti/indipendenti Quando una variabile influenza l’altra, si chiama variabile INDIPENDENTE la variabile che influenza e variabile DIPENDENTE la variabile che è influenzata. Es. nella relazione tra classe sociale e orientamento politico è la prima la variabile indipendente

6 Tipi di variabili VARIABILI NOMINALI La proprietà assume stati discreti non ordinabili Cioè: gli stati sono finiti e non è possibile stabilire un ordine o una gerarchia Esempi: genere, religione, nazionalità, ecc. Gli stati della proprietà sono definiti CATEGORIE, mentre sono VALORI i simboli assegnati alle categorie operativizzate (le cosiddette MODALITÀ)

7 La procedura di operativizzazione è la CLASSIFICAZIONE Le CATEGORIE devono essere: - esaustive - Mutuamente esclusive Possiamo soltanto dire che i valori sono = o ≠

8 VARIABILI ORDINALI La proprietà assume stati discreti ordinabili Es.: titolo di studio Vi attribuiamo dei valori che devono rispettare l’ordine crescente (o decrescente) degli stati 1= nessun titolo 2= scuola elementare 3= scuola media 4= scuola superiore 5= laurea 6= post-laurea

9 Così i valori oltre ad essere = o ≠, possono essere ordinati (> o <) La procedura di operativizzazione delle proprietà è l’ORDINAMENTO Le proprietà possono essere ordinali per due motivi: - derivano da proprietà originariamente costituite da stati discreti - derivano da proprietà continue che derivano da uno strumento di misurazione creato dal ricercatore (è il caso delle domande che prevedono risposte graduate: molto, abbastanza, poco, per niente)

10 VARIABILI CARDINALI I numeri che identificano le modalità della variabile non sono etichette, ma hanno un pieno significato numerico Es. età, n° di figli, altezza, peso, n° di addetti di un’azienda

11 Possiamo applicare due processi di operativizzazione: -la misurazione: quando la proprietà è continua e possediamo un’unità di misura -il conteggio: quando la proprietà è finita (ha stati finiti, non frazionabili) ed esiste un’unità di conto Es. altezza, numero di figli i valori oltre ad essere = o ≠, essere ordinati (> o <), possono essere oggetto di operazioni e calcoli statistici sofisticati

12 VARIABILI QUASI-CARDINALI Sono “quasi” cardinali, perché per misurare gli atteggiamenti e le opinioni delle persone non esistono unità di misura Sono rappresentate da proprietà continue, misurate attraverso la tecnica delle scale

13 TECNICA DELLE SCALE (scaling) L’applicazione più comune della tecnica delle scale è quella di misurare gli atteggiamenti Esistono 3 tipi di scale: - Con risposte semanticamente autonome (titolo di studio) - Con risposte a parziale autonomia semantica (molto, abbastanza, poco…) - Scale auto-ancoranti

14 Scale auto-ancoranti Come giudicherebbe il suo stato di salute? Ottimo pessimo

15 ProprietàDefinizioneOperativa Tipo di variabile Esempi Con stati enumerabili ConteggioVariabile Enumerata N° figli… Continue misurabili MisurazioneVariabile metrica Peso; Altezza… Continue senza unità di misura Tecniche di scaling Variabili categoriali Atteggiament i,opinioni, valori… DiscreteRilevazioneVariabili categoriali Sesso, religione…

16 Variabile in sede di raccolta Variabile in sede di analisi Caratteristiche Variabili enumerate Variabili cardinali Ordinate; cardinali; mutuamente esclusive Variabili metriche Variabili cardinali Ordinate; cardinali; mutuamente esclusive Variabili ottenute da tecniche auto- ancoranti Variabili quasi- cardinali Ordinate; mutuamente esclusive, equidistanti

17 Variabili ottenute da tecniche di scaling Variabili categoriali Ordinate, mutuamente esclusive, equidistanti Variabili da proprietà discrete Variabili categoriali Mutuamente esclusive; solo in alcuni casi ordinate secondo dimensioni concettuali rilevanti per la ricerca

18 MATRICE DI DATI: è una griglia in cui ogni colonna rappresenta una variabile e ogni riga rappresenta un caso In ogni CELLA si registra il valore che corrisponde allo stato di una unità d’analisi sulla proprietà considerata


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