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Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione II La matrice dei dati E possibile organizzare i dati in forma di matrice se: lunità di analisi.

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Presentazione sul tema: "Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione II La matrice dei dati E possibile organizzare i dati in forma di matrice se: lunità di analisi."— Transcript della presentazione:

1 Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione II La matrice dei dati E possibile organizzare i dati in forma di matrice se: lunità di analisi è unica (ad esempio non si possono includere individui e comuni nella stessa matrice) su tutti i casi sono state rilevate le stesse informazioni. La matrice dei dati relativi a N casi su cui sono state rilevate n informazioni (variabili) è lintersezione di vettori paralleli: a.N vettori orizzontali (righe), quanti sono i casi b.n vettori verticali (colonne), quante sono le variabili In modo tale che il generico elemento X ab della matrice X sia tale da indicare lo stato del caso a sulla variabile b. Infatti perché una proprietà possa diventare una variabile deve: potere assumere (almeno) due stati diversi su (almeno) due casi diversi oltre che potere essere sottoposta ad una definizione operativa. La matrice dei dati

2 Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione II La matrice dei dati X1X1 X2X2 X3X3 ………XnXn 1X 11 X 12 X 13 ………X 1n 2X 21 X 22 X 23 ………X 2n 3X 31 X 32 X 33 ………X 3n …………………… …………………… …………………… NX N1 X N2 X N3 ………X Nn

3 Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione II La matrice dei dati La matrice dei dati in Spss 1 Spss (Statistical Package for Social Science) è un software di elaborazione dati che lavora con tre tipi di files: Editor dei dati (.sav), che include due componenti: 1.La visualizzazione dei dati, che permette di visualizzare la matrice dei dati vera e propria e linserimento dei dati (i dati possono essere anche importati direttamente da altri tipi di files, come ad esempio files excell o access); 2.La visualizzazione delle variabili, che permette di creare, visualizzare e caratterizzare le variabili in matrice, etichettarle ed assegnare codici ed etichette alle singole modalità delle singole variabili; Viewer (.spo) che permette principalmente di visualizzare gli output delle analisi richieste ed esportarli in differenti formati; Editor della sintassi (.sps) che permette di salvare o direttamente assegnare comandi al programma in un linguaggio specifico, dunque di lasciare memoria delle operazioni effettuate ed automatizzare le procedure.

4 Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione II La matrice dei dati Prima di potere inserire le informazioni nel foglio di visualizzazione dati è necessario: a.stabilire la relazione tra le informazioni rilevate (nel nostro caso sul questionario) e le variabili: Lordine delle variabili deve seguire lordine delle domande nel questionario Si deve tenere presente che alcune domande producono più di una variabile b.definire le variabili ed i loro attributi nel foglio di visualizzazione variabili: nominare le variabili (ed assegnargli una etichetta) determinare il tipo di codifica (numerica, alfanumerica, data) determinare la scala (nominale, ordinale, scala, dunque conteggi e cardinali) Impostare i valori di missing (dovuti e non dovuti) ed eventualmente assegnare dei codici alle modalità delle variabili assegnare delle etichette ai codici delle singole modalità. La matrice dei dati in Spss 2

5 Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione II La matrice dei dati Inserimento dati Nellinserire manualmente i dati in matrice bisogna porre attenzione a diverse questioni: le corrispondenze tra item e variabile e tra risposta e codice (ancor più nei casi in cui i codici non sono riportati sul questionario o gli items non sono numerati) leventuale presenza di variabili filtro il rispetto delle regole predefinite in riferimento ai valori mancanti (non dimenticare di inserire i codici, non fare confusione tra missing dovuti e non dovuti) leventuale presenza di variabili stringa, in particolare se poste tra due batterie di variabili con la stessa codifica (i classici Altro, specificare)

6 Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione II La matrice dei dati Alcuni esempi particolari di passaggi dalla domanda sul questionario alle variabili nella matrice:

7 Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione II La matrice dei dati

8 I controlli interni alla matrice Controlli di plausibilità: mirati allindividuazione di codici selvaggi (wilde codes) effettuabili a seguito della produzione della distribuzione di frequenza delle variabili da controllare. Controlli di congruenza: mirati allindividuazione di informazioni non coerenti allinterno dei singoli records, ad esempio nel caso di filtri non rispettati o di incoerenze logico/semantiche (diplomati che fanno i medici). In caso di incoerenze è spesso opportuno tornare al questionario cartaceo e ricontrollare la correttezza dellimmissione dei dati prima di procedere ad una correzione. Nel caso lincoerenza dovesse sussistere anche sul cartaceo il ricercatore deve risolverla scegliendo di tenere linformazione che ritiene più importante o affidabile e mandando in missing laltra. Controlli sui valori mancanti: mirati al controllo dei codici assegnati ai valori mancanti dovuti e non dovuti, ancora una volta questi controlli sono necessari in relazione a domande filtro. Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione III Operazioni preliminari allanalisi dei dati

9 Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione III Operazioni preliminari allanalisi dei dati Procedure di accoppiamento dei questionari A - Accoppiamento per codici: nel caso in cui siano disponibili codici univocamente corrispondenti ai singoli soggetti i due questionari possono essere accoppiati semplicemente sulla base di questo codice. Assegnare codici ai soggetti non è semplice dal punto di vista pratico e rappresenta un rischio dal punto di vista metodologico dato che un soggetto consapevole di venire identificato (seppure in modo anonimo attraverso un codice numerico) potrebbe rifiutare la sua collaborazione o modificare consciamente o inconsciamente le proprie risposte. Nella ricerca-intervento sulle conoscenze giovanili sulle radiazioni ionizzanti era stato studiato un metodo di assegnazione codici che restava invisibile agli studenti ma che permetteva di accoppiare univocamente le osservazioni di pre e post test, più leventuale presenza allintervento degli esperti, riferibili allo stesso soggetto.

10 Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione III Operazioni preliminari allanalisi dei dati Procedure di accoppiamento dei questionari B - Accoppiamento per variabili: nel caso in cui non siano disponibili codici per i soggetti è possibile procedere accoppiando il questionario di pre-test e quello di post-test sulla base di una serie di variabili, dunque di caratteristiche del soggetto. Naturalmente a questo fine si utilizzano: variabili di contesto (ad esempio istituto e classe) rilevate dagli intervistatori variabili di base (sesso, data di nascita, titolo di studio e professione dei genitori, comune di residenza). Cioè variabili che: non variano tra unosservazione e laltra; su cui il soggetto ha una minore probabilità di fornire risposte differenti tra una rilevazione e laltra (perché lo sforzo cognitivo richiesto dal fornire risposte differenti è più alto di quello richiesto dalle risposte sincere); su cui sussiste, o meglio dovrebbe sussistere, un minor rischio di missing value.

11 Teoria e pratica della valutazione Laboratorio – Lezione III Operazioni preliminari allanalisi dei dati Procedure di accoppiamento dei questionari Spss permette di unire diverse matrici attraverso due procedure: a)Aggiungi casi: in cui il programma aggiunge nuovi casi in una delle due matrici individuando la corrispondenza delle variabili in base ai nomi delle variabili e alle istruzioni del ricercatore; b)Aggiungi variabili: individuata la corrispondenza dei casi su una serie di variabili selezionate dal ricercatore e comuni a entrambe le matrici il programma aggiunge alla matrice X tutte le variabili della matrice Y che non sono ancora in comune oppure che sono state selezionate dal ricercatore.


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