3. TECNICHE DI GESTIONE DEGLI STRUMENTI DI INDAGINE QUALITATIVA E QUANTITATIVA

Dati; sono ottenuti dalle tecniche di raccolta dei dati come la misurazione, il conteggio, la sperimentazione e l’osservazione. Dal momento che i dati raccolti mediante le tecniche di misurazione e conteggio sono numerici, sono definiti dati quantitativi, mentre quelli ottenuti grazie alle tecniche di sperimentazione e osservazione sono definiti qualitativi poiché non sono numerici. Entrambi i metodi di ricerca sono strumenti di monitoraggio e valutazione di cui ci serviamo spesso.

La ricerca quantitativa si fonda sull’approccio positivista, secondo cui il mondo fisico e quello sociale possono essere studiati seguendo lo stesso metodo. Pertanto, i fenomeni sociali andrebbero analizzati con lo stesso metodo che si utilizza per le scienze naturali.

La ricerca qualitativa, invece, si fonda sull’approccio interpretativo. Nella ricerca qualitativa le tecniche usate per raccogliere i dati sono le osservazioni non strutturate, le interviste non strutturate e la revisione documentale. Il processo qualitativo è seguito per mostrare fatti ed eventi nel loro ambiente naturale in modo realistico e olistico.

Quando parliamo di ricerca qualitativa, è facile credere che ne esista soltanto una tipologia. Ma proprio come avviene per i metodi quantitativi, in realtà esistono diversi metodi qualitativi. Proprio com’è possibile raggruppare i test di usabilità, ci sono molti modi di raggruppare/segmentare i metodi qualitativi. 

Una categorizzazione utile e popolare segmenta il metodo qualitativo in cinque gruppi: etnografia, narrativa, fenomenologia, Gounded Theory e il caso-studio. John Creswell delinea questi cinque metodi nel suo “Qualitative Inquiry and Research Design”.







Entrambi i metodi sono importanti, dal momento che i metodi qualitativi producono dati qualitativi, mentre i metodi quantitativi producono dati quantitativi. Hanno però avuto luogo dibattiti accesi all’interno delle comunità di valutazione e ricerca circa questi metodi; in particolare, su quale dei due metodi fosse più appropriato a favorire il cambiamento e in quali condizioni. Alcuni ritengono sia più adeguato il metodo quantitativo, pur riconoscendo l’utilità dei dati qualitativi. Altri preferiscono i dati qualitativi, pur concordando sul ruolo che svolgono i numeri. Un altro gruppo di studiosi, che ormai è il più ampio, considera i due metodi complementari. Questo gruppo è consapevole che per valorizzare i punti di forza e minimizzare quelli di debolezza dei due metodi, gli stessi devono essere uniti. 

Il dibattito sui metodi qualitativo e quantitativo è stato soppiantato da un crescente consenso circa l’importanza di entrambi e i vantaggi che derivano dalla loro unione. Ciò ha portato a un maggiore interesse verso i metodi integrati di valutazione, che possono essere definiti come la combinazione dei metodi quantitativo e qualitativo in un’unica valutazione. Se si deve effettuare una valutazione quantitativa, gli standard quantitativi appropriati dovrebbero essere seguiti e dovrebbero essere usate regole statistiche standard. In caso di valutazione qualitativa, dovrebbero essere usate le linee-guida di best practice mentre, in caso di metodi di valutazione integrati, la valutazione dovrebbe essere effettuata utilizzando gli standard e le best practice adeguati di entrambi i metodi. Per saperne di più sulla raccolta dei dati MEAL, registrati oggi stesso al programma di monitoraggio, valutazione, responsabilità e apprendimento (MEAL).

La ricerca quantitativa misura le attitudini, i comportamenti, le opinioni e altre variabili per supportare o confutare una premessa. Ciò viene fatto raccogliendo dati numerici, per rendere semplice identificare una “significatività statistica”.

I “dati numerici” sono raccolti usando domande a risposta chiusa, come le scale di Likert o le domande a risposta multipla. Una volta condiviso il tuo sondaggio con il gruppo target, le risposte a ogni domanda sono facilmente quantificabili.  

Le domande che poni devono essere oggettive al fine di collezionare e analizzare i dati corrispondenti.

Prima di predisporre un questionario, devi identificare il tuo obiettivo di ricerca, i. e. ciò che vuoi che i dati che collezioni ti aiutino a raggiungere. 

Nella ricerca accademica, ciò può essere usato per confermare o confutare un’ipotesi. Invece, nell’analisi di mercato potresti misurare la popolarità di concetti di prodotto.  

Dopo aver definito un obiettivo di ricerca, devi chiederti: “Quali sono i risultati attesi dal mio sondaggio?”

Se cerchi feedback approfonditi o dati empirici, dovresti considerare di utilizzare un sondaggio qualitativo.

Se vuoi trarre conclusioni da un insieme rappresentativo di dati, allora un sondaggio quantitativo fa per te.

È importante determinare il tuo obiettivo di ricerca e il metodo che utilizzerai prima di elaborare le domande del sondaggio. In questo modo, ti assicuri che tutto ciò che chiederai risponderà ai tuoi scopi, invece di collezionare dati a sé stanti. 



Generalmente, la ricerca quantitativa richiede che risponda un’ampia popolazione, perché i risultati della tua ricerca saranno rappresentativi di una popolazione più ampia.

Ci sono diversi metodi attraverso cui puoi collezionare dati quantitativi, tra cui:

  • Esperimenti;

  • Osservazioni controllate;

  • Sondaggi: tema, chioschi, da mobile, questionari;

  • Studi longitudinali;

  • Sondaggi d’opinione;

  • Interviste telefoniche;

  • Interviste faccia a faccia.

Il metodo con cui raccogli i dati quantitativi può influenzare le risposte del tuo partecipante. Ad esempio, è improbabile che i partecipanti a un esperimento facciano le stesse scelte che farebbero in un contesto sociale. 

Come i partecipanti rispondono agli stimoli è legato al contesto, ciò significa che potrebbero dare risponde diverse a ognuno di questi metodi.

Se hai in programma di condurre la tua ricerca usando più di uno di questi metodi, consigliamo di farlo in fasi diverse.

Innanzitutto, analizza i dati ottenuti da ogni metodo individuale per identificare ogni tendenza del contesto. Poi, quando osserverai i dati raccolti, avrai più informazioni per spiegare qualsiasi incoerenza. 



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