17 – Modelli di indagine quantitativa / Chi quadrato

Care Studentesse e Cari Studenti,

in questa lezione abbiamo ragionato sulla differenza tra ricerca storica, descrittiva, causale, correlazionale e sperimentale, esercitandoci con esempi di domande di ricerca per capire a quale ambito di indagine appartenessero.

Successivamente, abbiamo approfondito i passaggi che ci consentono di passare dai concetti alle variabili, concentrandoci in particolare sulla operativizzazione dei costrutti per le rilevazioni empiriche.

Da ultimo, abbiamo passato in rassegna i pro e i contro degli esperimenti, specificando in particolar modo la differenza tra ricerca correlazionale e ricerca causale, e illustrando le ragioni del “valore aggiunto” delle sperimentazioni all’accrescimento della conoscenza in un settore.

L’esercitazione ha riguardato invece il chi quadrato, un test statistico necessario a provare la significatività delle differenze che è possibile riscontrare in una tabella di contigenza, ossia una tabella a doppia entrata nella quale sono incrociate due variabili (ad es. genere e rendimento ad una prova). Abbiamo quindi determinato l’intensità del chi quadrato con il calcolo del phi, che ne determina l’effetto in rapporto alla numerosità del campione.

In allegato trovate un unico file per entrambe le presentazioni e un file in Excel per provare a calcolare da soli il chi quadrato.

Buon lavoro,
G.A.

Allegati

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Autore: Gabriella Agrusti
Ricercatore all'Università Roma Tre e membro del Laboratorio. I suoi interessi di ricerca sono relativi alla comprensione della lettura, alla valutazione e all'istruzione a distanza. Researcher at University Roma Tre. Field of expertise are: Reading comprhension strategies, Assessment and Distance Learning Education. Specializzazioni Distance learning tools and implementations. Post lauream courses. Consultancy for international reasearch consortia. Testing and examinations management.