Un sondaggio d’opinione comporta molto di più che chiedere semplicemente a molte persone le loro opinioni. Ho parlato della scelta del metodo di campionamento e oggi parlerò della misurazione stessa. Che cos’è una buona misurazione? Come si può determinare la qualità della misurazione in base ai risultati ottenuti? Se avete domande, non esitate a farle nei commenti. Sarò felice di rispondere.
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La ricerca quantitativa mira a studiare i fenomeni raccogliendo dati quantificabili ed eseguendo tecniche statistiche. Pertanto, i risultati di queste ricerche devono essere validi, affidabili e generalizzabili. O almeno, questo è ciò che si aspettano i nostri clienti. Nell’articolo che segue, illustro le 4 caratteristiche che definiscono una buona misurazione nella ricerca quantitativa. In particolare, illustro queste 4 caratteristiche con un diagramma (sotto), che ne facilita la comprensione.
I 4 principi principali che illustro di seguito non sono riservati alla ricerca accademica. Si applicano alla ricerca approfondita e ogni società di sondaggi che si rispetti dovrebbe prenderli in considerazione per ogni progetto.
1: la misurazione non è né valida né affidabile
2: la misurazione è confermata ma non affidabile
3: la misurazione è affidabile ma non valida
4: la misurazione è affidabile e valida
1. Validità (accuratezza)
La validità si riferisce alla misura in cui un concetto, una conclusione o una misurazione sono fondati e corrispondono accuratamente al mondo reale. È la precisione della misura di ricerca.
È necessario considerare diversi tipi di validità:
- Validità dei contenuti: assicura che la misura copra l’ambito del concetto che intende valutare. Ciò significa garantire che la misura rifletta lo specifico dominio di contenuto previsto.
- Validità convergente: dimostra che le misure di concetti che si suppone siano correlati sono correlate. Ciò significa dimostrare che la propria misura è ben correlata con altre misure dello stesso costrutto.
- Validità discriminante: assicura che concetti o misure che si suppone non siano correlati tra loro lo sianoJ . Questo tipo di validità mostra che la vostra misura non è troppo correlata con misure di costrutti diversi.
- Validità predittiva: indica che la misura è in grado di prevedere con precisione esiti o comportamenti futuri. La misura è in grado di prevedere i risultati correlati in futuro.
- Validità nomologica: si tratta di dimostrare che la misura si inserisce in un quadro teorico che spiega come la misura sia correlata ad altre variabili e misure in modo prevedibile.
2. Affidabilità (coerenza)
L’affidabilità si riferisce alla coerenza di una misura. Una misura è considerata affidabile se produce lo stesso risultato nelle stesse condizioni.
- Coerenza interna: valuta se gli elementi di un test sono correlati tra loro. Spesso viene misurata con l’alfa di Cronbach, che indica la misura in cui un insieme di item misura un singolo aspetto latente unidimensionale degli individui.
- Affidabilità tra valutatori: misura la misura in cui osservatori o valutatori diversi concordano nelle loro decisioni di valutazione. Questo è fondamentale per garantire che la misura non sia soggettiva o dipendente dall’interpretazione di un singolo osservatore.
- Affidabilità del test-retest: valuta la stabilità di una misura nel tempo. Consiste nel somministrare due volte lo stesso test agli stessi soggetti e nel correlare i punteggi.
Se volete che le vostre misurazioni siano affidabili, utilizzate scale di misurazione confermate. Qualunque sia il costrutto che volete misurare, c’è il 99% di possibilità che esista già una scala psicometrica. Si possono trovare nei cosiddetti “libri di scale” o attraverso una revisione della letteratura. Per rimanere in tema, non posso che ribadire la necessità di condurre una revisione della letteratura prima di creare il vostro sondaggio.
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3. Generalizzabilità (la misura può essere utilizzata in contesti diversi)
Una buona misurazione deve essere generalizzabile e può essere applicata in contesti e popolazioni diverse. In altre parole, si tratta della cosiddetta estrapolazione.
Questa caratteristica garantisce che i risultati della ricerca possano essere estesi a un contesto più ampio. Nel caso di un sondaggio d’opinione (ad esempio, in occasione di un’elezione) o di un’indagine per un’azienda, la capacità di generalizzare i risultati assicura che l’azienda possa basare le proprie decisioni su basi solide. Chi vorrebbe prendere decisioni strategiche su scala nazionale quando i risultati di un sondaggio, in realtà, riguardano solo una sotto-componente di quel Paese?
Le agenzie di ricerche di mercato si nascondono spesso dietro il concetto di “margine di errore”. Tuttavia, la capacità di generalizzare un risultato non dipende necessariamente da questo margine di errore. Voglio sottolineare che il “margine di errore” può essere calcolato solo se si conosce la distribuzione del campione. Questo è raramente il caso a monte.
4. Scarso (sono preferibili misure più brevi)
Non potrò mai sottolineare abbastanza che, per quanto riguarda i sondaggi, ” di meno è meglio”. In altre parole, il questionario deve essere il più economico possibile. Questo è ciò che intendo con il concetto di parsimonia.
La parsimonia nella misurazione implica che misure più semplici e brevi sono preferibili, purché non compromettano la validità e l’affidabilità dei risultati. Una misura parsimoniosa è efficiente, evitando inutili complessità che potrebbero rendere la misura difficile da interpretare o da applicare in vari contesti.
Ecco alcuni consigli pratici:
- Limitare il numero di domande per evitare il fenomeno della ‘fatica’, che tende a influenzare negativamente la validità delle misurazioni
- Optare per una formulazione breve per evitare differenze di interpretazione tra gli intervistati (un altro problema di validità).
- Assicurarsi che le domande siano formulate in modo chiaro e non ambiguo. In questo modo si eviterà che gli intervistati abbiano problemi di comprensione (un problema di affidabilità).
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