QUANTITATIVA Raccolta Dati e Analisi QUALITATIVA Raccolta Dati e Analisi Costruire Interpretazione 4. EMBEDDED DESIGN
QUANTITATIVE (or QUALITATIVE) Design
QUANTITATIVE (or QUALITATIVE)
Raccolta Dati e Analisi Interpretazione QUANTITATIVE (or QUALITATIVE)
Raccolta Dati e Analisi (prima, durante o dopo 5. TRASFORMATIVE DESIGN QUANTITATIVA Raccolta Dati e Analisi Approfondire con QUALITATIVA Raccolta Dati e Analisi Interpretazione 6. MULTIPHASE DESIGN Studio 1 QUALITATIVA Obiettivo generale del programma Studio 2 QUANTITATIVA Studio 3 MIXED METHODS Info rma Info rma
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Nel prosieguo analizzeremo i principali elementi che caratterizzano le sei principali tipologie di mixed methods design, mettendo in luce i punti di forza e di debolezza, gli aspetti distintivi e le modalità di applicazione di ognuno di essi.
Il convergent parallel design è l’approccio misto di ricerca più popolare e probabilmente il più utilizzato in numerosi ambiti disciplinari. Questo modello si materializza quando il ricercatore implementa il metodo qualitativo e quantitativo simultaneamente, ovvero durante la stessa fase del processo di ricerca. Nel disegno di ricerca parallelo, le fasi hanno la stessa priorità di esecuzione e le due componenti sono tenute separate durante l’attività di raccolta e successiva analisi dei dati (Figura 1.4.1). L’integrazione avviene in una fase successiva, quando si procede con l’attività di interpretazione dei risultati; a questo punto si valuta la convergenza o la divergenza delle due prospettive di analisi e la relazione esistente tra i risultati ottenuti con i diversi metodi di ricerca; in genere, l’analisi qualitativa è impiegata per supportare l’interpretazione dei risultati emersi dall’analisi quantitativa. L’obiettivo di questo design è quello di ottenere dati diversi, ma complementari sullo stesso argomento, con lo scopo di comprendere meglio il problema di ricerca. L'intento, nell'utilizzo di questo disegno, è riunire i punti di forza e di debolezza dei metodi quantitativi (ampiezza del campione, tendenze e generalizzazioni) con quelli dei metodi qualitativi (limitatezza del campione, dettagli, profondità). Questo modello di sviluppo della ricerca viene quindi preferito quando il ricercatore vuole triangolare i due metodi, comparando i risultati ottenuti tramite le statistiche quantitative con i risultati derivanti dall’analisi qualitativa, per confermarli, validarli o supportarli.
Le caratteristiche distintive del convergent parallel design possono essere sintetizzate in cinque punti, quali:
1. la raccolta e l’analisi dei dati attraverso tecniche qualitative e quantitative avvengono contemporaneamente/nella stessa fase, ma indipendentemente;
2. i metodi (qualitativo e quantitativo) hanno la stessa priorità;
3. la raccolta e l’analisi dei dati vengono effettuate mediante un procedimento indipendente; 4. l’integrazione dei risultati avviene durante la fase di interpretazione dei medesimi;
5. si cerca di individuare eventuali punti di divergenza, convergenza, contraddizione o relazione tra due fonti di raccolta e analisi di dati diverse.
Alla luce di quanto sopra, emerge che i vantaggi principali legati all’utilizzo del suddetto design sono riconducibili a: 1) intuitività di senso; 2) efficienza di utilizzo (i dati sono raccolti e analizzati contemporaneamente); 3) indipendenza di raccolta e analisi dati, che consente di impiegare tecniche diverse e più appropriate alle esigenze del singolo caso. La principale difficoltà che deriva da tale modello risiede, invece, nell’esigenza di lavorare e incrociare due campioni di dati differenti per quantità e qualità; ciò richiede esperienza, capacità di interpretazione e flessibilità.
Il sequential explanatory design, anche noto come “sequential triangolation” (Morse, 1991), è un metodo misto di ricerca, nel quale la fase di raccolta e analisi dei dati quantitativi precede quella
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di raccolta e analisi dei dati qualitativi (figura 1.4.2). La priorità di esecuzione è in genere attribuita al metodo quantitativo.
Scopo di questo modello è utilizzare una seconda fase, a supporto di quella quantitativa, in cui si impiegano tecniche qualitative di raccolta e analisi di dati per approfondire e spiegare meglio i risultati emersi dalla prima analisi (significativi, non significativi, valori anomali o risultati inattesi). Il disegno di tipo sequential explanatory potrebbe essere particolarmente utile nel caso in cui dall’analisi quantitativa iniziale, emergano dei risultati inaspettati o dati poco chiari che necessitano di ulteriore approfondimento (Creswell, Plano Clark, Gutmann e Hanson 2003). Tale modello può anche essere utilizzato qualora il ricercatore volesse formare dei cluster di soggetti, sulla base dei risultati quantitativi ottenuti, e approfondire l’analisi sui singoli gruppi attraverso successive indagini qualitative; altresì costruire una base campionaria rappresentata da soggetti le cui caratteristiche siano state definite attraverso una prima fase di ricerca quantitativa. In genere siffatto disegno è prediletto dai ricercatori che hanno intenzione di individuare i meccanismi e le ragioni che si celano dietro determinati comportamenti o di arricchire l’analisi attraverso la stima delle tendenze e le relazioni con i dati quantitativi.
La domanda fondamentale da porsi prima di strutturare il disegno di ricerca è: in che modo i
dati qualitativi possono aiutare a spiegare i risultati quantitativi?
I punti chiave del sequential explanatory design possono essere sintetizzati come segue: 1. tipicamente è costituito da due fasi sequenziali;
2. la raccolta e l’analisi dei dati mediante tecniche quantitative e qualitative avviene con tempistiche differenti;
3. il metodo quantitativo ha la priorità;
4. la fase qualitativa nasce dai risultati della fase quantitativa.
I vantaggi attribuiti all’utilizzo del suddetto design sono riconducibili a: 1) semplicità della struttura bi-fase (il ricercatore svolge le due fasi separatamente e raccoglie una singola tipologia di dati alla volta); 2) favorisce il lavoro di squadra; 3) rende più semplice la redazione e la lettura del report finale (i risultati possono essere presentati e discussi su due sezioni logicamente integrate).
Il sequential exploratory design ha molte caratteristiche simili al modello sequential
explanatory. Anche in questo caso le fasi di sviluppo del progetto sono due, con la differenza che la
fase iniziale si avvale dell’analisi qualitativa, mentre quella di origine quantitativa si effettua in un secondo step (figura 1.4.3).
In sostanza le fasi invertono la loro posizione: mentre il disegno esplicativo è più idoneo a spiegare un fenomeno, quello esplorativo svolge una funzione “esplorativa” nei confronti dell’oggetto di ricerca. L’obiettivo è quello di generalizzare i risultati ottenuti mediante il metodo qualitativo, a un campione più ampio, rappresentativo della popolazione di riferimento.
Questo design è particolarmente utile quando il ricercatore ha necessità di sviluppare e testare un nuovo strumento (Creswell, Plano Clark, et al., 2003), o identificare nuove variabili di natura
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quantitativa, essenziali per studiare un fenomeno. Morgan (1998) suggerisce l’utilizzo del suddetto disegno nelle situazioni in cui è necessario testare gli elementi di una teoria emergente risultante dalla fase qualitativa. È altresì adeguato quando il ricercatore vuole generalizzare i risultati qualitativi a diversi cluster e studiare le dimensioni di un fenomeno poco esplorato (Morse, 1991).
In genere, nei modelli misti sequenziali le informazioni del primo campione, che tendenzialmente deriva da una procedura di campionamento probabilistico, sono spesso utili per costruire il secondo campione, tipicamente derivato da una procedura di campionamento intenzionale (Grenee, Caracelli e Graham, 1989).
La riflessione da avanzare, prima di strutturare il disegno di ricerca esplorativo, riguarda le modalità di utilizzo del metodo quantitativo per ottenere una valida generalizzazione dei risultati. Nello specifico, la domanda da porsi è la seguente: in che modo i risultati quantitativi possono
generalizzare i risultati qualitativi?
I vantaggi originati dall’utilizzo dell’exploratory design sono simili a quelli ottenibili attraverso il design esplicativo, con la differenza che, attraverso il primo approccio, è possibile generalizzare i risultati, dando vita a nuovi strumenti, modelli e teorie relative al fenomeno indagato. Lo svantaggio, invece, è legato alle tempistiche di realizzazione dell’impianto di ricerca che, essendo costituito da due fasi distinte di raccolta ed elaborazione cognitiva dei dati (data analysis), si richiede un maggiore dispendio di tempo per completare l’intero processo. Inoltre, in alcuni casi particolari, il ricercatore potrebbe trovare difficile costruire dall'analisi qualitativa la base di raccolta dati quantitativa (punto di interfaccia tra le due fasi), rendendo inutile l’integrazione delle due logiche sottostanti l’approccio di analisi.
L’embedded design è un disegno in cui si attribuisce un ruolo secondario, di mero supporto, a un metodo di raccolta e analisi dei dati, le cui basi però poggiano su un secondo metodo che svolge un ruolo primario. In altri termini, il disegno di ricerca incorporato o integrato, si verifica quando il ricercatore raccoglie e analizza sia i dati quantitativi che quelli qualitativi, all'interno di un modello quantitativo o qualitativo tradizionale (Figura 1.4.4).
Secondo tale approccio, il ricercatore può aggiungere una componente di analisi di qualità all'interno di un disegno di natura prettamente quantitativa, ad esempio un esperimento; inoltre può immettere una componente quantitativa all’interno di una struttura a vocazione qualitativa, ad esempio un caso di studio. Lo scopo è migliorare il disegno complessivo attraverso il supporto di una componente che faciliti la risposta al problema o la domanda alla guida del processo di ricerca. L’utilizzo di questo tipo di design è appropriato quando il ricercatore deve rispondere, in unico studio, a diverse tipologie di domande, la cui soluzione necessita di una serie di dati di differente natura.
Le caratteristiche principali dell’embedded design, possono essere sintetizzate come segue:
1. la raccolta di dati quantitativa o qualitativa è effettuata all'interno di una procedura quantitativa o qualitativa;
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2. un unico insieme di dati non è sufficiente a rispondere alle domande di ricerca per cui si utilizzano entrambi i metodi, ovviamente attribuendo a essi ruoli e compiti specifici (primario e di supporto);
3. la raccolta e l'analisi del secondo campione di dati può verificarsi prima, durante e/o dopo la prima raccolta.
I vantaggi del modello integrato derivano da alcune caratteristiche descritte, quali: 1) il tempo e le risorse da impiegare per svolgere le due fasi complete sono ridotti rispetto ai modelli in precedenza illustrati, poiché la priorità non è equamente distribuita; 2) è più facile da maneggiare, anche in funzione della mole di dati richiesta, che è adeguata a un livello di conoscenze ed esperienza metodologica medio-bassa del ricercatore; 3) favorisce il lavoro di squadra; 4)può essere una risorsa interessante per le agenzie di finanziamento che hanno meno familiarità con i metodi misti di ricerca, giacché il focus è tendenzialmente sul metodo quantitativo, come ad esempio un esperimento o un’analisi di correlazione.
Il trasformative design è una delle varianti di mixed methods più particolare rispetto alle configurazioni finora illustrate (figura 1.4.5). Esso si realizza quando il ricercatore nel condurre uno studio attraverso l’approccio dei metodi misti, utilizza un “theoretical-based framework” come una trasformazione di visione del mondo (Creswell e Clark 2011, 96). Lo scopo di questo design è quello di affrontare le questioni legate alla giustizia sociale e si basa sul valore dei contenuti e delle ragioni ideologiche, piuttosto che su ragioni di natura metodologica e procedurale (Greene, 2007). Il framework è pensato appositamente per rispondere a questioni legate all’emarginazione sociale o a nuclei della popolazione sottorappresentati, come ad esempio le teorie alla base di femminismo, discriminazione razziale, orientamento sessuale, disabilità etc.
Nell’insieme le decisioni circa l'interazione, la priorità, i tempi, e l’integrazione delle fasi, che costituiscono l’intelaiatura del disegno di ricerca, sono ideate sulla base di caratteristiche del contesto in cui avviene il Framework di trasformazione (figura 1.4.5). I ricercatori possono implementare una delle quattro tipologie di base discusse, mediante la struttura di trasformazione. Da quanto appena detto, emerge che il design trasformativo assumerà le caratteristiche del modello di base selezionato tra quelli disponibili (convergent parrallel, sequential explanatory,
sequential exploratory, embedded design), traendo vantaggio dai suoi elementi di forza, ai quali
vanno annessi ulteriori caratteri. Nello specifico: 1) lo studio si posiziona all’interno di un framework di trasformazione per la difesa o l’emancipazione delle figure più deboli (ha un alto valore sociale); 2) la ricerca aiuta a responsabilizzare gli individui e a favorire il cambiamento; 3) i partecipanti svolgono sovente un ruolo partecipativo attivo nella ricerca; 4) il ricercatore è in grado di utilizzare un metodo che produce risultati di duplice utilità, e per i membri della comunità, e per i politici responsabili di tali tematiche.
L’ultimo disegno di ricerca degno di nota è il multiphase design, il quale si utilizza quando un singolo ricercatore o un gruppo di ricercatori studia un problema o una tematica più ampia,
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attraverso un’iterazione di studi quantitativi e qualitativi, collegati in un sistema sequenziale; ognuno di essi è costruito sui risultati emersi dallo studio precedente ed è volto al raggiungimento dell’obiettivo core del progetto di ricerca principale (1.4.6). Il disegno multifase è più comune nei grandi studi o progetti pluriennali finanziati da enti pubblici o fondi privati, il cui scopo è di rispondere a una serie articolata di domande, come ad esempio nel settore del turismo avviene per gli studi condotti dall’ENIT (Ente Nazionale italiano per il turismo) o ONT (Osservatorio Nazionale del Turismo).
I vantaggi del multiphase design sono dovuti alla presenza dei seguenti aspetti:
1) elevata flessibilità, derivante dalla combinazione di più studi, metodi e ricercatori nel medesimo programma di ricerca;
2) i ricercatori possono lavorare in contemporanea e pubblicare singoli risultati che si andranno ad integrare con altri tasselli dello studio forniti, anche a distanza spaziale, dai colleghi che compongono il team.
3) Il ricercatore può utilizzare questo design per fornire un Framework generale a supporto dello sviluppo di studi multipli iterativi.
Riguardo a quanto finora espresso, la scelta del modello di ricerca misto più appropriato comporta per il ricercatore un’articolata serie di decisioni in merito alle tempistiche e risorse da impiegare, alla conoscenza di applicazione dei singoli metodi, alle domande di ricerca e alla complessità del fenomeno indagato.
In sostanza il ricercatore, individuato il problema di ricerca, dovrebbe scegliere il disegno più appropriato alla risoluzione del problema sulla base di tre decisioni chiave in precedenza argomentate: tempistiche di raccolta e analisi dei dati, peso dell’approccio qualitativo e quantitativo,
modalità di integrazione dei risultati (Figura 1.5).
Definite le caratteristiche del disegno di ricerca, si potrà procedere con l’esecuzione della sua formula, ovvero con lo sviluppo operativo delle singole fasi di raccolta e analisi dei dati e, in base alla struttura selezionata, procedere all’integrazione dei metodi e successiva interpretazione dei risultati17.
Per concludere, emerge che l’utilizzo combinato di metodi di ricerca qualitativi e quantitativi può essere potenzialmente più rilevante rispetto all’utilizzo del singolo metodo, sia in termini di approfondimento del tema indagato, sia di probabili risultati inattesi che conducano lo studio verso sentieri inesplorati. Ciò non vuol dire che essi siano la metodologia di ricerca più appropriata in ogni caso; infatti il loro utilizzo deve essere ragionato sulla base di specifiche caratteristiche del fenomeno indagato, a partire dalla sua natura e dalle domande che guidano la ricerca.
Nel prossimo paragrafo s'inquadra e si delimita il campo di ricerca per ricostruire il framework teorico, attraverso l’analisi della principale letteratura sul tema del comarketing.
36 Fig.1.5 – I tre principali criteri di scelta dei mixed methods design
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