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Comparison of Quantitative and Qualitative Research

	Quantitative	Qualitative
Purpose	To study relationships, cause and effect	To examine a phenomenon as it is, in rich detail
Design	Developed prior to study	Flexible, evolves during study
Approach	Deductive; tests theory	Inductive; may generate theory
Tools	Uses preselected instruments	The researcher is primary data collection tool
Sample	Uses large samples	Uses small samples
Analysis	Statistical analysis of numeric data	Narrative description and interpretation

Tabella 1.1 - Confronto fra approcci di ricerca quantitativo e qualitativo (Ary et al., 2010, p. 25).
La ricerca quantitativa permette di studiare le relazioni fra i fenomeni identicando interconnessioni o distinguendo caratteristiche che accomunano insiemi di soggetti intesi come singoli individui, gruppi, istituzioni. In quella qualitativa ci proponiamo di esaminare un fenomeno in profondità e interpretarne gli effetti.
Nel lone di ricerca qualitativo si prediligono strumenti di raccolta dei dati come l’osservazione e le interviste non strutturate somministrate a un numero ristretto di soggetti. Nel quantitativo, che è in grado di condurre a risultati più afdabili all’aumentare delle osservazioni raccolte, questionari altamente strutturati o inventory, ricognizioni di dati anagraci, valutazioni, comportamenti, dati provenienti da strumenti tecnologici o navigazione di ambienti online.
I metodi statistici, utilizzati nell’approccio quantitativo, strumento necessario ed essenziale per numerose altre scienze e discipline − per le scienze naturali e sperimentali come la biologia, la medicina, la sica e l’ingegneria, così come per quelle sociali come economia e sociologia −, ci danno una lettura ordinata dei fenomeni, ci portano a identicare variabili ben denite, ci mostrano modelli matematici e probabilistici che descrivono regolarità tendenziali nell’andamento delle distribuzioni e nel rapporto fra i fenomeni da indagare. Ci permettono di aggregare indicatori che tengono in considerazione più fattori, come la complessità dei tempi e delle modalità di apprendimento, delle questioni valutative; o i livelli di soddisfazione, le caratteristiche degli studenti e i meccanismi psicologici nell’espressione di un giudizio per attuare scelte consapevoli sulla base di risultati signicativi (come in Cafarelli & Crocetta, 2016; Crocetta et al., 2016). Ci consentono di descrivere fenomeni attraverso gli strumenti della statistica descrittiva sia per singole variabili che per due o più; ci mettono in grado di riconoscere dipendenze e interdipendenze fra più variabili (analisi bivariata o multivariata) e di fare inferenze per estendere alla popolazione le osservazioni condotte su un campione rappresentativo. Con graci e formule “ambiscono, aspirano” a mostrare la complessità dei fenomeni.
Le tecniche statistiche ci danno la possibilità di generare conoscenze aggregando un numero molto elevati di casi da studiare in fenomeni reali e desumendo leggi e regole generali per obiettivi specici rispondendo alla necessità dell’uomo di razionalizzare comportamenti, elementi della vita culturale e collettiva, risultati mutevoli per poter poi agire e intervenire su essi e migliorare la realtà quotidiana (Piccolo, 2020). La statistica, come metodo scientico e scienza metodologica, interviene, infatti, “in tutte le situazioni in cui occorre prendere decisioni in condizioni di incertezza” (ivi, p. 15) e usa nello studio di problemi reali tre criteri logico-concettuali: la sintesi delle informazioni, la ricerca cioè di un “indicatore riassuntivo di fatti complessi” (ivi, p. 25); la scoperta del nuovo, ossia la rilevazione di fatti e connessioni che non erano conosciuti o che vanno vericati; la dialettica, il fulcro dell’analisi con metodi statistici che prevede fasi di ricerca interattive e iterative nel ciclo di lettura dei risultati e formulazione di nuove ipotesi, nel rapporto fra dati, modello e teoria (ibid.).
Se i metodi quantitativi ci danno questo spaccato sugli eventi, dettagliato e rigoroso, i metodi qualitativi ci fanno cogliere i processi interpretandoli.
Il rischio di usare la ricerca quantitativa è di concentrarsi sui tecnicismi lasciando da parte il senso di realtà. Viceversa nel qualitativo si può enfatizzare l’interpretazione a scapito del rigore e dell’oggettività.
Nello scenario internazionale si assiste attualmente a un superamento dell’opposizione fra i due metodi a favore della valorizzazione dei punti di forza di ciascuno in una relazione di complementarietà: ciò a cui un approccio rigoroso nella ricerca educativa deve tendere è una strutturata analisi qualitativa e una realistica analisi quantitativa. Derivano da questa visione la formalizzazione di strategie di ricerca del multi methods e mixed methods che consentono l’uso di tecniche di triangolazione di tempi, spazi, teorie, ricercatori e metodi (Cohen et al., 2007, p. 141). I primi, multi methods, prevedono l’uso di strumenti e tecniche qualitative e quantitative su uno stesso tema di indagine ma in maniera del tutto indipendente. I secondi, mixed, prevedono una connessione stretta fra i due metodi in ogni fase di ricerca sin dalla pianicazione del disegno e dall’individuazione degli obiettivi e del quadro teorico. I metodi qualitativi e quantitativi possono essere utilizzati in maniera sequenziale o parallela come strumento di validazione e confronto nell’elaborazione dei risultati ottenuti dalle due procedure per rispondere a “l’obiettivo conoscitivo del ricercatore, in termini di studio in supercie o in profondità, monoprospettico o multiprospettico” (Trinchero & Robasto, 2018, p. 12).
Fenomeni circolari non vanno pensati solo fra approcci qualitativo e quantitativo all’interno della ricerca sperimentale, ma anche fra ricerca empirica e teorica. Una sorta di ricorsività, un circolo virtuoso, che permette alle conoscenze nei campi dell’apprendimento di divenire in ogni fase più complete e più ampie.
La formulazione di teorie scientiche è il più grande obiettivo della scienza, scrivono Donald Ary e colleghi (2010). Nell’alternanza dei processi induttivi e deduttivi, di strumenti qualitativi e quantitativi, di ricerche empiriche e teoriche, i fenomeni vengono osservati e descritti, le ipotesi formulate a partire dalle teorie e vericate nelle esperienze pratiche, i risultati analizzati e contestualizzati. Le teorie “(1) organize empirical ndings and explain phenomena, (2) predict phenomena, and (3) stimulate new research” (ivi, p. 14). Gli autori utilizzano l’esempio degli studi sulla relazione fra la zanzara Anopheles e la malaria negli esseri umani per mostrare l’in;uenza che gli studi scientici possono, e anzi devono, avere nella pratica quotidiana: scoperto il ruolo della zanzara nella trasmissione della malattia, gli scienziati hanno potuto spiegare la presenza endemica della malaria in alcune aree, predire come i cambiamenti nell’ambiente avrebbero in;uenzato la diffusione della malattia, controllare la diffusione della malaria modicando l’ambiente.
DESCRIVERE, COMPRENDERE e SPIEGARE, abbiamo letto nella denizione di ricerca educativa dell’AERA.
SPIEGARE, PREDIRE e CONTROLLARE, scrivono Donald Ary e colleghi (2010, p. 15) parlando di teorie scientiche e della zanzara Anopheles.
Le due triplette si susseguono, completano il quadro degli obiettivi della ricerca educativa e delineano i tratti costitutivi di un approccio investigativo che si mette a servizio del genere umano. Ci dicono anche perché l’uso della statistica che descrive, spiega e predice è parte di questi processi. Nella denizione del ruolo della statistica come scienza, Domenico Piccolo (2000) usa tre verbi: VEDERE, CAPIRE, AGIRE. Sono azioni semanticamente sovrapponibili a quelle elencate nora che confermano l’idea dell’uso dei metodi statistici come metodo scientico nei processi di ricerca anche in ambito educativo:
“La statistica è quindi scienza che aiuta a vedere il mondo, a fotografarlo a catalogarlo e classicarlo cogliendo, misurando ed esplicitando l’essenziale, il caratterizzante, ciò che fa la differenza. […] capire la realtà all’interno di una impostazione probabilistica nella quale l’esistente è esaminato in rapporto a ciò che poteva accadere e che verosimilmente accadrà. […] agire per raggiungere scopi predeniti e consentire la fruibilità del mondo, della società, delle risorse e delle opportunità che si offrono.” (ivi, p. 27)
Un approccio quantitativo alla ricerca in ambito educativo valorizza l’interdisciplinarità in primo luogo nella formazione dell’educational researcher, in secondo luogo nello svolgimento delle ricerche. L’educational researcher ha bisogno di una formazione interdisciplinare, aperta e attenta a tutte le possibili metodologie di ricerca e in grado di comprendere approcci statistici. La comprensione non sempre corrisponde alla capacità di utilizzare tali tecniche in autonomia nelle pratiche di ricerca data la loro complessità. Per questo motivo, le ricerche in ambito educativo devono essere condotte da team di ricercatori con specializzazioni diverse, dalla pedagogia alla statistica, dalla psicologia all’informatica e così via, a seconda degli obiettivi e dei temi delle indagini su cui si lavora. La complessità dei soggetti/oggetti della ricerca in ambito educativo richiede molteplici competenze e punti di vista disciplinari per aspirare alla completezza.
Riprendendo Pier Cesare Rivoltella (2018):
“nella complessità in cui viviamo, se anche si provasse a esaurire un problema nel campo dell’educazione con un unico sguardo monodisciplinare, ci si voterebbe probabilmente al fallimento. I temi e gli oggetti di ricerca sono sfaccettati, indagabili a più livelli, richiedono un punto di vista a sua volta complesso, tanto più proprio in quanto l’oggetto è “ipercomplesso”. In questa situazione il caso dello “scienziato poliglotta” è difcile da immaginare: dovrebbe governare troppi saperi in modo specialistico. Così l’idea di una strutturale apertura interdisciplinare dei saperi diviene la più praticabile. Essa comporta il riconoscimento da parte di ogni disciplina di farsi portatrice di una razionalità limitata e la conseguente congurazione del lavoro di ricerca nel senso del lavoro di équipe.”
In questo volume ci concentriamo sull’applicazione dei metodi della statistica multivariata nella ricerca educativa al ne di corroborare l’utilizzo di pratiche di ricerca rigorose e interdisciplinari nel settore educativo.