ARTICOLO ANALISI ASSEGNAZIONE

Sociologia 357 Piliavin

DATE SCADUTE: Vedi foglio riassuntivo

LEGGI ATTENTAMENTE QUESTO HANDOUT! Devi fare questa analisi rispondendo alle domande specifiche elencate. Mantieni le tue risposte il più brevi possibile, usando uno stile “outline” piuttosto che uno stile di scrittura elaborato quando possibile.

Criteri per la selezione degli articoli

Gli articoli esaminati per questo compito devono riportare i risultati della ricerca di qualcuno in un’area della ricerca sociale. La ricerca deve essere stata condotta dall’autore o dagli autori. L’articolo deve essere diretto a un pubblico accademico.

La tua recensione deve riguardare un articolo che riporta una ricerca strutturata, cioè con variabili, analisi statistiche, relazioni tra variabili, ecc. L’articolo può riguardare qualsiasi argomento di scienze sociali a tua scelta. Controlla con me se hai dei dubbi sul tuo argomento. Ricerche in sociologia, scienze politiche, psicologia, educazione o lavoro sociale vanno bene. (Ma ricorda che hai bisogno di articoli di ricerca; non tutti gli articoli in qualsiasi campo sono articoli di ricerca.)

I seguenti tipi di articoli NON possono essere usati:

• Articoli puramente teorici che discutono concetti e proposizioni, ma non riportano alcuna ricerca empirica;
• Articoli statistici o metodologici dove i dati possono essere analizzati ma il grosso del lavoro è sul perfezionamento di qualche nuova misurazione, statistica o tecnica di modellazione;
• Articoli di revisione, che riassumono la ricerca di molti diversi ricercatori del passato, ma non riportano alcuna ricerca originale dell’autore;
• Popolarizzazioni o rapporti abbreviati, che si trovano comunemente in riviste popolari da edicola come Psychology Today o libri di letture progettati per l’uso da parte di studenti universitari;
• Rapporti estremamente brevi con meno di quattro pagine dedicate a metodi e risultati.

La maggior parte dei rapporti di ricerca inizia con sezioni sulla teoria e recensioni di ricerche altrui, quindi scremate l’intero articolo o leggete l’abstract, se ce n’è uno, per determinare se l’autore riporta la ricerca effettiva che lui o lei ha fatto. La sociologia, come tutti i campi scientifici, sta diventando sempre più complessa nelle sue analisi statistiche. Suggerisco quindi vivamente di utilizzare articoli non più recenti degli anni ’70. Una regola di lavoro è: se non riesci a capire le analisi statistiche presentate nella sezione dei risultati, non scegliere l’articolo.

Tutti gli articoli devono ricevere la mia approvazione. Due studenti non possono recensire lo stesso articolo. Va bene usare articoli che devi leggere per un’altra classe, se soddisfano tutti i criteri di cui sopra, ma non puoi usare gli articoli di Golden.

Dove e come trovare un articolo

Devi usare articoli accademici per questo compito; questi si trovano in riviste professionali, non in riviste a diffusione generale. L’Università del Wisconsin è abbonata ad un gran numero di tali riviste, sia in forma fisica che elettronica. I numeri recenti della maggior parte delle riviste fisiche sono conservati nella stanza dei periodici della Memorial Library. I numeri passati sono rilegati in copertina rigida per volume e conservati al primo e secondo piano delle pile sud della Memorial Library. I volumi rilegati di alcune riviste sono nella sala delle riserve della Helen C. White Library e nella Social Science Library. Per trovare il numero di chiamata di una specifica rivista, cerca il titolo della rivista in MADCAT, o nella lista delle riviste nella stanza dei periodici.

Se vuoi trovare articoli su un particolare argomento, usa le banche dati disponibili attraverso la home page della Biblioteca. Un altro posto per ottenere citazioni di articoli in un’area tematica è nelle bibliografie di altri libri o articoli nell’area tematica. Se hai problemi a trovare un articolo, vai al secondo piano della Memorial Library e chiedi aiuto ad un bibliotecario o vieni a trovarmi.

Sospetto che la maggior parte di voi andrà prima ai database full text. Se ottenete un articolo da uno di questi, scegliete il formato PDF se è disponibile. Se non lo è, assicuratevi di stampare tutte le tabelle e le figure. A volte devi farlo separatamente nei file non-PDF.

Se i vostri interessi sono ampi, generali, eclettici o incerti, potreste preferire individuare una scorta di riviste negli scaffali o nella sala delle riserve e sfogliarle finché non trovate un articolo che vi sembra interessante. Le principali riviste di sociologia generale sono American Journal of Sociology, American Sociological Review e Social Forces. Alcune altre riviste di sociologia sono: Journal of Marriage and the Family, Criminology, Crime and Delinquency, Social Psychology Quarterly, Sociology and Social Research, Social Problems, Journal of Political and Military Sociology, Journal of Sport and Social Issues, Sociology of Sport Journal. Ci sono decine di altre riviste specializzate.

L’approvazione finale sarà data solo sulla base della fotocopia o stampa dell’intero articolo; scriverò l’approvazione sulla copia stessa. Quando avete trovato l’articolo o gli articoli che volete, fotocopiatelo e scrivete sulla fotocopia il nome della rivista, il numero del volume, il numero del numero, il mese, l’anno di pubblicazione e le pagine. Il nome dell’autore e il titolo dell’articolo dovrebbero essere sulla prima pagina; se non lo sono, copiate anche questi. (Dovresti prendere l’abitudine di scrivere la citazione completa su tutto ciò che fotocopi. Questo evita di dover tornare in biblioteca per le informazioni quando più tardi decidi di usare il materiale in una tesina o, peggio, di non riuscire a trovarlo). Non risparmiare dieci o dodici centesimi omettendo l’ultima pagina dei riferimenti. Scrivi il tuo nome sulle copie che mi consegni. Se vuoi risparmiare, controlla le riviste stesse e portamele.

Esempio di analisi di un articolo di uno studente, con l’articolo

Outline for Your Article Review

Per favore, numera le sezioni della tua recensione in modo che corrispondano al numero delle mie domande. Non è nel tuo interesse che io debba indovinare di cosa stai scrivendo. Rispondi alle domande il più brevemente possibile. Questo non è un saggio letterario. Uno stile “outline”, tabelle e altri accorgimenti per mantenere le tue risposte brevi ma complete sono tutti accettabili.

1. Introduzione

NOTA: Assicurati che la citazione completa sia stampata o scritta sulla tua fotocopia o non avrai credito per la recensione. Allega la fotocopia alla tua recensione. Non posso semplicemente valutare la tua recensione senza la fotocopia.

1. Qual è il problema o la domanda (o le domande) di questa ricerca? Dovresti essere in grado di identificare il punto centrale. Se ci sono ulteriori problemi secondari, identifica anche questi. (1-4 frasi)
2. Qual è la fonte dei dati? (Cioè, questionario, intervista intensiva, documenti, informazioni statistiche esistenti, osservazioni, manipolazioni di laboratorio, manipolazioni sul campo, etc.) In alcuni studi ci sono due o più fonti di dati. Dare una breve panoramica di come i dati sono stati acquisiti. (2-5 frasi)
3. Brevemente, quali sono i risultati principali? (1-5 frasi)
2. Validità esterna
1. Date le seguenti informazioni sulle procedure di campionamento in forma schematica, dicendo “non date”, se non lo sono:
   1. Definizione della popolazione di interesse teorico o sostanziale; a) Qual è la popolazione di interesse teorico o sostanziale; cioè, a chi l’autore sembra voler essere in grado di generalizzare? La vostra risposta a questo dovrebbe essere basata su ciò che l’autore dice nell’introduzione dell’articolo, non nella sezione dei metodi.
   2. Aree geografiche, unità organizzative (ad esempio, quale stato, università, contea), o altre unità di campionamento primario e come sono state scelte. Il campionamento di queste unità è stato probabilistico o non probabilistico?;
   3. Le unità di campionamento (es. persone, organizzazioni, frasi). Queste possono essere o non essere le stesse unità di analisi;
   4. Struttura di campionamento, o operazionalizzazione della popolazione reale studiata; secondo quale regola o lista sono state localizzate le unità di analisi?
   5. Metodo di selezione delle unità di analisi dal quadro di campionamento. Il campionamento di queste unità è stato probabilistico o non probabilistico?;
   6. Che tipo di campione (per esempio, di convenienza, casuale stratificato, ecc.) sembra essere?
   7. Tasso di risposta (per esempio, a un sondaggio inviato per posta) e dimensione del campione; se la dimensione del campione analizzato è diversa da quella iniziale (per esempio, i casi sono stati eliminati per dati mancanti) spiegare perché.
   8. L’autore discute qualche difetto nel campione o nelle procedure di campionamento? Se sì, cosa dice?

   Se pensate che questo schema non dimostri adeguatamente la vostra comprensione del campionamento, o che ci sia qualcosa di importante sul campionamento che non rientra in questo schema, scrivete un paragrafo aggiuntivo che fornisca le estensioni o i chiarimenti necessari. (Non omettete, comunque, lo schema.)

   Spesso gli articoli che usano uno dei ben noti grandi campioni probabilistici nazionali non danno molte informazioni sul campione perché presumono che i professionisti riconoscano il titolo del campione e conoscano già le informazioni di base. Controllate con me se sospettate che questa sia la situazione del vostro articolo. Potrebbe essere necessario rintracciare un articolo precedente per ottenere i dettagli.

2. Valuta le procedure di campionamento.
1. Le restrizioni geografiche o di altro tipo imposte alla popolazione reale (b, d sopra) sembrano giustificate alla luce degli scopi della ricerca e dei vincoli pratici?
2. Le unità di analisi sono state selezionate in modo da permettere la generalizzazione alla popolazione desiderata? Perché o perché no?
3. Siete a conoscenza di qualcosa nelle procedure di ricerca che ha aggiunto restrizioni implicite al campione (per esempio, intervistare solo durante il giorno)?
4. Le informazioni disponibili nell’articolo (per esempio le distribuzioni di frequenza) suggeriscono che il campione è ragionevolmente rappresentativo, o indicano problemi o distorsioni? e) Nel complesso, quanto pensa che il campionamento sia stato buono?
3. Generalizzazione
1. In senso stretto, a quale popolazione possono essere generalizzati i risultati di questa ricerca?
2. A quale popolazione ti sentiresti ragionevolmente sicuro che i risultati possano essere applicati? Perché?
3. A quale punto saresti molto titubante nell’applicare questi risultati?
3. Validità di costruzione delle misure delle variabili
1. Preferibilmente usando un grafico, elenca TUTTE le variabili operazionalizzate in questa ricerca e i concetti o le variabili di interesse teorico o sostanziale che intendono rappresentare. Dovreste discutere tutte le variabili operazionalizzate, ma spesso sarà più facile scrivere la vostra risposta iniziando con i concetti e spiegando come ciascuno di essi viene misurato. A volte ci sono diverse misure per un concetto o una variabile. NON “scaricare” qui tutti i dettagli della misurazione. Questo è solo un riassunto che elenca tutte le variabili misurate e qual è la loro relazione logica con gli scopi della ricerca. NON parlate qui di come una variabile è collegata ad altre variabili.
   È difficile spiegare chiaramente questa domanda, perché il modo di farlo dipende molto da come è fatto il tuo articolo. Probabilmente la migliore spiegazione è un esempio. Per l’articolo sul clacson, la risposta sarebbe: La variabile indipendente è lo status di frustratore. Questo è operazionalizzato come il tipo di auto e i vestiti del conducente. La variabile dipendente è l’aggressività, che è operazionalizzata come la latenza del clacson e il numero di clacson. La situazione frustrante è operazionalizzata con un’auto bloccata al semaforo verde. Il sesso del soggetto era una variabile di controllo.
   Diversi articoli hanno diverse strutture logiche, e il modo migliore per fare il vostro articolo è quello di descrivere ciò che sta succedendo in esso. Alcuni non hanno distinzione tra i concetti e le operazionalizzazioni; tutto è solo operazionalizzazione. Altri hanno passaggi complicati e contorti che vanno dai concetti originali alle variabili misurate.
   Ecco dove dovreste dirmi se le unità di analisi sono diverse dalle unità di campionamento. A volte ci sono diverse unità di analisi in un articolo. La misurazione dipende da queste unità.
2. Scegli la variabile più complicata o difficile nell’articolo. Cioè, scegliete la variabile che deve essere stata più difficile per gli autori capire come misurare, o come fare il collegamento concettuale-operativo. Chiamate questa variabile “a” nel vostro schema. Poi fai la seguente analisi dettagliata.
   a) Dai il nome della variabile
   1) Dichiara il concetto e fai un breve riassunto di quello che (se c’è) dicono gli autori riguardo alle questioni o ai problemi nel misurarlo, come altri lo hanno misurato, perché lo misurano in questo modo, ecc. (NON i dettagli della misurazione stessa.)
   2)Qual è la misura di questo concetto che viene usata nell’analisi dei dati? (Ad esempio, in Ransford c’è una scala per l’insoddisfazione razziale, dicotomizzata “concettualmente”). Se ce ne sono diverse, indicarle tutte. Poi spiegare quanto segue:
   1. Come sono state misurate originariamente le variabili rilevanti sulle unità di analisi. Cioè, quali erano le informazioni iniziali ottenute e quali erano i loro attributi? (Nell’articolo di Ransford, queste sarebbero le domande e i formati di risposta che compongono la scala.)
   2. Spiegare come le variabili misurate originariamente sono state combinate o modificate per creare la specifica variabile operativa che è stata usata nell’analisi statistica. (Nell’articolo di Ransford, questo sarebbe che le domande originali sono state sommate e poi dicotomizzate, usando una divisione concettuale). Qui è dove si descrive la costruzione dell’indice o della scala. (Spesso la variabile originale misurata non è stata modificata; se questo è vero, basta dire “non si applica”). Anche le discussioni su come i casi sono stati raggruppati o riaggregati appartengono a questo punto.

   3) Riassumete qualsiasi discussione dell’autore (o degli autori) sul perché questa è una buona misura o su quali sono i suoi problemi, includendo statistiche come analisi dei fattori o coefficienti di affidabilità, ma NON materiale sulle relazioni bivariate con altre variabili.
   4) Date la vostra valutazione di quanto pensate sia buona questa misura, spiegando le vostre ragioni.
   Ora selezionate la seconda variabile più difficile da misurare. Chiamatela “b”. Poi fate di nuovo tutti i passi precedenti per quella variabile.

NOTA: Il formato delle domande di cui sopra funziona meglio quando la variabile che entra nelle statistiche è un composto di diverse variabili originali misurate. In alcuni articoli, ciò che è più interessante è iniziare con un concetto che ha diverse misure correlate (ognuna delle quali potrebbe essere abbastanza semplice) che vengono poi analizzate per vedere qual è la “migliore”, nel qual caso si potrebbe voler discutere come un gruppo e trattare la questione della scelta tra loro in d). Vi suggerisco di chiedere a me se avete qualche dubbio su quali due variabili sarebbero buone scelte. Dovrei notare che in alcuni articoli, tutte le variabili sono abbastanza semplici. In questo caso, basta sceglierne due qualsiasi. Non sarete valutati negativamente perché il vostro articolo è meno complicato. Tuttavia, mi aspetto che le persone con variabili molto semplici le analizzino perfettamente, mentre io potrei decidere che un errore nell’analisi di qualche variabile complicata non è così grave (se ci sono sia variabili semplici che complicate nel tuo articolo e scegli di parlare di quelle semplici, assumerò che tu non capisca l’operazionalizzazione, il che non è nel tuo interesse).

Validità interna

1. Identifica due delle più importanti ipotesi bivariate (esplicite o implicite) o domande della ricerca. Per ogni ipotesi o domanda, elencare i risultati che sono più rilevanti per essa. Se ci sono solo pochi risultati rilevanti, elencali tutti, ma se ce ne sono molti, elenca solo i pochi che ritieni più importanti.

NOTA: Una scoperta è il numero o i numeri effettivi delle statistiche, non solo il riassunto a parole dell’autore. Spesso un’ipotesi particolare è supportata da diversi risultati che mostrano che la relazione bivariata rimane vera dopo che altre variabili sono state controllate statisticamente, o quando il progetto di ricerca viene modificato, o quando le variabili vengono misurate in modi diversi. In tal caso, elenchereste diversi risultati come relativi alla stessa ipotesi o domanda, ma se ci sono molti numeri diversi rilevanti per la stessa ipotesi, scegliereste solo i pochi più importanti.

Quando gli articoli elencano più di due ipotesi o obiettivi, può essere difficile decidere quale sia il più importante. Pensate allo scopo centrale o all’argomento dell’articolo (di solito si trova nell’introduzione). Quattro approcci comuni portano a lunghe liste di ipotesi o domande implicite o esplicite.

1. Sono tutte variazioni sulla stessa idea generale. In questo caso, scegliete le due varianti che sembrano più centrali nella discussione.
2. L’autore crede effettivamente solo in una o due delle ipotesi, e le altre sono impostate come alternative da dimostrare errate. In questo caso, scegliete quelle in cui l’autore sembra credere.
3. L’argomento ha una serie di passi logici e ci sono ipotesi su ogni passo. In questo caso, tutti i passi sono importanti, ma scegliete quelli che a voi o all’autore sembrano essere più centrali in questo articolo.
4. l’articolo non ha veramente un punto centrale e c’è solo una lista di ipotesi, domande o argomenti. In questo caso, scegliete quelli che voi o l’autore ritenete più interessanti.
2. Se ci sono ulteriori risultati che voi o l’autore avete trovato interessanti o sorprendenti, elencateli qui. (Di nuovo, una scoperta non è solo il riassunto verbale, ma il numero che la sostiene). Se hai già scritto molto per (1), puoi semplicemente dire “nessun risultato aggiuntivo” qui.

NOTA: Se il tuo articolo ha solo poche statistiche, puoi finire per scrivere su tutte, ma se il tuo articolo ha molte statistiche, NON scrivere su tutto. Invece, cercate di capire cosa è veramente importante. Voglio che tu impari a leggere i numeri, e puoi chiedermi aiuto per tradurli.

3. In questa sezione, valuterai la validità interna dei dati. Va bene fare affermazioni riassuntive che sono vere per tutti i risultati, dove appropriato, ma siate molto sicuri di discutere i risultati separatamente dove necessario.
1. La conclusione è supportata da un appropriato risultato statistico bivariato? Cioè, guardate la statistica copiata sopra per essere sicuri che sia effettivamente rilevante per l’ipotesi a cui dovrebbe essere correlata. A volte, in un cattivo articolo, il risultato rilevante in realtà non è riportato! (Ricordate che un’associazione bivariata di zero supporta un’ipotesi di nessun effetto.)
2. C’è un’adeguata giustificazione data o implicita per la presunta direzione della causalità, cioè per il perché A causa B invece di B causa A? Se sì, dire perché in una frase. Se no, dite in una frase qual è il problema.
3. Elencare le potenziali variabili estranee che sono state controllate in qualsiasi test statistico multivariato. (Questo è semplicemente una questione di essere in grado di leggere le vostre tabelle.) Se non sono stati fatti test statistici multivariati (ad esempio la regressione), basta dirlo. ) Chiedete se avete una domanda.
4. Quali tipi di variabili estranee sono semplicemente irrilevanti per questo risultato e non potrebbero essere un problema? (Esempi: effetti sul palco per ricerche su documenti storici, maturazione o altre variabili legate al tempo per ricerche condotte in un breve periodo). Basta elencare le classi generali di variabili.
5. Quali variabili estranee potenzialmente significative sono state controllate nel disegno della ricerca, mantenendole costanti, randomizzandole o con qualche altro metodo? Elencare solo le classi generali di variabili, menzionando specificamente solo quelle che altrimenti costituirebbero un problema speciale (per esempio le variabili organismiche in un esperimento within-subjects).
6. Ci sono altri possibili problemi o variabili estranee che l’autore discute, dando ragioni per cui non dovrebbero essere problemi? Riassumere la discussione.
7. Ci sono altri possibili problemi o variabili estranee che l’autore pensa non siano state adeguatamente eliminate? Riassumi la discussione.
8. Ci sono altri possibili problemi o variabili estranee che puoi vedere che non sono già stati discussi sopra? Ci sono variabili che dovrebbero essere controllate e non lo sono state? Un design diverso avrebbe potuto eliminare i problemi? Ci sono cose che puoi vedere come problemi che non sapresti come risolvere? Se sì a qualcuna di queste, discutete le vostre preoccupazioni. Mi riferisco al semplice errore casuale qui; dovete identificare le variabili che sono potenziali minacce alla validità interna.
9. Nel complesso, quanta validità interna attribuite ai risultati? Perché? (Assicurati di dire se la tua risposta varia da risultato a risultato.)

Valutazione complessiva

1. Dai la tua valutazione complessiva dei metodi usati in questo articolo: quali cose sono state fatte bene? quali sono state fatte male? Quanta fiducia riponi nei risultati?
2. Guarda la “confezione” di questo articolo, cioè l’introduzione teorica e la discussione o interpretazione alla fine. Ti sembra che i metodi e i risultati effettivi supportino le affermazioni teoriche e interpretative dell’autore? Perché?
3. Quali possibili problemi etici potrebbero essere sorti nel processo di questa ricerca? Pensi che le decisioni etiche del ricercatore fossero tutte giustificate o alcune sono discutibili? Perché?
4. Per riassumere, cosa senti di aver imparato di utile da questo articolo? (Se la tua risposta è “niente”, spiega perché.) (Nota bene: questa domanda riguarda l’articolo e si riferisce alla qualità delle informazioni che contiene.)
5. Dimmi tutto quello che vorresti che io sapessi sulle tue esperienze facendo questa analisi, o qualsiasi suggerimento tu abbia per le future revisioni di questo compito.

*** FINE DELLA REVISIONE ***

Alcune osservazioni sugli standard di valutazione

1. La chiave di questo compito è applicare i concetti metodologici che hai imparato in questo corso alla valutazione di un articolo di ricerca. Dimostra la tua abilità collegando specificamente le procedure discusse nell’articolo ai concetti. Pensalo come un finale da portare a casa, non come un saggio di opinione. Hai l’onere della prova per dimostrare che sai cosa stai facendo. In particolare:
1. Non rispondete mai solo “sì” o “no”; spiegate sempre la vostra risposta.
2. Non dichiarate mai qualche termine o principio metodologico generale senza collegarlo specificamente a qualcosa nell’articolo (o a qualcosa che manca nell’articolo).
3. Non date mai una risposta vaga o evasiva in cui evitate di mettervi in mostra (sperando di non essere segnati come “sbagliati”); se non vi impegnate in una risposta specifica, assumerò che non sapete di cosa si tratta. Ma cercate di dire ciò che serve nel modo più breve possibile. Risposte prolisse e sconclusionate sono la prova che non sai esattamente cosa è importante.
2. Le domande di “fatto” saranno valutate confrontando ciò che l’articolo dice con ciò che hai detto che ha detto, insieme alla tua capacità di usare correttamente i termini metodologici pertinenti. Le domande che richiedono una valutazione saranno valutate secondo questi criteri:
1. prendi una posizione
2. difendi la tua posizione parlando del tuo articolo in modi che sollevano questioni che abbiamo discusso in classe.
3. Se l’articolo non riesce a dare alcune informazioni che la recensione chiede, si ottiene credito dicendo che l’articolo non riesce a dare le informazioni. Notate che questo fallimento dovrebbe poi diventare parte della vostra valutazione della sezione pertinente. (Cercherò di evitare di approvare articoli che mancano di troppe informazioni rilevanti.)
4. Se l’articolo è poco chiaro o ambiguo, o se siete ambivalenti nella vostra valutazione di qualcosa, va bene dare una risposta che esprima questi problemi.
5. Non assumete ciecamente che l’autore stia usando i termini metodologici corretti per quello che ha fatto.Per esempio, Ransford descrive il suo campione come “sproporzionato stratificato” (p. 298 di Golden reader). Ma se leggete attentamente il paragrafo a p. 298 e la descrizione estesa del campione alle pp. 309-310, scoprirete che il campione non era affatto stratificato: tre cluster (Watts, South Central, Crenshaw) sono stati scelti appositamente; i blocchi sono stati scelti casualmente all’interno dei cluster; e le famiglie sono state scelte appositamente all’interno dei blocchi, dopo un inizio casuale all’angolo del blocco e una quota complessiva di 8 famiglie per blocco. L’uso del termine “metodi casuali”, piuttosto che “campione casuale”, è il genere di cose che si vedono quando le procedure sono meno che ideali.

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