Metodi scientifici di base - Historique des versions

Arthur le 14 février 2019 à 22:59

2019-02-14T22:59:48Z

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	\| cours = [[~~Introduction aux méthodes de la science-politique~~]]		\| cours = [[Introduzione ai metodi della scienza politica]]
	\| lectures =		\| lectures =
	* [[~~Cours introductif aux méthodes de la science~~-~~politique~~]]		* [[Corso introduttivo ai metodi della scienza-politica]]
	* [[~~Le paradigme positiviste et le paradigme interprétatif~~]]		* [[Il paradigma positivista e il paradigma interpretativo]]
	* [[~~Les méthodes scientifiques fondamentales~~]]		* [[Metodi scientifici di base]]
	* [[~~De la théorie aux données~~]]		* [[Dalla teoria ai dati]]
	* [[~~Le recueil des données~~]]		* [[La raccolta dei dati]]
	* [[~~Le traitement des données~~]]		* [[Trattamento dei dati]]
	}}		}}

Arthur : /* Annexes */

2019-02-14T22:59:20Z

Annexes

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	*'''caso deviante''': perché un caso si discosta dalla generalizzazione, questo caso è molto utile quando si vuole confutare una teoria. Stiamo cercando una situazione che si discosta da una situazione esistente, il caso studio cerca di mostrare perché questo caso si discosta dalla generalizzazione.		*'''caso deviante''': perché un caso si discosta dalla generalizzazione, questo caso è molto utile quando si vuole confutare una teoria. Stiamo cercando una situazione che si discosta da una situazione esistente, il caso studio cerca di mostrare perché questo caso si discosta dalla generalizzazione.

	= ~~Annexes~~ =		= Allegati =
	*[http://www.nyu.edu/gsas/dept/politics/faculty/wood/wood_home.html Elisabeth Wood] - An Insurgent Path to Democracy: Popular Mobilization, Economic Interests and Regime Transition in South Africa and El Salvador," Comparative Political Studies, October 2001. Translation published in Estudios Centroamericános, No. 641-2, 2002. url: http://cps.sagepub.com/content/34/8/862.short		*[http://www.nyu.edu/gsas/dept/politics/faculty/wood/wood_home.html Elisabeth Wood] - An Insurgent Path to Democracy: Popular Mobilization, Economic Interests and Regime Transition in South Africa and El Salvador," Comparative Political Studies, October 2001. Translation published in Estudios Centroamericános, No. 641-2, 2002. url: http://cps.sagepub.com/content/34/8/862.short

	= ~~Références~~ =		= Riferimenti =
	<references />		<references />

Arthur : /* Caso di studio */

2019-02-14T22:58:56Z

Caso di studio

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 == Caso di studio  ==
-C’est une méthode plus qualitative, elle diffère des trois autres méthodes, car elles s‘orientent plus vers la recherche quantitative-positiviste. Il y a quelques distinctions faites par Arend Lipihart, il y a une sorte de clivage, une distinction entre les données expérimentales et d’autre part les données d’observations.
+È un metodo più qualitativo, si differenzia dagli altri tre metodi in quanto sono più orientati alla ricerca quantitativa-positivista. Ci sono alcune distinzioni fatte da Arend Lipihart, c'è una sorta di scissione, una distinzione tra dati sperimentali e d'altra parte i dati di osservazione.
-Alors que la méthode expérimentale s’appuie sur l’idée de grand nombre, la méthode comparative un certain nombre de cas qui peuvent varier, l’étude de cas ne s’appuie que sur un seul cas. Toutefois on peut envisager une étude de cas qui peut s’étendre sur plus d’un cas, car la frontière est parfois souple.
+I prossimi quattro vogliono creare una teoria o trarre qualcosa dai casi. Il loro obiettivo è quello di creare o generare teorie o ipotesi:
+*'''generare ipotesi''': vogliamo creare ipotesi dove non ce ne sono. Studio un caso non solo perché mi interessa, ma perché voglio formulare ipotesi che proverò altrove. Ad esempio: un'organizzazione che si occupa di politica. Studiamo una data situazione perché vogliamo ipotesi che non possiamo trovare altrove. Si esplora un caso per formulare ipotesi. Le ipotesi hanno essenzialmente tre fonti: letteratura esistente, immaginazione sociologica, studi esplorativi.
-L'étude de cas n'est que l'étude d'un seul cas, il n'a pas de la comparaison. Un cas peut être beaucoup des choses comme un parti, une personne ou encore un pays. On essaie d'étudier en profondeur un cas particulier, mais pas de façon extensive comme les trois autres méthodes qui n’étudient pas les cas autant en profondeur.
+*'''confermando una teoria''': testando una teoria su un caso particolare per confermare questa teoria, questo tipo di studio di caso non è molto utile, perché non è il fatto che c'è un caso che riflette una teoria esistente che rafforzerà la teoria che rende questo sistema poco utile.
+*'''invalidare una teoria''': questo è molto più prezioso, c'è una teoria che viene applicata in un caso specifico, non cerchiamo di confermare la teoria, ma per dimostrare che non funziona, cerchiamo di invalidare una teoria. Questo ci porta a pensare alla teoria, è qualcosa di importante per sviluppare una teoria.
-En d’autres termes, le grand avantage de l’étude de cas est qu’on peut aller beaucoup plus en profondeur dans la connaissance du cas. Une étude de cas est par définition intensive alors que l’étude quantitative est extensive. Une méthode est basée sur la standardisions avec l’idée de généraliser tandis que l’autre s’appuie sur l’interprétation en profondeur d’un cas spécifique.
+*'''caso deviante''': perché un caso si discosta dalla generalizzazione, questo caso è molto utile quando si vuole confutare una teoria. Stiamo cercando una situazione che si discosta da una situazione esistente, il caso studio cerca di mostrare perché questo caso si discosta dalla generalizzazione.
 = Annexes =

Arthur : /* Étude de cas */

2019-02-14T22:56:19Z

Étude de cas

← Version précédente		Version du 15 février 2019 à 00:56
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	*'''Confronto tra casi analoghi (progettazione di sistemi più simili)''': ha lo scopo di controllare tutte le variabili tranne quella che si vuole analizzare (esempio Francia - Svizzera).		*'''Confronto tra casi analoghi (progettazione di sistemi più simili)''': ha lo scopo di controllare tutte le variabili tranne quella che si vuole analizzare (esempio Francia - Svizzera).

	[[Fichier:Two designs for macro-analytic comparative history (from Stuart Mill).png\|700px\|vignette\|centré\|Skocpol, T. et M. Somers (1994). “The Uses of Comparative History in Macrosocial Inquiry”. In Theda Skocpol (éd.), Social Revolutions in the Modern World. Cambridge: Cambridge University Press. ]]		[[Fichier:Two designs for macro-analytic comparative history (from Stuart Mill).png\|700px\|vignette\|centré\|Skocpol, T. et M. Somers (1994). “The Uses of Comparative History in Macrosocial Inquiry”. In Theda Skocpol (éd.), Social Revolutions in the Modern World. Cambridge: Cambridge University Press. ]]Stuart Mill ha riflettuto su come analizzare questo nesso causale. Selezionando diversi casi per raggiungere questo ideale, puntiamo al rapporto di causa-effetto. Ma non siamo nel contesto del controllo statistico. Nel nostro caso, attraverso la selezione dei casi, cerchiamo di avvicinarci a questo ideale.

	Stuart Mill ~~a réfléchi sur la manière d’analyser ce lien causal~~. ~~En sélectionnant des cas différents pour arriver à cet idéal~~, ~~on vise à la relation cause à effet~~. ~~Mais nous ne sommes pas dans le contexte de contrôle statistique~~. ~~Dans notre cas~~, ~~à travers~~ la ~~sélection de cas~~, ~~on essaie de se rapprocher de cet idéal~~.		Stuart Mill distingue tra due casi:
			*'''The method of agreement''' (the most different system design): la logica è quella di scegliere paesi molto diversi, ma che sono simili su un fattore chiave. C'è una X ovunque. Poi osserviamo Y, poi c'è una somiglianza nella variabile Y che vogliamo spiegare. La logica è quella di dire che stiamo cercando paesi dove troviamo lo stesso fenomeno, che è quello di cui vogliamo dimostrare l'effetto. Osserviamo quello che succede è che ogni volta che c'è la X troviamo la Y. In quel momento, è prodotto da X perché non può essere prodotto da nient'altro, perché gli altri fattori dei paesi sono diversi, non si trova da nessun'altra parte. La logica è quella di scegliere casi molto diversi sulla maggior parte dei fattori a cui si può pensare e poi si vedrà se c'è una compresenza della variabile che si vuole spiegare e di quella che spiega.
	Stuart Mill distingue ~~deux cas~~ :
	*'''The method of agreement''' (the most different system design): la ~~logique est de choisir des pays très différents~~, ~~mais qui se ressemblent sur~~ un ~~facteur clef~~. ~~Il y a~~ X ~~qui est présent partout~~. ~~Ensuite on observe~~ Y, ~~puis il y a une similarité au niveau de la variable~~ Y ~~que l’on veut expliquer~~. La ~~logique est de~~ dire ~~qu’on cherche des pays ou on retrouve le même phénomène qui est celui dont on veut prouver l’effet~~. ~~On observe ce qui se passe est qu’à chaque fois qu’il y a~~ X ~~on retrouve~~ Y. ~~Y a ce moment-là est produit par~~ X ~~parce qu’il ne peut pas être produit par autre chose~~, ~~car les autres facteurs des pays sont différents~~, ~~on le retrouve nul part ailleurs~~. La ~~logique est de choisir des cas très différents sur la plupart des facteurs auxquels on peut penser et ensuite on va voir s’il y~~ a ~~coprésence de la variable que l’on veut expliquer et celle qui explique~~.

	*'''The method of difference''' (the most similar system design): ~~on cherche des pays qui se ressemble le plus possible~~. ~~On peut distinguer entre les cas positifs et négatifs~~. ~~On va chercher des cas qui on le facteur~~ A, B et C ~~et des cas négatifs qui ont aussi~~ A, B et C. ~~Dans les cas positifs il y a~~ un ~~facteur présent qui n’est pas présent dans le cas négatif~~. ~~Ainsi le vote est présent lorsque~~ X ~~est présent et absent lorsque~~ X ~~est absent~~. La ~~conclusion est que~~ X ~~est~~ la ~~cause de l’effet~~ Y, ~~parce que~~ la ~~présence au moins de~~ Y ~~ne peut pas avoir été produite par~~ A, B et C. ~~On a rendu~~ A, B et C ~~en constante~~.		*'''The method of difference''' (the most similar system design): stiamo cercando paesi che sono il piu' simili possibile. Si può operare una distinzione tra casi positivi e negativi. Cercheremo i casi che hanno il fattore A, B e C e i casi negativi che hanno anche A, B e C. Nei casi positivi è presente un fattore che non è presente nei casi negativi. Quindi la votazione è presente quando X è presente e assente quando X è assente. La conclusione è che X è la causa dell'effetto Y, perché la presenza di almeno Y non può essere stata prodotta da A, B e C. Abbiamo reso costanti A, B e C.
			Esempio - la maggior parte della progettazione del sistema: ci sono tre casi (1, 2, n); un caso può essere individuale, nazionale, ecc. Abbiamo una serie di qualità per questi casi. Queste sono caratteristiche dei diversi paesi (disoccupazione, sviluppo), X è la variabile indipendente e vogliamo spiegare Y. In questa logica di confronto, i casi sono molto diversi, ma sono simili in una sola proprietà. Quindi questa variabile spiega il fattore, perché è l'unico fattore comune. Nella Tabella 2 abbiamo casi positivi e negativi; questi casi sono perfettamente simili su quanti più attributi, proprietà e variabili possibili, ma c'è una differenza cruciale in ciò che si suppone di spiegare ciò che vogliamo spiegare. C'è un fattore che non è presente. In un caso c'è Y nell'altro passaggio; la differenza è attribuita alla variabile che non lo è in entrambi i casi. Questo metodo cerca di approssimare l'approccio sperimentale, perché è fatto in modo che i due gruppi siano il più possibile vicini (simili ad a, b, c), ma differiscono dalla variabile indipendente, più simile al disegno del sistema. Il professor Giugni preferisce questo modo, perché si avvicina all'ideale di sperimentazione. Un esempio è quello di studiare gli studenti che frequentano il corso nell'arco di due anni e cambiano le diapositive che vengono fornite. Poi, confrontiamo il risultato finale (il punteggio medio) in entrambi i casi.

	~~Exemple~~ - ~~most different system design~~ : ~~on a trois cas~~ (~~1, 2, n~~) ~~; un cas peut être des individus, pays~~, ~~etc. On a un nombre de qualités pour ces cas. Ceci sont des caractéristiques de différents pays (chômage, développement), X est~~ la variable indépendante et on veut expliquer Y. Dans cette logique de comparaison, les cas sont très différents, mais ne sont similaires que dans une propriété. Donc cette variable explique le facteur, ~~car il est~~ l'unique facteur commun. Dans le tableau 2 on a des cas positifs et négatifs ; ces cas sont parfaitement semblables sur un nombre le plus élevé possible d’attributs, propriétés et variables, mais il y a une différence cruciale dans ce qui est censé d'expliquer ce que nous voulons expliquer. Il y a un ~~facteur qui n~~'~~est pas présent~~. ~~Dans un cas il y a Y dans l'autre pas ; on attribue~~ la ~~différence à la variable qui n'est pas dans les deux cas~~. ~~Cette méthode essaie de se rapprocher de~~ la ~~démarche expérimentale~~, ~~car il est fait en sorte que les deux groupes soient le plus proche possibles (ressemblent a~~, b, ~~c), mais ils diffèrent avec la variable indépendante, most similar system design. Le professeur Giugni préfère cette manière~~, ~~car elle se rapproche de~~ l'~~idéal de l'expérimentation. Un exemple est d’étudier sur deux années des étudiants qui assistent au cours et de changer les diapositives qui sont données. Ensuite~~, ~~on compare~~ le ~~résultat final (la note moyenne) dans les deux cas.~~		Esempio - sistema più simile: confronto paesi simili (Francia e Svizzera), e voglio dimostrare che la repressione della polizia francese è più forte, è l'unico fattore che differisce da un paese all'altro. Poi vediamo che la radicalizzazione dei movimenti sociali è più forte in Francia. Il problema è che la "A", cioè i fattori che sono simili tra i due paesi, non sono mai uguali, ma solo simili (questo problema può essere trovato solo con il metodo di progettazione di ricerca più simile, motivo per cui ci sono ricercatori che preferiscono l'altro approccio, in cui è solo necessario trovare le differenze), possiamo solo avvicinarci all'ideale. Inoltre, troviamo il problema dell'endogeneità, cioè sapere quale fattore influenza l'altro.

	~~Exemple - most similar system design : je compare des pays que se ressemblent (la France et la Suisse~~), ~~et je veux démontrer que la répression policière françaises est plus forte, c'est l~~'~~unique facteur diffèrent entre deux pays. Ensuite nous constatons que la radicalisation des mouvements sociaux est plus forte en France~~. ~~Le problème est que les «A» à savoir les facteurs qui se ressemblent entre les deux pays~~, ~~ne sont jamais égaux, mais seulement se ressemblent (ce problème ne se rencontre qu’avec la méthode du most similar research design, c’est pour cela qu’il y a des chercheurs qui préfèrent l~~'~~autre approche~~, dans lequel il ne faut que trouver les différences), on ne peut que se rapprocher à l'idéal. De plus nous retrouvons le problème de l'endogénéité c’est-à-dire de savoir quel facteur influence l'~~autre~~.

	== ~~Étude de cas~~ ==		== Caso di studio ==
	C’est une méthode plus qualitative, elle diffère des trois autres méthodes, car elles s‘orientent plus vers la recherche quantitative-positiviste. Il y a quelques distinctions faites par Arend Lipihart, il y a une sorte de clivage, une distinction entre les données expérimentales et d’autre part les données d’observations.		C’est une méthode plus qualitative, elle diffère des trois autres méthodes, car elles s‘orientent plus vers la recherche quantitative-positiviste. Il y a quelques distinctions faites par Arend Lipihart, il y a une sorte de clivage, une distinction entre les données expérimentales et d’autre part les données d’observations.

Arthur : /* Metodo comparativo */

2019-02-14T22:55:15Z

Metodo comparativo

← Version précédente		Version du 15 février 2019 à 00:55
Ligne 209 :		Ligne 209 :

	Gli obiettivi del confronto secondo Charles Tilly sono:		Gli obiettivi del confronto secondo Charles Tilly sono:
	*'''~~Individualiser~~ (individualizing) ~~– comparaison individualisante~~''' : le ~~but est de souligner et de mettre en lumière les caractéristiques d’une unité d’analyse donnée sur~~ un ~~certain phénomène~~ ;~~l’idée est de trouver des comparaisons~~, ~~pour donner une spécificité à~~ un ~~certain cas donné exemple - dans les études de politique comparative~~, ~~le cas est le pays~~, ~~on compare des pays~~ ; ~~le but est par exemple de montrer certaines caractéristiques du système politique en Suisse par rapport aux autres pays~~. La ~~démocratie directe détermine des valeurs politiques~~ ; ~~on peut comparer~~ la ~~démocratie directe suisse avec des pays qui~~ ne ~~l'ont pas~~. ~~On pourra analyser~~ l'~~impact de cette caractéristique sur les gens~~. ~~Caractériser~~, ~~individualiser~~, ~~rendre plus spécifiques les caractéristiques d'~~un ~~pays par rapport à~~ un ~~autre~~.		*'''Individualizzazione (individualizing)''': l'obiettivo è quello di evidenziare ed evidenziare le caratteristiche di una data unità di analisi su un certo fenomeno; l'idea è quella di trovare confronti, di dare specificità ad un dato caso di esempio; negli studi di politica comparativa, il caso è il paese, i paesi sono confrontati; l'obiettivo è, ad esempio, di mostrare alcune caratteristiche del sistema politico svizzero rispetto ad altri paesi. La democrazia diretta determina i valori politici; la democrazia diretta svizzera può essere confrontata con paesi che non ne dispongono. Possiamo analizzare l'impatto di questa caratteristica sulle persone. Caratterizzare, individualizzare, personalizzare, rendere più specifiche le caratteristiche di un paese rispetto ad un altro.
	*'''~~Généraliser~~''' ~~(generalizing)~~ : ~~on compare~~ non ~~pour individualiser~~, ~~mais pour généraliser~~, ~~on inclut le plus grand nombre de cas~~, ~~établir des propositions empiriques générales~~. ~~Pour certains~~, la ~~généralisation est l’un des deux objectifs principaux de la méthode comparative~~. ~~On étudie des comportements que l’on compare~~, ~~on veut voir~~ si ~~les configurations et les effets que l’on trouve dans~~ un ~~contexte sont retrouvés dans un autre contexte~~.		*'''Generalizzare (generalizing)''' : non confrontiamo per individualizzare, ma per generalizzare, includiamo il maggior numero di casi, stabiliamo proposte empiriche generali. Per alcuni, la generalizzazione è uno dei due obiettivi principali del metodo comparativo. Studiamo i comportamenti che confrontiamo, vogliamo vedere se le configurazioni e gli effetti che troviamo in un contesto si trovano in un altro contesto.
	*'''~~Chercher des variations systématiques'''~~ (variation-finding) : le ~~but est de chercher des variations systématiques et tester une théorie en écartant des théories concurrentes de celle qu'on veut mettre en évidence~~. ~~Selon~~ Tilly c'~~est la meilleure manière de comparer. On essaie de tester une hypothèse~~ causale, ~~ainsi on écarter des hypothèses rivales~~.		*'''Ricerca di variazioni sistematiche (variation finding)''': l'obiettivo è quello di cercare variazioni sistematiche e testare una teoria scartando le teorie concorrenti da quella che si vuole evidenziare. Secondo Tilly, questo è il modo migliore per fare un confronto. Cerchiamo di testare un'ipotesi causale, quindi escludiamo ipotesi rivali.
	*'''~~Globaliser~~''' ~~(encompassing)~~ : ~~le but est de globaliser~~ (~~approche systémique~~) ~~on inclut tous les pays du monde~~, ~~ou toutes les unités de comparaison possible~~. L'~~idée est que~~ si ~~on enlève une de ces unités de comparaison~~, ~~tout le système change~~. ~~Pour le professeur~~ Giugni, ~~ceci n~~'~~est pas une approche comparative, car on ne compare pas~~.		*'''Globalizzazione (encompassing)''': l'obiettivo è quello di globalizzare (approccio sistemico) che comprende tutti i paesi del mondo, o tutte le possibili unità di confronto. L'idea è che se si rimuove una di queste unità di confronto, l'intero sistema cambia. Per il professor Giugni, questo non è un approccio comparativo, perché non c'è confronto.
			Ci sono diversi obiettivi del confronto; agire sulla selezione dei casi è comparare.
	~~Il y a des objectifs différents de la comparaison~~ ; ~~agir sur la sélection des cas c'est comparer~~.
			Strategie di confronto per cercare variazioni sistematiche (Przeworski e Teune) Si può fare una distinzione tra due strategie di confronto, sono logiche e modi di procedere metodologicamente nella scelta dei casi. Questi sono modi per affrontare la questione della causalità quando sono disponibili dati osservazionali. Viene fatta una distinzione tra due progetti di ricerca comparativa, vale a dire il confronto per caso analogico (simile) e per contro caso (diverso). Ciascuna delle opzioni presenta vantaggi e svantaggi.
	~~Stratégies de comparaison pour chercher des variations systématiques~~ (Przeworski et Teune)		*'''Confronto tra casi contrastanti (la maggior parte dei sistemi di progettazione diversi)''': scegliamo casi che sono i più diversi possibili
	~~On peut faire une distinction entre deux stratégies de comparaisons~~, ~~ce sont des logiques et des manières de procéder méthodologiquement dans le choix des cas~~. ~~Ce sont des manières de traiter la question de~~ la ~~causalité lorsqu'on possède des données d'observation~~. ~~On fait une distinction entre deux designs de recherche comparatifs~~, ~~c'est la comparaison par cas analogue~~ (~~similar~~) ~~et par cas contraste~~ (~~different~~). ~~Chacune des possibilités a ses avantages et désavantages~~.		*'''Confronto tra casi analoghi (progettazione di sistemi più simili)''': ha lo scopo di controllare tutte le variabili tranne quella che si vuole analizzare (esempio Francia - Svizzera).

	*'''~~Comparaison entre cas contrastés~~''' ~~(most different systems design)~~ : ~~on choisit des cas qui sont les plus différents possibles~~
	*'''~~Comparaison entre cas analogues~~''' ~~(most similar systems design)~~ : ~~vise à contrôler toutes les variables sauf celle qu'on veut analyser~~ (~~exemple France~~ - ~~Suisse~~).

	[[Fichier:Two designs for macro-analytic comparative history (from Stuart Mill).png\|700px\|vignette\|centré\|Skocpol, T. et M. Somers (1994). “The Uses of Comparative History in Macrosocial Inquiry”. In Theda Skocpol (éd.), Social Revolutions in the Modern World. Cambridge: Cambridge University Press. ]]		[[Fichier:Two designs for macro-analytic comparative history (from Stuart Mill).png\|700px\|vignette\|centré\|Skocpol, T. et M. Somers (1994). “The Uses of Comparative History in Macrosocial Inquiry”. In Theda Skocpol (éd.), Social Revolutions in the Modern World. Cambridge: Cambridge University Press. ]]

Arthur : /* Méthode statistique */

2019-02-14T22:53:09Z

Méthode statistique

← Version précédente		Version du 15 février 2019 à 00:53
Ligne 197 :		Ligne 197 :
	Uno psicosociologo ha voluto testare gli effetti degli obiettivi collettivi sulle relazioni interpersonali. Voleva vedere fino a che punto, quando a un gruppo di persone viene detto che c'è un obiettivo, stereotipi negativi in conflitto scompaiono. È un'esperienza immediata in condizioni naturali. Ha lasciato che i bambini interagissero tra loro, i bambini collaborano tra loro; il ricercatore ha cercato di creare un'identità collettiva e ha diviso il gruppo in due in modo casuale. Li ha fatti giocare a calcio; abbiamo visto emergere rivalità e persino stereotipi negativi nei confronti dell'altra squadra. Poi ha rimesso insieme il gruppo e ha ridefinito un obiettivo comune che richiede cooperazione. In seguito, ha notato che questi conflitti, gli stereotipi negativi e le ostilità si sono trasformati in una vera e propria cooperazione.		Uno psicosociologo ha voluto testare gli effetti degli obiettivi collettivi sulle relazioni interpersonali. Voleva vedere fino a che punto, quando a un gruppo di persone viene detto che c'è un obiettivo, stereotipi negativi in conflitto scompaiono. È un'esperienza immediata in condizioni naturali. Ha lasciato che i bambini interagissero tra loro, i bambini collaborano tra loro; il ricercatore ha cercato di creare un'identità collettiva e ha diviso il gruppo in due in modo casuale. Li ha fatti giocare a calcio; abbiamo visto emergere rivalità e persino stereotipi negativi nei confronti dell'altra squadra. Poi ha rimesso insieme il gruppo e ha ridefinito un obiettivo comune che richiede cooperazione. In seguito, ha notato che questi conflitti, gli stereotipi negativi e le ostilità si sono trasformati in una vera e propria cooperazione.

	== ~~Méthode statistique~~ ==		== Metodo statistico ==
	~~On ne peut pas faire~~ un ~~dessin de recherche qui~~ a priori permette ~~de tester s’il y a des relations de corrélations~~, ~~mais on doit le faire après coup~~.		Non possiamo fare un disegno di ricerca che a priori ci permette di verificare se ci sono relazioni di correlazione, ma dobbiamo farlo dopo il fatto.

	*'''~~manipulation conceptuelle~~ (~~mathématique~~) ~~de données observées empiriquement~~''' : ~~on a des données d'observation ou on essaie de contrôler par contrôle statistique~~, ~~avec les corrélations partielles~~. ~~On fait une distinction entre les données expérimentales et les données d’observation~~.		*'''manipolazione concettuale (matematica) di dati empiricamente osservati''': abbiamo dati osservazionali o cerchiamo di controllare per controllo statistico, con correlazioni parziali. Si distingue tra dati sperimentali e osservazionali.
	*'''~~corrélations partielles~~''' : ~~corrélation entre deux variables une fois qu’on est sorti de l’analyse~~, ~~c’est-à-dire contrôler l’effet d’autres variables qui pourraient influencer ce que l’on veut expliquer~~. ~~En d’autres termes c’est rendre les autres~~ Z ~~comme si elles étaient des constantes suite à~~ un ~~processus de dépuration~~. ~~C’est une logique de contrôle des variables~~ : ~~on contrôle les variables qui pourraient influencer ce qu’on voudrait expliquer~~. ~~Dans l’exemple sur le vote~~, ~~tout ce qui pourrait expliquer le vote devrait être pris en considération surtout~~ si ~~on peut penser que ce facteur externe peut influencer à la fois le vote et~~ la ~~variable indépendante~~ (~~exposition médiatique~~). ~~Ainsi on peut savoir si on~~ se ~~rapproche d’un effet causal~~.		*'''correlazioni parziali''': correlazione tra due variabili una volta lasciata l'analisi, cioè il controllo dell'effetto di altre variabili che potrebbero influenzare ciò che si vuole spiegare. In altre parole, significa fare le altre Z come se fossero costanti a seguito di un processo di depurazione. E' una logica di controllo delle variabili: controlliamo le variabili che possono influenzare ciò che vorremmo spiegare. Nell'esempio sul voto, dovrebbe essere preso in considerazione tutto ciò che potrebbe spiegare il voto, soprattutto se si può presumere che questo fattore esterno possa influenzare sia il voto che la variabile indipendente (esposizione mediatica). In questo modo possiamo sapere se ci stiamo avvicinando a un effetto causale. Tradotto con www.DeepL.com/Translator

	~~Ce qui est important est d’aller au-delà d’une simple analyse bivariée~~ ; ~~il faut aller vers une analyse multivariée ou on introduit dans le modèle explicatif d’autres variables~~.		L'importante è andare oltre la semplice analisi bivariata; è necessario passare ad un'analisi multivariata dove altre variabili sono introdotte nel modello esplicativo.

	== ~~Méthode comparative~~ ==		== Metodo comparativo ==
	~~Toute recherche en science sociale est de par sa nature comparative~~. ~~On compare toujours implicitement ou explicitement quelque chose~~. ~~On peut s'interroger sur les objectifs de la comparaison~~. ~~Nous avons vu que les objectifs de toute méthode scientifique essaient d'établir des propositions empiriques générales en contrôlant toutes les autres variables~~, ~~mais selon certains~~, ~~comme~~ Tilly, il ~~y a quatre objectifs à la comparaison~~, ~~c’est-à-dire que l'onconfronte des unités d’observation~~.		Tutta la ricerca nel campo delle scienze sociali è per sua natura comparativa. Confrontiamo sempre qualcosa in modo implicito o esplicito. Ci si può chiedere quali siano gli obiettivi del confronto. Abbiamo visto che gli obiettivi di qualsiasi metodo scientifico cercano di stabilire proposizioni empiriche generali controllando tutte le altre variabili, ma secondo alcune, come Tilly, ci sono quattro obiettivi per il confronto, cioè il confronto delle unità di osservazione.

	~~Les buts de la comparaison selon~~ Charles Tilly ~~sont~~ :		Gli obiettivi del confronto secondo Charles Tilly sono:
	*'''Individualiser (individualizing) – comparaison individualisante''' : le but est de souligner et de mettre en lumière les caractéristiques d’une unité d’analyse donnée sur un certain phénomène ;l’idée est de trouver des comparaisons, pour donner une spécificité à un certain cas donné exemple - dans les études de politique comparative, le cas est le pays, on compare des pays ; le but est par exemple de montrer certaines caractéristiques du système politique en Suisse par rapport aux autres pays. La démocratie directe détermine des valeurs politiques ; on peut comparer la démocratie directe suisse avec des pays qui ne l'ont pas. On pourra analyser l'impact de cette caractéristique sur les gens. Caractériser, individualiser, rendre plus spécifiques les caractéristiques d'un pays par rapport à un autre.		*'''Individualiser (individualizing) – comparaison individualisante''' : le but est de souligner et de mettre en lumière les caractéristiques d’une unité d’analyse donnée sur un certain phénomène ;l’idée est de trouver des comparaisons, pour donner une spécificité à un certain cas donné exemple - dans les études de politique comparative, le cas est le pays, on compare des pays ; le but est par exemple de montrer certaines caractéristiques du système politique en Suisse par rapport aux autres pays. La démocratie directe détermine des valeurs politiques ; on peut comparer la démocratie directe suisse avec des pays qui ne l'ont pas. On pourra analyser l'impact de cette caractéristique sur les gens. Caractériser, individualiser, rendre plus spécifiques les caractéristiques d'un pays par rapport à un autre.
	*'''Généraliser''' (generalizing) : on compare non pour individualiser, mais pour généraliser, on inclut le plus grand nombre de cas, établir des propositions empiriques générales. Pour certains, la généralisation est l’un des deux objectifs principaux de la méthode comparative. On étudie des comportements que l’on compare, on veut voir si les configurations et les effets que l’on trouve dans un contexte sont retrouvés dans un autre contexte.		*'''Généraliser''' (generalizing) : on compare non pour individualiser, mais pour généraliser, on inclut le plus grand nombre de cas, établir des propositions empiriques générales. Pour certains, la généralisation est l’un des deux objectifs principaux de la méthode comparative. On étudie des comportements que l’on compare, on veut voir si les configurations et les effets que l’on trouve dans un contexte sont retrouvés dans un autre contexte.

Arthur : /* Principi */

2019-02-12T07:48:43Z

Principi

← Version précédente		Version du 12 février 2019 à 09:48
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	=== Principi ===		=== Principi ===
	*'''~~Attribution aléatoire~~''' : ~~on prend au hasard~~, ~~tous les individus ont la même chance d'être dans~~ le ~~groupe expérimental ou de contrôle des sujets~~ (~~dans les groupes expérimentaux et de contrôle~~ non~~-expérimentale~~). ~~Cette idée née du principe de la loi des grands nombres~~ : la ~~variable aléatoire est censée écarter toute autre explication~~.		*'''Assegnazione casuale''': selezionati a caso, tutti gli individui hanno le stesse probabilità di essere nel gruppo di controllo sperimentale o soggetto (nei gruppi di controllo sperimentale e non sperimentale). Questa idea è nata dal principio della legge dei grandi numeri: la variabile casuale dovrebbe escludere qualsiasi altra spiegazione.
	*'''~~Manipulation de la variable indépendante~~''' (~~traitement~~), ~~en quoi les groupes sont-ils égaux~~ ? ~~le chercheur~~, à un ~~certain moment~~, ~~introduit~~ un input ~~dans l’un des deux groupes~~.		*'''Manipolazione della variabile indipendente''' (trattamento), come sono uguali i gruppi? Il ricercatore, ad un certo punto, introduce un input in uno dei due gruppi.

	~~On sépare deux groupes faisant en sorte que les deux groupes soient pareils sur toutes les dimensions sauf sur un qui est celui sur lequel on veut tester l’effet~~. ~~Le fait de choisir une personne et de l’attribuer d’une manière aléatoire fait que les deux groupes sont semblables~~. Si, ~~ensuite~~, ~~est introduit~~ un ~~traitement dans l’un des deux groupes et qu’on observe~~ un ~~changement qui n’est pas dans le groupe de contrôle~~, ~~il se peut qu’il y ait~~ un ~~effet causal allant dans une réflexion cause à effet~~. ~~On peut dès lors conclure qu’il y a~~ un ~~effet causal dans la variable introduite~~.		Separiamo due gruppi in modo che i due gruppi siano gli stessi su tutte le dimensioni tranne che su una che è quella su cui vogliamo testare l'effetto. La selezione di una persona e l'assegnazione casuale rende i due gruppi simili. Se, successivamente, viene introdotto un trattamento in uno dei due gruppi e si osserva un cambiamento che non è nel gruppo di controllo, ci può essere un effetto causale che va in una riflessione di causa ed effetto. Si può pertanto concludere che la variabile introdotta ha un effetto causale.

	=== ~~Types des experiments~~ ===		=== Tipi di esperimenti ===
	*'''~~En laboratoire~~''' (laboratory experiment) : ~~ce sont les expériences faites dans des laboratoires puis on divise les individus en groupes auxquels on applique des stimulus pour arriver à une constatation de l’effet ou du~~ non~~-effet~~. ~~Cependant~~, ~~on sort les individus de leurs conditions naturelles pouvant mener à des résultats relevant de l’artificialité des conditions expérimentales~~.		*In '''laboratorio''' (laboratory experiment): si tratta di esperimenti eseguiti in laboratorio e poi gli individui vengono divisi in gruppi ai quali vengono applicati stimoli per arrivare ad un riscontro di effetto o non effetto. Tuttavia, gli individui vengono prelevati dalle loro condizioni naturali che possono portare a risultati che sono legati all'artificialità delle condizioni sperimentali.
	*'''~~Sur le champ~~''' (field experiment) : ~~contexte naturel~~, ~~il peut y avoir d’autres facteurs qui interviennent~~. ~~Ce sont des expérimentations qui ont été appliquées en science politique~~. ~~Les principes restent les mêmes avec une distribution aléatoire des sujets en deux groupes~~ ; ~~on manipule~~ la ~~variable indépendante et ensuite on constate s’il y a eu~~ un ~~effet du traitement sur le groupe expérimental et~~ non ~~pas sur le groupe de contrôle~~. ~~Dès lors on peut éviter la critique de l’artificialité des expérimentations en laboratoire~~.		*'''Esperimento sul campo''' (field experiment): contesto naturale, possono essere coinvolti altri fattori. Si tratta di esperimenti che sono stati applicati nelle scienze politiche. I principi rimangono gli stessi con una distribuzione casuale dei soggetti in due gruppi; la variabile indipendente viene manipolata e poi si determina se c'è stato un effetto del trattamento sul gruppo sperimentale e non sul gruppo di controllo. In questo modo è possibile evitare di criticare l'artificialità degli esperimenti di laboratorio.
	*'''~~Dessin~~ quasi-~~expérimental~~''' (quasi-experiment) : ~~ce dessin garde à l’idée que le chercheur manipule~~ la ~~variable indépendante~~, ~~mais il n’y a pas d’attributions aléatoires des sujets à~~ un ~~groupe expérimental et~~ un ~~groupe de contrôle~~. ~~Si on fait cela~~, ~~c’est qu’on ne peut pas distribuer aléatoirement en deux groupes~~, ~~on est forcé de prendre les groupes qui existent en réalité~~. ~~En d’autres termes~~, ~~le chercheur contrôle le traitement~~, ~~mais ne peut pas attribuer les sujets de manière aléatoire~~. ~~Parfois~~, ~~quand nous sommes sur le terrain~~, ~~il est~~ difficile ~~de faire différemment~~. ~~Généralement~~ c'~~est cette méthode qu'on utilise, car il y a~~ un ~~facteur que nous ne pouvons pas contrôler~~.		*'''Disegno quasi-sperimentale''' (quasi-experiment): questo disegno tiene presente che il ricercatore manipola la variabile indipendente, ma non ci sono allocazioni casuali di soggetti ad un gruppo sperimentale e ad un gruppo di controllo. Se lo facciamo, è perché non possiamo distribuirci a caso in due gruppi, siamo costretti a prendere i gruppi effettivamente esistenti. In altre parole, il ricercatore controlla il trattamento, ma non può assegnare i soggetti in modo casuale. A volte, quando siamo sul campo, è difficile fare le cose in modo diverso. Di solito questo è il metodo che usiamo, perché c'è un fattore che non possiamo controllare.

	=== ~~Exemple~~ ===		=== Esempio ===
	~~Un psychosociologue~~ a ~~voulu tester les effets des objectifs collectifs sur les relations interpersonnelles. Il voulait voir dans quelle mesure~~, ~~lorsqu’on dit à~~ un ~~groupe de personne qu’il y a~~ un ~~objectif~~, ~~les stéréotypes négatifs conflictuels disparaissent~~. ~~C’est une expérience sur-le-champ dans des conditions naturelles~~. ~~Il a laissé les enfants interagir entre eux~~, ~~on fait coopérer les enfants entre eux~~ ; ~~le chercheur a essayé de créer une identité collective et a subdivisé le groupe en deux de manière aléatoire~~. ~~Il les~~ a ~~fait jouer au football~~ ; ~~on a constaté l’émergence de rivalités voire même de stéréotypes négatifs vis-à-vis de l’autre équipe~~. ~~Ensuite,~~ il ~~a remis le groupe ensemble est il a redéfini~~ un ~~objectif commun qui requiert la coopération~~. ~~Après coup il a constaté que ces conflits~~, ~~ces stéréotypes négatifs~~, ~~ces hostilités se transformaient en une véritable coopération~~.		Uno psicosociologo ha voluto testare gli effetti degli obiettivi collettivi sulle relazioni interpersonali. Voleva vedere fino a che punto, quando a un gruppo di persone viene detto che c'è un obiettivo, stereotipi negativi in conflitto scompaiono. È un'esperienza immediata in condizioni naturali. Ha lasciato che i bambini interagissero tra loro, i bambini collaborano tra loro; il ricercatore ha cercato di creare un'identità collettiva e ha diviso il gruppo in due in modo casuale. Li ha fatti giocare a calcio; abbiamo visto emergere rivalità e persino stereotipi negativi nei confronti dell'altra squadra. Poi ha rimesso insieme il gruppo e ha ridefinito un obiettivo comune che richiede cooperazione. In seguito, ha notato che questi conflitti, gli stereotipi negativi e le ostilità si sono trasformati in una vera e propria cooperazione.

	== Méthode statistique ==		== Méthode statistique ==

Arthur : /* Quatre méthodes scientifiques fondamentales selon Arend Lipjhart */

2019-02-12T07:46:27Z

Quatre méthodes scientifiques fondamentales selon Arend Lipjhart

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	**'''analisi sperimentale''': abbiamo messo a punto un disegno di ricerca che evita l'esistenza di variabili Z che potrebbero influenzare la nostra analisi.		**'''analisi sperimentale''': abbiamo messo a punto un disegno di ricerca che evita l'esistenza di variabili Z che potrebbero influenzare la nostra analisi.

	= ~~Quatre méthodes scientifiques fondamentales selon~~ Arend Lipjhart =		= Quattro metodi scientifici fondamentali secondo Arend Lipjhart =
	~~On peut mentionner trois voire quatre méthodes~~ :		Si possono menzionare tre o addirittura quattro metodi:
	#~~Méthode expérimentale~~ (~~se différencie des autres~~)		#Metodo sperimentale (si differenzia dagli altri)
	#~~Méthode statistique~~		#Metodo statistico
	#~~Méthode comparative~~		#Metodo comparativo
	#~~Étude de cas~~		#Caso di studio
			Questi sono i tre metodi fondamentali che permettono di controllare le variabili note anche come "fattori esplicativi aggiuntivi". L'obiettivo è quello di verificare le ipotesi ed escluderne alcune in concorrenza con altre.
	Ce sont les trois méthodes fondamentales qui permettent de faire un contrôle des variables dit aussi des « facteurs explicatifs additionnables ». L’objectif est de tester des hypothèses et d’en écarter certaines en concurrence avec d’autres.

	~~Les trois premières méthodes finalement ont toutes pour objectif principal de chercher des relations cause à effet, et cherchent à éliminer~~ le ~~bruit produit par des <math>Z</math> qui pourrait produire une relation fallacieuse, elles ont le même but, mais le poursuivent de façon diffèrent~~. ~~Les trois établissent des propositions empiriques générales sous contrôle de toutes les autres variables (<math>Z</math>). Ilsveulent s~~'approcher du lien théorique de cause à effet entre un phénomène observé et des causes potentielles, il y a des degrés de réussite différents, on a vu que la méthode expérimentale et celle qui s’en rapproche le ~~plus, sur les différents facteurs explicatifs. L’idée est d’arriver à une corroboration empirique d’affirmations causales~~.

	~~== Méthode expérimentale ==~~		I primi tre metodi, infine, hanno tutti l'obiettivo principale di ricercare rapporti di causa-effetto e di eliminare il rumore prodotto da <math>Z</math> che potrebbero produrre un rapporto fuorviante, hanno lo stesso scopo, ma lo perseguono in modo diverso. I tre stabiliscono proposizioni empiriche generali sotto il controllo di tutte le altre variabili (<math>Z</math>). Vogliono avvicinarsi al rapporto teorico causa-effetto tra un fenomeno osservato e le cause potenziali, ci sono diversi gradi di successo, abbiamo visto che il metodo sperimentale e quello più vicino ad esso, sui diversi fattori esplicativi. L'idea è di arrivare ad una conferma empirica delle affermazioni causali.

	=== ~~Principes~~ ===		== Metodo sperimentale ==

			=== Principi ===
	*'''Attribution aléatoire''' : on prend au hasard, tous les individus ont la même chance d'être dans le groupe expérimental ou de contrôle des sujets (dans les groupes expérimentaux et de contrôle non-expérimentale). Cette idée née du principe de la loi des grands nombres : la variable aléatoire est censée écarter toute autre explication.		*'''Attribution aléatoire''' : on prend au hasard, tous les individus ont la même chance d'être dans le groupe expérimental ou de contrôle des sujets (dans les groupes expérimentaux et de contrôle non-expérimentale). Cette idée née du principe de la loi des grands nombres : la variable aléatoire est censée écarter toute autre explication.
	*'''Manipulation de la variable indépendante''' (traitement), en quoi les groupes sont-ils égaux ? le chercheur, à un certain moment, introduit un input dans l’un des deux groupes.		*'''Manipulation de la variable indépendante''' (traitement), en quoi les groupes sont-ils égaux ? le chercheur, à un certain moment, introduit un input dans l’un des deux groupes.

Arthur : /* Expériment (données expérimentales) */

2019-02-12T07:45:07Z

Expériment (données expérimentales)

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	*'''depurazione''': controllo statistico. Facciamo un modello statistico, introduciamo che la variabile <math>X</math>, ci interessa, introduciamo variabili con una forte relazione, poi introduciamo le altre variabili di controllo, e se troviamo ancora un effetto tra <math>X</math> e <math>Y</math>, significa che il rapporto non era fuorviante. Questo viene fatto da un computer che calcola le relazioni tra tutte le variabili e considera anche tutte le relazioni di co-variazione. Alla fine determina se c'è una falsa correlazione o meno. Il controllo statistico è un modo di controllare le variabili e permette di verificare empiricamente la relazione causa-effetto.		*'''depurazione''': controllo statistico. Facciamo un modello statistico, introduciamo che la variabile <math>X</math>, ci interessa, introduciamo variabili con una forte relazione, poi introduciamo le altre variabili di controllo, e se troviamo ancora un effetto tra <math>X</math> e <math>Y</math>, significa che il rapporto non era fuorviante. Questo viene fatto da un computer che calcola le relazioni tra tutte le variabili e considera anche tutte le relazioni di co-variazione. Alla fine determina se c'è una falsa correlazione o meno. Il controllo statistico è un modo di controllare le variabili e permette di verificare empiricamente la relazione causa-effetto.

	== ~~Expériment~~ (~~données expérimentales~~) ==		== Esperimento (dati sperimentali) ==
	~~C’est la mise en place d’une méthode expérimentale. Dans~~ l'~~analyse de la covariation on agit une fois qu~~'~~on a les données en d’autres termes on manipule après coup les données~~ a priori ~~à partir du dessin de recherche~~, ~~tandis que dans la méthode expérimentale on agit avant~~ (~~comment-a-t-on produit les données~~?). ~~On utilise la méthode expérimentale de manière à éviter une relation fallacieuse~~, ~~on divise~~ un ~~échantillon en deux groupes et on choisit des individus au hasard~~. ~~Selon~~ la ~~loi des grands nombres~~, ~~on peut démontrer que les deux groupes sont semblables, donc~~, l'~~unique différence sera~~ la ~~variable indépendante~~.		E' l'implementazione di un metodo sperimentale. Nell'analisi della covarianza agiamo una volta che abbiamo i dati, cioè manipoliamo i dati a priori dal disegno di ricerca, mentre nel metodo sperimentale agiamo prima (come produciamo i dati?). Il metodo sperimentale è utilizzato per evitare una relazione fuorviante, un campione è diviso in due gruppi e gli individui sono selezionati in modo casuale. Secondo la legge dei grandi numeri, si può dimostrare che i due gruppi sono simili, quindi l'unica differenza sarà la variabile indipendente.

	'''~~Conclusion~~''' : ~~c’est une réflexion autour de~~ la ~~causalité ; on~~ a ~~dit que la question de causalité reste au niveau théorique~~, ~~on ne peut qu'essayer de se rapprocher de cet idéal~~. ~~Il faut chercher une corrélation~~, ~~mais il faut écarter des hypothèses~~ (~~contre des variables~~), si ~~on ne le fait pas on peut tomber dans une relation~~ causale ~~fallacieuse~~.		'''Conclusione''': è una riflessione sulla causalità; è stato detto che la questione della causalità rimane a livello teorico, possiamo solo cercare di avvicinarci a questo ideale. Bisogna cercare una correlazione, ma bisogna escludere ipotesi (contro variabili), se non lo si fa si può cadere in una relazione causale fuorviante.

	'''~~Covariation~~''' : ~~peut être proche d'une relation~~ causale, ~~mais c'est~~ l'~~effet d'une~~ <math>Z</math> (~~variable~~ non~~-observée~~) ~~qui influence ce que nous voulons expliquer~~ (~~dépendant~~) ~~et ce qui expliquerait ce que nous voulons expliquer~~ (~~indépendant~~). ~~Une variable influence les deux autres variables en même temps~~, ~~il y a aussi~~ la ~~possibilité d’une interaction entre variables explicatives~~.		'''Covariazione''': può essere vicino a una relazione causale, ma è l'effetto di un <math>Z</math>

	~~Comment faire~~ le ~~contrôle des variables pour éviter de tomber dans une relation fallacieuse~~ ? ~~On distingue deux manières~~ :		(variabile non osservata) che influenza ciò che vogliamo spiegare (dipendente) e ciò che spiegherebbe ciò che vogliamo spiegare (indipendente). Una variabile influenza le altre due variabili contemporaneamente, vi è anche la possibilità di un'interazione tra variabili esplicative.
	*'''~~analyse de la covariation~~''' : ~~on observe~~ (~~données observationnelles~~) ~~après avoir les données~~.
	**'''~~contrôle~~''' : ~~on va rendre une variable étrangère en constante~~, ~~lorsqu’on a une relation supposée entre deux variables qui est rendue fallacieuse~~, ~~car il y a une troisième variable~~, ~~on prend une partie des individus qui correspond à la deuxième variable~~, ~~par exemple~~, ~~on prend de gens du même âge~~, ~~pour la relation de comportement entre l’exposition à la télé et le vote~~. ~~Donc on a contrôlé cette valeur~~, on l'~~a rendue constante~~.		Come controllare le variabili per evitare di cadere in una relazione ingannevole? Ci sono due modi:
	*'''~~dépuration~~''' : ~~c'est~~ un ~~contrôle statistique~~. ~~Dépuration pour toutes les variables~~.		*'''analisi di covarianza''': osserviamo (dati osservazionali) dopo averli avuti.
	**'''~~analyse expérimentale~~''' : ~~on met en place~~ un ~~design de recherche qui évite~~ l'~~existence des variables~~ Z ~~qui pourront affecter notre analyse~~.		**'''controllo''': faremo costante una variabile straniera, quando abbiamo un rapporto presunto tra due variabili che viene reso fallace, perché c'è una terza variabile, prendiamo una parte degli individui che corrisponde alla seconda variabile, ad esempio, prendiamo persone della stessa età, per il rapporto comportamentale tra esposizione televisiva e voto. Così abbiamo controllato questo valore, l'abbiamo reso costante.
			*'''depurazione''': è un controllo statistico. Depurazione per tutte le variabili.
			**'''analisi sperimentale''': abbiamo messo a punto un disegno di ricerca che evita l'esistenza di variabili Z che potrebbero influenzare la nostra analisi.

	= Quatre méthodes scientifiques fondamentales selon Arend Lipjhart =		= Quatre méthodes scientifiques fondamentales selon Arend Lipjhart =

Arthur : /* Esempio 2 */

2019-02-12T07:43:06Z

Esempio 2

← Version précédente		Version du 12 février 2019 à 09:43
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	=== Esempio 2 ===		=== Esempio 2 ===
	~~Par exemple~~, si ~~on s’intéresse au nombre de frigos et au niveau de démocratie~~, prétendre d’un lien entre les deux n’est pas pertinent. Cependant on pourrait expliquer qu’une troisième variable qui serait le degré d’urbanisation engendre la démocratie selon certaines théories et fait en même temps augmenter le nombre de frigos. ~~Ainsi~~ la ~~covariation n’est pas une relation de cause à effet~~, ~~car il y a une troisième variable qui influence les deux et qui est une relation de cause à effet~~.		Ad esempio, se siamo interessati al numero di frigoriferi e al livello di democrazia, affermare un legame tra i due è irrilevante. Tuttavia, si potrebbe spiegare che una terza variabile, che sarebbe il grado di urbanizzazione, genera democrazia secondo certe teorie e allo stesso tempo aumenta il numero di frigoriferi. Quindi la covariata non è una relazione di causa-effetto, perché c'è una terza variabile che influenza sia l'una che l'altra ed è una relazione di causa-effetto.

	=== ~~Exemple~~ 3 ===		=== Esempio 3 ===
	Si la ~~participation politique~~ (<math>Y</math>) ~~est expliquée par l’engagement associatif~~ (<math>X</math>) ~~on pourrait penser que cette relation est rendue fallacieuse du fait qu’il y ait une autre variable qui influence à~~ la ~~fois la participation et l’engagement associatif~~. ~~Cette variable~~ (<math>Z</math>) ~~pourrait être~~ la ~~participation politique~~. ~~À nouveau il y a relation fallacieuse~~ ; ~~on ferait une erreur si on conclut à partir de la simple observation de cette relation qu’il y a~~ un ~~lien de cause à effet entre~~ <math>X</math> et <math>Y</math> ~~parce qu’on n’a pas contrôlé l’effet d’une autre variable~~.		Se la partecipazione politica (<math>Y</math>) si spiega con l'impegno associativo (<math>X</math>) si potrebbe pensare che questo rapporto sia reso fallace dal fatto che esiste un'altra variabile che influenza sia la partecipazione che l'impegno associativo. Questa variabile (<math>Z</math>) potrebbe essere la partecipazione politica. Anche in questo caso, c'è una relazione fuorviante; sarebbe un errore concludere dalla semplice osservazione di questa relazione che esiste una relazione causale tra<math>X</math> y <math>Y</math> perché l'effetto di un'altra variabile non è stato controllato.

	= ~~Deux manières pour contrôler empiriquement une affirmation~~ causale =		= Due modi per controllare empiricamente un'affermazione causale =
	~~Dans le cas de problèmes liés aux relations causales fallacieuses~~ (~~multicausalité et endogénéité~~), ~~il y a deux manières de contrôler empiriquement l’affirmation~~ causale.		Nel caso di problemi legati a relazioni causali fuorvianti (multicausalità ed endogeneità), ci sono due modi per controllare empiricamente l'affermazione causale.

	== ~~Analyse de la covariation~~ (~~donnée d’observation~~) ==		== Analisi della covarianza (dati di osservazione) ==
	*'''~~contrôle~~''' : ~~transformation des variables étrangères~~ (<math>Z</math>) ~~en constantes~~, ~~donc elle n'a pas d'effets~~, ~~car il n~~'~~y a pas de covariation~~, ~~elle ne varie pas. On doit tenir compte des possibilités des relations fallacieuses~~. (~~ex. on regarde parmi tous ceux qui vont à~~ l'~~université dans la~~ classe sociale ~~la plus haute~~, ~~et après on analyse leur vote~~ ; ~~donc~~ la classe ~~ne va pas jouer~~ un ~~rôle dans l’analyse~~). ~~On peut faire ce contrôle manuellement~~.		*'''controllo''': trasformazione di variabili esterne (<math>Z</math>) in costanti, quindi non ha effetti, perché non c'è covarianza, non cambia. Dobbiamo prendere in considerazione le possibilità di relazioni ingannevoli (ad esempio, guardiamo tra tutti coloro che frequentano l'università nella classe sociale più alta, e poi analizziamo il loro voto; quindi la classe non avrà un ruolo nell'analisi). Questo controllo può essere fatto manualmente.
	*'''~~dépuration~~''' : ~~contrôle statistique~~. ~~On fait~~ un ~~modèle statistique~~, ~~on introduit que~~ la ~~variable~~ <math>X</math>, ~~qui nous intéresse~~, ~~on introduit des variables avec une~~ forte ~~relation~~, ~~après on introduit les autres variables de contrôle~~, ~~et si on trouve encore~~ un ~~effet entre~~ <math>X</math> et <math>Y</math>, ~~cela signifie que la relation n'était pas fallacieuse~~. ~~Ceci est fait par~~ un ~~ordinateur qui calcule les relations entre toutes les variables et considère aussi toutes les relations de covariation~~. ~~À la fin il détermine s~~'~~il y a une corrélation fallacieuse ou non~~. ~~Le contrôle statistique est une manière de procéder au contrôle des variables et permet de tester~~ le ~~lien de cause à effet de façon empirique~~.		*'''depurazione''': controllo statistico. Facciamo un modello statistico, introduciamo che la variabile <math>X</math>, ci interessa, introduciamo variabili con una forte relazione, poi introduciamo le altre variabili di controllo, e se troviamo ancora un effetto tra <math>X</math> e <math>Y</math>, significa che il rapporto non era fuorviante. Questo viene fatto da un computer che calcola le relazioni tra tutte le variabili e considera anche tutte le relazioni di co-variazione. Alla fine determina se c'è una falsa correlazione o meno. Il controllo statistico è un modo di controllare le variabili e permette di verificare empiricamente la relazione causa-effetto.

	== Expériment (données expérimentales) ==		== Expériment (données expérimentales) ==

Metodi scientifici di base - Historique des versions

Arthur le 14 février 2019 à 22:59

Arthur : /* Annexes */

Arthur : /* Caso di studio */

Arthur : /* Étude de cas */

Arthur : /* Metodo comparativo */

Arthur : /* Méthode statistique */

Arthur : /* Principi */

Arthur : /* Quatre méthodes scientifiques fondamentales selon Arend Lipjhart */

Arthur : /* Expériment (données expérimentales) */

Arthur : /* Esempio 2 */