Saturazione dei dati – numeri lasciati fuori sotto la pioggia, o qualcos’altro?

La saturazione dei dati è un termine usato nella ricerca per indicare che non ci si aspetta che vengano aggiunte nuove informazioni che possano migliorare o cambiare i risultati di uno studio. La saturazione dei dati è importante da raggiungere. Si raggiunge quando ci sono abbastanza informazioni per replicare lo studio, quando la capacità di ottenere nuove informazioni aggiuntive è stata raggiunta, e quando un’ulteriore codifica (identificazione dei temi) non è più fattibile.

Tuttavia il concetto di saturazione dei dati è considerato un concetto trascurato. Questo perché è un concetto difficile da definire. Ciò che è la saturazione dei dati per qualcuno non è abbastanza per un altro.

Ci sono due modi in cui la saturazione dei dati si manifesta nella ricerca:

Saturazione dei dati nel campionamento

Quando un ricercatore sceglie gli intervistati per uno studio (conduce un “campionamento”), può farlo usando un “campionamento teorico”. Questo significa che continuerà ad aggiungere nuove unità al campione fino a quando lo studio non avrà raggiunto un punto di saturazione, cioè fino a quando non verranno prodotti nuovi dati attraverso l’inclusione e l’analisi di nuove unità. Il campionamento teorico è un approccio all’acquisizione di intervistati per la ricerca che è legato a un approccio chiamato ‘grounded theory’ ed è caratterizzato dal fatto che la raccolta dei dati è controllata dalla teoria emergente. Il ricercatore deve cercare costantemente nuove unità e dati, e giustificare lo scopo teorico per cui ogni gruppo aggiuntivo è incluso nello studio. Questo tipo di approccio al campionamento non è comune a causa dei vincoli di un budget fisso che determina il disegno dello studio e i suoi parametri di campionamento.

I ricercatori spesso lottano per sapere come stimare quante interviste saranno necessarie per raggiungere la saturazione dei dati e, di nuovo, sono spesso dettati dai budget del progetto. Quando si decide il disegno di uno studio, i ricercatori dovrebbero puntare a uno che sia esplicito su come si raggiunge la saturazione dei dati. Per raggiungere al meglio la saturazione dei dati, si dovrebbe prestare molta attenzione nel campionare una sezione trasversale delle popolazioni di interesse, in modo che una gamma completa di opinioni possa essere ascoltata.

Saturazione dei dati nelle interviste qualitative

Le interviste in profondità e i focus group sono due metodi comunemente usati nella ricerca qualitativa. Ognuno di essi implica la ricerca di profondità di significato, a differenza di un sondaggio quantitativo che tende a concentrarsi su domande a risposta chiusa come sì/no o scale di valutazione. Un focus group o un’intervista approfondita è una forma esplorativa di ricerca. È aperto e meno formalmente strutturato di un sondaggio. L’intervistatore ha bisogno di indagare l’argomento di interesse con l’intervistato finché non c’è più nulla da aggiungere. Questo può essere fatto usando domande alla fine dell’intervista come “Nient’altro?” o “Ho bisogno di sapere qualcos’altro oltre a quello che le ho chiesto? Questo viene fatto per assicurarsi che la saturazione sia stata raggiunta; che non ci sia altro da aggiungere all’argomento di interesse.

Il mancato raggiungimento della saturazione dei dati nella ricerca qualitativa ha un impatto sulla qualità della ricerca e compromette la validità del contenuto. Tuttavia, non esiste un approccio unico per ottenere la saturazione dei dati. Ci sono metodi di raccolta dei dati che hanno più probabilità di raggiungere la saturazione dei dati rispetto ad altri, anche se questi metodi dipendono fortemente dal disegno dello studio.

Purtroppo, la saturazione dei dati può essere conosciuta solo dopo il fatto, dopo che le interviste qualitative sono state condotte e i dati sono stati analizzati. Eppure le ricerche di mercato sono tipicamente pianificate, giustificate e calcolate in anticipo. Quindi, raggiungere la saturazione dei dati in realtà, deve essere una combinazione di un campionamento ragionevole, un buon design di ricerca, strumenti di ricerca ben progettati e la realtà dei parametri commerciali del progetto.

Altrimenti, i tuoi risultati potrebbero anche essere lasciati fuori sotto la pioggia.

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