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Quando studiamo un fenomeno il primo passo da fare è quello della descrizione della realtà empirica data. Tale descrizione può essere effettuata con metodi qualitativi o quantitativi. Nel primo caso la descrizione verrà effettuata mediante resoconti scritti (reports) dei risultati emersi dall’osservazione, dalle interviste, dall’analisi dei documenti, ecc. oppure da griglie di risultati che riassumono in forma schematica i risultati emersi dalla discesa sul campo. Nel secondo caso la descrizione viene effettuata mediante dei parametri statistici, ossia costruendo un modello statistico della realtà data. Orbene, in entrambi i casi, se ci interessa descrivere il comportamento di un determinato insieme di soggetti (ad esempio se preferiscono studiare da soli o in gruppo), l'unico metodo per farlo senza distorsioni è studiare tutti i soggetti del gruppo, nel preciso istante in cui si manifesta il comportamento in questione (ad esempio la compilazione del questionario o lo svolgimento dell’intervista).

In altri termini, la nostra discesa sul campo (compilazione di questionario, intervista, sessione di osservazione, ecc.) realizza una “fotografia” qui ed ora di una situazione che per sua natura evolve nel tempo, e che al tempo t+1 potrebbe non essere più quella al tempo t. Nell’istante in cui elaboriamo, analizziamo e presentiamo un dato questo potrebbe essere già vecchio e non più rappresentativo della realtà a cui lo attribuiamo. Questo paradosso ci dimostra come qualsiasi operazione di descrizione che non tenga conto di tutti i soggetti del gruppo che ci interessa studiare e non sia riferita al preciso istante in cui essi manifestano il comportamento in oggetto, deve fare i conti con il problema del campionamento, ossia dell’estrazione dall’intera popolazione di un sottoinsieme di essa che ne riproduca in piccolo le caratteristiche e, di conseguenza, col problema della generalizzabilità dei risultati dal campione su cui la ricerca viene condotta alla popolazione da cui esso è stato tratto, ossia il problema definito da Campbell & Stanley (1963) della validità esterna di una ricerca.

Se stiamo lavorando con approccio quantitativo, la statistica induttiva (o statistica inferenziale) ci mette a disposizione procedure per trattare e quantificare l’incertezza introdotta dal lavorare su un campione di soggetti anziché sull'intera popolazione e dal fatto che il carattere monitorato può variare nel tempo in modo più o meno rapido. Quando si usano i parametri statistici del campione per compiere delle inferenze sui parametri statistici del gruppo originario si compie quella che si chiama una stima statistica.

Se stiamo lavorando con approccio qualitativo non esistono, per la natura dei dati trattati nell’analisi, procedure matematiche di generalizzazione. Tutto ciò che possiamo fare è cercare di studiare un campione che sia quanto più simile possibile alla popolazione sulla quale ci interessa inferire informazioni.