Metodo scientifico: fasi e tipi di ricerca, con esempi pratici

Cos’è il metodo scientifico

Fare scienza, per la voce della Stanford Encyclopedia of Philosophy, vuol dire osservare con sistematicità e ragionare per induzione e per deduzione. Significa anche costruire modelli e mettere alla prova ipotesi e teorie, fino a dove i dati permettono di generalizzare.

Chi studia come funziona la mente, per esempio in psicologia scientifica, applica lo stesso quadro a un oggetto più difficile da osservare direttamente: il comportamento e i processi mentali.

Le fasi del metodo scientifico (uno schema)

Ogni percorso scientifico parte da un’osservazione. Da lì nasce una domanda, che cerca di spiegare il fenomeno osservato, e l’ipotesi è la risposta attesa a quella domanda: una spiegazione provvisoria e verificabile.

Segue la progettazione di un esperimento pensato per testare l’ipotesi, e per verificare se i risultati corrispondono alle previsioni. I dati raccolti vengono poi analizzati, e la fase finale — la conclusione — stabilisce se quei dati sostengono o no l’ipotesi di partenza.

Esempio pratico: un’osservazione, come una pianta che cresce meno in un angolo del giardino rispetto alle altre, apre il percorso. La domanda è perché succede; un’ipotesi possibile è che quell’angolo riceva meno luce. L’esperimento consiste nello spostare la pianta in un punto più luminoso, tenendo tutte le altre condizioni uguali, e nel confrontare la crescita dopo qualche settimana. Se la pianta cresce di più, l’analisi dei dati sostiene l’ipotesi; se non cambia nulla, la conclusione è che la luce, in quel caso, non era la causa.

Metodi diversi nella storia

Francis Bacon, nel Novum Organum del 1620, propose un metodo fondato sulla raccolta metodica di osservazioni e sulla correzione sistematica degli errori dei sensi. Isaac Newton, nei Principia del 1687, sosteneva che le spiegazioni si inferiscono dalle osservazioni raccolte, mai inventate a tavolino — nel solco del metodo di Bacone.

Karl Popper, ne La logica della scoperta scientifica del 1959, spostò il centro del metodo sull’asimmetria tra conferma e smentita: una teoria che nessun esperimento potrebbe mai smentire non è, per Popper, una teoria scientifica. Questo approccio prende il nome di falsificazionismo. Il fisico Steven Weinberg notava, nel 1995, che gli scienziati non seguono tutti la stessa procedura. Non c’è una ricetta identica per ogni scienziato: c’è un insieme di pratiche condivise, interpretate in modi diversi.

Chi ricostruisce dai fossili e dalle osservazioni sul campo la teoria dell’evoluzione di Darwin lavora nello stesso solco induttivo aperto da Bacone: raccogliere osservazioni sistematiche prima di generalizzare. Le tre leggi di Newton restano invece l’esempio più noto del suo modo di procedere per inferenza dalle osservazioni.

I tre tipi di ricerca, come categorie

La ricerca descrittiva osserva un fenomeno senza manipolarlo. Il sondaggio ne è lo strumento tipico: raccoglie dati chiedendo alle persone di rispondere a domande sui propri comportamenti e sulle proprie opinioni. Coglie bene cosa pensano e provano le persone, ma non cattura altrettanto bene il loro comportamento reale nelle situazioni sociali.

La ricerca sperimentale indaga invece relazioni tra variabili per verificare un’ipotesi. Negli esperimenti di laboratorio i ricercatori creano situazioni artificiali in cui possono manipolare le variabili, a differenza della ricerca descrittiva, che osserva senza intervenire. Osservare vulcani e terremoti è un esempio di ricerca descrittiva su larga scala: i fenomeni si registrano così come accadono, fuori da ogni laboratorio.

Qualitativa e quantitativa descrive invece il tipo di dato raccolto, un asse distinto dal disegno dello studio descrittivo o sperimentale. Il confronto approfondito tra ricerca qualitativa e quantitativa entra nel merito di questa distinzione, con i criteri usati per giudicarne il rigore.

Dati qualitativi e dati quantitativi

Il dato qualitativo è, nel glossario della statistica, un’osservazione il cui valore è espresso da un’etichetta — una categoria — e non da un numero. Il dato quantitativo è invece un’osservazione il cui valore è un numero, e si divide in discreto, quando è contabile come il numero di risposte corrette, o continuo, quando si colloca su una scala, come una misura di tempo o di peso.

I dati qualitativi sono più difficili da organizzare e tabulare rispetto a quelli quantitativi, e vengono osservati spesso in un contesto naturale invece che prodotti in laboratorio.

Chi imposta un metodo di studio efficace usa entrambi i tipi di dato per capire cosa funziona: un punteggio a un test è quantitativo, il racconto di come uno studente ha affrontato un esercizio è qualitativo.