Analisi del contenuto ii quantitativa

+
Analisi del contenuto
quantitativa
i i
Federica Castellini
+
LE TAPPE DEGLI INCONTRI
+ Road mapp degli
g incontri - Federica Castellini
Presentazione dell’analisi del contenuto QT e del
software EVOC
1.
1.
La teoria che sottende EVOC, le rappresentazioni sociali
2.
Gli step dell’analisi
3.
Scelta del tema da esplorare con le libere associazioni
4.
Costruzione del questionario e del libro codice
5.
Distribuzione di articoli di ricerche che hanno utilizzato TLab
Il software
f
TLAB
2.
1.
Definizione materiale raccolta dati EVOC
2.
Discussione articoli su TLAB
3.
Presentazione del software TLAB
Analisi con EVOC ed esplorazione funzionalità TLAB
3.
4.
1.
Consegna file dati raccolti e consegna riflessioni personali su ricerca e articoli
2.
Analisi in gruppi delle libere associazioni con EVOC
3.
Esplorazione in gruppo della demo di TLAB
TLAB esercizi in laboratorio con il software
+
I COMPITI ☺
+
I compiti
Per la seconda lezione leggere i 4 articoli
Per la terza lezione consegnare al docente un documento con le
seguenti considerazioni
Considerazioni generale sull’ANALISI DEL CONTENUTO
QUANTITATIVA
PRO e CONTRO
Le differenze con l’analisi del contenuto qualitativa
I vantaggi e gli svantaggi di un’integrazione dei due approcci
Adesso che conoscete le funzionalità di T-Lab come vi piacerebbe
utilizzarlo?
In quale tipo di ricerca?
Su quali temi?
Con quali scopi?
Perché?
+
6
Sulla nostra ricerca
Elencare tutte le domande alle quali vorreste
trovare una risposta dai dati della nostra ricerca
sull’omosessualità (cosa ti aspetti di trovare)
Cosa avresti fatto di diverso? (domande/variabili
etc..)
Quali criticità hai notato?
Quali sono i potenziali difetti di questo piccolo
questionario?
+
Cos’è
Cos
è l’analisi
l analisi del contenuto (AC)?
Si tratta di una tecnica di analisi dei dati che ha lo
scopo di ridurre la grande varietà di
informazioni ‘qualitative’ presenti in un
d
documento
testuale
l in
i un insieme
i i
più
iù piccolo
i
l e
interpretabile di informazioni
Obiettivo: trovare i temi, i contenuti di un testo e
le relazioni tra questi temi (e chi li produce)
Ciò si realizza effettuando procedure di
codifica che trasformano i dati grezzi attraverso
operazioni di selezione e focalizzazione (Miles e
Huberman, 1994)
+
Definizione
Analisi del contenuto
un insieme
i i
di metodi
di orientati
i
i all controllo
ll di d
determinate
i
i
ipotesi
i su fatti
f i
di comunicazione (emittenti, messaggi, destinatari e loro relazioni)
che a tale scopo utilizzano procedure di scomposizione analitica e di
classificazione normalmente a destinazione statistica,
classificazione,
statistica di testi e altri
insiemi simbolici (Rositi, 1988)
L’analisi del contenuto è come un viaggio
gg dalla parola
p
al numero e
ritorno:
Il dato grezzo è qualitativo, le tecniche di analisi possono essere
quali o quantitative
Le quantitative si distinguono per il trattamento numerico
statistico e ‘in parte automatico’ del testo
Tuttavia
T
i lla contestualizzazione,
li
i
iinterpretazione
i
e restituzione
i i
d
deii risultati
i l i
richiede di tornare al qualitativo approccio fenomenologico
+ Tappe fondamentali dell’AC
dell AC quantitativa
RICORDIAMOCI CHE PARLIAMO SEMPRE DI UN APPROCCIO DI
RICERCA E QUINDI E’ IMPORTANTE DEFINIRE IL PROBLEMA
CHE VOGLIAMO INDAGARE E LE IPOTESI
Quale
Qua
e ca
campione?
p o e Qua
Quali variabili?
va ab
Quali
Qua ipotesi?
potes
Scelta del corpus di dati da analizzare
quali criteri vengono utilizzati per l’acquisizione del materiale?
(Definizione dell’unità di analisi)
parola, significati di una parola, frase, elemento della
narrazione (personaggi), paragrafo, intero documento
PULIZIA del corpus di dati (FONDAMENTALE)
Analisi dei dati
O t t
Output
Interpretazione
+
Preparazione dei testi
Selezione dei testi CORPUS
PICCOLO: <15.000 occorrenze (totale forme presenti)
MEDIO: circa 45.000 occorrenze
GRANDE: >100.000 occorrenze
“Lo
Lo studio assume interesse quanto più ampia è ll’estensione
estensione del corpus
testuale e, di conseguenza, quanto più risulta utile una sua analisi in
modalità automatica” (Bolasco, 1999)
Curare organizzazione interna e trascrizione (molto più importante
per la QT)
Sensibilità verso alcune caratteristiche del testo particolarmente
importanti per le nostre ipotesi
IImportanza
t
del
d l testo
t t originario
i i
i (non
(
ricostruzione
i
t i
a posteriori,
t i i ma
parole trascritte fedelmente registrare interviste e focus group)
Identificare dei SUBCORPUS
+
L’AC
L
AC QUANTITATIVA
+ Pensieri sull’analisi
sull analisi quantitativa di un testo
Ho chiesto a Lotaria se ha ggià letto alcuni miei libri che le avevo pprestato. Mi ha
detto di no, perché qui non ha a disposizione un elaboratore elettronico. M’ha
spiegato che un elaboratore debitamente programmato può leggere un romanzo
in pochi minuti e registrare la lista di tutti i vocaboli contenuti nel testo,
testo in
ordine di frequenza. “Cos’è infatti la lettura d’un testo se non la registrazione di
certe ricorrenze tematiche, di certe insistenze di forme e di significati?” (…)
L’idea
L
idea che Lotaria legga i miei libri a questo modo mi crea dei problemi
problemi. Adesso
ogni parola che scrivo la vedo già centrifugata dal cervello elettronico, disposta
nella graduatoria delle frequenze, vicino ad altre parole che non so quali possano
essere…
Italo Calvino, Se una notte d’inverno un viaggiatore
+ L’uso dei software per la codifica automatica
I software oggi disponibili aiutano nel codificare contenuto di
testi anche molto ampi
Analisi del contenuto aiutata da computer è un tipo di analisi dei
testi che si avvale di programmi a fini essenzialmente esplorativi
I software aiutano nella codifica del materiale ((ad es.,, una volta
definita l'unità di analisi, l'assegnazione di tale unità alle modalità
della variabile viene realizzata da un software) ma non
nell’interpretazione
Alcuni software per l’analisi del contenuto:
N-vivo o Nud.Ist per analisi tematica e categoriale
(qualitativa)
Alceste o T-lab per analisi quantitativa (lessicale e
frequenziale)
L’unità di analisi è tipicamente la parola (ma anche il lemma) in quanto
unità minima di senso ottenibile dalla massima disgregazione dei testi
Calcolo di concordanze, co-occorrenze, frasi tipiche
Problema dell
dell’ambiguità
ambiguità della parola rende necessaria una verifica e
un miglioramento delle attribuzioni categoriali effettuate dal software
+ Punti di forza dell
dell’analisi
analisi quantitativa testuale
la potenzialità descrittivo
descrittivo-esplorativa
esplorativa rispetto a corpora
testuali anche molto vasti (Amaturo, 1989);
l ispezionabilità della base dei dati (Ricolfi, 1997) e quindi la
l’ispezionabilità
garanzia della ripetibilità e dell’intersoggettività
dell’analisi
l’esplicitazione necessaria delle fasi dell’analisi che
contribuisce alla ricostruzione delle procedure e al loro
controllo (Gobo
(Gobo, 1998);
l’integrazione e la connessione dei dati testuali con variabili
categoriali associate ai documenti che incoraggiano
strategie di triangolazione nel disegno della ricerca
(Denzin, 1970).
+
Attenzione però….
però
Il software di analisi non risolve i problemi di fondo dell
dell’analisi
analisi dei
testi
La q
qualità delle
e e analisi è nelle
e e mani del
e ricercatore
ce c o e
Le scelte del ricercatore sono fondamentali,
specialmente in fase di ‘pulizia del testo’
Le tappe del processo del ricerca devono essere
seguite e definite con cura per ottenere dati utili
e significativi
Le analisi sono solo raramente ‘automatiche’
“l’automazione e i supporti informatici devono aiutare il giudizio, non
eliminarlo” (Rositi, 1988)
+
Articoli che utilizzano T-Lab
Colucci F.P., Castellini F. (2006). I giovani verso il lavoro che cambia
tra aspirazioni e realtà. In Ferrari L., Veglio O. (a cura di) Donne e
uomini nel mercato del lavoro atipico. La dimensione psicologica e di
genere del lavoro precario e flessibile, pp. 77-101. Milano: Franco
Angeli.
g
Colombo M., Castellini F., Colombo C., (2008). Media e
comunicazione politica: prospettive teoriche e metodologiche
nell’analisi dei dibattiti elettorali, in Mazzara B.M., (a cura di ) I
discorsi dei media e la psicologia sociale. Ambiti e strumenti di
indagine, pp. 199-233.
Montali L., Colombo M., Riva (2009). Teorie e pratiche nella gestione
del dolore: una ricerca sulle rappresentazioni dei medici. Psicologia
d ll Salute,
della
S l t 1,
1 33-56.
33 56
Villano P., Passini S., Morselli, D. (2010). Discorso e terrorismo: la
rappresentazione degli arabi nella stampa italiana e internazionale
dopo l’11 settembre 2001. Psicologia Sociale, 3, 443-462.
+
Che cos’è EVOC?
Tra teoria e pratica
+
Che cos
cos’è
è EVOC?
È un software, uno strumento di analisi
dei dati testuali elaborato all’interno
della Scuola di Aix en Provence ((di Abric,,
Flament, Vergès); la scuola è di matrice
psicosociale ed è interessata allo
studio della struttura delle
rappresentazioni
t i i sociali
i li e alle
ll loro
l
trasformazioni
+
LA TEORIA
Che cosa sono le rappresentazioni sociali?
+ Le rappresentazioni
pp
sociali ((RS))
•
•
•
Sono il frutto dell’elaborazione
dell elaborazione che un gruppo o una
comunità fa di un oggetto (o di un gruppo sociale) in modo
che i propri membri possano agire e comunicare in modo
prevedibile/comprensibile in merito all
all’oggetto
oggetto
Non sono “opinioni su…” o “atteggiamenti verso…” ma
“teorie”
teorie o “branche
branche di conoscenza vere e proprie
proprie” utili per
organizzare la realtà
Le rappresentazioni sono ‘sociali’:
sociali :
in quanto l’oggetto della RS deve essere socialmente rilevante
in quanto socialmente condivise da un gruppo di soggetti e
quindi…
…possono influenzare il comportamento degli individui in
quanto membri di g
q
gruppi
pp
+ Il nucleo centrale della rappresentazione
•
•
Le RS sono un sistema sociocognitivo
organizzato intorno
ad un NUCLEO CENTRALE
Nella scuola di Aix en Provence si pone particolare
attenzione alla STRUTTURA di una rappresentazione
•
•
ovvero agli elementi che la compongono e come si organizzano
Studiare una RS significa:
g
•
•
•
Nucleo
centrale
studiare il suo nucleo centrale
vedere come in sottogruppi diversi – che pure concordano sugli
elementi del nucleo – possono cambiare gli elementi periferici
Nel nucleo ci possono essere elementi ‘dormienti’:
•
•
non attivati dal contesto
non si possono esprimere (contro-normativi)
zona muette
+ Il nucleo centrale della rappresentazione
•
•
•
…è l’elemento fondamentale della RS
…è
è costituito
tit it da
d un numero limitato
li it t di elementi
l
ti
…svolge 3 principali funzioni:
funzioni
1.
Funzione GENERATRICE
•
Crea e trasforma il significato delle altri
componenti
ti
2.
Funzione ORGANIZZATRICE
•
D
Determina
i la
l natura dei
d i llegamii che
h uniscono
i
tra
loro gli elementi
3.
Funzione STABILIZZATRICE
•
È l’elemento che più difficilmente si modifica ed
è quello che le rende stabili e condivise
+
LA TEORIA
Gli atteggiamenti e le rappresentazioni sociali
+ Gli atteggiamenti e le rappresentazioni sociali
Sono due costrutti che rimandano all’articolazione tra livello
individuale ((atteggiamenti)
gg
) e sociale (RS)
( )
• Sono due costrutti che per essere misurati devono – in genere ricorrere a metodi e tecniche differenti
•
ATTEGGIAMENTI
Posizioni/preferenze
individuali rispetto
Che cosa sono
a delle scale di valore
misurazioni q
quantitative
questionari
Come li misuro
scale likert, differenziali
semantici…
RAPPRESENTAZIONI
SOCIALI
rappresentazioni condivise
misurazioni q
qualitative e
‘sociali’ che favoriscano
l’interazione tipo focus
group ma…
ma
+ Gli atteggiamenti e le rappresentazioni sociali
•
•
•
•
•
Le persone hanno atteggiamenti differenti verso un oggetto ma
condividono
di id
una rappresentazione
t i
cognitiva
iti dell’oggetto
d ll’
tt
L’atteggiamento è quindi un aspetto della RS
La RS ‘tiene insieme’ i vari item di una scala di atteggiamento
• In effetti anche le scale di atteggiamento
gg
implicitamente
p
sottendono l’idea di una RS dell’oggetto che viene esplorata e
misurata ‘pezzo a pezzo’ nei diversi item della scala
Il punto di vista individuale si àncora quindi ad un sistema di valori
e significati sociali
Studiare le RS ci consente di confermare le eventuali costanti
dell’immagine condivisa di un oggetto e anche di rilevare nuovi
aspetti
tti
+
MA QUINDI COSA C’ENTRA
C ENTRA EVOC?
+
•
•
•
EVOC
È un software che vuole ricostruire con un metodo più
quantitativo (a partire dal dato qualitativo) le RS condivise da
gruppi di soggetti
Parte dal metodo delle associazioni libere, in p
particolare sul
concetto di EVOCazione gerarchizzata
Si presenta ai soggetti una parola stimolo in un questionario o
i un colloquio:
in
ll
i
•
•
•
la parola stimolo è l’oggetto della RS
vengono studiate le parole/i verbi/gli aggettivi che ad
essa vengono associate
I concetti chiave sui quali opera sono:
• la FREQUENZA
• il RANGO delle parole citate in libera associazione allo
stimolo dato
+ EVOCazione gerarchizzata: 2 punti di vista
Tecnica delle associazioni libere considera due
indicatori di gerarchia:
•
•
FREQUENZA DI PAROLA
RANGO DI PAROLA
Problemi dell’evocazione gerarchizzata:
Per VERGES
Le parole liberamente
associate riproducono una
gerarchia di importanza: le
prime che vengono citate
sono anche
h lle più
iù iimportantii
Per ABRIC
Il rango di comparsa non è
necessariamente rango di
importanza: bisogna chiedere al
soggetto di gerarchizzare
successivamente.
Il compito prevede quindi due
fasi: associazione libera +
gerarchizzazione.
gerarchizzazione
+
La struttura della rappresentazione
RANGO
F
R
E
Q
U
E
N
Z
A
ALTO
BASSO
ALTA
ZONA DEL
NUCLEO
CENTRALE (a)
( )
PRIMA PERIFERIA (b)
BASSA
ELEMENTI DI
CONTRASTO (c)
SECONDA PERIFERIA (d)
(a): elementi frequenti e importanti
(b): elementi periferici più importanti
(c): elementi enunciati da pochi soggetti che li considerano molto importanti
(d): elementi poco presenti e poco importanti
+
L’output
L
output principale di EVOC
Nucleo
centrale
1° e 2°
periferia
if i
Elementi
di
contrasto
+
Quando uso EVOC?
Ho un tema FOCUS che voglio esplorare partendo da quello che
pensano le persone (un gruppo o più gruppi di persone)
Ricorro quindi alle libere associazioni intorno ad un tema focus, l’indagine
non è guidata ma spontanea
Voglio che siano i soggetti a dirmi cosa pensano, no item già strutturati
come le scale di atteggiamento
Mi interessano
i t
le
l PAROLE associate
i t all tema
t
FOCUS indagato
i d
t - più
iù
che i contesti in cui vengono usate
Voglio ricostruire il mondo di significati intorno ad un oggetto
Voglio ricostruire la rappresentazione sociale di uno o più gruppi di
soggetti in merito all’oggetto
all oggetto indagato
Voglio ricorrere ad uno strumento agile: un questionario con
eventualmente delle domande aperte
p
Posso esplorare e confermare i temi emergenti dall’analisi di domande
aperte
+
Il questionario (es.)
(es )
Elenca negli spazi sottostanti le prime 3/5 parole che ti
vengono in mente quando pensi alla parola: ENERGIA
NUCLEARE
Attenzione! Nella domanda di consegna è necessario
specificare bene se chiediamo ‘parole’ oppure verbi,
aggettivi, sensazioni
Importanza dell’ordine di gerarchia (se vogliamo possiamo
chiedere ai soggetti di riordinarle secondo l’importanza)
Possiamo anche aggiungere una domanda aperta dove i
soggetti possono esprimere e spiegare apertamente il
proprio punto di vista (dare uno spazio limitato per evitare
temi ma anche per non scoraggiare rispetto alle nostre
aspettative)
Scegliere quali sono le variabili socioanagrafiche che ci
possono interessare per far emergere e studiare eventuali
differenze nelle RS
+ Il corpus
•
•
Preparare un file
excel.csv (con
separatori di elenco);
Le prime colonne sono
le variabili illustrative
numeriche
•
•
•
•
•
ATTENZIONE!
EVOC non considera le parole con 1 o 2 lettere e quindi elimina
le preposizioni
Per unire più parole bisogna usare trattino “-” o slash es. ‘benben
retribuito’ o ‘ben/retribuito’
Inserire ’99’ nei casi mancanti ma solo nelle variabili illustrative
NON nelle associazioni
•
La prima colonna è
l’identificativo
numerico
Le colonne seguenti:
variabili illustrative
che si intendono
analizzare
Dopo le variabili
illustrative c’è una
colonna per ogni
associazione ((minimo 3
associazioni)
+ La schermata principale di
EVOC
+
Ricordarsi
sempre di
dare il
comando
EXECUTER
per eseguire
trasformazione
del file csv in
txt
Pulizia del
corpus
Esce del
programma
Creazione del
vocabolario e del
nuovo vocabolario
dopo pulizia
Presenta matrice
di co-occorrenze
tra le parole più
frequenti
Imposta le soglie
i e
fissa le 4 aree della RS
Consente di
creare
categorie e di
classificare
le p
parole in
queste
categorie
Studio delle
frequenze e
analisi di rango,
si scelgono le
soglie
Lista dei contesti
in cui compare
ogni parole (in
quale posizione)
Confronta
distribuzioni di
parole in
sottopopolazioni
di soggetti
Consente di fare
analisi su
sottopopolazion
p p
i di soggetti
+
I comandi LEXIQUE e TRIEVOC
OUVRIR FICHIER: aprire il file
NB I file di ogni analisi vengono messi nella cartella dove c’è
c è il file d’origine
d origine.
LEXIQUE: il file csv o txt è convertito in un documento di testo
utilizzabile da EVOC.
•
•
•
Es:1;1;2;19;3;1;2;5;2; 1interessante 2utile 3affascinante 4parlare 5consigliare
6ascoltare
2;1;2;19;3;2;2;6;#NULLO!; 1empatico 2sensibile 3attento 4ascoltare 5riflettere
6i l b
6rielaborar
3;1;1;21;5;2;2;4;1; 1allegro 2professionale 3interessante 4studiare 5pensare
Indicare il numero di colonne delle variabili illustrative,
illustrative
compreso identificativo (attenzione: lo chiede 2 volte)
TRIEVOC: crea il vocabolario
+
Il comando NETTOIE
•
Pulizia del corpus testuale
meglio farla in Excel prima di importare il file in EVOC ma qui
si può controllare se è tutto ok e consente di:
•
•
Eliminare i refusi
Accorpare – eventualmente alcune parole
Deve essere ricontrollato dopo rangmot (!)
•
•
Ricordarsi di salvare le modifiche
Ricordarsi di ESEGUIRE NUOVAMENTE TRIEVOC affinché le
modifiche siano salvate nel (nuovo) vocabolario (tm2)
+ Il file RANGMOT
Nombre total de mots differents : 239
Nombre total de mots cites
: 862
moyenne generale :
2.94
I
N
D
I
V
I
D
U
O
L
E
DISTRIBUTION DES FREQUENCES
freq.
q * nb. mots * Cumul evocations et cumul
inverse
1 *
141
141
16.4 %
862 100.0 %
2 *
29
199
23.1 %
721
83.6 %
3 *
18
253
29.4 %
663
76.9 %
4 *
15
313
36.3 %
609
70.6 %
5 *
4
333
38.6 %
549
63.7 %
6 *
6
369
42.8 %
529
61.4 %
7 *
2
383
44.4 %
493
57.2 %
8 *
3
407
47.2 %
479
55.6 %
9 *
2
425
49.3 %
455
52.8 %
S
10 *
2
445
51.6 %
437
50.7 %
O
12 *
1
457
53.0 %
417
48.4 %
G 14 *
4
513
59.5 %
405
47.0 %
L 15 *
1
528
61.3 %
349
40.5 %
I 16 *
1
544
63
63.1
1 %
334
38
38.7
7 %
1
562
65.2 %
318
36.9 %
E 18 *
20 *
1
582
67.5 %
300
34.8 %
21 *
1
603
70.0 %
280
32.5 %
25 *
1
628
72.9 %
259
30.0 %
28 *
1
656
76
76.1
1 %
234
27
27.1
1 %
30 *
2
716
83.1 %
206
23.9 %
33 *
1
749
86.9 %
146
16.9 %
36 *
1
785
91.1 %
113
13.1 %
77 *
1
862
100.0 %
77
8.9 %
239 numero totale
di parole differenti
862 numero totale
di parole citate
2.94 media del rango delle
parole citate (effettiva,
p
(
, non
teorica)
141 HAPAX = parole che
compaiono una sola volta
INDICI LESSICALI
Indice di Diversità lessicale:
forme distinte/occorrenze totale
239/862=0,27
più è alto più il linguaggio è diverso,
vario
Indice di Rarità lessicale:
hapax/forme distinte
141/239 = 0,58
più
iù è alto
l più
iù il linguaggio
li
i è composto
da parole rare
+ I comandi SELEVOC e COMPLEX
SELEVOC: Serve per selezionare un sottocampione
Attenzione! I nomi dei file delle analisi sono sempre gli stessi! Per evitare di
sovrascrivere i file delle analisi p
precedenti NOMINARE i vecchi file o creare
sottocartelle.
Selezionare la colonna
in cui si trova la
variabile illustrativa
che ci interessa
Selezionare il codice della
variabile che indica il
sottogruppo e/o i
sottogruppi che vogliamo
selezionare
COMPLEX: Confronto tra i gruppi prescelti
Indicare l’etichetta del
sottogruppo es.
‘conservatori’
Scegliere le sottopopolazioni da confrontare - Aprire il rapporto di complex
e analizzare:
• le
l parole
l uniche
i h per ciascun
i
gruppo
• le parole comuni con le rispettive frequenze
• confronto tramite calcolo delle specificità (t-student)
+ Il comando CATEVOC
CATEVOC: Serve categorizzare le parole
.
RECODCAT: ricodifica le parole in categorie
•
•
File .CAA
File .PAR
elenco categorie
g
con parole
p
categorizzate
g
e frequenze
q
elenco categorie
+ La legge
gg di Zipfs
p – il meccanismo che utilizza EVOC
•
È una legge empirica che descrive la frequenza di un evento
Pi facente parte di un insieme, in funzione della posizione i
(detta rango) nell'ordinamento decrescente rispetto alla
frequenza
q
stessa di tale evento.
f(P
( i)=c
=c/i
/i
•
•
i indica il rango
Pi indica l'evento che occupa l'i-esimo rango (ovvero l'i-esimo
evento più frequente)
•
f(Pi) è il numero di volte (frequenza) che si verifica l'evento Pi
•
c è una costante di normalizzazione, p
pari al valore f(P
( 1)).
+ Summary delle sequenze operative
CLICCARE SEMPRE SU EXECUTER DOPO AVER SELEZIONATO OGNI COMANDO!
Sal o il file excel
Salvo
e cel csv
cs in una
na cartella
•
tutte le analisi sul file verranno salvate in questa cartella
Ouvrir ficher colonne prima delle associazioni)
TRIEVOC crea vocabolario apro il file e indico subito il numero
di variabili illustrative (provvisorio
•
Indica numero di righe (casi) e numero di mots (parole associate)
NETTOIE
•
modificare,, riscrivere,, accorpare,
p , pulire
p
il corpus
p
Dopo le operazioni ricordarsi di salvare (FERME ET ENREGISTRE)
Ancora TRIEVOC per far girare il nuovo vocabolario!
RANGMOT ci chiede il rango medio (teorico)
•
Es. se chiediamo 3 parole associate il rango medio è 2
Apro il file RANGMOT e devo frequenze e ranghi
•
Numero totale di parole usate, numero totale di parole, moyenne
generale media reale (calcolata sul numero reale di parole citate)
RANGMOT scelgo soglie e imposto, poi EDITER
Apro il file TABRGFR ed ho il mio OUTPUT che mi presenta i 4
quadranti della RS