Ricerca longitudinale: caratteristiche, vantaggi ed esempi
Un'indagine longitudinale è quella in cui le misurazioni continue o ripetute di un dato fenomeno vengono eseguite per lunghi periodi di tempo. Spesso, questo tipo di ricerca può durare per anni o decenni. In generale, sono di natura osservativa e possono raccogliere dati sia quantitativi che qualitativi.
Ad esempio, paesi come la Svezia, la Norvegia e gli Stati Uniti hanno condotto censimenti periodici della popolazione per più di due secoli (1749, 1769 e 1970, rispettivamente). Inoltre, dagli anni '70 questi studi hanno proliferato nelle scienze sociali e comportamentali, tra le altre discipline.
Pertanto, la comunità scientifica riconosce il suo valore e molte aree di conoscenza danno prova della sua utilità. Uno di loro è nel campo della medicina. Sono spesso usati per valutare la relazione tra i fattori di rischio e lo sviluppo di malattie. Possono anche misurare i risultati di diversi trattamenti.
D'altra parte, il suo vero valore risiede nella sua capacità di rispondere a domande che non possono essere affrontate con un altro tipo di design. Uno studio longitudinale, secondo molti esperti, è l'ideale per stabilire l'ordine temporale, misurare i cambiamenti e fare le interpretazioni causali che sono richieste nel metodo scientifico.
lineamenti
Le caratteristiche di un'indagine longitudinale sono evidenti rispetto alla sua controparte: studi trasversali. La raccolta di dati su una o più variabili, in quest'ultimo caso, avviene in un singolo momento.
Al contrario, nei disegni longitudinali i dati vengono raccolti in due o più momenti. Questo permette di misurare le modifiche. Inoltre, in molti casi possono fornire una sorta di spiegazione per questi.
Inoltre, uno studio longitudinale consente l'accumulo di un numero molto più grande di variabili e può essere esteso a un'area di conoscenza molto più ampia di quella che sarebbe possibile in uno studio trasversale. Questo perché la raccolta di informazioni può essere distribuita in vari momenti.
In generale, si possono distinguere quattro tipi di progetti di ricerca longitudinale. Il primo misura le variabili nella totalità della popolazione in ciascun periodo dello studio.
Per gli altri disegni sono presi dei campioni. Questo esempio può essere uguale o diverso ogni volta. Un progetto finale consiste nel sostituire alcuni individui.
Vantaggi e svantaggi
vantaggio
La ricerca longitudinale offre i vantaggi di avere intervalli di tempo estesi. Tra i suoi numerosi vantaggi vi è l'utilità di stabilire relazioni causali. È anche utile per fare inferenze affidabili. Questo è possibile in quanto consente di separare le tendenze reali dalle occorrenze casuali.
D'altra parte, è opportuno tracciare la crescita e lo sviluppo di molti fenomeni. Mostra anche come le mutevoli proprietà delle persone si adattano al cambiamento sistemico e ci consente di cogliere le dinamiche di questi cambiamenti, i flussi da e verso stati particolari e le transizioni tra stati.
Inoltre, i dati di ricerca longitudinale vengono raccolti contemporaneamente anziché in modo retrospettivo. Con questo, si evitano problemi di memoria falsi o selettivi.
Inoltre, questi studi offrono una copertura completa e completa di una vasta gamma di variabili, sia iniziali che emergenti. Ciò include l'approccio degli effetti specifici individuali e l'eterogeneità della popolazione.
Infine, l'indagine longitudinale riduce l'errore di campionamento. Quest'ultimo si verifica perché lo studio rimane con lo stesso campione nel tempo. Quindi, dai loro risultati, possono essere fatte raccomandazioni chiare nei casi in cui è richiesto un intervento.
svantaggi
Nonostante i vantaggi che offre, la ricerca longitudinale presenta anche alcuni punti deboli. Uno dei più importanti è il tempo necessario per avere risultati concreti. Inoltre, i problemi di mortalità del campione aumentano con il tempo e diminuiscono la rappresentatività iniziale.
D'altra parte, si trovano gli effetti del controllo. Ad esempio, interviste ripetute con lo stesso campione possono avere un impatto sul loro comportamento. Questi effetti intermedi attenuano il piano di ricerca iniziale.
Altri due problemi principali sono la partecipazione e l'analisi dei dati. Per quanto riguarda la partecipazione, questo dovrebbe essere assicurato, dal momento che questo tipo di studio implica un contatto ripetuto. In riferimento ai dati, questi sono ricchi a livello individuale, sebbene siano tipicamente complessi nell'analizzarli.
Esempi
Relazione tra attività quotidiane e invecchiamento di successo
Nel 2003, Verena H. Menec ha presentato uno studio longitudinale di 6 anni. Il suo obiettivo era esaminare la relazione tra le attività quotidiane e gli indicatori dell'invecchiamento di successo.
Pertanto, lo studio ha valutato l'attività nel 1990 e la funzione, il benessere e la mortalità nel 1996. Il benessere è stato misurato in termini di soddisfazione per la vita e la felicità. Da parte sua, la funzione è stata definita in termini di una misura composita che combina la funzione fisica e quella cognitiva.
In generale, le attività sociali e produttive erano positivamente correlate ai tre indicatori. Tuttavia, più attività solitarie (come la lettura) erano associate solo alla felicità.
Ricerca longitudinale sul riconoscimento delle impronte digitali
L'identificazione delle impronte digitali umane si basa sulla premessa fondamentale che le creste di dita diverse sono diverse, ma si presume anche che il modello delle impronte digitali non cambi nel tempo (persistenza). Tuttavia, il secondo è una credenza generale basata solo su alcuni studi di casi.
In questo studio, condotto da Yoon e Jain (2015), i punteggi di corrispondenza delle impronte digitali sono stati analizzati utilizzando modelli statistici multilivello. Tra le covariate studiate vi sono l'intervallo di tempo tra due impronte digitali rispetto all'età del soggetto e la qualità dell'immagine.
Per il campione, le persone con almeno cinque registrazioni di 10 impressioni sono state prese in un periodo minimo di 5 anni. I risultati hanno mostrato che i punteggi tendono a diminuire in modo significativo quando l'intervallo di tempo aumenta. Inoltre, la precisione del riconoscimento diventa considerevolmente grande se l'immagine è di scarsa qualità.
Associazione tra abbigliamento medico e cambiamenti nel lavoro professionale
L'obiettivo dei ricercatori era valutare la relazione tra esaurimento e soddisfazione professionale con i cambiamenti nello sforzo professionale dei medici.
Per questo, dal 2008 al 2014 sono stati utilizzati documenti amministrativi della Mayo Clinic. Allo stesso modo, l'esaurimento e la soddisfazione sono stati valutati attraverso sondaggi.
I risultati hanno mostrato che l'esaurimento e la diminuzione della soddisfazione erano fortemente associati a reali riduzioni dello sforzo lavorativo professionale dei medici.
