Fondamenti della ricerca empirica | empirio

Chiedi a tre studenti che cosa significa «empirico» e ricevi tre risposte: un sondaggio fatto in proprio, dei numeri, oppure il contrario della teoria. Tutte e tre restano a metà strada.

La ricerca empirica risponde a una domanda di ricerca raccogliendo e analizzando in modo sistematico dati sulla realtà osservabile, invece di affidarsi soltanto alla letteratura e all'argomentazione, e vale sia quando i dati sono numeri sia quando sono interviste, documenti o risultati di studi già pubblicati. Che tu li raccolga di persona o li prenda da un archivio non cambia il verdetto. Alla fine di questa guida sai quale strada si adatta alla tua domanda e come motivare la scelta nel capitolo sul metodo.

📌 I punti essenziali

• La ricerca empirica risponde a una domanda con dati, non con argomenti.
• Empirico non significa quantitativo: anche sei interviste sono dati.
• I dati già raccolti valgono: l'archivio DASSI li distribuisce gratuitamente.
• Prima della prima domanda servono base giuridica e progetto scritto.
• Una tesi compilativa non è un ripiego, ma un percorso con regole proprie.

Che cos'è la ricerca empirica? Definizione e confini

La ricerca empirica è un modo di procedere in cui una domanda trova risposta attraverso la raccolta e l'analisi sistematica di dati sulla realtà osservabile. Il polo opposto non è la letteratura, ma il ragionamento puro.

Il termine deriva dal greco empeiria, cioè esperienza. Proprio lì nasce l'equivoco, perché ha esperienza anche chi chiede in giro agli amici. A separare il modo di procedere empirico dall'osservazione quotidiana non è l'esperienza in sé, ma il modo in cui la si tratta.

La differenza si riconosce su quattro punti. Il sapere quotidiano nasce per caso, la ricerca empirica segue un piano stabilito prima. Il sapere quotidiano trattiene ciò che conferma l'idea di partenza, la ricerca empirica registra anche i casi che danno fastidio. Il sapere quotidiano si accontenta di concetti vaghi, la ricerca empirica li rende misurabili. E il sapere quotidiano resta privato, mentre la ricerca empirica si scrive perché un'altra persona possa ripercorrerla e ripeterla.

Vale anche il rovescio: non ogni lavoro scientifico è empirico, e non è un difetto. Una dimostrazione matematica, un'interpretazione giuridica e un chiarimento concettuale in filosofia sono lavoro scientifico senza un solo dato raccolto. L'empiria serve a un certo tipo di domanda, non è un bollino di qualità.

Due equivoci che trovi quasi ovunque

Due frasi sulla ricerca empirica circolano così tanto che quasi nessuno le verifica più. Entrambe sembrano ragionevoli, ed entrambe spingono a scegliere un percorso più faticoso di quanto la domanda richieda.

Conviene affrontarle una alla volta, perché fanno danni in punti diversi: il primo equivoco ti toglie metodi adatti, il secondo ti toglie dati adatti.

L'equivoco «empirico vuol dire numeri»

Empirico e quantitativo non sono la stessa cosa. Un'intervista con sei infermieri raccoglie dati sulla realtà osservabile, li analizza in modo sistematico ed è quindi pienamente empirica, anche se alla fine non compare nessuna percentuale. L'asse qualitativo contro quantitativo descrive il tipo di dati, non la domanda se si raccolgano dati oppure no.

L'equivoco ha un effetto collaterale visibile. Poiché molte guide presentano obiettività, attendibilità e validità come requisiti di ogni ricerca empirica, i lavori qualitativi finiscono sotto un metro costruito per altro. I tre criteri vengono dalla teoria dei test quantitativa. Chi applica il catalogo sbagliato conclude che la sua tesi è metodologicamente debole, mentre non lo è.

L'equivoco «la ricerca empirica è il contrario di una tesi compilativa»

La contrapposizione fra tesi empirica e tesi compilativa è una semplificazione che si smentisce da sola appena la guardi da vicino. Una meta-analisi e una revisione sistematica lavorano solo su materiale già esistente e restano comunque empiriche: raccolgono, codificano e analizzano i risultati di studi pubblicati. Non a caso le stesse guide che affermano l'opposizione elencano la meta-analisi poco dopo fra i metodi empirici.

La linea netta non passa fra «dati propri» e «letteratura», ma fra due domande: si lavora in modo sistematico su un materiale, oppure si ordina e si discute lo stato della ricerca? Il primo caso è empirico, anche senza rilevazione propria. Il secondo è un lavoro teorico, anche dopo aver letto centinaia di studi.

💡 Consiglio

Metti alla prova il tuo progetto con una domanda sola: alla fine esiste un materiale che hai attraversato seguendo regole fissate prima? Se la risposta è sì, la tua tesi è empirica. Che quel materiale siano questionari, trascrizioni o quaranta studi codificati non cambia nulla.

Metodi di ricerca empirica: qualitativi, quantitativi e misti

La scelta del metodo discende dalla domanda di ricerca, non dal gusto personale. Una domanda su frequenze, distribuzioni o relazioni chiede numeri. Una domanda su significati, motivazioni o processi chiede testo. Chi sceglie prima il metodo e poi piega la domanda se ne accorge al più tardi durante l'analisi.

In pratica: formula la domanda in modo che il tipo di dati si legga già dentro di essa. «Quanto sono soddisfatti del servizio di orientamento gli studenti del terzo anno?» chiama una rilevazione standardizzata. «Da che cosa capiscono gli studenti se un colloquio di orientamento è servito?» chiama delle interviste. Le due domande riguardano lo stesso tema e portano a metodi di ricerca diversi. Se già i termini restano confusi, l'articolo Che cos'è un sondaggio? separa sondaggio, indagine e questionario.

Metodi quantitativi: misurare e confrontare

La ricerca quantitativa definisce una caratteristica in modo che si possa rilevare allo stesso modo su molti casi. Lo strumento della ricerca quantitativa è fissato prima e non si modifica durante la rilevazione, altrimenti la confrontabilità salta. Rientrano qui le indagini standardizzate, le osservazioni strutturate e gli esperimenti. Il guadagno sta nella confrontabilità, il prezzo nella profondità: ciò che il questionario non prevedeva non comparirà nei dati.

Metodi qualitativi: capire e ricostruire

La ricerca qualitativa tiene la procedura volutamente aperta, perché nel materiale possano emergere cose che nessuno aveva previsto. Alla ricerca qualitativa appartengono le interviste con traccia, i focus group, l'osservazione partecipante e l'analisi del contenuto qualitativa. La traccia fissa i temi, non le parole e nemmeno l'ordine. I casi sono pochi, l'analisi è laboriosa e i risultati valgono anzitutto per i casi studiati, non per una popolazione.

Metodi misti: entrambi nella stessa tesi

I metodi misti uniscono i due approcci in un unico disegno di ricerca, invece di spalmarli su due tesi. Il percorso più frequente nelle tesi di laurea parte da poche interviste per capire il campo e verifica poi con un questionario le supposizioni che ne emergono. Il percorso inverso funziona altrettanto bene: prima la rilevazione, poi le interviste per spiegare i risultati strani. Conta che il collegamento sia motivato, altrimenti due mezzi studi sembrano una tesi sovraccarica.

Da dove arrivano i tuoi dati: rilevazione propria o dati esistenti

Quasi tutte le guide danno per scontato che una tesi empirica cominci con una rilevazione propria. La strada è la più conosciuta, ma non è l'unica e spesso non è la migliore. L'alternativa si chiama analisi secondaria: lavori su dati raccolti da altri e poni loro la tua domanda.

La differenza pesa parecchio. Una rilevazione propria ti costa di norma diverse settimane fra strumento, fase sul campo e preparazione dei dati, e finisce spesso con un campione preso dalla cerchia di conoscenti. Un insieme di dati esistente ti offre dal primo giorno migliaia di casi con un campionamento documentato. Quello a cui rinunci è la libertà sulle domande, perché analizzi solo ciò che allora è stato rilevato.

Quattro strade verso i tuoi dati

Nella pratica hai quattro strade davanti, e non si escludono a vicenda. Molte buone tesi combinano una piccola rilevazione propria con un insieme di dati di riferimento, che mostra come il campione raccolto si collochi rispetto alla popolazione.

1. Rilevazione propria. Costruisci uno strumento e conduci tu la raccolta dei dati. Controllo totale sulle domande, fatica totale.
2. Archivio per le scienze sociali. DASSI, il Data Archive for Social Sciences in Italy gestito dall'Università di Milano-Bicocca e dal CNR, è il nodo italiano di CESSDA e scrive che «i dati archiviati e distribuiti da DASSI sono gratuiti».
3. Microdati ufficiali. L'Istat pubblica i file ad uso pubblico mIcro.STAT, «scaricabili gratuitamente da questo sito», senza domanda e senza convenzione.
4. Risultati di studi pubblicati. Per una revisione sistematica o una meta-analisi il materiale sono i risultati di ricerche altrui.

Sulla seconda strada l'accesso è più semplice di quanto si creda, perché DASSI precisa che «I dati sono accessibili a chiunque ne faccia richiesta». Le condizioni stanno nelle FAQ di DASSI, il catalogo è consultabile su data.dassi-archive.it (verificato a settembre 2026).

Microdati Istat: due percorsi che non vanno confusi

I microdati dell'Istat esistono in due forme e solo una è davvero aperta a chi sta scrivendo una tesi. I file ad uso pubblico si scaricano liberamente, mentre i microdati per la ricerca possono essere richiesti «da ricercatori appartenenti a organizzazioni riconosciute quale Ente di ricerca».

Chi lavora da solo non rientra in quella categoria, quindi la richiesta passa dal relatore e dal dipartimento oppure si resta sui file ad uso pubblico. Le due pagine sui microdati ad uso pubblico e sui microdati per la ricerca descrivono i due percorsi.

Un esempio di questa seconda famiglia è la Rilevazione sulle forze di lavoro, che secondo l'Istat coinvolge ogni anno «oltre 250 mila famiglie residenti in Italia», «per un totale di 600 mila individui», in «circa 1.400 comuni italiani». Rispondere è obbligatorio, perché «La fornitura dei dati richiesti dall'Istat è obbligatoria ai sensi dell'art. 7» del d.lgs. 322/1989. L'obbligo ha però due limiti utili da conoscere: non copre le categorie particolari di dati e, per questa rilevazione, «in caso di mancata risposta non è prevista l'applicazione di una sanzione». Dove la sanzione è prevista, l'Istat indica per le persone fisiche un importo da 206 a 2.065 euro.

I riferimenti stanno nella pagina della Rilevazione sulle forze di lavoro e in quella sulle sanzioni amministrative (verificate a settembre 2026). Se scegli una rilevazione propria, il sondaggio online resta la via più battuta: perché regga e chi non raggiunge lo spiega l'articolo sul sondaggio online come metodo di ricerca empirica, mentre il confronto con l'indagine postale, telefonica e faccia a faccia sta nell'articolo sul sondaggio online con vantaggi e limiti.

Come si svolge un'indagine empirica: sei decisioni

Il percorso di un'indagine empirica viene suddiviso in modo diverso a seconda dei manuali, di solito in cinque o nove fasi. Per la pratica conta meno il numero delle fasi e più l'idea che ci sta dietro: in sei punti prendi una decisione che vincola tutto il resto.

L'ordine delle sei decisioni non è un consiglio, ma una catena di dipendenze. Chi sceglie il metodo di analisi solo dopo la rilevazione scopre a volte che le scale non permettono il calcolo previsto. Per questo il sesto passo appartiene già al terzo.

1. Fissare la domanda di ricerca. La domanda di ricerca deve essere abbastanza stretta da farne derivare una rilevazione. Definisce anche l'obiettivo: descrivere, spiegare o esplorare.
2. Formulare ipotesi dove servono. Le indagini che verificano hanno bisogno di ipotesi, quelle esplorative no. Un lavoro esplorativo con ipotesi forzate è un errore ricorrente.
3. Scegliere il disegno della ricerca. Il disegno della ricerca fissa metodo, momenti di rilevazione e scelta dei casi. Qui si decide anche se rilevi una volta sola o più volte.
4. Rendere misurabili i concetti. «Soddisfazione per il corso di studio» non è una variabile, è una parola. Solo la traduzione in domande e scale concrete la rende rilevabile.
5. Determinare il campione. Procedura e numerosità del campione decidono su che cosa potrai dire qualcosa alla fine e su che cosa no.
6. Stabilire il metodo di analisi. Quale dei metodi di analisi entri in gioco dipende dal tipo di dati e dalla scala di misura, non dal tuo desiderio.

Il percorso completo con esempi, tempi e la domanda su che cosa può andare storto in ciascuna fase sta nell'articolo sul processo di ricerca empirica.

Privacy ed etica: che cosa chiarire prima della prima domanda

Appena intervisti delle persone tratti dati personali, e lo fai prima ancora di analizzare la prima risposta. Il punto manca in quasi tutte le guide alla ricerca empirica, anche in quelle che mandano gli studenti dritti a interviste e sondaggi. In un secondo momento non si sana, perché una rilevazione senza base giuridica non diventa lecita se i dati vengono anonimizzati dopo.

La buona notizia è che il quadro italiano si legge in poche righe. Valgono il GDPR e il Codice in materia di protezione dei dati personali, cioè il d.lgs. 196/2003 modificato dal d.lgs. 101/2018, e l'autorità competente è il Garante per la protezione dei dati personali.

Base giuridica e progetto scritto

La norma che riguarda davvero chi studia sono le Regole deontologiche per trattamenti a fini statistici o di ricerca scientifica, cioè l'Allegato A.5 del Codice, adottate con il provvedimento n. 515 del 19 dicembre 2018. L'articolo 2 delimita l'ambito ai trattamenti «di cui sono titolari università, altri enti o istituti di ricerca», quindi la tua tesi vi rientra attraverso l'ateneo.

L'articolo 3 aggiunge l'obbligo che quasi nessuna guida cita: «La ricerca è effettuata sulla base di un progetto redatto». Senza un progetto scritto il trattamento non è lecito, e il progetto va steso prima della rilevazione. Il Garante ha avviato regole nuove con il provvedimento 298/2024, però il testo precisa che si procede «Nelle more dell'approvazione delle nuove Regole deontologiche e ferma la vigenza» di quelle attuali. Il testo integrale sta sul sito del Garante come doc. web 9069637 (verificato a settembre 2026).

Parere etico: non sempre, ma più spesso di quanto pensi

Un obbligo nazionale di parere etico per le tesi di laurea non esiste, la regola cambia a seconda dell'ateneo e del corso. L'Università di Bologna scrive per un corso dell'area sanitaria che «Ogni tesi richiede una valutazione degli aspetti etici» e gradua la richiesta: le tesi compilative non hanno bisogno di parere, quelle applicative solo se è prevista una pubblicazione, quelle di ricerca sempre.

All'Università di Macerata, invece, il comitato non esprime pareri su tesi triennali, magistrali e di dottorato. Chiedi quindi al relatore prima di scrivere a un comitato. La pagina di riferimento è Comitato etico e tesi dell'Università di Bologna (verificata a settembre 2026).

⚠️ Attenzione

Un sondaggio per la tesi di laurea non è un sondaggio privato. Se dietro la rilevazione c'è un'università, un'associazione o un'azienda, lo strumento che usi ha bisogno di un contratto di responsabile del trattamento ai sensi dell'art. 28 GDPR. Verifica prima se il fornitore lo mette a disposizione.

Per il caso singolo sono competenti il responsabile della protezione dei dati del tuo ateneo e, sulle questioni etiche, il relatore. Nessuna di queste indicazioni sostituisce una consulenza legale o le regole della tua università.

Quando una tesi di laurea non deve essere empirica

Molti studenti partono dalla decisione «faccio qualcosa di empirico» e cercano solo dopo una domanda che ci stia dentro. L'ordine è rovesciato e produce la tipica tesi con 43 risposte raccolte nel proprio anno di corso, che alla fine non regge nulla.

La verifica onesta va nella direzione opposta. Esistono domande per cui una rilevazione propria non è solo superflua, ma peggiore di uno sguardo ai dati già disponibili. Ed esistono regolamenti didattici che pretendono una parte empirica. Entrambe le cose vanno chiarite prima di depositare il titolo.

Una tesi compilativa non è la scappatoia di chi non trova partecipanti. È un percorso autonomo con pretese di qualità proprie: strategia bibliografica ricostruibile, scelta motivata delle fonti, inquadramento invece di semplice elenco. Chi lo fa bene consegna più di un sondaggio con poche risposte.

Se invece il tuo regolamento didattico chiede una parte empirica, vale la sua indicazione. Che cosa fare in concreto e come la parte empirica entra nell'indice lo trovi nell'articolo sulla ricerca empirica nelle tesi di laurea. Decisivo resta il regolamento del tuo corso di studio.

Da che cosa riconosci una tesi empirica solida

La solidità di un'indagine empirica non si decide sulla numerosità del campione, ma sul fatto che la procedura sia adatta alla domanda e resa esplicita. Per questo esistono criteri di qualità, e l'errore più frequente consiste nell'applicare il catalogo sbagliato.

Per le indagini quantitative valgono obiettività, attendibilità e validità. Obiettività significa che il risultato non dipende da chi rileva e analizza. Attendibilità significa che una ripetizione nelle stesse condizioni porta allo stesso risultato. Validità significa che lo strumento misura davvero ciò che deve misurare, e proprio questa terza definizione viene spesso resa male, come «i risultati rispondono alla domanda di ricerca?».

Per le indagini qualitative sono stati sviluppati cataloghi propri, perché la ripetibilità lì non è un metro sensato. Al centro stanno la ricostruibilità del procedimento, l'adeguatezza del metodo all'oggetto e la dichiarazione del proprio ruolo sul campo. Quale catalogo si adatti alla tua tesi lo mostra l'articolo sui criteri di qualità della ricerca.

Un'indagine non diventa buona perché ha molti casi, ma perché un'altra persona riesce a ripercorrerla.

Come manuale di riferimento per entrambi gli approcci vale in Italia «Metodologia e tecniche della ricerca sociale» di Piergiorgio Corbetta, seconda edizione per il Mulino, con capitoli propri su attendibilità e validità, analisi secondaria e fonti statistiche ufficiali. La scheda dell'editore, con ISBN 978-88-15-39660-0, sta sul sito del Mulino.

Errori tipici della prima tesi empirica

I quattro errori seguenti tornano in continuazione nelle tesi di laurea. Hanno in comune il fatto di nascere presto e di farsi notare tardi, di solito quando i dati sono già raccolti e non resta più niente da salvare.

Chi li conosce può correggere il tiro in fase di progettazione. Costa qualche giorno e risparmia un'intera fase sul campo.

Il metodo viene prima della domanda

Chi decide di fare un sondaggio e solo dopo pensa a che cosa chiedere rovescia la dipendenza. Il risultato sono questionari che sfiorano molte cose e non rispondono a nessuna. La domanda viene per prima, e da lei discende il metodo. Se il metodo è fissato dal relatore per ragioni pratiche, allora si adatta la domanda, prima che nasca il questionario.

Il campione è la cerchia di amici

Un sondaggio diffuso nella chat del corso e su Instagram raggiunge persone simili fra loro. Non è un dramma, finché la cosa sta scritta nel capitolo sul metodo e i risultati vengono formulati con la dovuta prudenza. Diventa un problema quando nelle conclusioni si parla «degli studenti». Quando un'indagine è rappresentativa e quando no dipende dalla procedura di scelta, non dal numero di risposte.

La scala di misura si controlla solo durante l'analisi

Se puoi calcolare una media, una correlazione o soltanto contare frequenze dipende dalla scala di misura delle tue variabili. Quale scala di misura abbia una domanda si decide mentre costruisci il questionario, non durante l'analisi. Chi si accorge solo nel software statistico che tutte le domande sono nominali non può più fare il calcolo previsto.

Il capitolo sul metodo descrive invece di motivare

«È stato somministrato un questionario online» è una descrizione. Quello che ci si aspetta è una motivazione: perché quel metodo si adatta a quella domanda, quale alternativa esisteva e perché è caduta. Tre frasi bastano quasi sempre, e fanno la differenza fra una tesi documentata e una tesi valutata bene. Proprio questo punto manca in quasi tutte le guide e in sede di discussione viene chiesto.

Conclusione

La ricerca empirica è meno una tecnica che un atteggiamento: stabilisci prima in base a che cosa deciderai la tua domanda e ti attieni a quella regola, anche quando il risultato diventa scomodo. Che ne escano numeri o trascrizioni, e che tu raccolga i dati o attinga a un archivio, resta una questione di adeguatezza. Verifica prima se la tua domanda ha davvero bisogno di dati e scegli solo dopo la strada per arrivarci.

Come proseguire

• Vuoi sapere come la parte empirica entra nell'indice? Scrivere una tesi empirica
• Non sai se la tua indagine è descrittiva o esplicativa? Esplorativa, descrittiva, esplicativa, causale
• I dati ci sono e cerchi l'analisi giusta? Statistica descrittiva e inferenziale
• Stai costruendo il questionario? Creare un questionario
• Il capitolo sul metodo c'è, ma il tono non convince? Scrittura scientifica

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