Le linee di ricerca attualmente seguite si rivolgono
prevalentemente all'approfondimento metodologico dell'inferenza
statistica negli aspetti logici e fondazionali, dei
modelli a variabili latenti applicati all'analisi dei fenomeni
comportamentali ed educazionali in particolare quando le variabili
d'interesse sono costrutti teorici non direttamente osservabili e
quando le osservazioni sono di tipo longitudinale. Un ulteriore
argomento di interesse che ha prodotto numerose pubblicazioni
riguarda gli aspetti metodologici e applicativi della biostatistica
e della genetica di popolazioni.
Nella linea di ricerca su cui si sta attualmente lavorando si
collocano gli studi sui modelli a variabili latenti, e in
particolare i Modelli ad equazioni strutturali secondo
l'impostazione LISREL e i Modelli Lineari Generalizzati per
Variabili Latenti (GLLVM). In questo ambito, assieme ad altri
colleghi che collaborano alla ricerca, viene affrontato lo studio
dei modelli a equazioni strutturali con riferimento al metodo
LISREL , rivolto in particolare agli sviluppi dell' Underlying
Variable Approach (UVA) usato quando le variabili manifeste sono
categoriche, binarie o ordinabili. Questi modelli possono essere
proficuamente integrati dalla classe di modelli lineari
generalizzati con variabili latenti in quanto rappresentano un
apparato concettuale più ampio e più recente dei modelli a
equazioni strutturali. Sia da un punto di vista teorico che
applicativo, questa classe di modelli offre maggiori potenzialità
investigative e, pertanto, nuovi spunti nella ricerca scientifica.
Al di là dell'interesse strettamente metodologico e formale, questi
modelli permettono di affrontare in modo nuovo e costruttivo il
complesso problema della valutazione delle attività di formazione e
di orientamento nei sistemi di educazione superiore. E' infatti
possibile, e questo è l'obiettivo attualmente perseguito, valutare
la qualità degli interventi che vengono rivolti agli studenti nei
passaggi tra i diversi livelli di studio. Un campo ancora poco
esplorato per quanto attiene alla efficacia dei risultati, ad
esempio, è quello dell'orientamento alla scelta degli studi
(facoltà, corsi di laurea o di laurea specialistica). E' molto
diffusa l'abitudine di costruire test di orientamento, variamente
specificati, senza una rigorosa analisi modellistica della capacità
di questi test di cogliere le attitudini e le inclinazioni del
soggetto a cui vengono rivolte. In pochissime situazioni le
batterie di test somministrate sono accompagnate da una descrizione
metodologica dei criteri di calibrazione e di taratura dei test.
Questa mancanza di rigore può produrre gravi conseguenze sul
soggetto che viene orientato qualora gli items non siano idonei
all'obiettivo prefissato. Poiché esistono metodologie consolidate -
tra queste basta ricordare i modelli di Item Response Theory che
consentono di descrivere attraverso modelli statistici le
performance dei singoli test – è assolutamente necessario
intervenire nei sistemi educativi per imporre soluzioni rigorose e
allineare così la qualità degli interventi sull'orientamento agli
standard internazionali. Per affrontare questo tipo di ricerca si
dispone già di ampi database di risposte a test di orientamento
raccolte nel corso degli ultimi mesi da sottoporre a rigorosi
controlli di attendibilità. Nella seconda linea di ricerca si
portano avanti approfondimenti metodologici sulle procedure
inferenziali, uni e multivariate utilizzate nei più attuali
contesti di ricerca, dalla combinazione di valutazioni esperte alle
reti logidtiche per l'analisi dei fenomeni sociali, all'analisi
comparata di sistemi classificatori eterogenei sempre nell'ambito
dei fenomeni sociali, dove le metodologie statistiche si scontrano
con situazioni osservative di contesto particolarmente complesse e
non trattabili sperimentalmente. I contributi sulla statistica
inferenziale negli ultimi dieci anni hanno esaurito la loro
capacità di innovazione e sono stati ampiamente superati in numero
e in potenzialità investigativa dai contributi sulla statistica
multivariata. Oggi questi due campi di riflessione metodologica
devono ricongiungersi e completarsi. L'obiettivo non è solo
tecnico-formale ma è, prima di tutto, di individuazione dei
problemi comuni e delle soluzioni unitarie che possono far
convergere in una visione unificante gli sviluppi più recenti della
metodologia statistica. A questo fine saranno approfondite le
ricerche sulle tecniche inferenziali applicate a grandi sistemi di
informazioni (combinazioni bayesiane di sistemi esperti, data
mining,social network...).