Psicometria di base riassunto

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Psicometria di base riassunto

Psicometria

1. Evoluzione del concetto di scienza
Metodo induttivo: se i gabbiani che osservo sono bianchi allora tutti i gabbiani sono bianchi (dal particolare al generale)
Metodo deduttivo: se tutte le uova sono ovali e quello che osservo è un uovo, allora lo stesso uovo è ovale (dal generale al particolare)
Concezione descrittiva di scienza: l’interpretazione dei fenomeni nasce dall’osservazione e dall’induzione. Produce leggi deterministiche.
Positivismo logico: all’origine di ogni conoscenza ci sono i dati sensoriali. Non c’è scienza senza l’esperienza concreta e l’osservazione.
Regolarità dei fatti osservati -> induzione -> leggi -> teorie -> nuove ipotesi da verificare con osservazione e sperimentazione.
La critica maggiore al positivismo sta nel suo empirismo che afferma che non ci può essere conoscenza senza osservazione. In realtà non ci può essere osservazione pura senza alcun presupposto teorico.
Epistemologia genetica: scienza che studia lo sviluppo dei processi cognitivi durante lo sviluppo dell’individuo.
Razionalismo critico di Popper: una proposizione generale non può essere confermata empiricamente ma solo falsificata. Lo scopo della ricerca scientifica è sempre trovare una teoria migliore di un’altra o comunque falsificare una teoria. Per Popper una proposizione è scientifica nella misura in cui è confutabile.
I limiti alla falsificazione di una teoria sono:

Troppa precisione della teoria
Incompletezza della teoria
Troppa complessità della teoria

Le ipotesi ad hoc sono quelle spiegazioni che pur non aggiungendo nulla ad una teoria la proteggono dalla falsificazione e sono da evitare.
Kuhn e i paradigmi: l’attività scientifica non consiste nel verificare le teorie ma nell’arricchirle, risolvendo gli enigmi che le teorie pongono, partendo da paradigmi o dogmi scientifici non misurabili e non confrontabili e chiusi in loro stessi. Per cui, i paradigmi non possono essere migliorati o sviluppati ma solo sostituiti con altri, in un processo di rivoluzione scientifica (es. passaggio dal comportamentismo al cognitivismo).
All’approccio positivista che vede la scienza come un corpo che cresce ma è immutabile, si contrappone un secondo approccio che considera anche i cambiamenti qualitativi oltre a quelli quantitativi.
Realismo critico: non c’è niente che possa essere considerato un fatto svincolato da qualsiasi schema concettuale, ovvero da teorie. I dati sono sempre il frutto di una mediazione sociale. Poiché le teorie sono basate sul mondo conosciuto ma non su quello reale, esse possono sempre essere in errore. Il realismo critico crede che una teoria valida possa basarsi anche su ciò che non è osservabile.
Per il realismo critico il mondo e la scienza sono stratificati, ovvero esiste sempre un’unità più piccola che compone una più grande. Lo stesso discorso si può fare nella psicologia dove si può ricondurre il comportamento umano a fatti sempre più elementari.
Per il realismo critico gli eventi naturali sono il risultato di processi causali che hanno luogo nei sistemi aperti, frutto di numerosi meccanismi e di cose diverse che interagiscono in modo differente.
Non è possibile applicare all’uomo lo schema conoscitivo del positivismo logico, perché l’uomo è differente dall’oggetto di studio delle scienze naturali; perché il comportamento umano non è spiegabile con leggi fisiche ma sulla base dell’osservanza di regole e come risultato di sistemi e variabili fisiche, biologiche, sociali, psicologiche.
Paradosso dei corvi: per verificare l’affermazione induttiva che tutti i corvi sono neri basta verificare che tutti gli oggetti non neri non sono corvi.

2. Il processo di ricerca
Ricerca di base (ampliare conoscenze teoriche) vs. ricerca applicata (studio di problemi concreti).
Variabili qualitative
Variabili ordinali: le modalità (livelli) che la variabile può assumere stanno su un continum che va da un valore minimo a un valore massimo, senza che fra i valori stessi si possa definire un rapporto di misura.
Variabili nominali: le modalità possibili della variabile non possono essere ordinate in alcun modo.
Si può trasformare una variabile ordinale in una nominale ma non viceversa.
Variabili quantitative
Variabili a intervalli equivalenti: le modalità della variabile stanno su un continum crescente, con intervalli equivalenti e costanti ma senza la possibilità di definire dei rapporti di grandezza (ad es. se le modalità rappresentano le temperature rilevate in un periodo non è possibile dire che 20° è il doppio di 10° ma solo che fra le due modalità ci sono 10° di differenza).
Variabili a rapporti equivalenti: le modalità stanno su un continum crescente che parte da zero, con possibilità di definire rapporti di grandezza e confronti (es. numero dei figli per famiglia).
Le variabili quantitative possono essere continue (tutti i numeri reali) o discrete (tutti i numeri interi all’interno di un intervallo).
Variabili indipendenti vs. dipendenti.
Variabili manipolate vs. non manipolate.
Variabili confondenti: sono quelle variabili non controllate che covariano con la variabile indipendente ma che sono estranee ad essa (per es. l’età di elettori di destra o di sinistra di cui si vuole misurare la propensione al cambiamento). Derivano da anomalie del campionamento.
Variabili confuse: sono quelle variabili non controllate che covariano con la variabile indipendente e che sono intrinseche ad essa (per es. la ruminazione cognitiva di un soggetto di cui vuole misurare l’influenzabilità in funzione della sua condizione di isolamento o meno in una stanza).

3. Comunicazione, principi ed esempi di ricerca
Una pubblicazione di ricerca si compone di:

Titolo, autori, istituzioni di appartenenza.
Introduzione teorica, scopi e ipotesi di ricerca: problematiche a cui dare risposte, rassegna della letteratura.
Metodo: disegno di ricerca (sperimentale, quasi sperimentale), variabili esaminate, tipo di analisi statistica condotta; composizione del campione (con indicazione se i soggetti del campione sono partecipanti, ovvero se hanno interagito attivamente fra loro durante la ricerca); misure, scale e strumenti utilizzati; procedure.
Risultati.
Conclusioni.
Bibliografia: virgola dopo il cognome, non indicare le pagine, titolo in corsivo. Una citazione bibliografica è diversa da un riferimento bibliografico perché non dettaglia gli estremi di una pubblicazione ma cita solo uno studio di un ricercatore.
Abstract.

L’importanza di una rivista scientifica A si valuta con un indice che confronta le citazioni fatte da altre riviste delle pubblicazioni della rivista A in un biennio precedente e le pubblicazioni totali della rivista A nello stesso biennio.
Norme etiche che riguardano la ricerca

È necessario il consenso dei partecipanti all’uso dei dati e dei risultati di una ricerca;
I partecipanti sono liberi di ritirarsi dalla ricerca in ogni momento;
Chi partecipa alla ricerca può essere all’oscuro di alcuni aspetti della ricerca ma ne deve essere informato in fase di debriefing, quando bisogna ottenere da lui il consenso all’utilizzo dei risultati della ricerca stessa;
I dati anagrafici dei partecipanti devono rimanere riservati e non rilevati a terzi.

Ricerca di Zimbardo: è la situazione che condiziona il comportamento.

Vengono scelti soggetti sani per l’esperimento affinché le persone non subiscano danni psicologici permanenti dall’esperimento e affinché non ci sia il condizionamento di variabili disposizionali ma solo situazionali.
L’immedesimazione di guardie e detenuti nel ruolo é cruciale per la manipolazione della variabile indipendente (la situazione e il ruolo), la riuscita dell’esperimento e la valutazione dell’impatto sulla variabile dipendente (umore, comportamenti, aggressività, etc.).
Il debriefing è assolutamente indispensabile.

Ricerca di Darley e Batson: la fretta condiziona negativamente il comportamento altruistico.

La ricerca usa l’inganno, perché solo i questo modo si può capire che la variabile situazionale (la fretta) incide sul comportamento altruistico.
Ci sono tre variabili indipendenti: pensieri (i soggetti vengono informati che devono tenere da lì a poco una conferenza) e fretta: manipolate; religiosità: non manipolata.
Alla fine del test viene somministrato al soggetto un manipulation check per verificare se egli ha effettivamente percepito una condizione di richiesta di aiuto, fondamentale per capire il legame fra variabile indipendente e dipendente.
Il debriefing è assolutamente indispensabile.

Le due ricerche usano confederati, ovvero soggetti complici degli sperimentatori.

4. La raccolta dei dati
Test psicologici

Cognitivi (es. di intelligenza, attitudinali)
Non cognitivi
Personalità (inventari: affermazioni riguardo la propria personalità; proiettivi: risposte a stimoli)
Atteggiamento (affermazioni riguardo a atteggiamenti)

Metodi osservativi

Osservazione in diretta
Osservazione in differita
Osservazione qualitativa: il prodotto dell’osservazione viene espresso in prosa
Osservazione quantitativa:
Coding: quantificazione di un comportamento (es. l’azione si è ripetuta “n” volte)
Rating: assegnazione di un valore ordinale ad un’azione o a un atteggiamento emotivo (es. l’atteggiamento emotivo in una scala da 1 a 5 vale 4)
Osservazione sistematica: replicabile con schemi standard; non dipende dal contesto (può essere naturale o in laboratorio).

Analisi del contenuto

Analisi narrativa: si basa su materiale verbale in forma di racconti.
Analisi del contenuto: tecnica oggettiva e replicabile, che utilizza una codifica e un rating, per estrarre le informazioni da materiale verbale e non verbale, focalizzando l’attenzione su: capacità di risoluzione dei problemi, gli stili di personalità, l’umore, le emozioni, le motivazioni.

Intervista

Intervista non strutturata: non viene predeterminato ciò che l’intervistatore deve codificare. Le conclusioni sono tratte in modo induttivo.
Intervista strutturata: domande predisposte nell’ordine e nel contenuto da ripetere per tutti i soggetti.
Intervista semistrutturata: la forma si ripete ma possono variare le domande.

Le domande di un’intervista devono avere alcune caratteristiche:

Brevi e non ambigue
Prive di contemporanee richieste diverse che mettano il soggetto nella condizione di dichiarare due atteggiamenti diversi per due parti diverse della stessa domanda
Non numerose per evitare l’affaticamento degli intervistati
Non dirette perché possono essere fuorvianti
Senza avverbi di tempo
Senza doppie negazioni

Questionario
Domande relative a informazioni oggettive (es. sesso) e a questioni riguardanti atteggiamenti e opinioni. Domande aperte (es. cosa ne pensi di…?) e chiuse.
Ranking: preferisci x o y ? Più efficace in termini di discriminazione di risposte.
Rating: cosa ne pensi di x ?
Scale bipolari: da negativo a positivo.
Scale unipolari: da per niente positivo a positivo.
Scaling: procedure per l’assegnazione di numeri ad affermazioni proprie di un atteggiamento. Lo scaling multidimensionale valuta l’atteggiamento di un soggetto sulla base di più aspetti.
Scala di Thurstone

Formulare delle affermazioni relative all’oggetto dell’atteggiamento
Far valutare a un gruppo di giudici, da una scala da 1 a 11 quanto ciascun item indichi un atteggiamento favorevole o sfavorevole verso l’oggetto
Calcolare i valori di scala di ciascun item utilizzato
Selezionare 20 o 30 item (in base a valori medi minimi, intermedi e massimi e deviazione standard minima) in modo da coprire tutti i valori della scala e scegliere gli item in cui la deviazione standard è minore
Somministrare la scala al campione e calcolare i punteggi

Scala di Guttman
La scala è una successione di elementi aventi difficoltà crescente, l’individuo che ha risposto affermativamente a una domande deve averlo fatto anche per quelle che la precedono
Scala di Likert

Generare affermazioni alle quali gli intervistati possono esprimersi in termini di accordo o disaccordo
Sottoporre gli item a un gruppo di giudici che li giudicano pertinenti o meno
Selezionare gli item
Somministrazione degli item al campione

Assunzione: relazione monotona crescente tra gli item e l’atteggiamento, più si è d’accordo con gli item più lo si è con l’atteggiamento
Differenziale semantico
Il significato di un termine può essere espresso mediante tre dimensioni, che rappresentano modi diversi di reagire agli stimoli ambientali:

Attività (continuum attivo-passivo)
Valutazione (continuum positivo - negativo)
Potenza (continuum potenza-impotenza)

Vengono proposti aggettivi di significato opposto che esprimono queste dimensioni in una scala nella quale l’individuo deve collocare la sua opinione.
Si chiede all’intervistato di collocarsi in una posizione intermedia della scala fra gli aggettivi opposti.

5. Validità di una ricerca
Una ricerca è valida quando i suoi risultati sono generalizzabili alla realtà, quando le misurazioni corrispondono a ciò che si voleva misurare e quando i risultati sono effettivamente la conseguenza della manipolazione della variabile indipendente.
Validità interna: quando la relazione tra le variabili è di tipo causale, con una determinata relazione e l’assenza di fattori di confusione.
I fattori di confusioni possono essere indotti da terze variabili:

Relazione spuria: la relazione fra variabile x ed y non esiste; esiste una relazione non causale fra variabile x e c (es. pioggia e pressione atmosferica) che a sua volta influenza la variabile y (es. depressione).
Relazione causale moderata: la variabile c modera l’effetto della variabile x sulla variabile y.
Relazione causale indiretta: la variabile x influenza la variabile c che a sua volta influenza la variabile y.

Minacce alla validità interna:

Storia attuale: modificazioni dell’ambiente in cui vive il campione (es. cambiamenti socio-politici) che incidono sulla validità di un esperimento; si limita cercando di mantenere costanti le condizioni dei soggetti dell’esperimento, riducendo il numero di prove o l’intervallo fra le stesse;
Processi di maturazione: modificazioni personali (es. noia, stanchezza, motivazione); si limitano ricorrendo a gruppi di controllo;
Effetto delle prove: avere partecipato a precedenti esperimenti può condizionare la partecipazione a esperimenti successivi; si limita eliminando il pre test;
Strumentazione: validità degli strumenti di misura e degli sperimentatori; si limita mantenendo costanti strumenti di misura e sperimentatori;
Regressione statistica: i risultati di una prima prova tendono verso valori medi in una seconda prova (i massimi e i minimi tendono verso valori medi): è una minaccia quando i soggetti di un esperimento vengono scelti in base ai punteggi estremi; si limita estraendo dalle popolazioni estreme soggetti che compongano un gruppo di controllo;
Selezione: mancata equivalenza di gruppo sperimentale e di controllo;
Mortalità: abbandono dell’esperimento da parte di soggetti del campione.

Validità esterna: si ha quando i risultati sono generalizzabili alla realtà esterna all’esperimento.
Il modo migliore per verificare la validità esterna è ripetere l’esperimento modificando una o più variabili e cercando di avere soggetti il più possibile rappresentativi della popolazione. Ci sono molti dubbi in merito che i risultati di una ricerca rimangano stabili nel tempo.
Minacce alla validità esterna:

Minacce alla validità della popolazione;
Minacce alla validità temporale: variazioni stagionali, climatiche, cicliche, organiche e caratteriali degli individui possono incidere sulla validità temporale.

Per aumentare la validità esterna si possono:

Raccogliere i dati prima che i soggetti si accorgano che l’esperimento è iniziato;
Ricorrere all’inganno;
Condurre l’esperimento in condizioni naturali;
Ripetere l’esperimento.

Concetto di costrutto: complesso della vita psichica che si può solo inferire con degli indicatori e non osservare direttamente (es. ansia, intelligenza). Può essere una variabile indipendente o dipendente.
L’operazionismo consiste nel misurare alcune variabili per ottenere una misurazione indiretta di un costrutto. A tale concetto si ispira il comportamentismo.
Un costrutto può essere più o meno valido a seconda di:

Insufficiente definizione teorica dello stesso costrutto;
Operazionalizzazione inadeguata;
Effetto ambiguo delle variabili indipendente che determinano un costrutto (es. le variabili che possono determinare o meno la produttività di un ambiente di lavoro).

La validità di un costrutto dipende anche dall’uso di variabili indipendenti convergenti (es. per l’ansia, sudorazione, pressione sanguigna) e divergenti (es. per l’ansia, disinvoltura).
Manipulation ckeck: è usato per valutare la validità di un costrutto. Consiste nell’intervistare i soggetti dopo la manipolazione della variabile indipendente per appurare se il costrutto può considerarsi ben manipolato, ovvero se per esempio in un esperimento sull’ansia essi hanno avvertito la presenza di elementi ansiogeni.
Validità di una statistica: significa verificare se il rapporto fra le variabili sperimentali è di tipo casuale (molteplicità infinita di fattori) o causale.
Esame delle ipotesi statistiche
Le ipotesi statistiche si riferiscono ai parametri o alla forma di una legge di distribuzione di una popolazione che ci si propone di verificare in base a dei campioni estratti dalla popolazione.
Si formulano due ipotesi:

Una da verificare: ipotesi nulla
Una contrapposta: ipotesi alternativa.

Per esempio se si vuole verificare che una moneta è truccata, l’ipotesi nulla è che non lo sia.
Oppure, presa una popolazione di riferimento, si vuole studiare l’effetto di una variabile indipendente su una dipendente. Manipolata in tre modi diversi la variabile su tre campioni distinti della popolazione, l’ipotesi nulla è che la variabile dipendente non varia.
Se si fanno semplici ipotesi di differenza fra i valori della variabile dipendente, si parla di ipotesi alternativa bidirezionale.
Se invece si fanno ipotesi di confronto (maggiore o minore), si parla di ipotesi alternativa monodirezionale.
Le supposizioni ausiliarie sono per esempio relative alla forma della distribuzione di probabilità.
Si devono ricavare campioni casuali da sottoporre a un pre test, ad un trattamento e ad un post test.
Si deve definire una zona di rifiuto, ovvero un intervallo di valori della variabile dipendente che ci si attende con minore probabilità per l’ipotesi nulla e viceversa per quella alternativa. Se il valore cade in questo intervallo si rifiuta l’ipotesi nulla e si accetta quella alternativa e viceversa. Si sceglie la zona di rifiuto in modo tale che la probabilità che il valore della variabile faccia accettare l’ipotesi nulla quando questa è falsa non sia maggiore del 5 o 10%. Questo è il livello di significatività del test, che è direttamente proporzionale alla potenza del test.
L’errore di primo tipo avviene quando si rifiuta l’ipotesi nulla quando è vera.
L’errore di secondo tipo avviene quando si accetta l’ipotesi nulla quando è vera.

Errore α del I tipo = scartare quando invece è vera
Errore β del II tipo = accettare quando invece è falsa
1-β= potenza del test, probabilità di rigettare quando è falsa

Il valore critico di una statistica divide la popolazione in due gruppi: il 95% inferiore al valore critico e il 5% superiore.
Minacce alla validità statistica
Una condizione che può portare ad un errore di primo tipo consiste nel sostenere in base a sperimentazioni varie senza ipotesi precise l’esistenza di una covarianza sperimentale che in realtà non esiste (fishing).
Fattori che possono portare a errori di secondo tipo sono la bassa potenza statistica del test e la violazione degli assunti che stanno alla base dei test statistici: le variabili devono essere distribuite in modo normale in ciascuna popolazione, le popolazioni devono essere indipendenti e devono avere la stessa varianza (cioè le curve devono avere la stessa forma).
Per aumentare la validità statistica si può:

Elevare il livello di significatività del test;
Aumentare il valore della variabile dipendente oltre il quale si reputa che la variabile indipendente modificata abbia avuto effetto;
Ridurre l’errore casuale.

Validità ecologica
Per validità ecologica degli esperimenti si intende la possibilità di estenderne i risultati anche alla realtà quotidiana. Secondo Bronfenbrenner la validità ecologica si ottiene quando la percezione dell’ambiente da parte dei soggetti di un esperimento è la medesima ipotizzata dallo sperimentatore. Per cui l’artefatto del laboratorio ed una differente percezione dell’ambiente soggetto-sperimentatore sono minacce alla validità ecologica di un esperimento.
Gli artefatti del laboratorio (es. ambiente non familiare e oggetti non conosciuti) è una minaccia alla validità interna e in particolare a quella ecologica secondo Brunswik.
6. Controllo degli effetti di disturbo
Controllo sperimentale di una ricerca
Consente di affermare con sicurezza che i cambiamenti della variabile dipendente sono prodotti da cambiamenti di quella indipendente.
L’esperimento di controllo si può compiere con:

Un gruppo di controllo, analogo a quello sperimentale, sul quale non viene fatto alcun trattamento che invece viene somministrato a quello di controllo;
Una condizione di controllo, dove si ripete l’esperimento con il medesimo gruppo sperimentale.

Il laboratorio per certi versi è l’ambiente ideale di un esperimento perché consente di eliminare tutte quelle variabili che non sono quelle che interessano e di mantenere costanti quelle non eliminabili.
Caratteristiche di richiesta: sono variabili di disturbo che dipendono dall’ambiente dove è condotto un esperimento e derivano dalle credenze che i soggetti dell’esperimento hanno in merito alle aspettative che attribuiscono agli sperimentatori. Condizionano i risultati perché inducono comportamenti che i soggetti ritengono gli altri si aspettino da loro. Il controllo di queste variabili può avvenire conducendo l’esperimento in un ambiente naturale, utilizzando il “singolo cieco”, raccogliere i dati prima che i soggetti se ne rendano conto.
Per conoscere l’impatto di queste variabili si possono fare interviste post esperimento relative alla percezione dell’ambiente dell’esperimento e utilizzare il gioco di ruolo chiedendo ai soggetti di comportarsi secondo le convenzioni sociali di una determinata situazione.La preparazione di una situazione sperimentale deve rispondere alla domanda: qual è la situazione che esprime meglio il rapporto fra le variabili ?
L’importanza della variabile tempo dipende da alcuni fattori:

Un esperimento per essere valido deve essere ripetuto più volte;
Determinati esperimenti risentono dell’ora o del giorno in cui sono fatti: per cui, si può tenere costante questa variabile o viceversa cambiarla (anche a caso) per tutte le prove e per tutti i soggetti;
La durata della prova può indurre stanchezza o apprendimento e intervalli lunghi fra una prova e l’altra possono produrre maturazione dei soggetti e mortalità del campione.

L’importanza della variabile strumentale dipende da alcuni fattori:

Uno strumento di misurazione dei risultati deve essere oggettivo (indipendente dallo sperimentatore) e sensibile (rilevare i cambiamenti della variabile nella misura minima di interesse per lo sperimentatore).

La ripetizione dell’esperimento in condizioni analoghe conferisce attendibilità ai risultati.
Gli effetti di disturbo possono dipendere anche dai soggetti sperimentali e dagli sperimentatori:

Soggetti sperimentali: conoscenze specifiche di psicologia (si limitano chiedendo di non fare inferenze in base alle proprie conoscenze oppure escludendo soggetti troppo esperti) oppure in relazione alla procedura sperimentale (si limitano dando minime informazioni ai soggetti in merito alla procedura ed evitando che i soggetti dell’esperimento comunichino fra loro).
Sperimentatori: le aspettative degli sperimentatori possono condizionare l’esperimento in fase di selezione ed educazione del campione, di raccolta dei dati e interpretazione dei risultati. Anche il genere, l’etnia, la condizione sociale e la personalità degli sperimentatori possono condizionare l’esperimento modificando per esempio le modalità di l’interazione con i soggetti sperimentali.

Strategie di controllo

Singolo cieco: consiste nel nascondere ai soggetti scopi della ricerca e condizioni dell’esperimento (es. utilizzo di un placebo in una sperimentazione medica).
Doppio cieco: consiste nel nascondere ai collaboratori dello sperimentatore gli scopi della ricerca, i criteri di distribuzione dei soggetti fra i gruppi, a quali soggetti appartengono le risposte.
Automazione delle istruzioni: istruzioni impartite in forma scritta e registrata riducono la relazione sperimentatore e soggetti e il rischio di condizionamento.
Uso di due o più osservatori, codificatori (analisi dei contenuti), valutatori (analisi di risposte a domande aperte) indipendenti consentono di aumentare il controllo dei risultati, facendo poi un’analisi di accordo fra gli osservatori.
Drammatizzazione (costruzione di una situazione fittizia chiedendo al soggetto di comportarsi come se la situazione fosse reale) e preavviso (mettere i soggetti al corrente della situazione sperimentale e dei possibili effetti dell’esperimento) sono alternative al metodo dell’inganno.

Selezione di soggetti da una popolazione
Popolazione bersaglio vs. popolazione accessibile
Rappresentatività di campione: il campione deve contenere nella giusta proporzione le caratteristiche della popolazione. La rappresentatività cresce al crescere del campione.
Il campione è spesso rappresentativo della popolazione accessibile ma non sempre questa è rappresentativa della popolazione bersaglio.
Metodi di campionamento

Campionamento casuale: quando ciascun elemento della popolazione ha la stessa probabilità di essere scelto. Può essere con ripetizione o reinserimento oppure senza ripetizione (in questo caso la probabilità di ogni soggetto di essere inserito nel campione varia dopo ogni estrazione).
Campionamento casuale stratificato: avviene estraendo in modo casuale i soggetti da gruppi separati della popolazione precedentemente costituiti (per esempio se la variabile sesso di una popolazione è significativa, allora ha senso separare maschi e femmine e comporre il campione in proporzione “maschi/femmine” analoga a quella della popolazione).
Campionamento ad hoc: viene usato (per es. con studenti di psicologia) tutte le volte che non si possono usare altri metodi. E allora i risultati si possono generalizzare solo a popolazioni simili al campione.

Una volta che viene composto un campione occorre assegnare i soggetti ai gruppi sperimentali.

Assegnazione casuale: efficace solo con grandi numeri.
Pareggiamento: si usa con campioni piccoli (20-30 unità); quando si sospetta che i soggetti abbiano una variabile che incide su quella dipendente (es. età); quando è possibile esaminare i soggetti prima dell’esperimento. Si dispongono i soggetti su una scala in base alla misurazione di una variabile, si abbinano i soggetti in modo decrescente; si assegnano i membri di ciascuna coppia ai gruppi: ripartendo in modo semplice ed equivalente i membri di ogni coppia fra i due gruppi oppure causalmente (per esempio se ogni coppia è formata da un soggetto più intelligente e uno meno intelligente, col primo metodo la ripartizione avviene assegnando prima a un gruppo il soggetto più intelligente di una coppia e poi a un secondo gruppo quello meno intelligente di un’altra coppia); si confrontano i risultati post test fra i membri di ogni coppia. Man mano che aumentano le variabili che condizionano quella dipendente più difficile è il metodo del pareggiamento
Metodo dei blocchi: si individua una variabile indipendente (per es. QI) e si suddividono i soggetti fra i blocchi per intervalli di misura della variabile indipendente. E’ vantaggioso per campioni piccoli ma si può analizzare solo una variabile per volta.
Soggetti come controllo di loro stessi: per es. medesimi soggetti trattati con un farmaco e con il placebo.

Effetti di disturbo dovuti a soggetti: spesso l’utilizzo di soggetti volontari (ricompensati o meno) condiziona i risultati di un esperimento per alcune ragioni:

Talvolta sono diversi dalla popolazione di riferimento (più istruiti, più socievoli, più giovani). Spesso le femmine sono più disponibili dei maschi.
Spesso sono molto e anche troppo disponibili o acquiescenti nei confronti dei ricercatori e questo è soprattutto un disturbo quando vengono sottoposte scale di autovalutazione.
L’uso di ricompense (che hanno valenze diverse in base allo status sociale dei soggetti) spinge ad atteggiamenti di acquiescenza nei confronti dei ricercatori.

In definitiva l’uso dei volontari dipende anche dalle variabili esaminate e dal loro grado di controllo e modificabilità da parte dei soggetti del campione.

Effetti di disturbo dovuti all’ordine ed alla sequenza delle prove sperimentali
E’ possibile che in esperimenti con prove in sequenza, quelle successive alla prima abbiano livelli di rendimento diversi (apprendimento, stanchezza, motivazione, ecc.). Allora è importante che le prove siano presentate in un ordine tale che ognuna abbia, volta per volta, un ordine diverso. Le sequenza di prove devono avere tutte le combinazioni possibili.
Metodi per il controllo del disturbo dovuto alla sequenza delle prove
Controbilanciamento tra soggetti o gruppi: le diverse possibili sequenza vengono sottoposte a diversi soggetti o gruppi di soggetti di un campione.

Completo: quando vengono proposte tutte le possibili sequenze
Incompleto: quando vengono proposte solo alcune sequenza. Un esempio è il quadrato latino: si abbinano le prove alle lettere dell’alfabeto in modo che ogni lettera occupi tutte le possibili posizioni nelle righe e nelle colonne di una matrice. Ogni prova compare in una delle possibili posizioni e precede e segue un’altra prova un uguale numero di volte.

A	B	C
B	C	A
C	A	B

Nel quadrato latino bilanciato, eliminare non soltanto gli effetti dell’ordine ma anche quelli della sequenza, ogni prova è preceduta da un’altra specifica solo una volta:

A	B	C	D
B	D	A	C
C	A	D	B
D	C	B	A

Controbilanciamento entro soggetti o nel gruppo: le diverse possibili sequenza vengono sottoposte a tutti i soggetti o gruppi di soggetti di un campione.

Le prove possono essere sottoposte con sequenze randomizzate oppure con sequenze in ordine inverso, utile quando il campione è piccolo, le prove sono tante e si sospetta che le variabili di disturbo agiscano in modo lineare, cioè costante per ogni posizione successiva della sequenza (es. quando una prova produce una stanchezza cumulata sulla successiva, ripetendo le prove in ordine inverso la stanchezza cumulata totale su ogni prova è la stessa). Questo procedimento elimina il disturbo dell’ordine ma non quello della sequenza. Con la randomizzazione a blocchi, le prove vengono ripetute in blocchi con sequenze e ordini diversi (es. ABC CAB ACB).

7. Attendibilità e validità delle misurazioni
Errori sistematici: sono gli errori che derivano da risposte viziate in una sola direzione (bias). Per esempio possono derivare da risposte che tendono ad accentuare o sminuire un atteggiamento verso un certo oggetto o fenomeno senza rispecchiare la realtà. La somma degli errori sistematici è sempre maggiore di zero mentre quella degli errori non sistematici (dovuti al caso) tende a zero.
In psicologia i costrutti vengono misurati da indicatori. Gli indicatori sono riflessivi (misurati con l’analisi fattoriale) quando sono una manifestazione empirica del costrutto (ad esempio, per l’ansia, il numero di battiti cardiaci). Sono formativi (misurati con la regressione lineare) quando sono loro stessi che causano il costrutto (ad esempio, per l’ansia, un esame da sostenere).
I costrutti possono essere scomposti in dimensioni, ovvero aspetti diversi e gerarchicamente organizzati di un medesimo costrutto che hanno precisi e specifici indicatori.
La validità di uno strumento di misura è il grado con il quale uno strumento misura ciò che si vuole misurare.
L’attendibilità è il grado di coerenza fra misurazioni diverse fatte con uno strumento. Senza attendibilità una misura non può essere neanche valida. Ad esempio, due indicatori potrebbero essere considerati validi per misurare l’ansia ma poi si scopre che non sono attendibili perché non correlano reciprocamente. Allora significa che i due indicatori non sono validi e tanto meno attendibili.
La stabilità di una misurazione si riferisce alla variabilità di una misurazione di un fenomeno fatta in tempi diversi con il medesimo strumento.
La precisione di una misurazione si riferisce al grado di concordanza di due misure fatte con due strumenti, indicatori o item diversi
L’accuratezza dipende dal grado di corrispondenza fra il costrutto misurato e la realtà.
L’accuratezza implica la precisione (se il mirino di una pistola è tarato bene allora sarà facile colpire il bersaglio) e la stabilità (dopo un giorno la pistola consentirà sempre di colpire il bersaglio).
La precisione e la stabilità non implicano accuratezza (se il mirino è tarato male, la pistola indirizzerà sempre i proiettili verso un bersaglio diverso).
Secondo la teoria classica dell’attendibilità di uno strumento di misura, ogni misurazione è composta dal punteggio vero e da un margine di errore:
X = V + E
Ipotizzando di potere fare infinite misurazioni gli errori si bilanciano e la media delle stesse produce il valore vero.
Media X = V
L’attendibilità di uno strumento di misura è il rapporto fra la varianza del punteggio vero (ovvero la media delle infinite osservazioni fatte) e la varianza osservata o totale.
O meglio è pari a: [1- (varianza E/varianza X)]
Il limite minimo è 0 (quando il punteggio osservato è composto solo da errore) e quello massimo è 1 quando non esiste errore.
Alfa di Cronbach di una scala di misura: è uno strumento che misura l’attendibilità di una scala di misura. Consiste nel prendere gli item di una scala di misura, di comporre tutti i possibili gruppi, presi a due a due e di calcolare le correlazioni fra i punteggi di tutte le possibili coppie di gruppi. L’indice dipende dalla numerosità degli item, ha valori che variano da 0 a 1 ed un buon valore di attendibilità può essere per valori superiori a 0,7. Una scala per essere attendibile deve essere sufficientemente breve e con item non simili e sufficientemente informativi.
Paradosso dell’attenuazione: incrementare oltre un certo limite la consistenza di un test (molti item) non è una garanzia di attendibilità
Dilemma della larghezza della banda: utilizzare item troppo specifici o troppo generici impedisce di allargare/restringere le conclusioni di una ricerca ai veri costrutti o fenomeni interessati.
K di Cohen di una griglia di osservazione: è un coefficiente di attendibilità che si basa sulla concordanza delle osservazioni di due osservatori diversi.
Esempio: A, B, C sono tre possibili attributi di comportamenti osservati da due sperimentatori diversi e la tabella descrive il numero di volte con cui i due sperimentatori assegnano gli attributi. Lungo la diagonale sono indicati i numeri di volte con cui i due sperimentatori assegnano gli stessi attributi.

	A	B	C	Tot.
A	50	1	0	51
B	0	30	2	32
C	5	4	40	49
Tot.	55	35	42	132

120/132 = l’accordo osservato = P
12/132 = il disaccordo osservato = P1
(51x55+32x35+49x42)/132^2 = accordo dovuto al caso = P2
Accordo vero = P-P2
La validità di un contenuto dipende da quanto gli item utilizzati per misurare un costrutto sono rappresentativi di tutti i possibili item di quel costrutto. La validità di contenuto si basa solo su un giudizio qualitativo.
La validità di facciata dipende da quanto gli item utilizzati per misurare un costrutto sono ragionevoli e adatti per le persone che li utilizzano o alle quali sono indirizzati.
La validità di criterio dipende da quanto punteggi alti di una misurazione sono coerenti con la realtà oggettiva degli esaminati (per es. alti punteggi di test di successo lavorativo devono rispecchiare la realtà).
La validità concorrente dipende da quanto una misurazione riesce a discriminare fra soggetti che hanno condizioni che possono condizionare il costrutto (per es. la scala di psicopatia riesce a discriminare fra persone detenute per reati o meno).
La validità predittiva dipende da quanto la misurazione di un fenomeno (per es. le capacità comunicative di bambini non linguistici) permette di anticipare fenomeni futuri (capacità comunicative dopo i sei anni).
La validità di costrutto dipende da quanto una misurazione di un costrutto correla con quella fatta con metodi diversi e non correla con quella di costrutti diversi.
La validità convergente è il grado di accordo di due misurazioni dello stesso costrutto.
La validità divergente è il grado di discriminazione tra due misurazioni (con lo stesso metodo) di costrutti diversi.

8. Metodi descrittivi di ricerca
Ricerca d’archivio: analisi di dati storici per descrivere un fenomeno, descrivendo relazioni fra variabili senza stabilire relazioni causali.
Disegno di ricerca: è il progetto della ricerca in termini di organizzazione spaziale, temporale, individuazione della variabile indipendente, definizione del campione, organizzazione dei gruppi, attuazione dei controlli per ridurre al minimo gli errori.
Disegno sperimentale vs. quasi sperimentale: i controlli sono messi in atto efficacemente oppure alcuni non possono essere messi in pratica oppure non si può manipolare la variabile indipendente che viene quindi presa com’è in natura.
Metodi descrittivi (es. osservazione naturalistica): la pianificazione temporale dipende dagli elementi dell’osservazione, i controlli sono limitati, spesso le variabili indipendenti non esistono. Lo scopo è semplicemente appurare alcuni comportamenti e descriverli senza definire relazioni causali e tanto meno la direzione della relazione.
Effetto di reattività: la gente si comporta in modo non naturale quando viene osservata. Le ricerche di archivio non hanno questo effetto e risentono anche della selettività dell’archivio (limitatezza dei dati e delle informazioni disponibili) e della sopravvivenza selettiva (solo alcune informazioni e dati vengono conservati a lungo).
Osservazione naturalistica: le variabili non vengono manipolate, i comportamenti sono naturali, l’analisi è sistematica, cioè considera solo particolari comportamenti legati alle ipotesi da verificare. Non permette di individuare relazioni causali perché ogni comportamento può essere il risultato di più variabili. Comporta tempi molto lunghi. Presenta alcuni elementi importanti:

Il comportamento degli individuo viene diviso in categorie differenti. È fondamentale non incorrere nell’errore categoriale: assegnare a categorie diverse lo stesso oggetto od evento nelle sue dimensioni concrete e astratte (es. una persona che corre non può essere assegnabile a priori alla categoria di quelli che fuggono o hanno fretta).
Il tempo di osservazione dipende dal fatto che l’osservazione venga fatta in laboratorio o in natura.
I comportamenti osservati possono essere definiti eventi quando viene prima definita una categoria e poi vengono contati (es. numero di volte che un bambino piange), stati, quando vengono contati e ne viene misurata la durata, eventi temporali, quando più della durata è importante la frequenza (es. frequenza dei colpi di tosse).
Gli intervalli sono lassi di tempo predefiniti nei quali l’osservatore codifica alcuni comportamenti.

Comportamento molare: comportamenti protratti nel tempo e dotati di un senso, una finalità, intenzionalità (es. leggere un libro).
Comportamento molecolare: comportamenti istantanei privi di una precisa intenzionalità o finalità (es. tossire). E’ importante stabilire un limite di tempo oltre il quale un comportamento diventa molare.
In un’osservazione è opportuno mantenere distinta la fase di annotazione, descrizione dei fatti, impressioni, ricordi di fatti precedenti, dalla fase di interpretazione. Importante sempre carta e matita. L’uso di supporti audio visivi è utile (consente di rianalizzare i fatti anche da parte di altri osservatori) ma a volte distoglie l’attenzione sensibile dai fatti contingenti.
Lo studio dei casi singoli parte da una teoria (per es. approccio psicoanalitico) per arrivare attraverso colloqui e interviste a delle conclusioni interpretative. Ovvero le teorie possono essere solo illustrate ma non dimostrate. Ovviamente la teoria di partenza condiziona le conclusioni. E’ utile quando ci sono casi unici da studiare e quando si vogliono valutare gli effetti di teorie diverse sulle interpretazioni dei casi. Una teoria può essere dimostrata anche solo trattando un caso singolo ma il suo limite è la selettività del ricercatore e quindi il suo approccio teorico.
Le ricerche correlazionali sono volte a stabilire relazioni (non causali) fra due variabili, per capire come possa variare una al variare dell’altra. Il problema della terza variabile sussiste quando la correlazione fra le due variabili dipende in realtà da una terza variabile che condiziona le prime due (es. la correlazione fra l’uso di ombrelli e impermeabili dipende in realtà dalla pioggia). Un altro problema è relativo alla direzionalità della correlazione: quale delle due variabili influisce sull’altra ? Le variabili indipendenti possono anche non essere manipolate e può non esserci controllo di effetti di disturbo.
Studio longitudinale vs. trasversale: la variabile è osservata nel tempo con lo stesso campione oppure è osservata nello stesso momento con campioni di età diverse. Gli studi trasversali risento dell’effetto coorte: ovvero i campioni di diverse età hanno vissuto esperienza individuali e socio culturali diverse che ne hanno condizionato lo sviluppo al di là della semplice maturazione individuale.
Survey: somministrazione in uno stesso momento di un questionario con domande ordinate e risposte classificabili. Gli studi di panel e di trend propongono ripetutamente le domande in un arco di tempo più ampio per studiare evoluzioni di comportamenti, stili di vita, ecc. I costi sono generalmente alti, le domande spesso superficiali e poco approfondite, il campione spesso non significativo, i ricercatori a volte non sufficientemente preparati.
Le inchieste mirano a verificare ipotesi e sono costose.
Meta-analisi: è un’analisi delle analisi. Due tipi:

La prima si basa sulla significatività delle ricerche, ovvero combinando la significatività statistica delle ricerche (es. se più ricerche vogliono determinare se una tecnica psicoterapeutica è efficace, p equivale all’ipotesi che non è efficace e la meta analisi combina i valori di p delle varie ricerche effettuate).
La seconda si basa sull’ampiezza dell’effetto di una variabile rilevato da più ricerche (es. efficacia di una psicoterapia).

I livelli di costrizione (vincoli di ricerca) e la certezza dei risultati (direttamente proporzionali) dipendono da tecnica a tecnica di ricerca: per esempio l’osservazione naturalistica ha livelli di costrizione bassi ma bassi livelli di certezza dei risultati. Il contrario avviene per quasi e veri esperimenti.

9. Veri esperimenti
Consistono nel completo controllo di tutte le variabili della ricerca. I quasi esperimenti non controllano tutte le condizioni perché i soggetti possono essere sottoposti alle varie condizioni solo in base a raggruppamenti già costituiti (per es. un esperimento che deve confrontare alcune abilità nei maschi e nelle femmine: i soggetti non possono essere assegnati casualmente alla condizione “maschio” o “femmina”).
Opzioni procedurali per gli esperimenti:

Misurazione ex ante ed ex post della variabile dipendente;
Misurazione solo ex post;
Un gruppo è sottoposto solo ad una condizione della variabile indipendente (disegno tra gruppi);
Tutti i gruppi sono sottoposti a tutte le condizioni della variabile indipendente (disegno entro gruppi);
Il numero delle variabili indipendenti può essere anche maggiore di uno (disegno fattoriale);
Il controllo delle variabili esterne viene fatto con la randomizzazione, pareggiamento o metodo dei blocchi.

Disegni pre-sperimentali: vengono usati per scopi esplorativi e formulare nuove ipotesi. Non offrono grande affidabilità perché non offrono spiegazioni alternative dei risultati.

		PRE TEST	TRATTAMENTO	POST TEST
A	GRUPPO	NO	SI	SI

B	GRUPPO	SI	SI	SI

C	GRUPPO 1	NO	SI	SI
C	GRUPPO 2	NO	NO	SI

Caso A: non c’è garanzia che un’eventuale cambiamento della variabile dipendente sia dovuta al trattamento e non offre termini di paragone. Totale carenza di validità interna.
Caso B: la validità interna può essere inficiata da condizionamenti dovuti alla storia dei soggetti, alla loro maturazione, all’effetto delle prove (maggiore esperienza), alla regressione statistica;
Caso C: la validità può essere inficiata dal fatto che i due gruppi potrebbero non essere equivalenti.
Disegni tra gruppi con una sola variabile indipendente: presenza di due o più gruppi con componenti scelti e assegnati in modo casuale da una popolazione. I gruppi si differenziano solo per i trattamenti. I test ex post sono fatti calcolando delle medie di punteggi e verificando se le differenze sono statisticamente significative in modo da rigettare l’ipotesi nulla (cioè il trattamento non ha effetti).

		PRE TEST	TRATTAMENTO	POST TEST
A	GRUPPO 1	SI	SI	SI
A	GRUPPO 2	SI	NO	SI

B	GRUPPO 1	SI	X	SI
	GRUPPO 2	SI	Y	SI
	GRUPPO 3	SI	NO	SI

Caso A: per la validità interna, si possono escludere effetti dovuti alla regressione, selezione, storia maturazione e mortalità; per la validità esterna, ci possono essere condizionamenti dovuti agli effetti del pre test sul trattamento, alla reazione non naturale dei soggetti all’esperimento (es. troppo entusiasmo), alle differenze fra il campione e la popolazione che possono impedire la generalizzazione dei risultati, agli effetti della storia.
Caso B: aumenta la validità interna.
Test di Solomon: consente di isolare gli effetti di disturbo dovuti alla prova preliminare sul trattamento ed agli effetti della storia e della maturazione.
Le lettere rappresentano i punteggi.

	PRE TEST	TRATTAMENTO	POST TEST
GRUPPO 1	A	SI	C
GRUPPO 2	B	NO	D
GRUPPO 3	NO	SI	E
GRUPPO 4	NO	NO	F

Permette di verificare la reale efficacia del trattamento utilizzando la formula seguente:

(C+E)/2-(D+F)/2

Permette di verificare il reale effetto della prova preliminare utilizzando la seguente formula:

(C+D)/2-(E+F)/2

Permette di controllare se esiste un interazione fra la prova preliminare e il trattamento utilizzando la seguente formula:

(C+F)/2-(D+E)/2
Se la somma è zero non ci sono interazioni.

Disegni entro gruppi con una sola variabile indipendente – disegni a misure ripetute: tutti i soggetti sono sottoposti alle condizioni sperimentali. Ogni soggetto serve da controllo a sé stesso.
Il controllo critico viene fatto calcolando i punteggi dei soggetti nelle due condizioni sperimentali.

	PRE TEST	TRATTAMENTO	POST TEST
GRUPPO SPERIMENTALE	SI	SI	SI
GRUPPO CONTROLLO	SI	NO	SI

Vantaggi:

Equivalenza dei gruppi
Maggiore sensibilità rispetto alle variazioni della variabile indipendente
Minore numero di soggetti da coinvolgere

Disegno controbilanciato entro gruppi (quadrato latino bilanciato): si usa quando non è possibile assegnare casualmente i soggetti ai vari livelli del trattamento perché i gruppi (A e B) devono rimanere intatti (es. classi scolastiche), i livelli della variabile indipendente sono più di uno, il numero di soggetti è limitato e non è possibile fare il pre test. I gruppi eseguono tutti i trattamenti in modo che uno preceda l’altro solo una volta. Si calcola poi la media dei punteggi dei trattamenti ed il successivo confronto consente di avere un’idea dell’effetto dei singoli trattamenti.
Ha il vantaggio di eliminare i problemi dovuti all’equivalenza dei gruppi perché tutti sono sottoposti ai trattamenti. Non controlla eventuali effetti di interazione di una prova sull’altra che può operare solo per un gruppo ed inoltre non controlla effetti della sequenza che possono essere ridotti introducendo pause fra una prova e l’altra.

RIPETIZIONI	TRATTAMENTI
	X	Y
1°	A	B
2°	B	A
MEDIA	Xm	Ym

Quando si verifica che una variabile indipendente ha effetti su una variabile dipendente (per es. confrontando le medie dei punteggi di due gruppi sottoposti o meno ad un trattamento e verificando che sono diverse – oppure utilizzando la varianza se la variabile ha più di due dimensioni) è importante stabilirne la direzione; se i gruppi sono due basta confrontare le medie, se sono più di due bisogna ricorrere ai test post hoc che confrontano le medie a due a due.
Disegni fattoriali: sono analisi dove si studia l’effetto combinato di due o più variabili indipendenti su una variabile dipendente, che è sempre misurata in termini quantitativi (es. le pulsazioni per esprimere la paura). La tecnica statistica usata è l’ANOVA.
Le due variabili sono espresse da due o più livelli, di cui uno è di controllo e il loro effetto può essere espresso in questo modo:

A
B
AxB
A + B
A+ B + AxB
A+ AxB
B+AxB

Cioè solo effetto di una variabile, solo effetto sommativo, solo effetto interattivo, varie loro combinazioni.
L’effetto interattivo si verifica quando la combinazione di due variabili produce un risultato che è maggiore della somma dei singoli effetti delle due variabili. L’effetto interattivo si verifica quando l’effetto di un fattore è diverso all’interno dei livelli dell’altro fattore (nell’esempio sotto (8-3) > (2-0)) .
Sistema di notazione dei disegni fattoriali:

2x2: due variabili indipendenti con due dimensioni e una dipendente
2x2x2: tre variabili indipendenti con due dimensioni
2x3: due variabili indipendenti di cui la seconda ha tre dimensioni.

Disegno 2 x 2 con relative combinazioni delle dimensioni delle variabili:

		B
		z	t
A	x	xz	xt
A	y	yz	yt

Nell’esempio sono riportati i punteggi medi di gruppi di 10 persone che ricevono le varie combinazioni delle variabili e le medie marginali.
Siccome le medie marginali di x e z sono maggiori di quelle di y e t allora si può dire che esiste un effetto principale di x e z e che quello di z è maggiore rispetto a x perché è maggiore la differenza delle medie.

Fonte: http://www.appuntiunito.it/wp-content/uploads/2014/07/Psicometria.docx

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Psicometria di base riassunto