Approcci statistici nella ricerca psicologica: teorie e metodi, Sintesi del corso di Analisi Dei Dati

Scarica Approcci statistici nella ricerca psicologica: teorie e metodi e più Sintesi del corso in PDF di Analisi Dei Dati solo su Docsity! Metodologia della ricerca - GLOSSARIO - Accuratezza: grado di corrispondenza tra il costrutto misurato e la realtà. - Alfa: Livello di significatività. - Analisi dei dati: processi che si compone di quattro fasi: organizzare i dati; conoscere i dati; sintetizzare i dati; confermare ciò che i dati rivelano. - Analisi del contenuto: qualsiasi tecnica usata per trarre inferenze identificando obiettivamente specifiche caratteristiche dei messaggi (in genere comunicazioni scritte, ma anche altre forme di messaggio); viene usata largamente nell’analisi dei documenti di archivio. -ANOVA (analisi della varianza): test inferenziale più comunemente utilizzato per esaminare un’ipotesi il test ANOVA è basato sull’analisi di fonti diverse di variazione in un esperimento. -Approccio empirico: approccio di acquisizione della conoscenza che enfatizza l’osservazione diretta e la sperimentazione come mezzi per rispondere ai quesiti. -Approccio idiografico: studio intensivo di un individuo, con un’enfasi sulla sua unicità e irripetibilità -Approccio multimetodo: approccio alla verifica dell’ipotesi che cerca le prove raccogliendo dati con l’uso di diverse procedure di ricerca e misure del comportamento. -Approccio nomotetico: approccio alla ricerca che tenta di stabilire ampie generalizzazioni o leggi da applicare a grandi gruppi (popolazioni) di individui, viene enfatizzata la prestazione media o tipica di un gruppo. -Assegnazione casuale: la tecnica più comune per formare gruppi come parte di un disegno a gruppi indipendenti; l’obiettivo è di stabilire dei gruppi equivalenti bilanciando le differenze individuali. -Attendibilità: caratteristica di cui è dotata una misura quando è accurata e precisa, ossia quando produce punteggi coerenti e stabili nel tempo. -Attendibilità tra osservatori: il grado di accordo tra due osservatori indipendenti. -Bias dell’intervistatore: situazione che si verifica quando l’intervistatore cerca di modificare le parole di una domanda per adattarle all’intervistato, oppure registra solo parti selezionate delle risposte dell’intervistato. -Bias dell’osservatore: gli errori sistematici nell’osservazione che risultano dalle aspettative di un osservatore. -Bias di selezione: minaccia alla rappresentatività di un campione che avviene quando le procedure usate per selezionare il campione risultano in una sotto o sovra rappresentazione di un significativo segmento della popolazione. -Campionamento casuale semplice: tipo di campionamento probabilistico in cui ogni possibile elemento della popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato. -Campionamento casuale stratificato: tipo di campionamento probabilistico in cui la popolazione è divisa in sottopopolazioni chiamate strati, e campioni casuali sono tratti da ognuno di questi strati. -Campionamento del tempo: selezione sistematica o casuale di intervalli di tempo con lo scopo di ottenere un campione rappresentativo del comportamento. -Campionamento della situazione: selezione casuale o sistematica delle situazioni in cui le osservazioni vengono fatte allo scopo di ottenere una rappresentatività tra circostanze, luoghi e condizioni. -Campionamento non probabilistico: procedura di campionamento in cui non c’è modo di stimare la probabilità che ogni elemento ha di essere incluso nel campione; un tipo comune è il campionamento per convenienza. -Campionamento probabilistico: campionamento in cui può essere precisata la probabilità che ogni elemento della popolazione ha di essere incluso nel campione. -Campione: elementi di una popolazione selezionati in modo da rappresentare le caratteristiche di interesse della popolazione. -Campo di variazione: Range. -Caratteristiche attese: le caratteristiche che le persone che partecipano alla ricerca ipotizzano che i ricercatori si aspettino; le persone possono rispondere agli stimoli in base alle caratteristiche attese. -Codifica: la fase iniziale della riduzione dei dati, in particolare dei resoconti narrativi, in cui unità di comportamento o eventi particolari vengono identificati e classificati in base a specifici criteri. - Consenso informato: la volontà espressa esplicitamente di partecipare ad un progetto di ricerca, basata su una chiara comprensione della natura della ricerca, delle conseguenze della non partecipazione e di tutti i fattori che si presume potrebbero influenzare la volontà di partecipare. -Consistenza interna: convergenza di misurazioni diverse (item) dello stesso costrutto. - Controbilanciamento: controllo tecnico per la distribuzione (bilanciamento) degli effetti pratici tra le condizioni di un disegno a misure ripetute; si esegue in modo diverso a seconda che venga usato un disegno a misure ripetute completo o incompleto. - Controllo: componente chiave del metodo scientifico, in base al quale gli effetti di vari fattori, possibili responsabili di un fenomeno, vengono isolati; tre tipi base di controllo sono: la manipolazione; il mantenere costanti le condizioni e il bilanciamento. - Correlazione: situazione in cui due differenti misure della stessa popolazione, eventi o cose variano insieme; la presenza di una correlazione rende possibile predire i valori di una variabile conoscendo i valori di una seconda variabile. -Costrutto: un concetto, o un’idea, usato nelle teorie psicologiche per indicare i processi comportamentali o mentali; ne sono esempi l’aggressività, la depressione, -Effetti della strumentazione: minaccia alla validità interna legata ai fattori confondenti dovuti al cambiamento degli strumenti utilizzati nel corso dell’esperimento -Effetti delle prove: minaccia alla validità interna legata ai fattori confondenti dovuti all’effetto che una prova ha sule successive. -Effetti dell’ordine: cambiamenti a cui vanno incontro i partecipanti con la ripetizione delle prove nei disegni a misure ripetute. -Effetti pratici: cambiamenti a cui vanno incontro i partecipanti con la ripetizione delle prove, sono la somma di fattori positivi (familiarità con il compito) e negativi (noia) associati alla ripetizione delle misure. -Effetto ceiling ed effetto floor: la misurazione di un problema per cui il ricercatore non può misurare gli effetti di una variabile indipendente o un possibile effetto interazione perché la prestazione ha raggiunto un massimo (o un minimo) in ogni condizione dell’esperimento. -Effetto della sequenza: problema che si presenta quando la prestazione in una condizione differisce a seconda della condizione che la precede. -Effetto di diffusione: minaccia alla validità interna dovuta al passaggio di informazioni sull’esperimento tra gruppi di partecipanti. -Effetto di interazione: situazione che si verifica quando l’effetto di una variabile indipendente differisce in base al livello di una seconda variabile indipendente. -Effetto Hawthorne o effetto novità: minaccia alla validità interna dovuta all’introduzione di un’innovazione in un certo contesto, che produce di per sé un cambiamento. -Effetto principale: l’effetto complessivo di una variabile indipendente in un disegno fattoriale -Effetto semplice: l’effetto di una variabile indipendente a un livello di una seconda variabile indipendente in un disegno complesso. -Effetto sperimentatore: aspettative degli sperimentatori, che possono indurli a trattare i soggetti in maniera diversa in gruppi differenti o a registrare dati in modo distorto. -Errore casuale: errore di misurazione che varia in ogni misurazione effettuata; la media degli errori casuali di infinite misurazioni tende a 0. -Errore di I tipo: la probabilità di rifiutare l’ipotesi nulla quando è vera, uguale al livello di significatività o alfa. -Errore di II tipo: la probabilità di non rifiutare l’ipotesi nulla quando è falsa. -Errore sistematico: errore di misurazione costante in tutte le misurazioni, dovuto solitamente a errori nella costruzione o somministrazione dello strumento. -Errore standard della media: la deviazione standard della distribuzione campionaria delle medie. -Errore standard stimato della media: stima del vero errore standard ottenuta dividendo la deviazione standard del campione per la radice quadrata della dimensione del campione. -Esperimento: situazione di ricerca controllata in cui gli scienziati manipolano uno o più fattori e osservano gli effetti di questa manipolazione sul comportamento. -Esperimento sul campo: procedura in cui una o più variabili indipendenti vengono manipolate da un osservatore in un ambiente neutrale per determinare l’effetto sul comportamento. -Esperimento sul singolo soggetto: (small-n) procedura che si focalizza sul cambiamento di comportamento in un individuo confrontando continuamente le condizioni per quell’individuo, mentre se ne monitora ininterrottamente il comportamento. -Eta quadrato: misura della forza di associazione (o dimensione dell’effetto) basata sulla proporzione di varianza spiegata dall’effetto della variabile indipendente sulla variabile dipendente. -Etnocentrismo: comprensione del comportamento degli individui in culture diverse basata solamente sulle esperienze della propria cultura. -Fase di baseline: la prima fase di un esperimento su singolo soggetto, in cui si registra il comportamento di un individuo prima di qualsiasi intervento. -Fattori intervenienti: processi o variabili che stabiliscono un collegamento tra le variabili indipendenti manipolate dai ricercatori e le variabili dipendenti misurate successivamente. -Gruppo placebo: gruppo che si utilizza in una procedura in cui una sostanza che assomiglia a un farmaco o a sostanze attive in generale, ma che in realtà è inerte o inattiva, viene somministrata ai partecipanti. -Indicatori di dispersione: (o di variabilità) misure come l’intervallo e la deviazione standard, che descrivono il grado di dispersione dei numeri in una distribuzione. -Indicatori di tendenza centrale: misure come la media, la mediana e la moda, che identificano un punteggio che mostra che i dati tendono verso il centro. -Indicatori formativi: indicatori osservabili che possono costituire il costrutto -Indicatori riflettivi: indicatori osservabili che riflettono caratteristiche del costrutto. -Indice di correlazione di Pearson: statistica che indica quanto due misure sono collegate; la misura assoluta dell’intervallo va da 0,0 (nessuna correlazione) a 1.0 (correlazione perfetta). La direzione della covariazione è indicata dal segno del coefficiente: + indica che entrambe le misure covariano nella stessa direzione e – indica che le variabili variano in direzioni opposte. -Indizi fisici: residui, frammenti e prodotti del comportamento passato, usati come un’alternativa a, o in congiunzione con altre fonti di informazione. -Inferenza casuale: identificazione della causa o delle cause di un fenomeno, che avviene quando si osservano una covariazione di causa ed effetto, una relazione temporale con la causa che precede l’effetto, e si eliminano plausibili cause alternative. -Inganno: omissione intenzionale delle informazioni ai partecipanti su aspetti importanti di un progetto di ricerca, o presentazione ai partecipanti di informazioni scorrette sulla ricerca. -Intervallo di confidenza per un parametro della popolazione: intervallo di valori intorno a un campione statistico (per esempio media del campione) con una probabilità specifica (es. 95%) che il parametro popolazione (es. media della popolazione) sia stato catturato all’interno di quell’intervallo. -Ipotesi: tentativo di spiegare un fenomeno. -Ipotesi nulla (Ho): supposizione usata come prima fase nell’inferenza statistica, in cui si dice che la variabile indipendente non ha avuto alcun effetto. -Livello di significatività: (alfa) probabilità, quando si testa l’ipotesi nulla, usata per indicare se un risultato è statisticamente significativo. È uguale alla probabilità dell’errore di tipo I. -Matrice dei dati: tabella (C x V) caso per variabile che contiene tutti i dati prodotti nella ricerca -Matrice multi-tratto-multi-metodo: metodo per valutare la validità di un criterio somministrando strumenti diversi per lo stesso costrutto e strumenti simili per costrutti diversi. -Maturazione: cambiamenti associati al mero passaggio del tempo; i cambiamenti che subiscono i partecipanti in un esperimento dovuti alla maturazione e non al trattamento possono minacciare la validità interna. -Media: valore calcolato dividendo la somma dei punteggi per il numero di punteggi che hanno contribuito alla somma. È la misura di tendenza centrale più comunemente utilizzata. -Mediana: il punto medio in una distribuzione, sopra il quale cade metà dei punteggi e sotto il quale cade l’altra metà. -Metanalisi: analisi dei risultati di vari (spesso molti) esperimenti indipendenti che analizzano la stessa area di ricerca. La misura usata nella metanalisi è in genere la dimensione dell’effetto. -Metodo scientifico: approccio alla conoscenza che enfatizza i processi empirici, le ipotesi verificabili, l’osservazione sistematica e controllata di fenomeni definiti operativamente, la raccolta dei dati usando strumenti accurati e precisi, misure valide e attendibili e una comunicazione oggettiva dei risultati. -Minacce alla validità interna: possibili cause di un fenomeno (fattori confondenti) che devono essere controllate, così che possa essere tratta una chiara inferenza causa- effetto. -Misure non intrusive: (o non reattive) misure del comportamento che eliminano il problema della reattività poiché le osservazioni vengono fatte in modo che la presenza dell’osservatore non sia rilevata da chi è osservato. quello che si incontra ordinariamente nella vita quotidiana o durante la prestazione in un test di routine. -Risultato statisticamente significativo: risultato che si ottiene quando la probabilità di una differenza ottenuta in un esperimento è più piccola di quella che ci aspetterebbe se si considerasse solo la variazione dell’errore responsabile della differenza. -Scale di misura: uno dei quattro livelli di misurazione fisica o psicologica proposti da Stevens: nominale ordinale, a intervalli equivalenti, a rapporti equivalenti. -Selezione: minaccia alla validità interna che si osserva quando, fin dall’inizio di uno studio, esistono delle differenze tra il tipo di soggetti in un gruppo e quelli in un altro gruppo dell’esperimento. -Sensibilità: la probabilità che in un esperimento l’effetto di una variabile indipendente sia rilevata quando la variabile davvero ha un effetto; si riferisce all’abilità nel rilevare l’effetto della variabile indipendente anche se questo è molto piccolo. -Significatività dell’ipotesi nulla: la probabilità, quando si testa l’ipotesi nulla usata per indicare se un risultato è statisticamente significativo. Il livello di significatività (o alfa) è uguale alla probabilità dell’errore di tipo I. -Sopravvivenza selettiva: distorsione che risulta dal modo in cui gli indizi fisici ed i documenti di archivio sopravvivono nel tempo. Quando presente limita severamente la validità esterna dei risultati di ricerca. -Statistica descrittiva: insieme delle operazioni che consentono di descrivere i dati prodotti. -Statistica inferenziale: insieme di tecniche induttive il cui obiettivo è permettere conclusioni statisticamente affidabili o significative. -Studio di caso: descrizione intensiva e analisi di un singolo individuo. -Studio di trend: (disegno longitudinale indipendente) disegno di ricerca in cui viene fatta una serie di inchieste trasversali e vengono poste le stesse domande a campioni diversi che vengono interpellati in momenti diversi. -Tasso di risposta: percentuale di persone che completano un questionario -Tendenza centrale: vedi indicatori di tendenza centrale. -Teoria: serie di proposizioni (affermazioni, dichiarazioni, asserzioni) organizzate con logica che servono a definire gli eventi, descrivere le relazioni tra gli eventi e spiegare il verificarsi di questi eventi. Le teorie scientifiche guidano la ricerca e organizzano la conoscenza empirica. -Teoria classica dell’errore: teoria della misurazione secondo la quale il punteggio di una persona a una variabile che misura un costrutto è dato dalla somma del punteggio vero e dall’errore. -Test F: nell’analisi della varianza, o ANOVA, il rapporto della variazione tra gruppi e la variazione all’interno dei gruppi o variazione dell’errore. -Test F totale: nell’analisi della varianza, o ANOVA, il primo test F che viene effettuato. -T-test per misure ripetute: (intra-soggetti) test inferenziale per confrontare due medie da gruppi diversi di soggetti. -Validità: macro-concetto che si riferisce a quella caratteristica delle ricerche che permette di considerarne le conclusioni affidabili e coerenti. Esistono diversi tipi di validità per i diversi aspetti che caratterizzano una ricerca, tra le altre ricordiamo validità interna, esterna, di costrutto e statistica. -Validità concorrente: validità di criterio secondo la quale la validità di uno strumento è data dalla sua correlazione con un criterio misurato contestualmente. -Validità convergente: validità di costrutto che prevede che i punteggi di uno strumento correlino in modo elevato con i punteggi che si ottengono da strumenti diversi che misurano lo stesso costrutto. -Validità di contenuto: rappresentatività del costrutto da parte degli indicatori scelti per misurarlo -Validità di costrutto: capacità di una misura di misurare ciò che intende misurare. -Validità discriminante: validità di costrutto che prevede che i punteggi di uno strumento correlino poco con i punteggi che si ottengono da strumenti che misurano diversi costrutti. -Validità esterna: situazione in cui i risultati di uno studio possono essere generalizzati a popolazioni, condizioni e situazioni diverse. -Validità interna: il grado in cui le differenze in una prestazione possono essere attribuite in modo inequivocabile a un effetto della variabile indipendente invece che ad un effetto di qualche altra (incontrollata) variabile. -Validità predittiva: validità di criterio secondo la quale la validità di uno strumento è data dalla sua correlazione con un criterio misurato in un secondo momento. -Valutazione del programma: ricerca che tenta di determinare se un cambiamento proposto da un’istituzione, un ente pubblico etc. è necessario, se è probabile che abbia l’effetto pianificato, e se, una volta attuato, avrà l’effetto desiderato a un costo ragionevole. Le domande che vengono poste dai valutatori di programma riguardano i bisogni, il processo, i risultati e l’efficienza. -Variabile: caratteristica, attributo o condizione di un soggetto, persona o evento, che varia a seconda delle situazioni o degli individui. -Variabile confondente: potenziale fonte di variazione, non direttamente soggetto di studio, che covaria con la variabile indipendente, modulandone l’effetto sulla variabile dipendente. -Variabile dipendente: misura del comportamento usata del ricercatore per valutare l’effetto (se c’è) di una variabile indipendente. -Variabile indipendente: fattore manipolato o controllato dal ricercatore al fine di determinarne l’effetto sul comportamento. -Variabile individuale: caratteristica o tratto che varia sistematicamente tra gli individui, come il livello di depressione, l’età, l’intelligenza, il genere etc; poiché è formata da gruppi preesistenti, qualche volta è chiamata variabile a gruppi naturali o variabile soggettiva. -Variabilità vedi indicatori di dispersione. -Verifica dell’ipotesi nulla: procedura di inferenza statistica usata per decidere se una variabile ha prodotto un effetto in uno studio; la verifica dell’ipotesi nulla inizia con la supposizione che la variabile non ha effetto e viene utilizzata la teoria della probabilità per determinare che la probabilità che l’effetto osservato in uno studio si sia presentato semplicemente per la variazione dell’errore (-> per caso); se la probabilità dell’effetto osservato è piccola, presumendo che l’ipotesi nulla sia vera, noi inferiamo che la variabile ha prodotto un effetto attendibile.