Statistica descrittiva (teoria), Appunti di Psicometria

Scarica Statistica descrittiva (teoria) e più Appunti in PDF di Psicometria solo su Docsity! Concetto di scienza La scienza si propone di comprendere gli eventi naturali, prevederne il corso e controllarli. Gli scienziati tentano di scoprire le leggi naturali che spiegano i fenomeni osservati, per scoprire un nesso causale costante tra due fenomeni. Le difficoltà connesse all’impossibilità di controllare e isolare i fenomeni oggetti di studio, fa sì che la scienza proponga modelli e avanzi per tentativi ed errori, che non significa procedere “a caso“. In ambito psicologico, la ricerca sperimentale viene condotta secondo il metodo scientifico, caratterizzato dalla costruzione di un modello teorico, dalla definizione di ipotesi e dalla falsificazione di assunti mediante il ricorso a dati empirici. La psicologia è una scienza. Metodo scientifico secondo Popper: Principio di falsificazione postula “Una teoria, per quanto possa trovare ripetute conferme, non è mai assolutamente dimostrata, poiché non si può escludere che il caso N +1 non smentisca la legge”. Statistica • Descrittiva: riassume e descrive le caratteristiche di un insieme di dati in modo chiaro e sintetico. • Inferenziale: generalizza a un’intera popolazione ciò che è stato osservato in un campione. In psicologia non si parla di risultati certi ma solo di probabilità, di ipotesi. Quindi è indispensabile ricorrere all’indagine statistica attraverso descrizione e inferenza. Psicometria: studio di come si possa misurare la mente Utilizza le tecniche statistiche per diverse finalità: • Misurare aspetti psicologici per fini diagnostici; • Condurre ricerche in ambito psicologico; • Generalizzare i risultati delle ricerche; • Trovare soluzioni a problemi psicologici. Variabile: oggetto della misurazione qualsiasi caratteristica che può assumere valori (modalità) diversi in un dato intervallo e che può variare da individuo a individuo. • Continua: numeri interi e frazionari • Discreta: numeri interi Il tipo di variabile dipende dal ruolo che questa ha nella ricerca o nell’osservazione di un certo comportamento.in psicologia è importante distinguere: - Costrutti teorici (le variabili psicologiche). Sono entità non osservabili direttamente ma solo mediante riferimento a indicatori osservabili. - Indicatore di costrutto (variabile latente) - Indicatore elementare (variabile osservata) Omomorfismo (operazionalizzazione o scaling): procedimento mediante il quale si passa dalla definizione del costrutto alla rilevazione del comportamento attraverso domande. attribuzione sistema numerico ad un sistema empirico. (Definizione operazionale) Le variabili si possono classificare secondo il loro livello di misurazione. Stevens propone quattro livelli: Qualitative: distinguono i casi rispetto alle modalità che possono assumere. • Nominale per categorizzare; • Ordinale per disporre gli elementi secondo una determinata caratteristica; Quantitative: attribuiscono ai casi un punteggio che indica la quantità della variabile ottenuta. • A intervalli equivalenti è possibile determinare la quantità di un attributo che separa due punteggi ma non la quantità assoluta; • A rapporti equivalenti ha le stesse caratteristiche della scala a intervalli equivalenti, con la differenza che il valore zero indica un’effettiva assenza dell’attributo misurato. Mediana (Mdn): valore che occupa la posizione centrale. 1. Consente di suddividere la distribuzione in due parti uguali; 2. Non è influenzata da valori estremi; 3. Per il calcolo della mediana le variabili devono essere su scala ad intervalli equivalenti; 4. Se si raggiunge esattamente il 50%, allora si calcola la semisomma tra il punteggio (X) corrispondente e il successivo. % (f/N) 100 Indici di variabilità Variabilità (o dispersione): È importante per comprendere le caratteristiche di una distribuzione. Può indicare quanto i punteggi sono differenti o simili tra loro. Se i punteggi di una distribuzione sono tutti uguali, allora tra loro non c’è variabilità, cioè tutti gli indici di variabilità sono uguali a 0. Persone con la stessa media possono avere un grado molto diverso di variazione dei punteggi. Un modo per esprimere questa variazione è calcolare la deviazione di ciascun dato dalla media. Devianza: somma dei quadrati delle differenze tra il valore della variabile (X)e la media (scarti). Varianza: devianza divisa per il numero di osservazioni (N) Deviazione standard: indica quanto i punteggi deviano in media dalla media. Formula per punteggi sparsi. Punteggi grezzi e trasformati Punteggi grezzi: permettono di calcolare indici statistici di base, ma sono poco informativi poiché non consentono di interpretare e confrontare i punteggi ottenuti su distribuzioni differenti. Quindi è necessario trasformarli standardizzazione: trasformare diversi punteggi sulla stessa scala di misura con M e SD note. Confrontare variabili diverse fra loro è possibile solo usando la stessa scala di misura. Punti Z (standard): indicano di quante deviazioni standard i punteggi distano dalla media. La trasformazione in punti Z non cambia la forma della distribuzione nella posizione tra i punteggi, cambia solo l’unità di misura!!!!! La scala più comune usata nella ricerca è detta “standard” o Z“ con M=0 e SD=1. Si ottiene trasformando una qualsiasi serie di punteggi X in una serie di punteggi Z attraverso la seguente formula: o Punto Z negativo: si trova sotto la media; o Punto Z=0: coincide con la media; o Punto Z positivo: si trova sopra la media. Principali distribuzioni: • Asimmetrica positiva; • Asimmetrica negativa; • Distribuzione normale: