Ipotesi operative TeoriaEsperienza diretta e/o personale Quesito Piano esecutivo Scelta popolazione Scelta strumenti Scelta metodi statistici Discussione.

Presentazione sul tema: "Ipotesi operative TeoriaEsperienza diretta e/o personale Quesito Piano esecutivo Scelta popolazione Scelta strumenti Scelta metodi statistici Discussione."— Transcript della presentazione:

1 Ipotesi operative TeoriaEsperienza diretta e/o personale Quesito Piano esecutivo Scelta popolazione Scelta strumenti Scelta metodi statistici Discussione concettuale dei risultati Schema di sviluppo di una ricerca scientifica.

2 Misurazione e strumenti statistici strumenti adeguati di misurazione di ciò su cui è stata fatta la previsione. Cioè bisogna essere sicuri che si sta effettivamente misurando l’aggressività e non, per esempio, i comportamenti di imitazione.

3 A cosa serve misurare? Per descrivere i fenomeni o comportamenti di interesse secondo parametri oggettivi, al fine di arrivare a scoprire relazioni di regolarità tra eventi. LA MISURAZIONE IN PSICOLOGIA Cosa vuol dire misurare? Trovare una corrispondenza tra valori osservati e valori di sistemi formali.Le scale di misura

4 Cosa possiamo misurare? Comportamenti osservabili, indici fisiologici. Laddove viene usata l’introspezione (es questionari di autovalutazione) con tutte gli accorgimenti necessari per tenere conto dei limiti.

5 Le scale: Strumenti per misurare gli eventi che vogliamo studiare. Differenti LIVELLI DI MISURAZIONE sulla base delle diverse proprietà di numeri reali che esse soddisfano.

6 Le scale LIVELLO NOMINALE – cardinalità, ≠ Es.: genere, professione, luogo di nascita, colore dei capelli, tipi di compiti assegnati ecc. LIVELLO ORDINALE – cardinalità, ordine <>, non distanza tra i valori Es.: scala di Mohs sulla durezza dei minerali (10 punti da talco a diamante)

7 Le scale LIVELLO NOMINALE Guarito – Peggiorato – Rimasto uguale LIVELLO ORDINALE Scala rabbia

8 Le scale LIVELLO A INTERVALLO EQUIVALENTE cardinalità, ordine, grandezza dell’intervallo che separa un valore dagli altri. Es.: Temperatura. L’origine della scala è arbitraria. LIVELLO A RAPPORTO EQUIVALENTE origine della scala non arbitraria Es.: lunghezza, peso, tempo.

9 La scala a intervallo equivalente Celsius Fahrenheit A1050 B2068 C2577 Se la differenza di temperatura tra B e A è il doppio della differenza tra B e C misurate in gradi centigradi, questo sarà vero anche se le stesse tre temperature saranno misurate su scala Fahrenheit. 10 5 18 9

10 La scala a rapporto equivalente Vi è uno 0 assoluto; I rapporti tra due misure rimangono costanti: se B è il doppio di A, questo è vero su entrambe le scale. centimetri Pollici A5019.685 B10039.37 C12549.2125

11 LIVELLO A INTERVALLO EQUIVALENTE Es.: Alcune scale dell’ansia e test di intelligenza (dipende da come è costruita la scala stessa) LIVELLO A RAPPORTO EQUIVALENTE Es.:Tempi di Reazione

12 Ipotesi operative TeoriaEsperienza diretta e/o personale Quesito Piano esecutivo Scelta popolazione Scelta strumenti Scelta metodi statistici Discussione concettuale dei risultati Schema di sviluppo di una ricerca scientifica.

13 Una volta raccolti i dati, ad esempio quelli dei compiti di matematica dei due gruppi di soggetti (maschi e femmine), occorrerà analizzarli e trarre delle conclusioni. Come? Con metodi statistici! La statistica più usata è la media. Ad esempio, troviamo che il punteggio medio dei maschi è di 78, mentre quello delle femmine è 81. Possiamo dire che c’è una differenza tra i due gruppi? Oltre alla media occorrono altri indicatori statistici che riguardano la variabilità dei dati, in particolare 2 fonti di variabilità: entro ciascun gruppo e tra i 2 gruppi. Per decidere se due gruppi sono differenti non basta confrontare 2 medie ma occorre considerare la variabilità rispetto alle medie, ovvero il rapporto critico!

14 Se analizziamo la distribuzione di chi segue un certo programma televisivo per decadi di età, possiamo ottenere un grafico di questo tipo:

15 Si tratta di una curva dalla classica forma a campana che ha un massimo attorno alla media dei valori misurati e può essere più o meno stretta a seconda della dispersione dei valori attorno alla media; la dispersione si misura con la deviazione standard frequenza

16 Questi grafici dimostrano che la variabilità entro i gruppi può essere molto diversa anche se le medie rimangono uguali. Il caso in cui la variabilità è bassa è quello più favorevole, perché è quello in cui il rapporto critico sarà più alto. Distribuzioni dei punteggi di due gruppi di soggetti. Il picco della curva che descrive la distribuzione corrisponde alla media del gruppo. L’ampiezza della curva, che indica la dispersione dei punteggi intorno alla media, rappresenta la variabilità dei punteggi entro il gruppo.

17 Due o più gruppi di soggetti possono avere la stessa media ma variabilità diverse (nei punteggi)

18 Due gruppi possono avere la stessa media ma variabilità diverse Lo strumento statistico indica se la differenza tra i due gruppi è significativa oppure no Per fare ciò si deve tenere conto sia delle differenze tra le medie, sia delle differenze tra le variabilità

19 Un altro indice utilizzato in statistica inferenziale e’ il coefficiente di correlazione r, che varia tra –1 e +1, e che descrive la forza della relazione tra 2 variabili (se all’aumentare di una l’altra aumenta o diminuisce). Esempi di correlazione? correlazione positiva correlazione negativacorrelazione assente Voto medio agli esami 21 24 27 30 Ore di studio 3 4 5 6 7 8 9 Voto medio agli esami 21 24 27 30 N di canne 0 1 2 3 4 5 6 Voto medio agli esami 21 24 27 30 Altezza 3 4 5 6 7 8 9

20 Ipotesi operative TeoriaEsperienza diretta e/o personale Quesito Piano esecutivo Scelta popolazione Scelta strumenti Scelta metodi statistici Discussione concettuale dei risultati Schema di sviluppo di una ricerca scientifica.

21 Pubblicazione dei risultati: Ripetibilit à dell ’ esperimento Oggettivit à dell ’ esperimento

22 Ipotesi operative TeoriaEsperienza diretta e/o personale Quesito Piano esecutivo Scelta popolazione Scelta strumenti Scelta metodi statistici Discussione concettuale dei risultati APPLICAZIONE Schema di sviluppo di una ricerca scientifica.

23 Dal grado di manipolazione delle variabili dipende il fatto che una ricerca sia sperimentale, quasi sperimentale o non sperimentale

24 Metodo non sperimentale (pre-sperimentale) Metodo sperimentale Metodo quasi- sperimentale Con gruppo di controllo e misurazioni multiple Metodi con assegnazione casuale Metodi senza assegnazione casuale Grado di manipolazione delle variabili Tipologie di ricerche scientifiche in base al disegno di ricerca