Corso di Laurea in Scienze e Tecniche Psicologiche

Presentazione sul tema: "Corso di Laurea in Scienze e Tecniche Psicologiche"— Transcript della presentazione:

1 Corso di Laurea in Scienze e Tecniche Psicologiche
Esame di Psicometria Introduzione a SPSS A cura di Matteo Forgiarini Modificata da Giulio Costantini

2 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Schermata iniziale di SPSS, permette di fare operazioni che si possono fare anche dall’interno di SPSS. Permette di aprire un file SPSS vuoto senza variabili e casi pre-impostati. Permette di aprire un file SPSS già esistente e modificarlo.

3 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
I dati vengono inseriti all’interno di una matrice soggetti (o casi o osservazioni) x variabili: ogni riga contiene i dati relativi ad un soggetto per tutte le variabili, ogni colonna contiene i valori di una variabile per tutti i soggetti. Variabili In SPSS esistono 2 differenti finestre che consentono la visualizzazione dei dati e la visualizzazione delle variabili. Cliccando sulle due “linguette” in basso a sinistra è sempre possibile passare da una modalità all’altra. (Cfr. diapositive successive.) Soggetti

4 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
La barra degli strumenti Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Permette la selezione di alcuni casi sulla base di criteri specificabili dall’utente; (cfr. diapositive successive.) Permette di visualizzare i valori delle variabili o le “etichette dei valori” assegnate; (cfr. diapositive successive.) Apre files di SPSS già esistenti. Mostra le informazioni relative alla variabile selezionata. Permette di inserire un nuovo soggetto. Permette di inserire una nuova variabile. Salva il file. N.B.1 Alcuni dei pulsanti descritti sono attivi solamente nella finestra “visualizza dati” e non nella modalità “visualizza variabili”. N.B.2 In SPSS riferendosi ad una specifica riga è indifferente usare i termini “caso n°...” oppure “soggetto n°...”; in questo contesto i termini sono equivalenti, il loro uso dipende dal tipo di dati che si sta analizzando; comunque si fa riferimento ai valori contenuti in una specifica riga della matrice soggetti x variabili.

5 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Modalità visualizza variabili Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Nella schermata “visualizza variabili” è possibile definire le variabili di cui verranno inseriti i valori osservati. Per ogni variabile, oltre al nome, è possibile impostare numerose caratteristiche che facilitano l’inserimento dei dati e la lettura degli output. Contiene il nome assegnato ad ogni variabile; deve iniziare con una lettera dell’alfabeto. Permette di definire il tipo di variabile: numerica, di testo, ecc... Se la variabile è numerica, indica il numero di cifre decimali previste. Permette di definire l’etichetta della variabile: una “breve frase” che esprime il significato della variabile. Viene usata da SPSS nella produzione degli out-put Contiene le etichette dei valori: permette di associare ad ogni valore numerico inserito un nome che ne esprime il significato; le etichette assegnate vengono usate nella produzione degli output. Cfr. diapositiva seguente.

6 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Modalità visualizza variabili Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Cliccando sul bottone grigio è possibile aggiungere le etichette dei valori. Appare un box in cui è possibile inserire il valore a cui associare l’etichetta: nell’esempio mostrato al valore “2” premendo il tasto “aggiungi” viene associata l’etichetta “Femmina”. Come si può vedere, in precedenza era già stata impostata l’etichetta “maschio” per il valore “1”. Premendo il tasto “ok” le due etichette vengono salvate e saranno utilizzate per la produzione degli output che si riferiscono alla vriabile “Genere”. Nella modalità “visualizza variabili” SPSS costruisce una matrice variabili x caratteristiche di variabili: ogni riga contiene tutte le caratteristiche di una variabile; ogni colonna contiene le informazioni di tutte le variabili relative ad una caratteristica. Caratteristiche delle variabili Variabili

7 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Modalità visualizza dati Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Nella schermata “visualizza dati” è possibile inserire i valori osservati per ogni variabile relativi ad ogni soggetto. In questa modalità i dati si presentano all’interno di una matrice soggetto x variabile: riga=soggetto; colonna=variabile. Mostra il n° riga e nome della colonna ovvero n° soggetto e il nome della variabile. Mostra il valore selezionato. variabili soggetti

8 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Le etichette dei valori Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS I dati si riferiscono a 10 soggetti; per ogni soggetto sono stati inseriti il genere, l’età, il titolo di studio, la zona di residenza, il reddito del nucleo familiare in € e il numero di componenti che compongono il nucleo familiare. Per la variabile genere, titolo di studio e residenza sono state impostate delle etichette dei valori. Per la comprensione delle regole di attribuzione occorre passare alla modalità “visualizza variabili” e cliccare nelle celle della colonna “valori” corrispondenti alle 3 variabili in esame. Con il tasto “etichette dei valori” è possibile visualizzare le etichette in sostituzione dei valori numerici.

9 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Le etichette dei valori Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Premendo il tasto “etichette dei valori” vengono mostrate le etichette e non i valori numerici. È possibile inserire i dati sia visualizzando i valori numerici sia le etichette, ma in entrambe le modalità è obbligatorio inserire i valori numerici nelle celle e non le etichette verbali; all’atto dell’inserimento sarà SPSS a provvedere alla sostituzione se si è scelto di visualizzare le etichette.

10 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Produzione output Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Le etichette delle variabili e quelle dei valori vengono usate nella produzione degli output; chiediamo di calcolare le frequenze della variabile “titolo di studio”: menù Analizza -> statistiche descrittive -> frequenze. Scegliamo la variabile Titolo di studio e fra i grafici “bar charts”.

11 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Produzione output Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Otteniamo le frequenze per ogni livello della variabile selezionata e il grafico che riassume i risultati. N.B. SPSS usa l’etichetta della variabile (e non il nome) per intitolare i grafici. N.B.2 Le etichette dei valori che erano state impostate nella modalità “visualizza variabili” vengono usate per indicare in modo chiaro il significato di ogni colonna del grafico.

12 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Selezione dei casi Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Premendo il tasto “seleziona casi” sulla barra degli strumenti” viene visualizzato un box che permette di impostare delle regole per la selezione dei casi; nell’esempio mostrato è stato scelto di selezionare i casi sulla base di una condizione che dovrà essere soddisfatta; in particolare è stato scelto di selezionare i casi – ovvero i soggetti – che hanno un’età maggiore di 35.

13 Selezione dei casi Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS SPSS segnala graficamente che 3 casi sono stati deselezionati; Le analisi che si effettueranno a partire da questa condizione non terranno in considerazione i 3 casi “sbarrati”

14 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Funzione ricodifica nella stessa variabile Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS La funzione ricodifica permette di cambiare i valori di una variabile secondo regole impostabili dall’utente; i nuovi valori possono essere usati per sostituire i valori “vecchi” nella stessa variabile o per formare una variabile nuova. Nell’esempio proposto, la variabile Reddito familiare viene ricodificata sostituendo i valori “vecchi”; ai valori inferiori a viene sostituito il valore 1; ai valori tra e viene sostituito il valore 2; premendo il tasto “aggiungi” viene sostituito il valore 3 ai valori superiori a

15 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Funzione ricodifica nella stessa variabile Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Ricodifica nella stessa variabile I nuovi valori sono stati sostituiti nella stessa variabile applicando le regole inserite dell’utente.

16 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Funzione ricodifica in una nuova variabile Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Una variabile può venire ricodificata per formare una nuova variabile; la trasformazione dei valori della variabile “origine” avviene secondo regole impostate dall’utente. Nell’esempio proposto premendo il tasto “cambia”, la variabile reddito viene ricodificata per formare una nuova variabile chiamata “redd_f” ed etichettata come “fasce di reddito”.

17 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Funzione ricodifica in una nuova variabile Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS La variabile reddito viene ricodificata in una nuova variabile attribuendo ai valori inferiori a il valore “basso”; ai valori superiori a corrisponderà il valore “alto” nella nuova variabile. Si noti che è stata selezionata l’opzione che permette di creare categorie verbali nella nuova variabile.

18 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Funzione ricodifica in una nuova variabile Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS Mediante la ricodifica nella nuova variabile è stata creata la variabile “redd_f”; i nuovi valori sono stati prodotti sulle base delle regole impostate.

19 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Funzione calcola Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS La funzione calcola permette di eseguire operazioni matematiche sui valori di una o più variabili e di creare una nuova variabile con i valori calcolati. Nell’esempio proposto viene creata una nuova variabile di nome “red_med” – con etichetta “Reddito medio per persona del nucleo familiare” – eseguendo il rapporto tra i valori della variabile reddito e i corrispondenti valori della variabile famiglia.

20 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Funzione calcola Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS La variabile redd_med è stata creata sulla base dei valori delle altre due variabili già esistenti.

21 Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS
Salvataggio della sintassi Esercitazione N° 1 – Introduzione a SPSS La funzione “incolla” permette di produrre un file di testo contenente la sintassi che descrive l’operazione che si sta eseguendo; successivamente è possibile salvare il file così creato per poter eseguire la sintassi nuovamente ed effettuare la medesima operazione. Risulta una funzione importante se si ha bisogno di tenere traccia delle analisi eseguite o se si deve descrivere in modo efficace e trasparente ad altri ricercatori le operazioni eseguite.

22 Esame di Analisi Multivariata dei Dati
Corso di Laurea in Psicologia Clinica, dello Sviluppo e Neuropsicologia Esame di Analisi Multivariata dei Dati Il T-Test A cura di Matteo Forgiarini

23 Il T-Test Scala nominale La scala nominale non ha le caratteristiche vere e proprie di una unità di misura poiché permette di rilevare dati solo di tipo qualitativo: è perciò privo di senso avere un indicatore che rappresenti la distribuzione dei dati. L’unico indicatore che possa essere utilizzato è la moda che indica il dato con la maggiore frequenza. Menù: analizza -> statistiche descrittive -> frequenze La moda (SPSS la chiama «Modalità») è rappresentata dal valore 1 (maschio) che ha la frequenza più alta.

24 Il T-Test Scala ordinale Nel caso di misure su scala ordinale in aggiunta alla moda è possibile usare la mediana come indicatore di tendenza centrale. Mediana: modalità dell’osservazione che divide la distribuzione in due parti uguali: quel valore al di sopra e al di sotto del quale cade un ugual numero di osservazioni.

25 Scala a intervallo o a rapporto
Il T-Test Scala a intervallo o a rapporto Le scale ad intervalli equivalenti ed a rapporti equivalenti rappresentano il più alto livello di misurazione. È quindi possibile utilizzare analisi statistiche più raffinate rispetto a quelle possibili con variabili misurate ai precedenti livelli di misura. L’indicatore di tendenza centrale che è possibile utilizzare in questi casi è la media: la somma delle misure osservate diviso il numero di osservazioni fatte. L’indicatore di variabilità più usato con questo tipo di variabili è la varianza o scarto quadratico medio che indica la dispersione dei valori rispetto alla media della variabile. Menù: analizza -> statistiche descrittive -> frequenze -> istogramma con curva normale

26 Il test T per campioni indipendenti
Il T-Test Il test T per campioni indipendenti Il test T per campioni indipendenti viene utilizzato per confrontare COPPIE di valori medi (di una variabile dipendente) Y misurata su due gruppi diversi di soggetti, distinti per una variabile indipendente. Ad esempio, si consideri la variabile Y “punteggio ottenuto ad un certo test” e si considerino due gruppi di soggetti determinati dal genere - uomo o donna (variabile indipendente): è possibile affermare che in media le donne ottengono un punteggio y significativamente più alto? IPOTESI NULLA H0:m1=m2 IPOTESI ALTERNATIVA H1:m1<m2 oppure m1>m2 oppure m1 ≠ m2

27 Il test T per campioni indipendenti
Il T-Test Il test T per campioni indipendenti Mi chiedo se la media della variabile “pressione sanguigna” è uguale nei maschi e nelle femmine. Quindi: H0: µf= µm H1: µ f ≠ µ m Il test risulta significativo (significatività < 0,05), quindi posso rifiutare l’ipotesi nulla e concludere che la media della pressione sanguigna risulta statisticamente diversa nella popolazione dei maschi rispetto alla popolazione delle femmine.

28 Il test T per campioni dipendenti
Il T-Test Il test T per campioni dipendenti Il test T per campioni appaiati viene utilizzato per confrontare i valori medi di due variabili dipendente Y1 eY2 misurate in momenti diversi sullo stesso gruppo di soggetti o misurate su due gruppi di soggetti in qualche modo legati tra loro. Ad esempio, mi chiedo se la media delle variabili “pre-test di attenzione” e “post-test di attenzione” è uguale nella popolazione esaminata: prendo quindi in esame tutti i soggetti e confronto i valori medi delle due variabili sullo stesso campione. Quindi: H0: µy1= µy2 H1: µy1 ≠ µy2 Il test risulta significativo (significatività < 0,05), posso quindi rifiutare l’ipotesi nulla e concludere che le medie delle due variabili siano significativamente differenti.