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Introduzione alla psicologia modulo: fondamenti di psicometria metodologia della ricerca psicologica Lezione 12 17/05/2017 • • • • • • • • • • prof. Carlo Fantoni Autovalutazione su scale di misura Variabili e relazioni causali Tipi di misure psicologiche del comportamento Un esempio di misura diretta: SAM Un esempio di misura indiretta: detezione del segnale Variabili aleatorie Distribuzione di Frequenza e di probabilità La distribuzione gaussiana Regola empirica e punteggi standard Esempio pratico con Excel Scienze tecniche e psicologiche 2016-2017 mettiamoci alla prova sulle scale di misura che tipo di misura è numero di film visti durante le vacanze (0, 1, 2, 3, 4) Quantitativa→ modalità numerica (non categorie/etichette) Rapporti → zero assoluto + vale il rapporto (vedere 4 film significa vederne il doppio di chi ne ha visti 2) Discreta → assume un numero intero di possibili modalità (non infinite possibili modalità) possibili altri esercizi che tipo di variabile è 1. Età (0, 1, 2, 3, 4) 2. Genere di musica preferito (rock, jazz, folk, classical) 3. Grado di felicità (molto, abbastanza, poco, per niente) 4. Tempo di denominazione (secondi) 5. Tasso di crescita di una popolazione (percentuale) Quantitative o Qualitativa? Nominali, ordinali, intervalli, rapporti? Continue o discrete? Mutabile (sconnessa, rettilinea) o variabile (discreta, continua)? variabili e relazioni causali eventi osservati (caratteri) che possono assumere diversi valori (modalità) tra i soggetti di un campione o di una popolazione (unità statistica) 1. variabili indipendenti: controllate dallo scienziato (cause di effetti) 2. variabili dipendenti: se ne osserva la variazione al variare sistematico delle prime 3. variabili confondenti: non controllate dallo sperimentatore ma che hanno un effetto sulla v. dip. (apprendimento) soglie assolute valore fisico minimo che determina una reazione comportamentale visione: candela da 48 km in una notte serena udito: orologio meccanico a 6 m in una stanza silenziosa gusto: 1 cucchiaino di zucchero in 7.5 litri di acqua olfatto: 1 goccia di profumo in 1 appartamento di tre stanze tatto: ala di un ape lasciata cadere da un altezza di 1 cm soglia di detezione del contrasto Metodo: 2 IFC Variabile indipedente: weber contrast (C) Variabile dipendente: % corrette Il ragionamento Capacità di ragionamento Verbale Numerico Logico/Fluida Sinonimi e contrari Comprensione del testo Uso del linguaggio Incognite Percentuali Frazioni Sillogismi Serie di numeri Serie di figure Insiemistica un esempio di misura diretta: Self-Assesment Manikin (Lang, 1980; Hodes, Cook & Lang 1985) Piacevolezza Completamente infelice, irritato, insoddisfatto, melanconico, depresso Completamente felice, contento, soddisfatto, gioioso, speranzoso Attivazione Completamente rilassato, calmo, inerte, assonnato, non attivato Completamente eccitato, frenetico, nervoso, sveglio, attivato forma “Boomerang” dello spazio delle risposte affettive Un set normativo di stimoli emotivi per esperimenti su come le emozioni influenzano i diversi aspetti della cognizione umana 700 immagini, valutate mediante la tecnica SAM in 12 blocchi separati di 60 prove ciascuno (la raccolta dati dura da più di 10 anni) I punteggi sono stabili sia per quanto riguarda la validità intra e inter soggetti Forma a “boomerang” un esempio di misura indiretta: discriminazione tra due stati (sensibilità e criterio di risposta) discriminazione tra due stati funzione cognitiva stati percezione sensoriale presente / assente riconoscimento nuovo / vecchio recupero dell’informazione in memoria rilevante / non rilevante applicazioni contesto stati diagnosi medica malato / sano esame radiologico presenza / assenza sentenza colpevole / non colpevole indagine di mercato accettabile / non accettabile Ispezione/sicurezza presenza /assenza Swets, J. A. (ED.) (1988b). Signal detection and recognition by human observers. New York: Wiley. … ad esempio ispezione sicurezza diagnosi dai metodi classici alla SDT Realtà fisica Realtà sensoriale Risposta F S R nessun controllo della relazione tra sensazione e giudizi SDT e processi interni Due processi interni per due parametri F S sensibilità D criterio R “presente /assente” parallelismo psicofisiologico continuum dell’attivazione continuum fisico [diametro] parallelismo psicofisiologico continuum dell’attivazione [in unità sn] continuum fisico [diametro] parallelismo psicofisiologico continuum dell’attivazione [in unità sn] continuum fisico [diametro] parallelismo psicofisiologico d’ continuum dell’attivazione [in unità sn] continuum fisico [diametro] variabili aleatorie Per definizione, un singolo evento aleatorio o casuale non è predicibile Tuttavia, le ripetizioni dei fenomeni aleatori esibiscono delle regolarità. Lo scopo della teoria della probabilità è quello di descrivere queste regolarità Gauss e l’ordine del disordine 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 Gauss e l’ordine del disordine 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 Gauss e l’ordine del disordine 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 Gauss e l’ordine del disordine 0 0 0 0 1 2 1 1 0 0 0 0 Gauss e l’ordine del disordine 0 0 1 3 5 10 5 4 0 0 0 Gauss e l’ordine del disordine Probabilità La ripetizione di eventi singoli e indipendenti rivela la struttura sottostante del fenomeno -3 -2 -1 0 1 2 3 distanza 2 1 1 x fX x exp 2 s 2 s Deviazione standard: 2 xi media del valore assoluto s degli scarti di ciascuna n osservazione dalla media flusso attentivo e caso Le traiettorie apparentemente casuali seguite dal nostro flusso attentivo durante l’esplorazione rivelano la struttura sottostante degli oggetti consegnandoci una rappresentazione coerente e stabile del mondo campioni di altezza 1,61 < h < 1,63 1,59 < h < 1,61 1,57 < h < 1,59 altezza nel mondo altezza nel mondo campioni di altezza 1,61 < h < 1,63 1,59 < h < 1,61 Francesca Piccinini e Simona Gioli h = 1,85 1,57 < h < 1,59 Sara Anzanello h = 1,92 altezza nel mondo altezza nel mondo probabilità e frequenza di eventi distribuzione di probabilità P( xi ) 0 e n P( x ) 1 i 1 i F ( xi ) P( X x) Pxi Funzione di ripartizione empirica x xi 1 0.5 mondo x s x altezza s x nel altezza nel mondo 0 Circa il 68% dei casi probabilità e frequenza di eventi distribuzione di probabilità P( xi ) 0 e n P( x ) 1 i 1 i F ( xi ) P( X x) Pxi Funzione di ripartizione empirica x xi 1 0.5 x 2s altezza x 2s x nel mondo altezza nel mondo 0 Circa il 95% dei casi interpretare s: regola empirica se l'istogramma della distribuzione ha una forma approssimativamente campanulare: Circa il 68% delle osservazioni assume valori compresi tra x s e x s Circa il 95% delle osservazioni assume valori compresi tra x 2 s e x 2 s La quasi totalità delle osservazioni assume valori compresi tra x 3 s e x 3 s s nella distribuzione di frequenze distribuzione normale standard: N(0;1) qualunque punteggio è esprimibile nei termini del numero di deviazioni standard che lo separano dalla media (z-score) x zs x xx z s a ciascun valore della variabile x può essere quindi associato il corrispondente valore della variabile standardizzata z, ottenuto applicando la standardizzazione Esempio voto in trentesimi all’esame di statistica in una classe di 25 studenti 10 • 14 voti su 25 (56%) sono nell’intervallo compreso fra ± 1 s dalla media. • nessun voto appartiene a più di 2 s dalla media Come usare Excel per verificare ? Esempio_standardizzazione su moodle2
