ordinamento

PSICOLOGIA GENERALE
Parte 3
I metodi della psicologia
Rosa Angela Fabio
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La scientificità della psicologia (Antonietti, 200
Quali sono i fondamenti delle argomentazioni psicologiche da
un punto di vista scientifico?
1. Evidenza razionale (puri ragionamenti e principi logici o
speculativi). Ad es. in DONALD+GERALD=ROBERT
2. Documenti storici e materiali di archivio
3. Approccio empirico
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La scienza cerca di trasformare l’esperienza in
conoscenza ma….
1. Difficoltà dell’approccio empirico nel trarre
conclusioni generali sulla base di osservazioni
2. Difficoltà nella prova scientifica, cioè nell’additare
un dato empirico a sostegno di un’affermazione
(theory-laden)
3. Dietro lo stesso dato empirico possono sottostare
diverse teorie
4. Scientificità: una volta definito l’oggetto di
indagine e posti i criteri metodologici per studiarlo,
si deve trovare un accordo intersoggettivo circa la
veridicità o falsificabilità di quanto si sostiene
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Le leggi sono generalizzazioni induttive,
affermazioni riguardanti la regolarità dei
fenomeni (descritive)
Le teorie coordinano le diverse leggi,
propongono modelli che fungono da substrati
per la predizione
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Ci sono degli assunti alla base delle diverse
teorie.
Metafore-guida che da una parte ispirano
l’impostazione della ricerca empirica e
dall’altra permettono di elaborare costrutti
per concettualizzare ciò che avviene nella
mente umana.
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La costruzione di variabili psicologiche
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CARATTERISTICHE DELLA RICERCA
– 1. Ipotesi o idea
– 2. Formulazione di
ipotesi
– 3. Disegno sperimentale
– 4. Acquisizione e analisi
dei dati
Lo scopo della ricerca è
comunque formulare
inferenze corrette e
confermate da una buona
evidenza scientificaRosa Angela Fabio - lezioni
L’intercorrelazione e la sovrapposizione fra filosofia della
scienza, metodologia della ricerca e inferenza statistica
Filosofia della
scienza
Metodologia della
ricerca
Inferenza
statistica
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FILOSOFIA
DELLA SCIENZA
METODOLOGIA
DELLA RICERCA
INFERENZA
STATISTICA
Considera la logica e
l'epistemologia che
sottostà al metodo
scientifico
Considera le procedure
e i metodi per condurre
e disegnare una ricerca
in modo che si possano
identificare le relazioni
corrette fra le variabili
Considera le regole
che servono a
normalizzare i criteri
usati per trarre
conclusioni ( anche
arbitrarie!)
1.
2.
3.
4.
5.
le basi della
1. strutturare i disegni
conoscenza
2. minimizzare le
la natura delle
ambiguità dei
relazioni casuali
risultati
le condizioni
3. correlare filosofia
necessarie per
della scienza,
vagliare le ipotesi
obiettivi della
limitazioni logiche
ricerca e
assunzioni delle
sperimentazione
basi empiriche
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della conoscenza
1. affidabilità e
significatività di un
risultato
2. condizioni di
applicabilità dei
test
3. trasformazioni
delle scale
4. statistica
descrittiva e
inferenziale
FASI: 1.
DOCUMENTAZIONE DELL’INFORMAZIONE
• ESAME DEL FENOMENO
– Motivi e scopi di un’indagine
– Definizione di un problema: ovvero dare la risposta ad una
domanda
• DEFINIZIONI
– Popolazione di riferimento
– Unità di indagine o di rilevazione
– Variabili e scale di misura (1) (2)
– Mezzi tecnici per la raccolta dei dati
• SCELTA DELLE TECNICHE DI OSSERVAZIONE
– Piani di campionamento
– Disegno degli esperimenti (3)
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RACCOLTA E ANALISI DATI
• RACCOLTA DATI
– Accuratezza e uniformità della
rilevazione
• ANALISI DEI DATI
– Descrizione delle caratteristiche
meritevoli di interesse
– formulazione di ipotesi
• VERIFICA DELLE IPOTESI
– Accettazione
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– Previsione
(1) LE VARIABILI
•
•
Una VARIABILE è una proprietà di un evento reale che è stata misurata
Uno degli scopi della ricerca in psicologia è la ricerca di RELAZIONI
SISTEMATICHE fra gli eventi della realtà. Queste relazioni vengono cercate sotto
forma di legame tra le variabili.
• Nella ricerca psicologica vengono distinte 2 categorie di variabili:
– Dipendenti e Indipendenti
• La variabile DIPENDENTE è una misura del comportamento del soggetto il cui
andamento dipende da quello di un altra variabile.
• La variabile INDIPENDENTE è considerata la causa di qualche modificazione
degli stimoli e delle risposte.
– Quantitative e Qualitative
• Le variabili QUANTITATIVE variano in grandezza, mentre quelle QUALITATIVE
variano per categorie.
• Sono esempi di variabili QUANTITATIVE la misura del tempo di reazione o il Q.I.
• Sono esempi di variabili QUALITATIVE la categoria “nevrotici”, “psicotici”, o
“maschi”, femmine”.
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(2)La Misurazione
• Tutte le variabili presentate vanno MISURATE,
assegnando ad esse dei valori numerici.
• Questi valori numerici vengono assegnati
facendo riferimento a 4 scale:
•
- nominale
•
- ordinale
•
- ad intervalli
•
- a rapporti.
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•SCALA NOMINALE O
CATEGORIALE
• CARATTERISTICHE:
• Una SCALA NOMINALE è una scala che permette di classificare oggetti o
eventi in categorie (le materie del corso di Laurea, i diversi tipi di pizze, ecc.).
• proprietà formali:
• equivalenza fra i membri di ciascuna categoria
– simmetria (Se A=B, B=A)
– transitività (Se A=B, e B=C, segue che A=C)
• non equivalenza fra i membri di categorie diverse
– simmetria (Se A=B, B=A)
– non transitività (Se A#B, e B#C, segue che A è = o # da C)
• operazioni statistiche:
– contare le frequenze
– metodi statistici per dati categoriali
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SCALA ORDINALE
•
CARATTERISTICHE:
– esiste un ordinamento delle classi in relazione alla variabile in base a grandezza,
preferenza.
– dà solo l’ordine di preferenza/grandezza, non la differenza di preferenze tra gli oggetti.
•
proprietà formali:
– equivalenza fra i membri di ciascuna categoria
• simmetria (Se A=B, B=A)
• transitività (Se A=B, e B=C, segue che A=C)
– relazione di ordine fra le categorie diverse
• asimmetria (Se A>B, B non è >A)
• transitività (Se A>B, e B>C, segue che A è > C)
– operazioni statistiche:
• contare le frequenze
• metodi statistici per dati categoriali e ordinali
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SCALA A INTERVALLI EQUIVALENTI
• CARATTERISTICHE:
– indica la misura in cui il caso possiede la caratteristica in
questione
– lo 0 non è semanticamente definito è arbitrario
– operazioni possibili: traslare e modificare unità di misura
– non restano invariati i rapporti diretti fra i casi
– restano invariati i rapporti fra le differenze
» non si può affermare che l’individuo che l’individuo A
possiede la caratteristica misurata in misura doppia rispetto
a B, si può dire che la distanza fra A e B è doppia rispetto
alla distanza fra C e D
• proprietà formali:
– costanza nel rapporto fra gli intervalli
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•
•
•
•
ESEMPIO
Consideriamo l’intelligenza di Andrea, Giorgio e Paolo essere rispettivamente pari a
8,4 e 2 secondo la scalaX.
– rapporto fra A e P:8/2=4
– differenza fra A. e G.: 8-4=4
– rapporto fra differenze (A-G e G-P): (8-4)/(4-2)=2
Operiamo una traslazione (per es. usiamo la scala X ma traslata di 5. A questo punto
A=13, G=9 e P=7
– rapporto fra A e P: 13/7=1,8 (variato)
– differenza fra A e G: 13-9=4 (invariata)
– rapporto fra differenze (A-G e G-P):(13-9)/(9-7)=4/2=2 (invariato)
Operiamo una modificazione dell’unità di misura (per es. moltiplicando tutti i valori
per 10). Si avrebbe A=130, G=90 e P=70
– rapporto fra A e P: 130/70=1,8 (variato)
– differenza fra A e G: 130-90=40 (variato)
– rapporto fra differenze (A-G e G-P): (130-90)/(90-70)=40/20=2 (invariato)
Quindi:
Ha senso dire che la differenza di intelligenza fra Andrea e Giorgio è doppia rispetto a
quella fra Giorgio e Paolo ma non ha senso dire che Andrea possiede un’intelligenza
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quadrupla rispetto a quella di Paolo
o cheFabio
Andrea
e Giorgio hanno la stessa differenza
di intelligenza che intercorre fra Marco (che riporta il valore 6 nella scala X) e Paolo.
SCALE RAPPORTI EQUIVALENTI
• CARATTERISTICHE:
– esiste uno 0 assoluto
– si può parlare di rapporti fra casi
– La regola per assegnare valori numerici ad eventi od oggetti
su una scala a RAPPORTI è che i rapporti tra i valori
corrsipondano a rapporti esistenti tra gli oggetti od eventi.
• proprietà formali:
– costanza del rapporto fra i casi
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(3) Il disegno sperimentale
•
CONDIZIONE NECESSARIA: ceteris paribus
– Le variabili indipendenti di un esperimento si chiamano fattori (condizioni o trattamenti)
•
DISEGNO SPERIMENTALE A UN FATTORE
– quando tutti i soggetti di un esperimento sono sottoposti a tutte le
condizioni
– requisiti importanti da controllare
• ordine: posizione delle condizioni
• sequenza: interazione fra le specifiche condizioni
– 1) randomizzazione ordine (estrazione causale dell’ordine per ogni soggetto)
– 2) randomizzazione a blocchi (prima che una condizione ricompaia devono essere
comparse le altre)
– 3) Controbilanciamento inverso (ABC e CBA)
– 4) Controbilanciamento completo (ABCD, BDAC, CADB, DCBA)
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Disegni sperimentali fattoriali
• Sono disegni nei quali sono impiegate due o più
variabili in modo tale che tutte le possibili
combinazioni dei valori di ciascuna variabile siano
utilizzati (esempio)
– 2 variabili a 2 livelli = 4 combinazioni
– 2 variabili a 3 livelli = 6 combinazioni
• EFFETTI PRINCIPALI : effetto medio di una
variabile in tutti i valori di un’altra o di altre
• EFFETTI DI INTERAZIONE: quando l’effetto di una
variabile dipende dal livello dell’altra
– interazione antagonista
– interazione sinergica
• DISEGNO FATTORIALE MISTO
I quasi-esperimenti
• Sono disegni nei quali non si possono manipolare
le variabili, ma si osservano categorie di soggetti
già costituite (es. genere)
• questione: la differenza osservata è dovuta alle differenze
fra i soggetti o alla variabile indipendente?
– Tuttavia: si riduce la validità interna, aumenta quella
esterna (fallacia di Berkson)
– PIANI DI RICERCA
• Disegno quasi sperimentale con gruppo di
controllo non equivalente
• GR SP
PRE -TEST
POST-TEST
• GR CO
PRE -TEST
POST-TEST
TRATTAMENTO
NO TRATTAM.
Piani di ricerca su caso singolo
• Nelle ricerche su caso singolo si deve
verificare un legame causale fra variabile
indipendente e variabile dipendente con
un campione di un solo soggetto (simile ai
disegni within)
• ACCORGIMENTI
– definizione precisa e accurata del livello di base
– le variabili indipendenti devono essere inserite
una alla volta
– differenze statisticamente significative non
indicano differenze clinicamente significative
– Piani: AB, ABA, ABAB
Metodo correlazionale
•
•
Attraverso questo metodo si possono studiare i diversi tipi di
associazione, non causale, tra fenomeni diversi. Studia la
covariazione delle variabili senza manipolarle.
Si possono correlare sia variabili strutturali (età, sesso) sia i punteggi delle
risposte a un test o a un questionario
– CONNESSIONI: con dati espressi su scala nominale vengono
rappresentate in tabelle a doppia entrata (trattati statisticamente con chi
quadro, g quadro..)
– CORRELAZIONI: con dati espressi su scala ordinale o a intervallo, i
valori si possono riportare su uno scatter plot o scatter diagram
(coefficiienti di correlazione con matrici di corelazione)
– REGRESSIONE: si vuole vedere se i valori d una prima variabile possono
predire quelli di una seconda variabile(la prima è il predittore, la seconda il
criterio)
• per analizzare le relazioni fra le variabili si può ricorrere all’ispezione
di una matrice di correlazione che presenta l’intensità del legame fra
tutte le coppie possibili di variabili.
• I coefficienti riportati nella matrice esprimono la direzione e
l’intensità della correlazione
– ANALISI FATTORIALE: quando ci sono tante variabili, consente di
giungere alla definizione di nuove variabili sintetiche ottenute dalla
combinazione lineare delle variabili originarie
• fattori o componenti: dimensioni soggiacenti o latenti alle variabili
Metodo osservativo
•
•
Indaga le relazioni funzionali realmente esistenti, garantisce massima
aderenza al dato
TIPI DI OSSERVAZIONI
– occasionale
– sistematica
• naturalistica
– etologica
– etnografica
• controllata
– 1. selezione del fenomeno
– 2. registrazione
– 3. analisi e codifica
– TIPI DI OSSERVAZIONI
» Indice I X I (interval by interval)
» Indice S - I (scored interval)
» Indice U -I (unscored interval)
L’attendibilità e la validità
• L’attendibilità di una misura corrisponde
alla sua affidabilità, cioè alla sua capacità di
fornire misure simili se viene applicata più
volte, magari in condizioni diverse, dallo
stesso soggetto (test-retest).Attendibilità
interna (omogeneità fra due prove)
• L’attendibilità di un test non assicura la sua
validità
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LA VALIDITA’
Per raggiungere conclusioni ben fondate (valide) in relazione agli effetti di
un intervento, i vari tipi di validità considerano questo da diversi punti di
vista.
TIPI DI VALIDITA'
(Cook e Campbell, 1979)
VALIDITA' INTERNA
VALIDITA' ESTERNA
VALIDITA' DI COSTRUTTO
VALIDITA' STATISTICA
come un esperimento riesce
ad evitareche possano essere
fornite varie spiegazioni
dei risultati ottenuti
come è possibile generalizzare
i risultati di un esperimento
ad altre popolazioni, ambienti e
condizioni
considera le cause presunte
o la spiegazione della relazione
causale (tipico nei test e negli
esperimenti)
considera gli aspetti della valutazione
quantitativa che influenzano le conclusioni che si raggiungono in relazione
alla condizione sperimentale e all'effetto
i fattori o le interferenze non
legate alla variabile indipendente
si chiamano minacce alla validità
interna
Ciò che in un esperimento può
limitare la generalizzazione si
chiama minaccia alla validità
esterna
le confusioni interpretative
relative ai risultati di un esperimento si chiamano minacce
alla validità di costrutto
le caratteristiche della valutazione
statistica che possono oscurare
l'interpretazione di un esperimento:
minaccia alla validità statistica
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Minacce alla validità interna
VALIDITA’ INTERNA Si riferisce alla relazione fra variabile
indipendente e variabile dipendente
• Fattori che minacciano la validità interna:
– Eventi storici
– Maturazione
– Effetto delle prove
– Effetto della regressione
– Selezione
– Mortalità
– Fluttuazioni degli strumenti
– Combinazione delle minacce precedenti
•
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• Minacce alla validità esterna
–
–
–
–
–
–
–
–
caratteristiche del campione
caratteristiche dello stimolo
caratteristiche contestuali
reattività dell’ambiente sperimentale
effetti della novità
reattività della valutazione
sensibilizzazione ai test
Il momento della misurazione e gli effetti del trattamento
• Minacce alla validità di costrutto
– Attenzione e rapporti con i clienti
– Aspettative del ricercatore e del soggetto
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Minacce alla validità statistica
•
SI ASSUME HO, SI STABILISCE IL MODELLO STATISTICO, IL LIVELLO DI ALFA. IN
FUNZIONE DI ALFA SI DECIDE SE LA REALTA’ E’ O NON E’ IN UN CERTO MODO.
(CONCETTO DI ALFA E BETA)
• La significatività stessa è in funzione di molti e diversi aspetti di cui
uno solo è quello che riguarda la relazione fra variabile indipendente
e variabile dipendente
• 1. LIMITI DI NORMALITA’, la determinazione attuale dei limiti di normalità
avviene sulla base della media + - 2 s, e questi dati vengono ritenuti come adatti a
comprendere il 95% della popolazione “normale, o sana”. Ma la distribuzione
così definita è la gaussiana, altre distribuzioni non si approssimano ad essa
• 2. MISURA DEL CAMPIONE, la numerosità del campione influenza le
differenze fra i gruppi rispetto alla variabile dipendente misurata, ma:
– se non sono statisticamente significative e lo sperimentatore aumenta la
misura del campione, lo diventano.
– Il numero dei soggetti è spesso arbitrario
• 3. ETEROGENEITA’ DEI SOGGETTI La significatività statistica è anche in
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funzione della variabilità dei soggetti (varianza dell’errore). Un errore della
• 4. ETEROGENEITA’ DELLE PROCEDURE La varianza dell’errore
dipende anche dalla variazione delle procedure. Se le condizioni sono
molto diverse la variabilità dell’errore crescerà, perciò l’ampiezza delle
differenze fra i gruppi dovrà essere molto grande perché si possa
raggiungere una differenza statisticamente significativa.
• 5. MOLTEPLICI TEST DI SIGNIFICATIVITA’ Se si usano diverse
misure dello stesso fenomeno, si può essere tentati dal far sì che siano le
sue significatività statistiche a generare le sue ipotesi, alcune possono
correlarsi il base al caso (MMPI: almeno 550X0.05=28 voci sono correlate
in base al caso!)
• 6. FALLACIA DI BERKSON Dipende dai tassi di ammissione
differenziale nel campionamento dei SS
• 7. DETERMINAZIONE DEL DENOMINATORE Talvolta il ricercatore
(nel determinare gli indici) è tentato d interpretare un dato al numeratore
come se esso fosse un indice (e non avesse un denominatore). Le
proporzioni risultanti sono calcolati in modo errato.
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• 8. GRUPPI DI CONFRONTO I ricercatori trascurano la
determinazione adeguata del numero di gruppi di controllo
necessari per l’analisi di un certo fenomeno.
• 9. VARIABILE ETA’ se si valuta ad esempio l’incidenza di
una malattia su gruppi di donne “nubili”, “sposate”,
“vedove”…La malattia potrebbe essere invece legata di per
sé a fattori evolutivi
• 10. FOLLOW-UP Se nella fase di follow-up viene
considerata la percentuale di soggetti che ha dimenticato
un certo materiale, si potrebbe concludere che il 50% delle
persone ha dimenticato subito x, ma non vengono pesate
bene le persone che non dimenticheranno mai quel
materiale.
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Descrittiva e inferenziale
• La statistica descrittiva si occupa di
sintetizzare i dati a disposizione e
descriverne la distribuzione.
• La statistica inferenziale riguarda la verifica
delle ipotesi, il confronto cioè fra i dati
raccolti e un modello teorico di riferimento
• I concetti di probabilità ci introducono a tali
modelli
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Indicatori di tendenza centrale e dispersione su scala nominale
• I due parametri che consentono di sintetizzare un insieme di dati grezzi
sono il valore che “rappresenta” l’insieme stesso e il valore che ne
specifica la variabilità.
• MODA = osservazione che si presenta con maggiore frequenza nella
distribuzione
• DISPERSIONE = numero di categorie presenti E1
Indicatori di tendenza centrale e dispersione su scala ordinale
• MEDIANA = modalità dell’osservazione che divide la distribuzione in 2 parti
uguali, ovvero quel valore (posizione) della distribuzione al di sopra o al di sotto
del quale cade un ugual numero di osservazioni
•
•
POS Me = n + 1
2
E2A
• QUARTILI = valori che dividono la distribuzione ordinata in 4 parti uguali
• Q1 = primo quartile, sotto di esso cade il 25% dei valori,
• Q2 = secondo quartile o mediana,
• Q3 = terzo quartile, sotto di esso cade il 75% dei valori
• DECILI = nove punti che dividono la distribuzione ordinata in 10 parti uguali
• D1 = primo decile, sotto di esso cade il 10% dei valori,
• D2 = secondo decile, soto di esso cade il 20% dei valori...
• CENTILI O PERCENTILI = 99 punti che dividono la distribuzione ordinata in 100 parti uguali
• DIFFERENZA INTERQUARTILICA = Q3-Q1
E2B
Indicatori di tendenza centrale e dispersione su scala
intervallo o rapporto
• MEDIA = somma delle misure osservate diviso il numero delle
osservazioni fatte
•
•
X =  Xi
n
xi=osservazione
n= numero delle osservaz. E3
• SCARTO SEMPLICE MEDIO (SSM) = la media delle differenze, in valore
assoluto, dalla media della distribuzione
•
•
•
•
DEVIANZA = quadrato degli scostamenti dalla media, proprietà utili per ANOVA
VARIANZA (s) = la media del quadrato degli scostamenti dalla media
DEVIAZIONE STANDARD (s)) = radice quadrata della varianza
Nelle distribuzioni simmetriche e unimodali, i 2/3 delle osservazioni
cadono nell’intervallo X  1s, il 95% cade nell’intervallo X  2s e il
99% in X  3s
Standardizzazione delle misure
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Standardizzare una misura significa riferire la misura stessa a una scala standard
con media e varianza note.
La scala più comune usata nella ricerca è quella “standard” o “z” con media 0 e
varianza 1
zi= xi - x
zi=punteggio
E4
s
I punteggi standardizzati ci dicono :
–
la posizione che un soggetto occupa in un gruppo
–
confronto fra 2 prestazioni diverse dello stesso soggetto
SVANTAGGI: i punti inferiori alla media hanno punti standardizzati di segno negativo, fa largo uso di
decimali
TRASFORMAZIONE DEI PUNTEGGI STANDARD PER RICLASSIFICARLI:
SCALA T = ritrasformando con Y= a + bz, dove a= 50 e b= 10, si ottiene T= 50
10 z, ovvero t= 50 + 10 x-x/s
Q.I. = età mentale
X 100
età cronologica
RANGHI PERCENTILI: trasformano le x in ranghi percentili; RP= percentuale di casi
che assumono un valore uguale o minore di x, ad es. RP(x)= 4, il 41% dei soggetti ha un
punto più basso
CARATTERISTICHE DELLA RICERCA
IN PSICOLOGIA CLINICA
•
1. Ha le stesse caratteristiche della ricerca in psicologia
1.
2.
3.
4.
5.
Idea 2. Formulazione di ipotesi 3. Disegno sperimentale 4. Acquisizione e analisi dei
dati
Considera popolazioni che presentano caratteristiche particolari (ad es. i prigionieri
di guerra…) e popolazioni con patologie psicologiche o psichiatriche, con problemi di
salute o con gravi malattie
Considera le persone a stretto contatto con queste popolazioni
La ricerca viene eseguita in concerto con altre discipline (medicina, psichiatria,
neurologia, pediatria, criminologia)
Vari tipi di sperimentazioni (da variabili ipercontrollate a variabili in situazioni
“ecologiche”)
Lo scopo della ricerca è comunque formulare inferenze corrette e confermate da una buona
evidenza scientifica
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