Metodi di analisi lineare in psicologia con applicazioni in R

Scuola Estiva AIP di Metodologia
Centro Residenziale Universitario di Bertinoro,
5-10 Settembre 2016
Titolo
Mediazione e Moderazione:
Applicazione ai modelli lineari generali, misti e generalizzati
Docenti del corso:
Prof. Marcello Gallucci e Dott. Matteo Forgiarini
(Università degli Studi di Milano-Bicocca)
Obiettivi
Il corso intende fornire i fondamenti teorici e le abilità pratiche per padroneggiare l'analisi della
mediazione e della moderazione delle relazioni fra variabili nel contesto dei modelli lineari, modelli
misti e modelli generalizzati. Durante il corso verranno mostrate le tecniche statistiche utili per lo
studio della mediazione e della moderazione nell'ambito di svariati disegni di ricerca, facendo uso
del modello lineare generale (variabili dipendenti continue), misto (disegni a misure ripetute, multilivello e gerarchici) e generalizzato (variabili dipendenti categoriche). Tali modelli verranno rivisti
e spiegati anch'essi.
Prerequisiti
Il corso è pensato per studenti di dottorato con conoscenze in statistica di base (ANOVA,
regressione e correlazione) che intendono ampliare le loro conoscenze riguardo il modello lineare
generale, misto e generalizzato, con particolare interesse allo studio di relazioni complesse. Verrà
utilizzato il software R, ed alcuni esempi in SPSS. Rudimenti di base in R sono di aiuto, sebbene
non assolutamente necessari.
I partecipanti al corso dovranno altresì leggere, prima della scuola estiva, alcuni lavori di
riferimento riportati in calce ed alcuni lavori che saranno inviati a tempo dovuto.
Calendario
Mattino 9.00 – 13.00
Lezioni teoriche
Lunedì
Introduzione della mediazione e della moderazione nel contesto del modello lineare generale
Lezione frontale
Martedì
Pomeriggio 14.00 – 18.00
Esercitazioni
Analisi dei dati
Stima della grandezza degli effetti di mediazione e metodi di inferenza statistica, classici e
bootstrap.
Lezione frontale
Mercoledì
Lezione frontale
Giovedì
Analisi dei dati
Mediazione e moderazione insieme: mediazione moderata.
Analisi dei dati
Generalizzazione dei concetti di mediazione e moderazione al modello lineare misto nel contesto
di disegni di ricerca a misure ripetute, studi con struttura multi-livello, disegni longitudinali.
Lezione frontale
Venerdì
Analisi dei dati
Generalizzazione dei concetti di mediazione e moderazione al modello non-lineare generalizzato,
in particolare nel modello logistica (variabili dipendenti dicotomiche), di Poisson (variabili
dipendenti a frequenza ) e multinomiale (variabili dipendenti categoriche).
Lezione frontale
Analisi dei dati
Sabato
Discussione generale e Question Time
Nota. Il programma potrà subire degli adattamenti nel corso del suo svolgimento.
Bibliografia consigliata
1. Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator–mediator variable distinction in social
psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of personality
and social psychology, 51(6), 1173.
2. Hayes, A. F. (2009). Beyond Baron and Kenny: Statistical mediation analysis in the new
millennium. Communication monographs, 76(4), 408-420.
3. Preacher, K. J., Rucker, D. D., & Hayes, A. F. (2007). Addressing moderated mediation
hypotheses: Theory, methods, and prescriptions. Multivariate behavioral research, 42(1), 185-227.
4. Singer, J. D. (1998). Using SAS PROC MIXED to fit multilevel models, hierarchical models,
and individual growth models. Journal of educational and behavioral statistics, 23(4), 323-355.
[Ignorare la parte sul software]
5. Zhao, X., Lynch, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths
about mediation analysis. Journal of consumer research, 37(2), 197-206.