Riassunto esame Teoria e Pratica dei Test, prof. Cuzzocrea, libro consigliato Teoria e Pratica dei Test, Mucciarelli, Chattat, Celani

I test nella valutazione psicologica

Inquadramento generale

Il punto di vista del soggetto Tratti disposizionali, livello intellettivo, profilo cognitivo e motivazioni interagiscono dinamicamente per formare la personalità di un soggetto. Tutti essi si influenzano e quindi due individui con gli stessi tratti ma con livelli intellettivi diversi e\o profili diversi possono presentarsi in maniera diversa. Il concetto di personalità ha sostituito progressivamente quello di carattere. Il concetto di tratto si riferisce ad alcune caratteristiche stabili della personalità di un soggetto che ne determinano l’azione e sono in contrapposizione con i cosiddetti stadi che invece sono temporanei.

Il mondo visto dalla parte della tecnica L’ambizione di valutare gli individui in base a caratteristiche psicologiche è radicata sia nella civiltà occidentale che in quella orientale. Anche in tempi passati gli uomini hanno sempre cercato di valutare questi aspetti anche se fino alla seconda metà del 1800 essi si affidavano solo a conoscenze intuitive. Alcuni personaggi illustri come Wundt, James ma anche Charcot hanno aperto la strada alle moderne tecniche di indagine psicologica, grazie all’utilizzo dei test. Un test psicologico è una tecnica formata da una serie di norme che ne determinano i criteri di applicabilità, idonea per collocare un individuo all’interno di un gruppo di riferimento identificato secondo precise modalità in base alle sue caratteristiche psicologiche. Esistono altre tecniche differenti dal test come l’osservazione, il colloquio, l’intervista e il questionario. Per essere valido un test deve rispondere ai requisiti di replicabilità e accuratezza; ovvero uniformità di contenuto e di modalità per tutti i soggetti, costanza delle regole di codifica, interpretazioni simili per soggetti simili.

Classificazione dei test psicologici

Una prima suddivisione che può essere fatta è tra test cognitivi e test non cognitivi. Per test cognitivi si intende quei test nei quali viene fatta una descrizione degli attributi psicologici presenti a diverse età in un ampio campione della popolazione e lo scopo è vedere se il soggetto in esame manifesta o meno precise caratteristiche presenti nella popolazione in cui appartiene. In questi test quindi esistono risposte giuste e risposte sbagliate, un tipico esempio è un test di intelligenza. Per test non cognitivi si intendono test dove invece non esistono risposte giuste o sbagliate e dove l’interpretazione è guidata da uno specifico modello teorico.

Un altro tipo di classificazione è in test autodescrittivi, test sostenuti da teorie strutturali e test oggettivi. Nei primi è lo stesso soggetto che segnala la presenza o meno di sintomi dopo aver visionato una lista, che viene redatta empiricamente tramite un campione della popolazione e attraverso definizioni strettamente teoriche, un esempio è il MMPI. I test sostenuti da teorie strutturali sono invece test che dopo la raccolta empirica dell’elenco di sintomi eseguono una classificazione attraverso tecniche statistiche mirate a raggruppare il soggetto in gruppi in base a specifici tratti personali stilando quindi una personalità complessiva. Infine, i test oggettivi sono test simili ai precedenti ma che si focalizzano soltanto su un aspetto ristretto della personalità e soprattutto l’aspetto che si vuole esaminare è ignoto per il soggetto.

Inoltre esistono i cosiddetti test proiettivi che prevedono la presentazione al soggetto di stimoli ambigui più o meno strutturati che il soggetto deve interpretare rilevando così aspetti della sua personalità, i test proiettivi prevedono l’utilizzo sia di tecniche espressive non verbali, sia verbali. Infine, esistono i cosiddetti test di massima performance che mirano a determinare la prestazione massima del soggetto in uno specifico ambito e i test di tipica performance dove si cerca di conoscere le preferenze, gli interessi e le abitudini dell’individuo.

Ambiti di applicazione dei test

I test possono essere applicati a vari ambiti. Il primo di questi è quello educativo che, per lo meno in Italia, è limitato alla valutazione delle difficoltà di apprendimento di scolari portatori di handicap. Solo ultimamente, soprattutto in ambito universitario, si sono sviluppati i cosiddetti test di ammissione. Un altro ambito dove questi test vengono utilizzati è quello lavorativo dove essi vengono usati in tema di selezione del personale o per la rilevazione della soddisfazione e del clima lavorativo. Un campo legato a quello lavorativo su cui questi test si sviluppano è quello del counseling nel quale la richiesta viene proprio dal cliente che ne è anche il maggiore beneficiario, per questo motivo i risultati devono essere molto semplici e facilmente spiegabili al cliente. Infine, l’ultimo campo è quello clinico dove i test vengono utilizzati come supporto ai colloqui per valutare caratteristiche del paziente in aree in cui si sospettano specifiche problematiche.

Premesse alla base della valutazione psicologica

Mentre una conoscenza psicologica intuitiva può variare da persona a persona e non è in genere percepita dall’osservatore come valutazione, la conoscenza psicologica premessa dai test è caratterizzata dalla sua replicabilità. L’oggetto di studio della psicologia è il comportamento e il mondo culturale che dai comportamenti è prodotto ma anche se pur indirettamente l’esperienza soggettiva. Il comportamento produce il mondo culturale e permette inferenze sull’esperienza soggettiva, ma è quest’ultima che dà senso ad entrambi. Di conseguenza, l’oggetto della psicologia è sfumato e adatto ad una descrizione politetica piuttosto che monotetica. Per le scienze umane inoltre entra in gioco il concetto di interpretazione che nel caso della psicologia è doppia, infatti l’osservatore interpreta una interpretazione dell’attore. I test non possono limitare questa interpretazione che sta alla base infatti della conoscenza stessa quindi l’obiettivo unico è quello di trovare un livello minimo di uniformità per le condizioni della valutazione.

Vincoli e possibilità della valutazione psicologica tramite test

Il problema principale dei test sta nella natura delle rilevazioni ottenibili tramite tali test. Si possono infatti valutare aspetti stabili o influenzati da un determinato stato in cui la persona verte, quindi uno stato di per sé limitato e temporaneo, quindi determinato dalla situazione e non dalle caratteristiche psicologiche dell’individuo. I test analizzano quantitativamente una caratteristica psicologica che se può essere quantificata può essere denominata convenzionalmente attributo psicologico. Nella misurazione di tale attributo intervengono anche delle vere e proprie componenti di errore dovute ad elementi casuali che possono essere interni o esterni al soggetto.

Uso e abuso dei test psicologici

• Nella società occidentale l’uso dei test tende a diffondersi e quindi c’è il rischio che essi siano adottati in maniera indiscriminata, senza valide giustificazioni anche laddove sarebbe possibile raggiungere tali informazioni in altro modo.
• La somministrazione di un test comporta un conflitto tra esigenze della società e diritto alla privacy.
• I processi di acquiescenza e oppositività tendono a falsare i risultati.
• La somministrazione di un test provoca l’attivazione emotiva e cognitiva (arousal) che determina uno stato d’ansia che può, in persone predisposte, portare alla modificazione dei risultati.
• Ai risultati di questi test sono sempre più spesso affidate le decisioni su elementi importanti nella vita delle persone, però secondo i critici dei test essi non proteggono abbastanza da due tipi di rischi: ammettere persone che poi falliranno (falsi positivi) ed escludere persone che invece avrebbero avuto successo (falsi negativi).
• Infine, i test penalizzano il pensiero creativo e le risposte atipiche.

Elementi di statistica psicometrica

Premessa

La valutazione psicologica tramite test prevede un’analisi di tipo quantitativo che richiede l’uso di scale psicometriche. Una scala psicometrica è un insieme di item che sono considerati indicatori omogenei rispetto ad una stessa caratteristica. Gli item possono presentarsi in forma dicotomica, ordinata o anche quasi-continua; un esempio di scelta quasi continua sono i cosiddetti item autoancoranti in cui su di un continuum raffigurato tramite un segmento si chiede di esprimere al soggetto la posizione rispetto a due polarità di grado contrapposto. Gli item inoltre possono essere a scelta alternativa tra precise possibilità o a risposta libera. Nel primo caso possiamo distinguere tra semplice alternativa dicotomica e scelta multipla. Gli item a risposta libera sono sensibili alla creatività, al contrario quelli a risposta chiusa sono più coerenti e facilmente confrontabili. Gli item inoltre possono essere verbali ma anche visivi o scritti. Una scala con più ripetizioni attenua l’errore di misurazione permettendo valutazioni più precise. Sommando i valori dei singoli item si ottiene un punteggio, questo procedimento si chiama delle scale Likert. A seconda della scala si ottiene un punteggio ipsativo che misura l’intensità di manifestazione di una caratteristica psicologica in relazione ad altre oppure un punteggio normativo che invece misura l’intensità di manifestazione di una caratteristica indipendentemente dalle altre. I test inoltre possono essere unidimensionali quando sono relativi ad una sola scala psicologica o multidimensionali. In ogni caso il punteggio ottenuto in una qualsiasi scala serve ad inserire il soggetto all’interno di una categoria relativamente alla caratteristica misurata. Questo gruppo di riferimento è chiamato campione normativo e le caratterizzazioni che assumono sono dette norme del test. Il confronto tra il punteggio del soggetto e le norme del test permette di attribuire un significato psicologico alla prestazione dell’individuo.

Popolazione e campioni

Viene definita popolazione l’insieme finito di tutti gli elementi N che presentano una stessa caratteristica; per campione invece si intende un sottoinsieme di n campioni che appartengono alla stessa popolazione. È possibile dare delle rappresentazioni come la media sia nella popolazione e in quel caso si parlerà di parametri sia nel campione e in quel caso invece si parlerà di indici statistici. Il campionamento consiste nella selezione di un gruppo di elementi della popolazione che deve essere rappresentativo della popolazione stessa. Un campione è rappresentativo della popolazione quando i suoi indici statistici si distribuiscono in maniera simile ai parametri della popolazione.

Descrizione di una distribuzione

Esistono due tipi di grandezze misurabili: quelle che assumono un valore costante e quelle che variano, che appunto vengono chiamate variabili. Quest’ultime assumono una distribuzione nel campione o nella popolazione in cui vengono misurate. La forma della distribuzione dipende appunto dalla variabile. Possono esserci distribuzioni continue o discrete. Quelle continue possono essere rappresentate con una curva all’interno di un piano cartesiano dove sulla x sono riportati i valori della variabile e sulla y le sue frequenze. Nel caso invece di una variabile discreta dovremo utilizzare grafici a barre ma potremmo assegnare la probabilità dei singoli valori della distribuzione sull’ascissa. Una variabile nominale od ordinale crea una distribuzione discreta mentre una variabile cardinale determina una distribuzione continua e quindi la possibilità di utilizzare istogrammi o poligoni di frequenza. Una distribuzione può essere descritta da indici di tendenza centrale ed indicatori di dispersione.

Indici di tendenza centrale e di dispersione nelle non cardinali

Se la variabile è misurata su di una scala nominale, l’unico indice di tendenza misurabile è la moda, e l’indicatore di dispersione è il numero delle categorie di equivalenza ovvero il numero dei livelli della variabile con frequenza diversa da 0. Un altro indice di dispersione più accurato utilizzabile in questa scala è l’indice di omogeneità (O) che è dato dalla somma dei quadrati delle frequenze di ciascuno dei k livelli della variabile; se l’indice sarà uguale a 1, le risposte cadono tutte su di un livello. Se la variabile invece è misurata su di una scala ordinale è possibile anche calcolare come indice di tendenza centrale la mediana che divide in due la distribuzione; la distribuzione inoltre può essere divisa anche in 4, in 10 o in 100 parti a quel punto dobbiamo parlare di quartini, decili o percentili. La differenza tra il primo e il terzo quartile, differenza interquartile, è l’indicatore di dispersione usato in questo tipo di variabili, e delimita la zona di distribuzione entro cui è compresa la metà dei dati più vicini alla mediana.

Indici di tendenza centrale e di dispersione nelle cardinali

Se invece la variabile è misurata con una scala cardinale, oltre che alla moda e alla mediana, è misurabile anche la media. Uno dei metodi usati per calcolare l’indice di dispersione è calcolare l’intervallo di variazione o gamma (γ) che equivale alla differenza tra il valore minimo e il valore massimo. Essa è però un’informazione limitata infatti distribuzioni con la stessa gamma potrebbero essere molto diverse per quanto riguarda la densità dei valori. Un indice più accurato può essere quindi lo scostamento semplice medio (SSM) che non è altro che la sommatoria delle differenze tra la media dei singoli valori con la media del campione fratto il numero dei casi. Lo SSM risente meno della presenza dei valori estremi. Più usato come indice è la deviazione standard (S) ovvero la sommatoria degli scarti dalla media al quadrato fratto N tutto sotto radice. Questo indice serve anche per dividere la distribuzione tra intervalli compresi tra più o meno 1, 2, 3 deviazioni standard identificando quindi come medi i risultati che cadono tra una o meno una deviazione standard ed estremi quelli che cadono fuori da tre deviazioni standard. Il quadrato della deviazione standard viene chiamato varianza, ed il suo numeratore invece devianza o somma dei quadrati, la differenza tra la varianza e la deviazione standard è che nella seconda l’operazione di radice fa sì che l’indice condivida la stessa unità di misura della media mentre nella prima si massimizza la variabilità di una distribuzione attorno alla propria media caratteristica che quindi la rende estremamente idonea per la statistica inferenziale.

La distribuzione normale

Un’importante distribuzione nell’analisi inferenziale è la distribuzione normale o curva di Gauss. In una distribuzione normale i valori sono compresi tra più e meno infinito e la media corrisponde al valore con frequenza massima. Al variare della media e della deviazione standard si modifica anche l’andamento della distribuzione è quindi più giusto parlare di famiglia delle distribuzioni normali. In una distribuzione normale circa il 68% dei casi è compreso tra una deviazione standard, il 95% tra due e il 99,74% tra tre. L’unica distribuzione normale tabulata è la curva normale standardizzata (punti z) che ha media 0 e deviazione standard 1. ogni valore di una distribuzione può essere trasformato in un valore z ed essere confrontato nella distribuzione standard. Una distribuzione normale è unimodale, distribuzioni che presentano più picchi sono dette bimodali. Importanti nella definizione di normalità sono gli indici di asimmetria (skewness) e curtosi. Il primo indice indica la frequenza dei valori sull’asse delle x; un valore alto di asimmetria sia positiva che negativa vuol dire che il test usato è poco fruibile e soprattutto che è discriminatorio nella zona dei valori alti o bassi della distribuzione. La curtosi invece indica quanto i valori della distribuzione sono concentrati attorno ad un punto particolare; maggiore è la concentrazione più la distribuzione presenterà una picco accentuato. In una distribuzione normale l’indice di asimmetria e di curtosi è uguale a 0; tutte le distribuzioni con indice di curtosi e di asimmetria compresi tra +_ 1 possono essere considerate approssimativamente normali.

Tecniche di campionamento

L’affidabilità di un test è influenzata dalla rappresentatività del campione normativo. Per svolgere un campionamento affidabile il primo passo è definire le caratteristiche che si pensa meglio tipizzino la popolazione bersaglio. Una volta identificate le caratteristiche possono essere adottati due approcci: uno è l’estrazione casuale e l’altro il controllo sulle caratteristiche tipiche.

Per quanto riguarda il primo approccio dobbiamo dividere in estrazione totalmente o parzialmente casuale. La prima consiste nell’estrarre in maniera random un campione dal totale degli elementi della popolazione con o senza reinserimento. Nel secondo tipo, ovvero il campionamento a grappoli, l’estrazione random può essere basata sull’identificazione di sottogruppi localizzati, questo per evitare l’eventuale distorsione che annulla la differenza dei vari sottogruppi. Se invece si segue l’altro approccio, si devono conoscere le caratteristiche ritenute importanti della popolazione. Anche qui ci sono due modi: nel primo si fa in modo che gli indici statistici del campione risultino il più possibile vicini ai parametri della popolazione. Quando invece conosciamo più parametri della popolazione possiamo fare un campionamento che conserva anche una componente casuale, il campionamento stratificato che consiste nella selezione di sottogruppi.