Misurazione in ambito psicosociale - Appunti schematizzati con domande d'esame

La misurazione in ambito psicosociale

Esame: 60 minuti, domande a scelta multipla e domande aperte

Domande aperte

Spiegare le differenze principali tra un disegno di ricerca correlazionale e un disegno di ricerca sperimentale

Esistono diversi tipi di ricerche e diverso status delle variabili:

• Ricerca descrittiva: per descrivere la realtà (es. quante persone in un certo momento fanno la raccolta differenziata; quale percentuale di rifiuti va nell’indifferenziato).
• Ricerca correlazionale: per capire se ci sono legami tra le variabili (es. le persone con un certo orientamento politico mettono più rifiuti nell’indifferenziato?). Nella ricerca correlazionale osserviamo il co-variare delle variabili e stabiliamo se ci sono relazioni tra di loro.
• Ricerca sperimentale: per capire se ci sono legami causali tra variabili (es. se faccio una campagna relativa al riscaldamento globale, ho effetti sulla percentuale di rifiuti indifferenziati?). Nella ricerca sperimentale interveniamo attivamente a determinare il valore di una (o più variabili) e osserviamo se questo ha un impatto sulle altre variabili. La ricerca sperimentale ci permette di trarre conclusioni di tipo causale: “La variabile X è la causa di Y”.

Il disegno di ricerca correlazionale si differenzia dal disegno di ricerca sperimentale, in quanto il primo non prevede la manipolazione diretta della variabile indipendente (o delle variabili indipendenti) per rilevarne l'effetto prodotto sulla variabile dipendente, mentre il secondo effettua questa procedura.

Il disegno correlazionale, infatti, si fonda principalmente sul grado di associazione tra due variabili (misurabile attraverso diversi indicatori, quali ad esempio l'r di Pearson per variabili almeno su scala a intervallo, il rho di Spearman per variabili almeno su scala ordinale e il chi quadrato per variabili almeno a livello di scala nominale), i quali non sono in grado di individuare un rapporto di causalità, né la direzionalità di tale effetto.

In altre parole, il disegno correlazionale non consente di stabilire un rapporto di causa-effetto tra le variabili prese in esame, ma solamente il grado di covariazione (correlazione) tra di esse. In alcuni casi, è possibile superare questo limite attraverso la costruzione di disegni longitudinali. Questi tuttavia non sono completamente in grado di compensare le limitazioni del disegno correlazionale (per esempio, non consentono di controllare le eventuali variabili di confusione) e pongono nuove problematiche (per esempio, la loro realizzazione è più dispendiosa, sia in termini di tempo che di risorse).

Tuttavia, il disegno correlazionale può rappresentare una valida alternativa, soprattutto in quei casi nei quali non è possibile (per motivi di fattibilità, o anche per motivi deontologici) manipolare sperimentalmente le variabili prese in esame.

La scala di Rosenberg (RSES): scrivi brevemente cos'è e com'è strutturata

Si tratta di uno tra gli strumenti di misurazione di caratteristiche sociali che abbiamo analizzato. La Scala di Rosenberg misura l’autostima esplicita consapevole globale (quanto una persona pensa di valere).

Le risposte vanno da “totale disaccordo” a “totale accordo” (da 1 a 6), non presenta un punto centrale. Il punteggio si calcola tenendo conto del senso degli item: se l'item rappresenta accezioni negative devo ribaltare il punteggio.

Quali strategie di campionamento conosci? Elencale e poi spiegane una in particolare

Per estrarre un campione esistono diversi metodi:

• → Probabilistici: campione probabilistico, ogni unità è estratta con una probabilità nota a priori. Hanno 2 qualità: rappresentatività e consentono di stimare l’errore di campionamento.
• → Non probabilistici: campione non probabilistico, tale metodo non consente di conoscere né a priori né a posteriori la probabilità di estrazione. Sono più facili e richiedono meno investimenti.

Nell’ambito psico-sociale, i metodi principali sono:

Tra i metodi probabilistici:

• 1. Campionamento casuale semplice: tutte le unità hanno la stessa probabilità (serve la lista di tutta la popolazione). Estrazione casuale della lista.
• 2. Campionamento sistematico: scelta una persona ogni X della lista (lista non deve essere ordinata secondo un criterio né dall’ordine alfabetico). Si può utilizzare anche se non abbiamo la lista (es. exit polls).
• 3. Campionamento casuale stratificato: si suddivide la popolazione in sottopopolazioni esaustive e mutuamente esclusive (strati) dalle quali si estrae un campione casuale semplice. Serve la lista. Utilizzato quando la popolazione è molto eterogenea ma con sottopopolazioni molto omogenee. Si distingue in: proporzionale (stessa composizione degli strati) e non proporzionale (non ha la stessa composizione degli strati).

Tra i metodi non probabilistici:

• 4. Campionamento di comodo (+ utilizzato + economico): le persone vengono scelte sulla base della facilità del loro reperimento. Lo si fa perché spesso si assume che i fenomeni siano “universali”.
• 5. Campionamento fondato teoricamente: scelta dei soggetti che appaiono come quelli con caratteristiche più interessanti agli scopi di ricerca.
• 6. Campionamento per quote: suddivisione della popolazione in sottogruppi e un campionamento di comodo nei sottogruppi. Meno complesso/costoso del campionamento stratificato. Rischio: sovrastima delle persone più facili da raggiungere.
• 7. Campionamento a valanga (a palla di neve): per popolazioni difficili da raggiungere. Si prende contatto con una persona della popolazione target e si fa l’intervista e poi si chiede di metterci in contatto con altri.

Com'è strutturata l'Affect Misattribution Procedure?

(Descrivere i tipi di stimoli che vengono presentati in questo compito, come è fatta ogni singola prova, come è fatto il compito nel suo insieme).

Si tratta di un esempio di procedura di priming sequenziale (si studia l'effetto del prime sul target). L’AMP risulta essere molto più affidabile rispetto ad altri compiti di priming. Si presenta come una serie di prove, circa un centinaio di pochi minuti, in cui vengono presentati stimoli in sequenza. La procedura prevede:

• 1. Immagine Prime - rimane sul monitor per 75 millisecondi.
• 2. Maschera - rimane sul monitor per 125 millisecondi.
• 3. Immagine Target (Ideogramma cinese) - rimane sul monitor per 100 millisecondi.
• 4. Maschera - rimane sul monitor fino alla risposta.
• 5. Risposta ossia Classificazione binaria piacevole/spiacevole.

I soggetti partecipanti devono dire se l'ideogramma che è comparso è piacevole o spiacevole, concentrandosi SOLO sull’ideogramma, si dice in modo esplicito che non bisogna farsi influenzare dalla prima immagine.

Il compito è sensibile alle preferenze politiche. Viene usato in diversi ambiti per misurare tipi di atteggiamenti diversi spontanei. Esempio con prime foto di politici: due politici (Kerry e Bush).

Vengono visualizzate le proporzioni di risposte piacevole in funzione del prime e del tipo di istruzioni. È presente anche una condizione neutra per valutazione senza nessun candidato. I sostenitori di Bush tendevano a dire che gli ideogrammi preceduti dalle immagini di Bush fossero più piacevoli degli altri ideogrammi, in modo significativamente più piacevoli rispetto agli ideogrammi preceduti da foto di Kerry. I sostenitori di Kerry tendevano a categorizzare come più piacevoli gli ideogrammi preceduti dalle immagini di Kerry, ma non si nota una differenza significativa. Infatti, vediamo dai risultati come la piacevolezza sia simile tra il compito eseguito con un prime neutrale e il compito eseguito con prime di Bush.

In un questionario, i rispondenti devono dichiarare il grado d'accordo con l'affermazione

"Se io non fossi iscritto/a all'università, nell'ultimo periodo avrei dormito più a lungo e adesso sarei più rilassato/a".

Secondo lei qual è / quali sono gli errori presenti e come modificherebbe quest'affermazione per renderla più adatta a un questionario?

Disegni di ricerca

Esempi - scelta del disegno di ricerca e tipologia variabile

Esempio 1

371 studenti hanno risposto ad un questionario, che comprende: la scala di utilizzo patologico di Internet (PIU), il Questionario generale sulla salute (GHQ-12), una scala di autostima, due misure di disinibizione.

I risultati mostrano che: il 18,3% del campione è considerato come un utente patologico di Internet; gli utenti con utilizzo patologico di Internet hanno una bassa autostima e sono socialmente più disinibiti; non c'erano differenze significative nei punteggi di GHQ tra utenti non patologici e patologici.

Quali sono le variabili? È una ricerca descrittiva, correlazionale o sperimentale? Se la ricerca è sperimentale, distingui le variabili dipendenti, indipendenti, quasi-sperimentali.

→ Ricerca descrittiva: l'obiettivo principale è quello di descrivere le caratteristiche e le relazioni tra le variabili misurate nel campione.

Variabili: utilizzo patologico di Internet (PIU), il Questionario generale sulla salute (GHQ-12), autostima, disinibizione.

Esempio 2

200 persone hanno completato misure di consapevolezza di sé, ansia sociale, autostima e desiderabilità sociale, compilando un questionario in Internet oppure un questionario carta e penna, e sono stati assegnati a una condizione anonima o non anonima.

Si è constatato che le persone ottenevano punteggi di ansia sociale e desiderabilità sociale più bassi, e punteggi di autostima più alti, quando erano anonimi rispetto a quando erano non anonimi. Inoltre, i partecipanti avevano punteggi di ansia sociale e desiderabilità sociale più bassi quando utilizzavano Internet rispetto a quando rispondevano a un questionario carta-e-penna.

Quali sono le variabili in gioco? È una ricerca descrittiva, correlazionale o sperimentale? Se la ricerca è sperimentale, distingui le variabili dipendenti, indipendenti, quasi-sperimentali.

→ Ricerca sperimentale: ci sono due condizioni quindi intervento attivo del ricercatore (manipolazione variabili).

VD: punteggi ottenuti; VI: condizione anonima o non; VQS: questionario in Internet o carta e penna.

Esempio 3

Videogiochi violenti e aggressività. 50 adolescenti, registrazione di quante ore dedicano, ogni settimana, a giocare a una serie di videogiochi (preventivamente codificati come ‘violenti’). Nel questionario di aggressività emerge che chi passa più di 6 ore alla settimana a giocare con videogiochi violenti ottiene punteggi di aggressività più elevati. Ricerca descrittiva, correlazionale o sperimentale?

→ Ricerca correlazionale: si studia la relazione tra due variabili senza manipolare o intervenire attivamente su di esse.

VD: punteggi; VQS: ore dedicate a giocare.

Test

Esempi - scelta del test

Sapere quale test utilizzare tra:

• ➔ Test T:
  • Per campione singolo: se 1 campione x si differenzia da un dato preciso.
  • Per campioni indipendenti: se c’è differenza significativa tra la media di x e la media di y (2 campioni).
  • Per campioni appaiati/dipendenti: 1 campione, trovare se c’è differenza tra prima e dopo o all'interno.
• ➔ Correlazione:
  • Di Spearman: se c’è una relazione tra x e y (variabili ordinali o 1 ordinale e 1 quantitativa).
  • Di Pearson: se c’è un legame tra x e y, intensità del legame, relazione lineare (variabili NON ordinali ma solo quantitative).
• ➔ ANOVA: 3 campioni, determinare se esiste una differenza significativa di una variabile (confronto tra medie di 3 campioni).
• ➔ Chi-quadrato: Sì variabili nominali.
  • Per testare l'equiprobabilità: 1 o più campioni, se c’è differenza di preferenza tra 2 o più variabili (anche nominali).
  • Per testare un modello: 1 campione e ne viene selezionato un altro, se c’è differenza tra le distribuzioni dei due.
  • Per testare l'indipendenza.
• ➔ Test Z.

T-test per campione singolo

➢ T-test per campione singolo: 1 campione e 1 dato preciso (che corrisponde alla media in generale o punto medio di una scala).

Se 1 campione x si differenzia da un dato preciso.

Esempio domanda d’esame.

Un'azienda che vende profumi vuole utilizzare l'attrice Emma Stone come testimonial per una nuova linea di prodotti. Prima però vuole verificare che l'atteggiamento dei suoi clienti verso l'attrice sia positivo. Perciò conduce una ricerca con un campione di N = 100 clienti, misurando l'atteggiamento con uno strumento a livello di scala ad intervallo (che assume valori da 1 a 10).

Quale test statistico deve utilizzare l'azienda per verificare se l'atteggiamento medio del campione è significativamente superiore a 6? ← confronto di un solo campione (clienti) con un dato preciso (6).

Esercizio 1

I responsabili del marketing si aspettavano che la Campagna avrebbe portato un incremento delle vendite di BrillaPiù, mediamente, di 35 unità alla settimana. Perciò la variabile d’interesse ora è “incremento delle vendite” (differenza tra il nr di unità vendute dopo e nr di unità vendute prima) (H₀: μ = 35; H₁: μ ≠ 35). ← confronto di un solo gruppo (vendite) con un dato preciso (35 unità) →

• Quale analisi statistica va effettuata? Risposta: T-test per campione singolo (confronto il valore medio della variabile nel campione con il valore 35).

Esercizio 2

Dai dati dell’anagrafe, trovo che l'età media della popolazione italiana nel 2021 era di 48 anni. Non ho l’accesso a tutti i dati dell’anagrafe, ma ho i dati relativi all’età di un campione casuale di N = 2000 cittadini/e milanesi. ← un solo campione (2000 cittadini) e un dato preciso (48 anni) →

• Che test devo fare per capire se la popolazione di Milano si differenzia dalla popolazione italiana in generale? Risposta: T-test per campione singolo.

Esercizio 3

Vogliamo vedere se gli studenti e le studentesse universitari, mediamente, hanno un atteggiamento positivo o negativo verso il consumo di cibi che contengono farina di insetti. A un campione di N = 200 studenti e studentesse si chiede di rispondere alla seguente domanda: “Sei disponibile a mangiare patatine che contengono farina di insetti?” 1. Assolutamente no 2. Più no che sì 3. Una via di mezzo/indeciso 4. Più sì che no 5. Assolutamente sì.

← Vogliamo vedere se il loro punteggio medio si differenzia da 3, che è il punto medio della scala.

• Un solo campione (200 studenti) e un dato preciso (punteggio 3) → Che test statistico dobbiamo fare? Risposta: T-test per campione singolo.

T-test per campioni indipendenti

➢ T-test per campioni indipendenti: confronto tra medie di 2 campioni.

Se c’è differenza significativa tra la media di x e la media di y.

Esempio domanda d’esame.

← Ho misurato il punteggio al test di Estroversione di 52 ingegneri e 48 psicologi (a livello di scala ad intervallo) due campioni.

Tabella: Valori di numerosità, media e deviazione standard relativi al punteggio di Estroversione, rispettivamente per il campione di ingegneri e per quello di psicologi:

Quale test statistico devo fare per verificare se il punteggio medio di estroversione degli ingegneri è significativamente diverso da quella degli psicologi? → Risposta: T-test per campioni indipendenti.

Esercizio 1

Abbiamo un campione di 100 negozi di alimentari, 50 situati in centro Italia, 50 nelle isole maggiori. Viene misurato, per ogni negozio del campione, il numero di competitor (= negozi di alimentari nel raggio di 1 km di distanza).

• → A quale livello è la variabile? Risposta: Variabile di scala a rapporto.
• Vogliamo vedere se c’è una differenza significativa tra il nr. medio di competitor presenti nei punti vendita del Centro e delle Isole maggiori. ← confronto tra medie di due campioni (competitor centro e competitor isole) → Quale analisi statistica dobbiamo utilizzare? Risposta: T-test per campioni indipendenti.

Esercizio 2

Supponiamo di voler testare l'efficacia di una nuova medicina rispetto ad un farmaco tradizionale per il trattamento di una certa malattia.

• Si vuole confrontare la media dei punteggi di un gruppo di pazienti che hanno ricevuto la medicina nuova con la media dei punteggi di un gruppo di pazienti che hanno ricevuto la medicina vecchia ← confronto tra medie di due campioni (pazienti con medicina nuova e pazienti con medicina vecchia) → Quale test statistico devo utilizzare per determinare se la differenza tra le due medie è statisticamente significativa o se potrebbe essere attribuita al caso? Risposta: T-test per campioni indipendenti.

Esercizio 3

Voglio vedere se c’è una differenza significativa nell’importo medio della spesa effettuata in un negozio sportivo dalle persone di genere maschile e femminile. ← confronto tra medie di due campioni (maschi e femmine) Perciò, all’uscita del negozio, intervisto un campione casuale di persone e chiedo loro di indicare il loro genere e l’importo sullo scontrino del loro acquisto. →

• Che test statistico devo fare per verificare se c’è una differenza significativa tra la spesa media delle donne e degli uomini? Risposta: T-test per campioni indipendenti.

T-test per campioni appaiati/dipendenti

➢ T-test per campioni appaiati/dipendenti: 1 campione trovare le differenze all’interno di esso (NO se sono variabili nominali) → altrimenti si utilizza: Chi quadrato per testare l’equiprobabilità.

Un campione, trovare se c’è differenza tra prima e dopo o all'interno.

Esempio di domanda d’esame.

Un ricercatore vuole testare l'efficacia di un intervento consistente in alcune sessioni e volto ad aumentare l'attività fisica quotidiano. Il ricercatore, tramite un'app, misura il numero di passi dur