Riassunto esame Psicometria , Prof. Primi Caterina, libro consigliato Introduzione alla Psicometria, Caterina Primi e Francesca Chiesi

Psicometria

Cos'è la psicometria?

Psicometria è la disciplina che si occupa della rilevazione e misurazione dei fenomeni psicologici, importanti in ogni ambito psicologico. Inoltre, descrive tematiche connesse alla misura in cui la psicologia e i concetti di base affrontano problemi di quantificazione e di elaborazione di dati psicologici. È fondamentale in qualsiasi ambito applicativo della psicologia.

Si utilizzeranno alcuni degli strumenti che provengono dalla statistica nei nostri contesti applicativi. L'importante è il significato psicologico di quel che si fa, utilizzeremo alcune tecniche che ci consentiranno di fare delle operazioni. In prevalenza, le due aree sono quella descrittiva e quella inferenziale. Tutte le volte che verranno usati questi strumenti si cercherà di dare un significato psicologico. Dalle misurazioni si ottengono dati che vengono elaborati usando strumenti della statistica:

• Parte della statistica descrittiva: si utilizza per la sintesi e la presentazione dei dati.
• Parte della statistica inferenziale: ha lo scopo di inferire le caratteristiche dell'intera popolazione a partire da dati raccolti su un sottoinsieme. L'obiettivo è dunque questo: dall'analisi di un piccolo gruppo andare a generalizzare, si parte da un dato relativo a un gruppo ristretto e lo si estende alla popolazione.

Requisiti per lo psicologo

Per fare lo psicologo occorre sapere:

• Utilizzare strumenti come test e questionari: saper utilizzare degli strumenti e in alcuni casi anche costruirli.
• Condurre analisi sui dati raccolti e saperli comunicare: essere a conoscenza di come si comunicano certi risultati rispetto a quelle che sono le misurazioni.
• Capire i risultati presenti sulle riviste scientifiche del settore: come professionisti ci sarà continuo bisogno di essere aggiornati.

Obiettivi del corso

Questo corso ha come obiettivo la competenza teorica e pratica relativa alla metodologia della ricerca e dell’analisi dei dati psicologici. Come contenuti, andremo a vedere sia tutti gli aspetti relativi alla misurazione, quindi, a cosa vuol dire misurare in ambito psicologico.

L'oggetto delle nostre misurazioni ha particolarità, perché andremo a studiare e misurare caratteristiche psicologiche che non sono misurabili come altre caratteristiche fisiche. Si dovranno dunque avere i concetti di base per affrontare problemi di quantificazione e di elaborazione dei dati, al fine di fare in modo che il dato sia un dato oggettivo.

Il rischio della misurazione è sempre quello che venga fatta una valutazione soggettiva (es. avere delle valutazioni diverse trovandosi di fronte a diversi psicologi). È importante poter garantire la validità di tale misurazione; sia elementi di statistica descrittiva e inferenziale, e utilizzeremo un software per le analisi dei dati psicologici reali. Il software è un grande supporto qualora gli venisse fatta la richiesta giusta, questo fornirà un output a cui dovremo dare un significato psicologico.

Obiettivi formativi del corso

• Conoscenza e capacità di comprensione: introduzione alle tematiche connesse alla misura in psicologia e una trattazione dei concetti di base per affrontare problemi di qualificazione e di elaborazione dei dati psicologici. Cercare di avere una capacità di comprensione rispetto ai temi legati alla misurazione in psicologia.
• Conoscenza e capacità di comprensione applicate: fornirà le competenze per svolgere alcune comuni analisi di dati psicologici attraverso l’apprendimento di un software.

Variabili e misurazioni

È fondamentale il concetto di variabile, contrapposto a quello di costante. La costante è descritta da un solo attributo uguale per tutti i partecipanti della ricerca, mentre le caratteristiche che assumono tra i partecipanti valori diversi sono chiamate variabili. L'interesse del ricercatore è quello di esaminare queste proprietà che variano, e la statistica è lo strumento che consente di trarre delle informazioni a partire da questa variabilità.

Ciascuna variabile, per essere correttamente definita, deve permettere di classificare tutti i casi in esame (esaustività) e in modo univoco (esclusività). Per essere esaustiva, una variabile deve includere tutti i possibili attributi che definiscono la proprietà in questione. Gli attributi di una variabile devono essere mutuamente esclusivi; un caso non deve poter essere attribuito a più di una categoria, ma deve essere assegnato in maniera esclusiva a uno degli attributi della variabile. Una variabile è definita da differenti categorie o valori.

Si può fare una distinzione tra variabili quantitative e categoriali. Rispetto alle categorie si può definire se esse sono discrete (variabili con valori interi) e continue (che possono avere variabili continue, anni, mesi, ecc.).

Scale di misura

Per supportarci nella misura ci sono delle scale di misura:

• Scala nominale: è il livello più basso, la più semplice. Si usa quando la variabile è definibile attraverso categorie, quindi facendo delle classificazioni. Si potranno usare dei valori, ma che sono etichette per definire la categoria (es. caso del sesso: maschio=1, femmina=2). Nel descrivere questa variabile, l’operazione che si può fare è quella più semplice di classificazione, nel senso di appartenenza alla singola categoria, e dopo contare quanti appartengono a una determinata categoria, quindi contare la frequenza. Un caso particolare è la variabile dicotomica, cioè definita da due sole categorie.
• Scala ordinale: livello di misurazione categoriale, le categorie però iniziano ad avere un ordine. Si avrà sempre un’etichetta di categorie, che rappresenta una posizione, non una quantità. L’operazione è sempre quella di conteggio delle frequenze per ogni categoria ordinata.
• Scala a intervalli: livello di misurazione quantitativa. È una variabile che può essere quantificata, il numero corrisponde a una quantità. Ad ogni modalità della variabile associo un numero secondo una determinata grandezza di ordine. Lo zero di questa scala è uno zero arbitrario, si stabilisce convenzionalmente; non è uno zero assoluto, non vuol dire una reale assenza di quella caratteristica, ciò significa che può assumere tanto valori positivi quanto valori negativi. È importante per la misurazione delle caratteristiche psicologiche. Si stabilisce teoricamente cosa è una caratteristica psicologica, e in base a questo modello teorico (ciò che porta a definire cosa è un concetto, ad esempio l’ansia, l’intelligenza ecc.) si riferisce lo zero. Per interpretare il punteggio si dovrà fare riferimento a quella definizione teorica, e questo implica un’arbitrarietà del punto di partenza. Questa scala consente di poter fare delle operazioni di addizioni e sottrazioni, ma senza poter fare rapporti tra le misure, per la sua mancanza di zero assoluto (zero reale).
• Scala a rapporti: livello di misurazione quantitativa. È caratterizzato da uno zero assoluto, che indica assenza della caratteristica, per questo motivo non può assumere valori negativi. Il numero rappresenta la qualità realmente, per questo si possono fare rapporti diretti tra le variabili (se un soggetto ha ottenuto un punteggio di 20 punti, questo ha ottenuto il doppio del punteggio di chi ne ha totalizzato uno di 10). Le variabili che sono oggetto di questa misurazione sono: età, tempi di reazione, numero di... (errori, figli, ecc.) difficilmente le caratteristiche psicologiche potranno avere una misurazione in termini di rapporti (non si può stabilire che un soggetto ha 0 in termini di intelligenza/capacità cognitive).

Ogni scala possiede le caratteristiche di quella che la precede, quindi, i test statistici applicabili alle precedenti sono utilizzabili anche per scale più avanzate.

Ripasso

Abbiamo introdotto il tema principale, ossia la misurazione di quelle che sono le caratteristiche psicologiche, definibili in termini di variabili, cioè caratteristiche che possono assumere valori o categorie diverse. Abbiamo fatto un’introduzione sulle variabili, sulla loro definizione, e soprattutto su come le si definiscono, perché questo rappresenta la prima considerazione da fare.

Abbiamo visto la distinzione tra livello qualitativo, quindi attraverso categorie, e quello quantitativo, definibile attraverso valori che rappresentano delle quantità. Questa considerazione ci ha portato a distinguere un livello qualitativo attraverso due scale: quella nominale e quella ordinale (entrambe si definiscono categorie in un caso non ordinale -> scala nominale, nell’altra ordinate -> scala ordinale, in entrambi i casi l’operazione che si può fare è il conteggio delle frequenze). A livello quantitativo, invece, abbiamo definito due scale di misura: a intervalli e a rapporti, e quindi si iniziano ad avere dei valori che non sono più semplicemente etichette, ma rappresentano delle quantità.

A tal proposito, anche le operazioni che si possono fare cominciano ad essere più complesse, a livello di intervalli addizione e sottrazione, mentre a livello di rapporti anche moltiplicazione e divisione. Ogni scala possiede le caratteristiche di quella che la precede, i test statistici applicabili alle precedenti sono utilizzabili anche per le scale più avanzate, ma non è vero il contrario.

La complessità delle scale cresce proporzionalmente al livello. Descrivendo le caratteristiche delle scale, si parte dalla scala nominale, fino ad arrivare a quella a rapporti, in un processo che rappresenta l’implemento delle scale stesso; ciò significa che tanto più ho un livello elevato, tanto più questo mi consente di fare più operazioni. Quindi se ci troviamo a livello della scala a rapporti, avremo la possibilità di fare tutte le operazioni, anche quelle più semplici, quando possibile, dunque, sarà sempre preferibile misurare una caratteristica a livello più elevato. Se qualcosa viene misurato a livello più elevato avremo la possibilità di fare tutte le operazioni, anche quelle più semplici, usando una scala di livello più basso sarà limitato nelle operazioni da poter svolgere.

La scelta della scala da utilizzare dipende da chi fa le misurazioni, la scala di misura utilizzata per la variabile può dipendere dalla definizione operativa della variabile e dal suo uso all’interno della ricerca.

Esercizio

• Televisori per appartamento: scala a rapporti
• Marca dell’auto: scala nominale
• Opinione sulla pena di morte: scala nominale dicotomica
• Soddisfazione professionale: scala a intervalli
• Denaro speso per le vacanze: scala a rapporti
• Libri letti negli ultimi tre mesi: scala a intervalli
• Proprietà immobili: scala a rapporti

In base allo scopo della ricerca, posso trattare la variabile a diversi livelli di scala. A seconda della domanda che uno si pone, le misurazioni saranno sia di tipo un po’ descrittivo (perché ci interessa dire le caratteristiche di un dato gruppo di persone), altre saranno da mettere in relazione. L’operazione di ricodifica può avvenire quando la variabile è di livello quantitativo, dopo aver raccolto l’informazione, posso utilizzarla sia per descrivere meglio il mio gruppo di soggetti presi in considerazione, sia per metterli in relazione a seconda delle categorie nelle quali rientrano.

Es. Età in anni: scala a rapporti, Fasce di età (bambino - preadolescente – adolescente): scala ordinale, Avere/non avere compiuto 10 anni: scala nominale dicotomica.

I diversi livelli nell’operazione di ricodifica si stabiliscono in base a ciò che viene chiesto. Es. Data la variabile REDDITO (misurata in euro considerando lo stipendio mensile) è una variabile che spesso viene utilizzata per descrivere un gruppo.

• Scala a rapporti: reddito zero= nessun reddito, 2000 euro è il doppio di 1000, ecc.
• Scala ordinale: reddito basso, reddito medio/basso, reddito medio, reddito medio/alto, reddito alto
• Scala nominale dicotomica: reddito maggiore o superiore di una certa cifra

Items e scale di risposta

Gli item sono le affermazioni e sono l’operalizzazione del costrutto psicologico (che è l’oggetto); attraverso queste affermazioni si può misurare qualcosa di latente ed astratto. Tutta la costruzione degli strumenti e dei test (test d’intelligenza ecc.) hanno dietro questa operazione:

1. Definizione dell’oggetto
2. Definizione della variabile
3. Definizione del costrutto psicologico
4. Definizione degli item (affermazioni che sono le manifestazioni, ciò che si vede rispetto a una data caratteristica)

Una scala di risposta, da totalmente falso a totalmente vero, è definibile come scala ordinale (viene chiesta una posizione su una scala ordinata), i suoi valori dunque corrispondono ad un ordine, più che ad una quantità. Se le nostre operazioni sono sul singolo item, si tratta di una scala ordinata in cui si vedrà quanti danno una determinata risposta, quanti un’altra: si descrivono le risposte in termini di frequenza.

Essendo molte delle caratteristiche psicologiche oggetto di misurazioni, la modalità che si utilizza è quella di utilizzare tante affermazioni, per misurare una data caratteristica non si considera un solo item, e per poter definire quel costrutto si sommeranno tutte le risposte, a quel punto, pur partendo da un livello sul singolo quesito ordinale, il punteggio totale ottenuto lo si considera quantitativo, ad un livello a intervalli poiché si parte dalla definizione di un costrutto psicologico di cui non si può stabilire uno zero assoluto.

Se parliamo di una caratteristica psicologica in scala Likert ed è stato calcolato un punteggio totale, la si tratterà ad intervalli, e si potrà dunque dire che un determinato gruppo di persone hanno una media di una data caratteristica di un certo tipo, cioè potrò fare operazioni di tipo quantitativo. Le scale di risposta variano in dipendenza di ciò che si sta misurando, le scale sono sempre graduate, si possono usare anche a livelli figurativi (quando per esempio si sottopongono al test bambini non scolarizzati, ma non solo). La scala ad intervalli di 5, o a 5 passi è la scala Likert ed è la più utilizzata in psicologia. Molto spesso i passi sono dispari, in modo tale da poter dare una posizione mediana. Utilizzando passi pari si porteranno le persone ad avere un’opinione sicura. C’è anche il rischio del missing (dato mancante), ovvero il soggetto non risponde alla domanda (se è stata formulata in modo troppo invasivo o l’argomento trattato è troppo personale ecc.).

Vi sono molti fattori che influenzano la misurazione in un questionario o self-report, come il contesto culturale o sociale, il target, le risposte degli altri, lo stato d’animo.

Esercizio

• Stato civile: scala nominale
• Figli: scala a rapporti, scala nominale nel caso si chieda se si hanno o no
• Distanza da luogo di lavoro: scala a rapporti, scala ordinale se le opzioni sono poco lontano, mediamente lontano o molto lontano
• Mezzo per raggiungere il luogo di lavoro: nominale
• Spesa prevista per i mezzi di trasporto: scala a rapporti
• Precedenti esperienze lavorative: rapporti o nominale
• Orario di lavoro richiesto: scala nominale

Descrivere i dati

Spesso, per quanto riguarda una caratteristica psicologica, ci troviamo in situazioni che potremmo rappresentare come un insieme di più variabili in relazione tra loro, ed è dunque necessario fare un po’ ordine. La prima fase è quella della descrizione attuabile attraverso una serie di strumenti presi dalla statistica descrittiva:

• Distribuzione di frequenza – operazione più semplice, che può essere fatta sempre, si può sempre conteggiare la frequenza.
• Indice di tendenza centrale – serve per sintetizzare i dati raccolti in un valore (moda, media mediana). Questo unico valore ci permette di fare sintesi rispetto a un andamento centrale, la scelta degli indici di tendenza centrale verrà sempre fatta considerando quelli che sono gli indici di misura della variabile.
• Indici di variabilità – si cercherà la variabilità dei valori trovati, come sono distribuiti. Se la variabilità è bassa si avrà un gruppo più omogeneo rispetto a quella caratteristica.
• Indici di posizioni – per capire meglio l’andamento della caratteristica trovare dei valori che hanno una particolare posizione, tutte le volte si individua un valore che ha una determinata posizione al di sotto della quale si avrà una data percentuale.
• Rappresentazioni grafiche – proprio perché spesso nelle valutazioni occorre fare una restituzione del risultato delle nostre misurazioni e spesso, per fare ciò, si ricorre a delle rappresentazioni grafiche.

In ogni operazione sarà necessario considerare il tipo di variabile e il tipo di scala di misurazione. La definizione di variabile, e scale è l’operazione preliminare sempre, perché su quella si basano tutte le operazioni, anche quelle più semplici.

Distribuzione di frequenza

Frequenza assoluta: per ciascuna categoria o valore vuol dire contare quante volte si presenta quella caratteristica. Per rappresentare graficamente si indicherà con x la categoria, e per ogni livello se si tratta di categorie e per ogni valore si avrà una n, cioè una frequenza corrispondente. Se parliamo della frequenza si dice assoluta il numero di unità che presentano la modalità o un certo valore. Le informazioni si possono distribuire in una tabella semplice (tabella di frequenza) dove si portano le categorie o i valori e per ciascuno.