riassunto esame metodi per esonero

Statistica

Ricerca empirica

Ricerca empirica: successione di operazioni per produrre risposte e domande sulla realtà. Produce affermazioni sulla realtà, asserti, e ne stabilisce i nessi. Giustifica affermazioni su una base empirica. Produce sapere controllabile.

5 livelli:

• Progetto di ricerca
• Costruzione base empirica
• Organizzazione dati
• Analisi dati
• Esposizione risultati

Costruzione base empirica

Costruzione base empirica: reperimento informazioni per la ricerca. Asserti, enunciati che pretendono di rispondere a verità. Oggettività.

Cross sectional, trasversali: dati raccolti simultaneamente su un campione.

Studi longitudinali: dati raccolti in occasioni temporali differenti, osservazioni ripetute nel tempo, stesse variabili, su stessi soggetti.

Terzo tipo di studi -> Panel data -> fusione delle due dimensioni precedenti.

Fonti primarie, studi dello stesso ricercatore o istituti. I dati possono provenire da fonti secondarie: informazioni che provengono da organismi o enti che possiedono archivi o banche dati.

Fonti primarie: i dati provenienti da esse possono essere ricavati attraverso due tipi di approccio: sperimentale, esperimenti, osservativo, questionari, test. I test sono diversi dai questionari perché i primi sono utilizzati come strumenti di misura.

Si suddividono in test di prestazione massima, dove si chiede al soggetto di impegnarsi il più possibile per la risoluzione dell’esercizio, intelligenza; test di prestazione tipica, non c’è una risposta giusta, si basa su abitudini, atteggiamenti ecc., personalità.

Assunti del test:

• Il tratto oggetto di misurazione, variabile latente, deve essere individuato e circoscritto
• Somministrazione in condizioni standardizzate
• Modello per quantificare i risultati deve essere definito a priori e deve consentire confronto tra punteggi ottenuti da individui diversi

Organizzazione dei dati

Organizzazione dei dati:

• Le info raccolte sono trasformate in dati e trasferiti in matrici
• Strutture semplici e complesse
• Tipica matrice CxV, caso per variabile, o two way-two mode
• Struttura: ogni riga un caso, ogni colonna variabile
• La relazione che intercorre tra i due modi è asimmetrica e viene detta “appartenenza”

Definizioni operative: i vettori colonna sono interpretati solitamente come variabili associati ad una specifica definizione operativa.

Per definizione operativa si intende un insieme di regole sulla cui base un caso viene rilevato, assegnato a categorie stabilite e registrato.

È il ponte che collega la definizione teorica, concetto, di una proprietà al contenuto del vettore colonna, variabile, ad esso corrispondente.

Manifeste: direttamente osservabili.

Variabili: latenti: non osservabili direttamente, non hanno definizioni operative condivise, sono ottenute da strumenti di misurazioni complessi.

Misurazione: per Stevens la misurazione consiste nell’attribuzione di numeri a oggetti o eventi seguendo determinate regole, in modo che specifiche relazioni tra numeri corrispondono ad analoghe relazioni tra oggetti. In psicologia l’oggetto tipico di misurazione sono le caratteristiche psicologiche degli individui.

Scale di misurazione:

• Nominale: esistono diversi livelli, classi che però non hanno proprietà quantitative. Non possono essere fatti confronti quantitativi tra livelli, né possono essere ordinati, genere
• Ordinale: descrive un ordine tra le caratteristiche classificate. Sono consentite le operazioni statistiche di conteggio di frequenza, non si possono fare operazioni aritmetiche in quanto ciascun valore numerico è arbitrario, posizioni di arrivo
• A intervalli equivalenti: consente di misurare la distanza tra le caratteristiche classificate. È caratterizzata da un intervallo uguale/costante tra i diversi valori. La scala parte da uno 0 arbitrario, non ha uno 0 assoluto, Celsius
• A rapporti equivalenti: è una scala che consente il più alto livello di misura. L’origine della scala è uno 0 assoluto. Lo 0 indica una reale assenza della caratteristica. Qualsiasi misura si effettui può essere interpretata come la distanza dallo zero reale, peso, età, ecc.

Livelli: sono gli stati possibili delle variabili che presentano valori distinti. Tre tipi:

• Classi o categorie: no ordinamento numerici o alfabetici
• Ranghi o gradi: sì ordinamento
• Quantità: idem

Costruzione delle basi di dati di primo tipo

Costruzione delle basi di dati di primo tipo: sono possibili due approcci.

Osservativo: permette di estendere con maggiore sicurezza le relazioni individuate con sufficiente precisione alla popolazione di riferimento. Si possono distinguere due contesti:

• Confermativo: lo scopo della ricerca è guidato dalla volontà di controllare la tenuta o meno di una specifica ipotesi, per questo le variabili in gioco devono essere distinti a priori
• Esplorativo: le variabili in gioco non sono definite a priori e i dati vengono raccolti per essere esplorati e trovare nessi nuovi da sottoporre poi a studi di tipo confermativo

Vengono utilizzati questionari strutturati, domande chiuse.

Le distorsioni possono provenire dallo strumento, ad esempio effetto ordine, effetti alone, reazioni all’oggetto, effetti memoria sulla alternativa di risposta.

Oppure dall’interazione tra intervista/intervistatore o strumento/intervistato:

• Desiderabilità sociale: si intende il desiderio di apparire socialmente desiderabile che spinge a rispondere in modo falsato
• Prestigio: è una forma amplificata di desiderabilità sociale, ed è la tendenza di alcuni di voler apparire più ricchi, importanti o giovani di quel che si è realmente
• Acquiescenza: è una forma ridotta di desiderabilità sociale che consiste nel possibile desiderio dell’intervistato di dare una risposta che faccia piacere all’intervistatore o al ricercatore
• Minaccia psicologica: riguarda tutti quegli argomenti che possono essere avvertiti come pericolosi e molti possono non gradire di sentirne parlare direttamente
• Response set: rispondere meccanicamente verso una direzione
• Conoscere il committente della ricerca: può indurre ad alterare le risposte, che si possono usare come possibili veicoli di messaggi da inviare
• La chiusura della domanda: rappresenta un’altra potenziale distorsione nella rilevazione di dati

Scale Likert: usate per acquisire risposte agli item e si richiede di esprimere il grado di accordo/disaccordo ad una batteria di domande/affermazioni. Devono essere di tipo “estremo”, cioè sbilanciate verso il massimo accordo/disaccordo.

Le risposte sono trattabili solo se:

• Il significato attribuito alle espressioni associate ai diversi livelli della scala dal ricercatore coincide con quello attribuito dagli intervistati
• La distanza fra i diversi livelli della scala è costante all’interno della scala e fra i diversi individui, in modo da garantire l’esistenza di un’unità di misura costante lungo la scala e condivisa da tutti gli individui

Possibili rimedi, se non è possibile garantire questi assunti, sono la deflazione, utilizzo di rappresentazioni grafiche e i modelli IRT o teoria dei tratti latenti.

Approccio sperimentale: si utilizza per rispondere a un perché, per cercare di spiegare la variabilità osservata di un certo fenomeno y. Manipolazione di una o più variabili indipendenti, x, per vedere gli effetti di questa manipolazione su almeno un’altra variabile dipendente, y.

Generalmente le variabili esplicative sono di tipo categoriali con 2 o più livelli. Se i livelli della VI sono tutti possibili allora parliamo di disegno sperimentale a effetti fissi; se i livelli rappresentano una selezione causale di tutti i possibili livelli allora si parla di disegno sperimentale a effetti random.

Un’ipotesi di ricerca: affermazioni che deve essere sottoposta a un procedimento, falsificazione, in grado di stabilirne la corrispondenza o meno con i fatti.

Questa viene controllata facendo un’inferenza statistica, forma di ragionamento che consente di assumere decisioni razionali sulla base di info incomplete, ovvero di generalizzare i risultati ottenuti su un campione di riferimento.

La significatività di un test è la possibilità rilevante che emerga un determinato valore, ci si riferisce anche come statisticamente diversa da 0.

Test delle ipotesi

Test delle ipotesi. Un’ipotesi statistica è un’affermazione su uno o più parametri relativi alla distribuzione di probabilità di una popolazione, può essere confermata o respinta dai dati. L’ipotesi che desta maggiore attenzione viene chiamata ipotesi alternativa, H1, mentre viene testata la tenuta della sua complementare detta nulla, H0.

Possono essere commessi due errori:

• Errori di primo tipo: rifiutare l’ipotesi nulla, H0, quando è vera. La probabilità di commettere questo errore è dato dalla significatività del test che è indicato con alfa
• Errori di secondo tipo: accettare l’ipotesi nulla, H0, quando in realtà è falsa. La probabilità di sbagliare è indicato con beta. La potenza di un test è definita da 1-beta -> esprime la capacità di trovare un effetto quando esso esiste realmente

Validità: si riferisce al legame tra progettazione dell’esperimento, risultati ottenuti e grado di certezza e generalizzabilità dei dati.

Vengono considerati 4 tipi di validità:

• Validità interna: bisogna considerare il rapporto di causalità VI e VD, le terze variabili che potrebbero influenzare la relazione. Questa può essere minacciata da effetto storia, ogni evento che potrebbe incidere sui risultati o interpretazione; maturazione, variazioni nel corso dell’esperimento dovute a processi interni ai soggetti che hanno posso a che fare con l’azione della variabile sperimentale; prova o pre-test, effetti che la prima somministrazione di un test può avere sulla prestazione ottenuta in una somministrazione successiva dello stesso test, la pratica o familiarità con lo strumento possono incidere sulla prestazione; regressione, individui che a una misurazione di una variabile ottengono punteggi estremi tendono ad ottenere punteggi meno estremi in successive rilevazioni; selezione, riguarda i criteri di selezione e/o assegnazione ai gruppi sperimentali dei partecipanti alla ricerca, potrebbero verificarsi differenze sistematiche tra i gruppi sperimentali, non dovute alla manipolazione del ricercatore e quindi non controllabili; mortalità, l’abbandono dell’esperimento è una minaccia solo nel caso che la perdita sia diversa tra i gruppi. La perdita di alcuni gruppi può influire significativamente sui risultati dell’analisi
• Validità esterna: grado di generalizzabilità e applicabilità all’esterno delle conclusioni tratte. È importante distinguere variabili rilevanti da quelle di disturbo. Minacce dovute all’ambiente sperimentale o caratteristiche del campione
• Validità di costrutto: considera le cause presunte della relazione causale. Quanto i risultati di un esperimento rispecchiano il costrutto che si vuole misurare e non altri
• Validità statistica: riguarda la potenza del test e dei procedimenti di verifica delle ipotesi messe in atto. La potenza del test è la capacità di riconoscere l’ipotesi nulla quando è falsa

Disegno sperimentale

Disegno sperimentale: è un disegno di ricerca dove il ricercatore può indurre o eliminare il rischio di ipotesi alternative che minacciano la validità. Si possono mettere in atto diverse strategie di controllo:

• Manipolazione: delle variabili rilevanti per lo studio
• Depurazione, controllo statistico, effettuato tramite l’applicazione di particolari tecniche di analisi statistica, o articolazione, dettagliata definizione delle caratteristiche del disegno, controllo effettuato tramite la definizione delle caratteristiche del disegno sperimentale

Controllo statistico, depurazione: si includono variabili di disturbo nel modello di analisi dei dati.

Avviene con variabili metriche. Nel modello vengono incluse almeno una variabile categoriale, manipolata, e una continua, disturbo: l’età.

Quando le variabili di disturbo sono categoriali si usa il controllo statistico o il controllo non statistico: mantenere la variabile costante e assegnazione casuale degli individui ai trattamenti.

Non statistico: articolazione non ricevuta; manipolazione ricevuta.

I disegni sperimentali possono essere:

Disegni tra soggetti

Disegni tra soggetti, between subject:

• Ogni partecipante è esposto a una condizione sperimentale e ad un livello di trattamento, VI. Il compito delle strategie di controllo è quello di rendere più simili tra loro gli individui dei diversi gruppi, sotto tutti gli aspetti a eccezione della variabile manipolata

Vantaggi: non sono possibili effetti di trascinamento, non è necessario il controbilanciamento, assegnazione casuale riduce gli effetti di disturbo.

Svantaggi: differenze tra gruppi possibili. Maggior numero di partecipanti.

Disegni entro i soggetti

Disegni entro i soggetti, within subject:

• Ogni partecipante è esposto a tutti i livelli della VI
• Stessi individui in ogni condizione VI
• 1-20 partecipanti -> livello A, condizione A, livello B, condizione B

Vantaggi: necessari meno partecipanti, variabilità tra gruppi è ridotta.

Svantaggi: pratica, apprendimento e fatica.

Rimedi: contro-bilanciamento.

Il contro-bilanciamento: si distribuisce l’effetto trascinamento in modo bilanciato tra i trattamenti. I partecipanti sono esposti ai livelli di trattamento in ordini differenti.

Disegno ibrido

Disegno ibrido: la misurazione viene condotta due o più volte sugli stessi individui.

Si ottiene un disegno ibrido in cui sono presenti una variabile esplicativa fra i soggetti e una entro i soggetti.

Disegno con assegnazione casuale

Disegno con assegnazione casuale:

• Disegni con assegnazione casuale completa, CR-P
• Un solo trattamento, V.I. manipolata/categoriale, con 2 o più livelli
• Nessuna variabile di disturbo
• Attribuzione casuale di indi