Appunti completi di Metodologia della ricerca psicologica

Indici di Valutazione dei Test diagnostici

VPP= VP/(VP+FP)• Ovvero la percentuale dei malati (VP) sul totale dei positivi trovati dal test (VP+FP)Mentre prima, per la sensibilità, si andava a prendere il totale della popolazione che presentava lapatologia, indipendentemente da chi identificava il test, questa volta io ragiono sul test e sui risultatiottenibili al test andando a fare una proporzione tra i VP e i VP+FP, tutti coloro identificati positividal test

VPN: Valore Predittivo Negativo• Probabilità di un soggetto identificatonegativo al test di essere realmente sanoVPN= VN/(VN+FN)• Ovvero la percentuale dei sani (VN) sultotale dei negativi trovati dal test (VN+FN)

Indici visti danno informazioni diverse e nonnecessariamente legate agli indici di sensibilità especificità. Un test può essere molto sensibile emolto specifico, ma allo stesso tempo può avereun VPP molto basso 96Valore predittivo• Test con elevata sensibilità e specificità possono essere

mentre la sensibilità e specificità sono caratteristiche strettamente legate alle caratteristiche del nostro test, il VPP (o VPN) è un valore strettamente legato alla frequenza della patologia nella popolazione

Risvolti: screening

• Screening di massa
• Strumento: facile esecuzione, economico, accessibile e con alta sensibilità (spesso in psicologia sono una sorta di check-list, il cui obiettivo iniziale è fare uno screening iniziale della popolazione, a seguito del quale faremo approfondimenti doverosi)
• Serve per identificare i soggetti con la patologia, su quelli con valori elevati al nostro test andiamo a fare approfondimenti
• NB. Predittività dipendente dalla prevalenza della patologia
• Obiettivo: limitare il numero di FP (quota bassa possibilmente, a seconda di cosa sto cercando) e scelta della popolazione
• Screening di massa: prevedere 2 step → 1° test: elevata sensibilità, mi identifica quota di VP

molto alta e sono disposto ad avere quota di FP abbastanza sostanziosa 97→ 2° test (di conferma):- per escludere i FP, elevata specificità- automaticamente, il mio test avrà elevata predittività (popolazione selezionata ad alta prevalenza), VPP elevato perché nella prima fase avviene una scrematura, nella seconda abbiamo già preselezionato i soggetti potenzialmente patologici che ora sono arrivati a valutazione: la prevalenza della patologia è come se aumentasse, in fase di conferma

Prevalenza pre-test o probabilità pre-test• Elevata predittività del test, scarsa utilità se prevalenza patologia molto bassa• La prevalenza: probabilità di incontrare la patologia in funzione della prevalenza della patologia stessa nella popolazione generale• Stesso test avrà predittività diversa, a seconda della prevalenza della patologia e, quindi, a seconda della popolazione di riferimento• La

predittività: - Dipende dalla prevalenza della patologia nella popolazione generale - Dipende anche dalla popolazione oggetto di screening

Popolazione generale (probabilità di patologia=prevalenza, VP in % aderente alla prevalenza della patologia stimata nella popolazione generale)

Popolazione oggetto di screening, oggetti che accedono ad un laboratorio (probabilità di patologia > prevalenza nella popolazione generale)

Indici più importanti: sensibilità, specificità, VPP, VPN, rapporto sensibilità-specificità e VPP ericorda come si calcolano

Altri indici (meno importanti) - Accuratezza: porzione di soggetti correttamente classificati, totale indice generale di accuratezza del test, quanto sei bravo a identificare soggetti come aventi o no la patologia Accuratezza: (VN+VP)/TOT - False Discovery Rate_q-value: porzione di soggetti classificati come patologici in modo erroneo. Indice che ci dice quanti soggetti

popolazione che ho difronte (generale o popolazione già preselezionata, scrematura fatta)•

A cosa servono le curve ROC? Ci servono a decidere la soglia valore di cut-off del nostro test, valore permette classificare i soggetti positivi e negativi al test e va scelto prima di andare a calcolare sensibilità e specificità, in funzione di una prima somministrazione che mi permetta di andare a calcolare questi indici (sensibilità e 1-specificità), considerando tutti i possibili valori ottenibili al test*. In funzione di questo risultato, sceglierò la mia soglia di cut-off e deciderò qual è il valore più giusto per il mio test per fare lo screening•

*La curva ROC: si costruisce in funzione di tutti i valori possibili ottenibili su una popolazione al mio test mi aiuta a stabilire un valore di cut-off che abbia elevata sensibilità, pur mantenendo quota bassa di FP (perché screening di solito lo si fa per

identificare patologia, non i sani)mi aiuta a stabilire soglia cut-off migliore (poi posso ricalcolare sensibilità, specificità del test evalutare VPP/VPN test stesso)

Il disegno sperimentale

Macro-gruppi:

• Disegno pre-sperimentale
• Disegno sperimentale 99
• Disegno quasi sperimentale

Strutture simili (sperimentale e quasi), ma cambia controllo diretto e specifico sui soggetti erandomizzazione nei diversi gruppi di ricerca. Invece i pre-sperimentali non sono adatti a ricercainferenziale, con caratteristiche differenti

Alcuni autori distinguono in:

• Disegni sperimentali (esperimenti)
• Disegni quasi-sperimentali (quasi esperimenti)
• Disegni non sperimentali (non esperimenti, pre-sperimentali talvolta)

Scopo differente anche a fronte di una struttura molto simile (scopo descrittivo, esplorativo,dimostrativo). A fronte di ciò, altri autori distinguono in:

• Ricerca inferenziale (dimostrare relazioni):
• Disegni fattoriali
• Disegni non

fattoriali

• Ricerca descrittiva (descrivere eventuale presenza di relazioni fra variabili, esplorare edescrivere un nuovo argomento)
• Distinzione degli esperimenti in base a delle caratteristiche che contraddistinguono il processo dipianificazione dello stesso e tutte le variabili in gioco

Il disegno sperimentale viene impostato sulla base degli scopi della ricerca e sullacombinazione di 4 aspetti dell’esperimento:

1. La misura della variabile dipendente (come, quante volte la misuriamo)
2. Il modo di sottoporre i gruppi al trattamento (classificazione gruppi: sperimentale/dicontrollo)
3. Il numero di variabili indipendenti da inserire nella ricerca
4. Il controllo delle variabili estranee al disegno variabili che fungono da disturbo

1) Misura della variabile dipendente

Fulcro di tuta la ricerca: scopo dell’esperimento, ciò che andiamo ad analizzare, raccogliere perandare a concludere l’esperimento, interpretarne i risultati, vedere se ci sono