Metodi della ricerca in psicologia - preparazione esame

B A B

Limite: non è possibile effettuare inferenze causali poiché i risultati non possono essere confrontati

con una misura precedente

4. Disegno A-B-A-B

Disegno a trattamenti ripetuti

Linea di base Trattamento Linea di base Trattamento

A1 B1 A2 B2

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 fi

fi  fl fi fi fi fi

Vantaggio: Prolungare l’effetto bene co del trattamento ottenuto dalla prima somministrazione.

Esempio:

Esperimento di Knight & McKenzie (1974) su Rosie (6 anni) per far ridurre il comportamento di

suzione del pollice.

Trattamento: leggere una storia a voce alta solo quando il bambino non metteva il dito in bocca e

interrompere la lettura quando riprendeva a succhiare.

Esempio: Esperimento di Knight & McKenzie (1974): Gra co ultima slide —>>

A1: accertamento della baseline - 3 gg

B1: primo trattamento - 10 gg

A2: secondo accertamento della baseline – 7 gg

B2: secondo trattamento – 4 gg

—>> Conclusioni:

— De nizione di quasi esperimenti e di esperimenti su singoli soggetti;

— Vantaggi e limiti;

— Diversi tipi di disegni sperimentali 44 di 156

 fi  fi fi

LA META-ANALIS

—>> Un principio centrale nella scienza:

L’avanzamento della conoscenza scienti ca è basata su una costruzione sistematica di uno studio

a monte di una fondazione di studi precedenti

Cit. Isaac Newton

—>> Tipi di analisi: terminologia

• Analisi primaria:

È l’analisi originale dei dati in uno studio di ricerca. È ciò che si immagina tipicamente come

l’applicazione di metodi statistici

Analisi secondaria:

• È la “ri-analisi” dei dati allo scopo di rispondere alla domanda di ricerca originale con migliori

tecniche statistiche, o di rispondere a nuove domande con vecchi dati.

Sintesi di ricerca:

• Insieme di metodi quantitativi e qualitativi per combinare dati o risultati di ricerche precedenti

METODI DI SINTESI DI RICERCA

— Rassegne narrative

— Rassegne sistematiche

— Meta-analisi

—>> Rassegna narrativa

Sintesi della letteratura scienti ca di riferimento su un dato argomento, ma senza un metodo di

ricerca sistematico ed esplicito utilizzato nella selezione degli studi

— Sono principalmente descrittive

— Non richiedono una strategia di ricerca sistematica (quindi, potrebbe essere inclini al Selection

bias)

— Comunque, una rassegna narrativa è spesso pubblicata da autori in uenti ed è facile da

leggere. →

Inoltre, dà l’idea di quali potrebbero essere i sub-topic di riferimento può essere molto utile in

uno stadio iniziale della ricerca!

—>> Rassegna sistematica

Sintesi della letteratura scienti ca di riferimento su un dato argomento, ma senza un metodo di

ricerca sistematico ed esplicito ed esplico nelle selezione degli studi

— Tendono ad essere principalmente descrittive (come le rassegne narrative), o al massimo

mostrano semplici analisi descrittive →un

— Tuttavia, la strategia di ricerca richiede un piano dettagliato e replicabile secondo

ricercatore deve essere in grado di effettuare la stessa ricerca ed ottenere gli stessi risultati

— Il topic è tendenzialmente più ristretto rispetto alle rassegne narrative

STEP DELLA RASSEGNA SISTEMATICA

— Identi care gli studi primari pertinenti

— Selezionare gli studi che rispettano i criteri di inclusione

— Valutare criticamente gli studi disponibili

— Raccogliere e analizzare i dati disponibili in quegli studi

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META-ANALISI (Meta-analysis)

«Famiglia di metodi statistici usati per sintetizzare i risultati degli studi primari, analizzare il grado di

eterogeneità di tali studi e spiegare le differenze riscontrate tra gli studi»

• In termini statistici, le meta-analisi sono più avanzate delle rassegne sistematiche

• La strategia di ricerca richiede un piano dettagliato e replicabile: il punto di partenza di una meta-

analisi è dunque una rassegna sistematica

• Il topic è (ancora) più ristretto rispetto una rassegna sistematica→di solito il focus è ottenere un

→

effect size elementi quantitativi a supporto di una tesi iniziale

—>> Cos’è un Effect Size? (Dimensione, quantità di un effetto)

In accordo con Cumming (2012), si de nisce effect size la dimensione (o quantità) di un effetto che

potrebbe essere di interesse

Tipicamente, nelle meta-analisi ci sono due tipologie di effect size

• Effect size che quanti cano la forza della relazione tra due o più variabili (per es., la correlazione

tra due variabili, indagata tramite la r di Pearson)

• Effect size che quanti cano la differenza tra medie (per es., la differenza standardizzata tra le

medie di due variabili, indagata tramite il d di Cohen)

—>> Interpretazione degli Effect Size (Cohen, 1992)

Sono sempre dei numeri che possono essere interpretati in accordo con dei determinati range

Interpretazione dell’effetto

• r di Pearson: quanti ca la forza della relazione fa due o più variabili

• d di Cohen: quanti ca la differenza tra le medie

Note.

1. I numeri in valore assoluto (es., |X|) indicano che il numero può assumere sia valori negativi che

positivi

2. Gli indici di correlazioni (r di Pearson) non sono nella forma «0.X» perché il range di valori

possibili va da -1 a +1, mentre il d di Cohen può prendere valori da – ∞ a + ∞

—>> Esempio 1 - Relazione tra variabili

Domanda di ricerca:

Quanto sono correlate le variabili «coscienziosità» e «prestazione lavorativa»?

Obiettivi (cosa devo fare):

1— Collezionare gli studi che hanno investigato (e riportato) la correlazione tra «coscienziosità» e

«prestazione lavorativa»

2— Meta-analizzare gli r di Pearson (riportati negli studi eligibili), ottenendo così un unico indice

meta- analitico della relazione tra «coscienziosità» e «prestazione lavorativa»

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  fi fi fi

fi fi

—>> Esempio 2 - Differenze tra medie

Domanda di ricerca:

La psicoterapia ha una maggiore ef cacia in termini di benessere rispetto ad un trattamento

psicologico placebo?

Obiettivi:

1— Collezionare gli studi che hanno investigato (e riportato) le differenze medie nel benessere tra

un gruppo di soggetti che ha seguito una psicoterapia e un gruppo di soggetti che ha seguito una

terapia placebo

2— Meta-analizzare i d di Cohen (riportati negli studi eligibili), ottenendo così un unico indice meta-

analitico della differenza tra «benessere» nel gruppo sperimentale (che ha seguito la vera

psicoterapia) e il gruppo di controllo (che ha seguito la terapia placebo)

—>> Meta-analisi e riforma statistica

• Passaggio da un pensiero scienti co dicotomico (signi cativo vs. non signi cativo) ad un

pensiero scienti co maggiormente centrato sulla stima degli effetti

— Pensiero dicotomico:

- Un effetto non statisticamente signi cativo non equivale ad un effetto nullo;

- Un effetto statisticamente signi cativo non equivale ad un effetto clinicamente o praticamente

signi cativo.

— Riforma statistica:

— Importanza della dimensione dell’effetto considerato (effect size)

— Importanza del grado di precisione dell’effetto rilevato (intervalli di con denza)

—>> Storia della meta-analisi

— Nel 1976, Gene V. Glass (uno statistico) ha coniato il termine «Meta-Analisi»: è un metodo di

ricerca abbastanza nuovo

— Nel 1977, Smith & Glass hanno pubblicato una meta-analisi sull’effetto della psicoterapia

analizzando 375 studi, mostrano che la psicoterapia aveva un reale effetto nella remissione

sintomatologica ed esisteva una piccola differenza tra i diversi tipi di psicoterapia

— Sempre nel 1977, Schmidt & Hunter hanno pubblicato una meta- analisi sulla selezione del

personale

-> In sostanza, le prime meta-analisi sono state sviluppate in settori della psicologia! Oggigiorno

sono usate in tutte le discipline scienti che

—>> Gli step della meta-analisi

Sono 8 step: di seguito, analizzeremo gli step principali per condurre (o leggere) una meta-analisi.

Step 1:

1— Articolare una o più domande di ricerca per la propria rassegna sistematica o meta-analisi

Come per ogni studio scienti co, anche nelle meta-analisi il punto di partenza è una chiara

domanda di ricerca

Esempio - Step 1 (slide 22)

La presente meta-analisi (Gini et al., 2014) è stata condotta per riassumere la letteratura esistente

sulla relazione tra disimpegno morale (tendenza a giusti care comportamenti antisociali) e diversi

tipi di comportamento aggressivo in bambini/e e adolescenti in età scolare

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 fi  fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi

Step 2:

De nire criteri di inclusione e di esclusione, tendendo in considerazione:

• De nizione dei costrutti di interesse

• Caratteristiche del campione (età?)

• Disegno di ricerca (longitudinale, cross-sezionale etc)

• Time frame (articoli pubblicati dall’anno x all’anno y)

• Tipo di pubblicazione (solitamente journal articles)

• Informazioni sull’effect size (correlazione o differenza tra media?)

Esempio - Step 2 (slide 24)

— De nizione dei costrutti di interesse: Disimpegno Morale e Aggressività

— Caratteristiche del campione: Adolescenti

— Disegno di ricerca: Cross-sezionale

— Time frame: Nessuna restrizione (ma ricerca condotta a Marzo 2012)

— Tipo di pubblicazione: Articolo pubblicato su rivista internazionale, e studi non pubblicati

— Informazioni sull’effect size: Correlazione (r di Pearson) tra disimpegno morale e comportamenti

aggressivi

Step 3: Trovare letteratura rilevante

Stategie di esempio per cercare in un database elettronico (come pubmed, Google Scholar,

Scopus, psycINFO)

È importante inserire bene:

— Nomi dei costrutti

— Nomi alternativi dei costrutti

— Sotto dimensioni

— Test/scale di misura***

— Costrutti relati

*** quando non si conosce esattamente il nome delle scale, scrivere il nome del costrutto AND

«measure»

Tips and tricks: sfruttare la funzione «ricerca avanzata» (alcune strategie di ricerca)

Operatori booleani: = AND = OR ¬ = NOT

∧ ∨

Esempio in PsycINFO:

AB intervention AND AB pretest AND AB posttest AND AB follow-up ---> 260 documenti

-> A volte è possibile trovare letteratura rilevante attraverso «