Riassunto esame Diagnostica psicologica, Prof. Castellano Sabrina, libro consigliato Misurare la mente, S. Di Nuovo

ONE=

COEFFI

CI

ENTEDIEQUI

VALENZA.

Èoppor

t

unoappor

t

ar

eunacor

r

ezi

onecheRAPPORTII

LVALOREOTTENUTOALL'

EFFETTI

VA

LUNGHEZZAdel

t

estmedi

ant

el

af

or

mul

aSpear

man-

Br

own=

st

i

mai

l

coef

f

i

ci

ent

echesi

ot

t

er

r

ebbecon

unt

estdi

di

v

er

sal

unghezz

a.

Sec'

èuni

ndi

cedi

at

t

endi

bi

l

i

t

àel

ev

at

oci

di

cechel

'

er

r

or

eèdov

ut

oaf

at

t

or

i

spur

i

equi

ndi

l

i

mi

t

at

o;

Rnx

x=(

NxRxx)/[1+(

N-

1)Rxx]

ment

r

eunv

al

or

ei

nsuf

f

i

ci

ent

eci

segnal

achel

'

er

r

or

eèeccessi

v

o.

5. Consi

st

enzai

nt

er

na

 cal

col

ar

equant

oi

di

v

er

si

i

t

em checompongonoi

l

t

estsi

anoomogenei

t

r

a

l

or

o&col

punt

eggi

ot

ot

al

e.L'

er

r

or

econsi

st

er

ebbenel

f

at

t

ocheal

cuni

i

t

em noncor

r

i

spondonoa

acoer

enzai

nt

er

nasipuòmi

quel

l

ochemi

sur

anogl

i

al

t

r

i

i

t

em del

t

est

.

 Quest sur

ar

emedi

ant

e

l

'

i

ndi

ceCr

onbachal

pha=checonf

r

ont

al

asommadel

l

ev

ar

i

anz

edi

t

ut

t

i

gl

i

i

t

em conl

av

ar

i

az

i

one

t

ot

al

e.

α=[k/(

k-

1)]x{1-[(

Σsj

2)/(

sx

2)]

}

dov

e:

α=i

ndi

cedi

al

phadi

Cr

onbach

K=numer

odegl

i

i

t

em checompongonoi

l

t

est

Sj

2=v

ar

i

anzadei

si

ngol

i

i

t

em

Sx

2=v

ar

i

anzadel

l

’

i

nt

er

o

Anal

ogoscopohannol

ef

or

mul

edi

v

er

sedi

Kuder

-

Ri

char

dson

 segl

i

i

t

em checompongonoi

l

t

estsi

anoa

r

i

spost

adi

cot

omi

caOabbi

anounpunt

eggi

oquant

i

t

at

i

v

o.

Unar

egol

ai

nt

ui

t

i

v

a(

t

humbr

ul

e=quandononci

sonocr

i

t

er

i

pr

eci

si

uni

v

er

sal

ment

eaccet

t

at

i

)f

i

ssat

r

a.

60e

.

70i

l

mar

gi

nedi

si

cur

ezzaperunasuf

f

i

ci

ent

ecoer

enz

ai

nt

er

na.

ast

abi

l

i

t

ànelt f

or

mepar

al

l

el

e) di

v

i

si

oneamet

à)

Nei

met

odi

2.(

v

er

i

f

i

cadel

l empo)

,

3.( ,

4.( ,

l

'

i

pot

esi

èchese

l

'

er

r

or

enel

l

ami

sur

azi

oneèbasso,

l

asomi

gl

i

anz

af

r

al

eduepr

est

az

i

oni

dov

r

ebbeesser

eel

ev

at

a.

2.Anal

i

sidegl

iI

t

em

2.

2. (

I

t

em –anal

y

si

s)secondol

at

eor

i

acl

assi

ca

Ol

t

r

eav

al

ut

ar

el

acoer

enzai

nt

er

nadel

t

est

,

èpossi

bi

l

ev

al

ut

ar

eanchei

l

cont

r

i

but

ospeci

f

i

codi

ci

ascuni

t

em

al

t

ot

al

edel

t

est

.Unmet

odosempl

i

ceècal

col

ar

el

acor

r

el

az

i

onet

r

aci

ascuni

t

em ei

l

t

ot

al

e.

 Daquest

o

v

i

enedi

v

ol

t

ai

nv

ol

t

asot

t

r

at

t

o(

-

)l

’

i

t

em st

esso,

perev

i

t

ar

echel

apr

esenz

adi

quest

onel

t

ot

al

ei

nf

l

az

i

oni

l

a

cor

r

el

azi

one.

Isof

t

war

echecal

col

anoquest

acor

r

el

azi

onef

r

al

’

i

t

em &i

l

t

otpossonoancher

i

cal

col

ar

ecomesi

modi

f

i

cal

’

α

di

Cr

onbach(

=coer

enzadel

t

est

)t

ogl

i

endol

'

i

t

em i

nquest

i

one.

L’

I

t

em Anal

y

si

sser

v

eachi

cost

r

ui

scei

l

t

estaot

t

i

mi

z

z

ar

el

’

at

t

endi

bi

l

i

t

à,

l

asci

andosol

oquegl

i

i

t

em che

cont

r

i

bui

sconomegl

i

oal

punt

eggi

ot

ot

al

eeal

l

acoer

enz

acompl

essi

v

adel

t

est

.Ser

v

eancheav

al

ut

ar

e

quant

oci

ascuni

t

em si

adi

scr

i

mi

nant

e,

basandosi

sul

l

’

esamedel

l

av

ar

i

abi

l

i

t

à,

cheset

r

oppobassasegnal

a

4

chet

ut

t

i

i

sogget

t

i

t

endonoar

i

sponder

eal

l

ost

essomodo=l

’

i

t

em èpocout

i

l

eperl

acapaci

t

àdi

scr

i

mi

nat

i

v

a

compl

essi

v

adel

t

est

.Al

l

ost

essot

empounamedi

at

r

oppoel

ev

at

aot

r

oppobassat

est

i

moni

al

’

i

t

em èt

r

oppo

di

f

f

i

ci

l

eot

r

oppof

aci

l

e.

3.Anal

i

sidel

l

aRi

spost

aal

l

’

I

t

em )/Teor

i

adir

i

spost

aal

l

'

i

t

em

2.

2. (

I

t

em ResponseTheor

y  Secondoquest

a

t

eor

i

a,

l

apr

obabi

l

i

t

àdi

pr

odur

r

eunacer

t

ar

i

spost

aèal

t

empost

essof

unz

i

onedei

par

amet

r

i

del

l

aper

sona&

r

i

spost

acasual

eodit

i

r

ar

ead

del

l

’

i

t

em (

ades.

,

di

f

f

i

col

t

à,

capaci

t

àdi

scr

i

mi

nat

i

v

a,

possi

bi

l

i

t

àcheof

f

r

edi

i

ndov

i

nar

e=guessi

ng)

.Lacol

l

ocazi

onedei

par

amet

r

i

del

l

aper

sona&del

l

’

i

t

em av

v

i

enesuuncont

i

nuum che

cost

i

t

ui

scei

l

TRATTOLATENTEdel

l

ar

i

spost

a,

cui

èpossi

bi

l

er

i

sal

i

r

eapar

t

i

r

edal

l

er

i

spost

eef

f

et

t

i

v

e.Fr

a

t

ut

t

i

i

model

l

i

dei

t

r

at

t

i

l

at

ent

i

,

quel

l

oRASCHèi

l

pi

ùusat

oper

chépr

ev

edel

apr

esenz

adel

mi

nornumer

odi

par

amet

r

i

 t

i

enecont

odi

unpar

amet

r

oβnr

el

at

i

v

oal

l

acar

at

t

er

i

st

i

cadel

sogget

t

on&di

unpar

amet

r

oδi

r

el

at

i

v

oal

l

adi

f

f

i

col

t

àdel

l

’

i

t

em i

.

LaCAPACI

TÀDELSOGGETTOpuòesser

edef

i

ni

t

acomei

l

r

appor

t

ot

r

ai

l

numer

odi

r

i

spost

ecor

r

et

t

eei

l

numer

odi

r

i

spost

eer

r

at

ef

or

ni

t

edal

sogget

t

oat

ut

t

i

gl

i

i

t

em.≠LaDI

FFI

COLTA’

DELL’

I

TEM def

i

ni

t

adal

r

appor

t

ot

r

ai

l

numer

odi

r

i

spost

eer

r

at

e&numer

odi

r

i

spost

ecor

r

et

t

edat

eal

l

ost

essoi

t

em dat

ut

t

i

i

sogget

t

i

del

l

ost

essocampi

one.

⤵

Dal

l

’

anal

i

si

v

a