Studio scientifico dello sviluppo prenatale

Consiste in un piano di ricerca in cui lo sperimentatore ha un controllo completo sul chi,

sul cosa, sul quando, sul dove e sul come della ricerca.

Esperimento => è una procedura accuratamente regolamentata nella quale:

-i soggetti sono assegnati alle condizioni sperimentali secondo modalità

casuali (randomizzazione);

-uno o più fattori, che si crede influenzino il comportamento preso in

esame, vengono manipolati, mentre tutti gli altri fattori rimangono

costanti.

Se il comportamento studiato cambia quando un certo fattore viene

manipolato, il fattore manipolato è considerato la causa del

cambiamento del comportamento.

In altre parole, l'esperimento ha dimostrato un rapporto di causa ed

effetto.

La causa è il fattore che è stato manipolato, l'effetto è il comportamento

che è cambiato a causa della manipolazione.

I metodi di ricerca non sperimentali non possono stabilire cause ed

effetti poiché non manipolano i fattori coinvolti in un modo controllato.

Disegni di ricerca in psicologia dello sviluppo

Procedure e piani di raccolta di dati utili a:

a) descrivere il cambiamento nelle funzioni, nei processi mentali e nei comportamenti:

-come/quando compaiono?

-come/quando evolvono/migliorano/declinano?

b) individuare le associazioni tra processi mentali/comportamenti differenti nel corso dello sviluppo:

-il cambiamento dell’uno è associato al cambiamento degli altri?

-fattori genetici o ambientali sono associati ai cambiamenti nei processi mentali e/o comportamenti?

c) individuare rapporti causali tra processi mentali/comportamentali e fattori ambientali/relazionali nel

corso dello sviluppo.

-che cosa causa cambiamenti nei processi mentali e/o comportamenti?

-che conseguenze provocano i cambiamenti nei processi mentali e/o comportamenti?

Disegni a serie temporali interrotte

I disegni a serie temporali interrotte sono un metodo di ricerca utilizzato nella psicologia dello sviluppo.

Questo tipo di disegno combina elementi di ricerca longitudinale e ricerca sperimentale, permettendo di studiare

l'effetto di un intervento nel tempo.

Prima di un intervento, si raccolgono numerosi dati che permettono di comprendere l'andamento naturale del

fenomeno che si sta studiando.

Questi dati mostrano come le persone cambiano in quel determinato aspetto senza alcuna influenza esterna,

lungo il corso naturale della loro vita.

Dopo l'intervento, si raccolgono ulteriori dati per vedere come l'intervento ha modificato questo andamento.

Avere dati pre-intervento è cruciale perché permette di tracciare una traiettoria del cambiamento naturale.

Le persone potrebbero già mostrare una crescita in quel fenomeno anche senza l'intervento, e ciò che conta

davvero è quanto riusciamo a potenziare o accelerare questo cambiamento attraverso l'intervento.

In altre parole, anche senza agire, ci potrebbe essere una crescita spontanea, ma l'obiettivo dell'intervento è

vedere quanto si riesce a migliorare ulteriormente questa crescita.

C'è poi un'altra questione importante: spesso si parte con due gruppi che sembrano uguali all'inizio, ma

potrebbero non esserlo.

Questo può essere dovuto a errori di campionamento o a fattori esterni che rendono i gruppi, in realtà, diversi in

alcune caratteristiche.

Senza una raccolta di dati continua nel tempo, ci si potrebbe non accorgere di queste differenze iniziali.

Se si misura solo una volta, all'inizio, i gruppi potrebbero sembrare identici.

Successivamente, quando uno dei gruppi migliora molto grazie all'intervento, mentre l'altro rimane stabile o

peggiora, si potrebbe erroneamente attribuire il miglioramento solo all'intervento, senza capire che i due gruppi

erano già diversi sin dall'inizio o che si sono differenziati ulteriormente per altre ragioni.

Monitorare più punti nel tempo prima dell'intervento ci consente quindi di capire se i gruppi si stanno già

sviluppando in modo diverso e di controllare meglio i risultati dell'intervento.

Caratteristiche principali:

Disegno longitudinale: si raccolgono dati sugli stessi soggetti a più punti nel tempo (O1, O2, O3, ecc.), prima e

dopo l'intervento.

Disegno sperimentale: viene introdotto un intervento (X) che si vuole testare, come ad esempio un trattamento o

un cambiamento specifico, e si confrontano i risultati ottenuti prima e dopo l'intervento.

Nella tabella, i due gruppi (Gruppo di intervento e Serie di confronto) sono misurati più volte:

-Gruppo di intervento: viene sottoposto a misurazioni prima dell'intervento (O1, O2, O3), seguito dall'intervento

(X), e poi misurato di nuovo (O4, O5, O6);

-Gruppo di confronto: misurato nelle stesse fasi temporali ma non riceve l'intervento.

Grafici:

True effect (Effetto reale): mostra una distinzione chiara tra il gruppo sperimentale (che ha ricevuto l'intervento) e

il gruppo di controllo.

Dopo l'intervento, si osserva una divergenza significativa, con il gruppo sperimentale che presenta un

miglioramento più marcato rispetto al gruppo di controllo.

Questo suggerisce un effetto positivo dell'intervento.

Spurious effect (Effetto spurio): mostra un miglioramento in entrambi i gruppi, indipendentemente dall'intervento.

Questo potrebbe indicare che il miglioramento non è dovuto all'intervento, ma a fattori esterni o coincidenze,

sollevando dubbi sulla validità dei risultati.

In sintesi, questo disegno di ricerca permette di valutare l'effetto di un intervento nel tempo, confrontando i

cambiamenti tra i gruppi e cercando di distinguere tra effetti reali e potenziali effetti spuri.

Struttura del disegno ABAB

Fase A1 (Baseline): raccolta dei dati sul comportamento o sull'abilità del soggetto senza intervento. Questa fase

serve come riferimento.

Fase B (Intervento): implementazione di un intervento specifico.

Si registrano i dati per osservare come il comportamento cambi in risposta all'intervento.

Fase A2 (Ritiro dell'intervento): rimozione dell'intervento per verificare se il comportamento torna ai livelli della

fase A1.

Questa fase è cruciale per valutare la stabilità dei cambiamenti.

Fase B2 (Ripristino dell'intervento): ritorno all'intervento per vedere se i cambiamenti osservati nella fase B si

ripetono. Questo fornisce ulteriori prove della causalità.

Vantaggi

Controllo individuale: poiché il design è applicato allo stesso soggetto, si riducono le variazioni individuali che

possono influenzare i risultati. Si confrontano i comportamenti del soggetto in condizioni

diverse.

Valutazione degli effetti: permette di osservare se i cambiamenti nel comportamento sono effettivamente dovuti

all'intervento e non a fattori esterni.

Flessibilità: può essere adattato per diversi interventi e diverse aree di studio (comportamentali, educative,

terapeutiche).

In sintesi, il disegno ABAB è uno strumento potente in psicologia dello sviluppo, poiché consente di analizzare

l'impatto di interventi in modo sistematico e controllato, utilizzando lo stesso soggetto per garantire validità e

affidabilità dei risultati.

Variabili dipendenti e indipendenti

Variabile => è una condizione, un attributo o una caratteristica, di una persona o di un evento, che è stata

tradotta in qualcosa di misurabile che varia a seconda delle situazioni o degli individui.

Come opportunamente suggerisce Anderson “è utile considerare le variabili come domande e i

valori come risposte”

Sempre a parere di Anderson, per comprendere che cos’è una variabile è utile fare preliminarmente

riferimento al concetto di proprietà.

La proprietà è un qualcosa che caratterizza alcuni oggetti ma non altri.

Le variabili si distinguono in base al tipo di misurabilità in:

a) variabili quantitative: variano in grandezza (ad es. la velocità della risposta);

b) variabili qualitative: cambiano di genere (ad es. il sesso o la professione);

c) variabili continue: sono quelle che possono assumere qualsivoglia valore in un insieme continuo

(ad es. l’intensità del suono);

d) variabili discontinue o discrete: non prevedono valori intermedi (ad es. il valore dei capelli, in

quanto può assumere solo un valore finito di valori).

All’interno di un piano di ricerca possiamo assegnare ad una variabile il ruolo di:

-variabile indipendente: è un fattore sperimentale manipolato direttamente dallo sperimentatore

che influenza altri fattori, è una potenziale causa.

Si utilizza l’attributo “indipendente” perché tali variabili possono essere

manipolate indipendentemente da altri fattori al fine di determinarne gli

effetti.

Un esperimento può includere molte variabili indipendenti.

-variabile dipendente: è la misura del comportamento che si vuole studiare.

È un elemento che può cambiare nel corso di un esperimento, in risposta a

cambiamenti relativi alle variabili indipendenti.

Quando i ricercatori manipolano le variabili indipendenti, misurano le

variabili dipendenti per stabilire eventuali effetti.

Variabili dipendenti e variabili indipendenti rimandano di frequente a costrutti astratti (intelligenza, ansia,

aggressività, obbedienza all’autorità, conformismo) che non si possono osservare direttamente ma vengono

inferiti dal comportamento.

La teoria di riferimento del ricercatore e le strategie che userà per misurare i costrutti determineranno le

modalità di operazionalizzazione delle variabili indipendenti e dipendenti.

Esempio di operazionalizzazione di una variabile

Sostenere un esame (variabile indipendente) comporta un aumento dei livelli di ansia (variabile dipendente)

Se si decide di studiare un problema del genere, bisogna indicare in che modo si misurerà l'ansia.

A tale scopo si potrebbe utilizzare un test di ansia o raccogliere misure fisiologiche (conduttanza cutanea e

frequenza cardiaca, ad esempio) poco prima che i soggetti si sottopongano a un esame.

Se, invece si intende dimostrare che livelli elevati di ansia (variabile indipendente) influenzano in modo

negativo le prestazioni agli esami (variabile dipendente), bisogna spiegare in che modo verrà manipolata la

variabile "ansia".

Nel primo caso l'operazione consiste nel misurare il costrutto (l'ansia), nel secondo caso nel produrre il

costrutto (lo stato di ansia).

Campionamento

Campione => è un’immagine in miniatura della popolazione cui appartiene, avendone le stesse caratteristiche.

Campionamento => selezione di un sottoinsieme di partecipanti da un'intera popolazione per lo studio.

Un campionamento adeguato garantisce che il campione sia rappresentativo della

popolazione.

Gruppo sperimentale e gruppo di controllo

Gli esper