Appunti di disegni di ricerca e analisi dei dati in psicologia clinica e della salute

Appunti di disegni di ricerca e analisi dei dati in psicologia clinica e della salute

Appunti a cura di Federica Cecchetelli delle lezioni di Disegni di Ricerca e Analisi dei Dati in Psicologia clinica e della salute Prof. Giulia Balboni.

Introduzione

Il settore copre le competenze attinenti alle teorie ed alle procedure di misura nelle scienze psicologiche, inclusi i test psicometrici. Nell’acquisizione di conoscenza, nell’ambito psicologico, noi facciamo indagini scientifiche, che sono modalità di acquisizione di conoscenza che presuppongono la raccolta di dati, per arrivare a dire se la nostra ipotesi è falsificata o meno. Empiricamente, tramite esperienza, noi riusciamo a dire se la nostra ipotesi è falsificabile o meno. Noi parleremo di indagine descrittiva, correlazionale e sperimentale.

• Correlazionale: andare a vedere se vi sono relazioni di influenza reciproca.
• Sperimentale: l’obiettivo è andare a vedere se vi sono relazioni di causa-effetto tra le variabili.
• Descrittiva: è una semplice descrizione, non ha ipotesi, ma è ciò che ci permette di avere una rappresentazione di un determinato fenomeno.

Un’ipotesi scientifica di ricerca è una domanda che noi ci poniamo. Le ipotesi vengono classificate in due tipologie: nulla e alternativa.

• Nulla: i risultati sono dovuti al caso.
• Alternative: prevede che i risultati che abbiamo riscontrati non sono dovute al caso, ma derivano dai costrutti che sono basati dall’indagine.

Un test è valido quando la misura è indipendente dall’errore casuale di misura; quindi è valido quando misura effettivamente il costrutto che intende misurare.

Caratteristiche dell'indagine scientifica

La psicologia è una scienza, con oggetto di studio il comportamento umano e i processi mentali. Sia l’uno che l’altro li misuriamo e rappresentiamo tramite delle variabili. Studiamo questo usando l’indagine scientifica, che è la modalità che utilizziamo per andare a conoscere. L’indagine scientifica è quindi una modalità per acquisire informazione, rispetto alla descrizione di variabili di eventi comportamentali/fatti mentali o alla relazione di influenza reciproca o di causa-effetto che vi è fra le variabili di eventi. Queste informazioni sono: verificabili, oggettive, generalizzabili e parsimoniose.

Sono verificabili nel senso che per essere considerate frutto di indagine scientifica, un’ulteriore indagine deve dimostrare che con le medesime condizioni, ho lo stesso risultato. Sono oggettive, ovvero sono indipendenti dalla persona che le fa. È opportuno che siano generalizzabili, se possiamo ritenere tramite determinate procedure, che siano utilizzabili anche in situazioni appena differenti. Parsimonioso, ovvero la spiegazione più semplice possibile, perché è quella che presumibilmente possiamo applicarla in altre situazioni.

Che cosa è una variabile? È un attributo/caratteristica/condizione, che per sua natura può assumere valori diversi. A seconda dell’oggetto di studio, l’indagine scientifica si classifica in:

• Descrittiva
• Correlazionale
• Sperimentale

Le proprietà:

• Ipotesi
• Manipolazione variabili
• Controllo sperimentale: quando noi mettiamo in atto una serie di strategie per far sì che l’indagine corrisponda alla realtà della popolazione

1. Indagine descrittiva

È la più semplice. È un’indagine che ci consente di descrivere l’andamento delle variabili di un evento comportamentale/processo mentale senza alcun tentativo di manipolazione eventi, fornire una rappresentazione accurata di ciò che accade.

Esempio: studio durata sonno di bambini nel primo anno di vita nell’arco di una giornata.

Lo scopo: descrivere andamento variabili. Valori medi di ore di sonno notturno/diurno conseguiti da 100 bambini per ogni fascia d’età osservati per 7 giorni consecutivi.

Proprietà:

• Non abbiamo alcuna ipotesi, ''fotografiamo'' solo quello che accade. Quindi NON vi è un’ipotesi di ricerca rispetto a relazioni di influenza reciproca o causa-effetto fra variabili
• NON manipoliamo nessuna variabile. Non ci deve essere alcun tentativo di modificare, manipolare, l’andamento del fenomeno studiato -> variabili oggetto di studio sono dipendenti (non manipolate, libere di assumere tutti i valori, misurate)
• Sono tanti gli eventi che possono modificare l’esito dell’esame, quindi ABBIAMO un controllo sperimentali. (ad esempio, bambini rappresentativi e non; ad esempio in maggioranza con difficoltà significative nel dormire, metodo di misurazione ore di sonno costante per tutti i partecipanti; costante giorno di inizio e durata dell’osservazione e registrazione)

Altri esempi di indagine descrittiva:

• Andiamo a vedere per esempio l’ansia di tratto nelle donne in gravidanza (importante che non si sia una comparazione)
• Registriamo l’attenzione delle persone in un certo intervallo di tempo, per determinati giorni

2. Indagine correlazionale

È un’indagine che identifica le relazioni di influenza reciproca fra le variabili di un evento comportamentale, identificare come ciò che accade a livello comportamentale è in relazione con altri fattori.

Esempio: relazione fra senso comunità/numero di note effettuate da studenti di corsi universitari online. Tutte le relazioni di influenza reciproca, prevedono sia che a influenzi b; sia che b influenzi a. NON c’è la variabile indipendente, sono tutte dipendenti.

Esempio: andiamo a vedere se il sonno è in relazione di influenza reciproca con la quantità di gioco con la madre durante la giornata.

Scopo: identificare relazioni di influenza reciproca fra le variabili. Studio relazione fra durata sonno di bambini 0-12 mesi e durata gioco madre-bambino nell’arco di una giornata. Dobbiamo selezionare delle coppie madre-bambino, rappresentative della popolazione italiana, poi istruiamo la madre che per un periodo di tempo deve registrare la durata del sonno, e la durata dei momenti di gioco. Quindi abbiamo due variabili. Abbiamo visto che c’è una relazione direttamente proporzionale, all’aumentare di una aumenta anche l’altra.

Proprietà:

• Abbiamo un’ipotesi, ovvero influenza reciproca fra le nostre due variabili (in questo caso durata del sonno e durata del gioco). Abbiamo due variabili e ipotizziamo che abbiamo un’influenza reciproca
• Abbiamo cercato coppie madre bambino rappresentative. Quindi c’è un controllo sperimentale. Controllo fattori che possono influenzare l’identificazione della relazione oggetto di indagine. (es. selezioniamo coppie di madre bambino rappresentative)
• NON abbiamo manipolato nessuna variabile, entrambe le variabili sono dipendenti, possono assumere qualsiasi valore, noi ci limitiamo ad osservarle. Poiché facciamo questo, il tipo di relazione che noi andiamo ad identificare è di influenza reciproca, quindi non possiamo arrivare a dire che più dormono più giocano, e neanche che più giocano più dormono; possiamo solo identificare se vi è una relazione di influenza reciproca ma NON di causa-effetto (ossia tutte le possibili relazioni di causa-effetto fra le variabili coinvolte possono spiegare i risultati)

Altri esempi indagine correlazionale:

• Andare a vedere correlazione dei comportamenti tipici dei disturbi alimentari, e disturbi d’ansia. C’è un’influenza reciproca
• Livello di aggressione e ore di gioco ai video-games
• Quantità dei libri letti e andamento scolastico

3. Indagine sperimentale

È la più raffinata in assoluto. Ha l’obiettivo di spiegazione di un evento comportamentale con relazioni di causa-effetto fra variabili (indipendenti-dipendenti) e conseguenti previsioni rispetto il manifestarsi di specifici eventi.

Esempio: verifica efficacia trattamento su abilità sociali adolescenti con disturbo spettro autistico. Le relazioni causa-effetto permettono di spiegare il perché del succedere delle cose, quindi ci permettono di fare delle previsioni.

Esempio: scopo: identificare relazione causa-effetto fra variabili di un evento comportamentale-processo mentale. Variabile indipendente: causa; variabile dipendente: attributo su cui si verifica effetto. Studio effetti durata gioco madre-bambino su durata sonno di bambini 0-12 mesi nell’arco di una giornata.

• Hp: durata gioco causa durata sonno
• Variabile indipendente, causa: durata gioco
• Variabile dipendente, effetto: durata sonno

1. Selezione casuale di coppie madre-bambino 0-12 mesi e casualmente si suddividono in due gruppi per garantire che:

• Prima delle manipolazioni della durata gioco i due gruppi abbiano gli stessi valori della durata sonno
• Tutte le variabili che possono influenzare la durata sonno bambino abbiano gli stessi valori nei due gruppi

2. Misurazione durata sonno dei bambini

3. Manipolazione della durata gioco:

• Gruppo tempo gioco lungo: consegna = giocare 3h/gg per 7gg
• Gruppo tempo gioco breve: consegna = giocare 1h/gg per 7gg

4. Esposizione dei gruppi ai valori diversi della durata gioco: giocare 3 oppure 1h/gg per 7gg

5. Misurazione durata sonno bambini dopo la manipolazione per verificare se vi sono o meno delle differenze fra i due gruppi rispetto alla durata del sonno

6. Verifica se a valori diversi della durata gioco (VI) corrispondono cambiamenti nella durata del sonno (VD)

Se si riscontrano differenze statisticamente significative nella VD dopo il trattamento allora si può sostenere che:

• Vi è una relazione causa-effetto durata gioco-durata sonno, data una situazione iniziale di assenza di differenze nella VD e a parità di altre condizioni garantite dalla selezione e assegnazione casuale dei partecipanti nei due gruppi, la maggiore durata del sonno è spiegabile dall’avere trascorso maggior tempo giocando
• Prevedere che data una certa durata di gioco madre-bambino è probabile che vi sia una certa durata di sonno

Proprietà:

• Abbiamo un’ipotesi di ricerca, ipotesi di causa-effetto fra variabili indipendenti-dipendenti (durata gioco causa durata sonno). La variabile indipendente (causa) con valori definiti da ricercatore. La variabile dipendente (rispetto alla quale si rileva l’effetto) con valori liberi di variare
• Abbiamo una manipolazione, che è ciò che ci permette di arrivare a dire, se le differenze riscontrate sono dovute alla variabile indipendente. Noi stabiliamo i valori alla variabile indipendente.
• Controllo c’è nel senso che le istruzioni sono date in un determinato modo, il tempo è uguale per tutti, in più abbiamo una selezione casuale dei partecipanti e l’assegnazione casuale dei partecipanti ai due gruppi. La casualità è importante per avere stessi valori iniziali. Anche le differenze nelle VD potrebbero essere causate non solo dalla manipolazione VI ma anche da altre variabili che potrebbero essere presenti in livello diverso nei due gruppi. Le variabili di disturbo: variabili che influenzano VD e che, se sono presenti in livelli diversi nei gruppi, interferiscono con VI nel causare modifiche in VD. Quindi per essere certi il più possibili che i gruppi siano equivalenti per variabili di disturbo, i partecipanti devono essere selezionati e assegnati ai gruppi sottoposti a livelli diversi di VI in modo casuale.

In sintesi:

• Ipotesi di causa effetto
• Per verificarle dobbiamo: Manipolazione della VI (variabile ipotizzata causa), determinazione dei valori che assume la VI, ed esposizione dei gruppi a ciascuno di questi valori della VI, per accertare che a tali valori diversi della VI corrispondono cambiamenti nella VD (variabile ipotizzata effetto).
• Selezione e assegnazione casuale dei partecipanti ai gruppi sottoposti ai valori diversi della VI:
• Per poter disporre di gruppi che hanno i medesimi valori di VD prima della manipolazione
• Per poter inferire che i gruppi siano equivalenti rispetto alle variabili di disturbo

Altri esempi di indagine sperimentale:

• Ipotizziamo che il numero di ore di gioco ai video-games abbia delle conseguenze nell’aggressività VI: numero di ore VD: aggressività. Dobbiamo identificare l’età delle persone (12-16), ore definite: non gioco/4h/8h per un tempo definito 1 mese. Quindi abbiamo bisogno di 3 gruppi. Quindi selezioniamo casualmente e li suddividiamo. 3 gruppi di 100 bambini ciascuno. Dopodiché ai primi 100 bambini diciamo di non giocare per un mese, al secondo gruppo di 100 bambini di giocare 4h/gg, e al secondo gruppo di 100 bambini di giocare 8h/gg. Prima di tutto ciò valutiamo il comportamento aggressivo attraverso un test, poi facciamo partire il trattamento, e alla fine di tutto andiamo di nuovo a misurare con il medesimo test la messa in atto di comportamenti aggressivi. Andiamo a vedere se vi sono delle differenze e se verosimile sono state causate dal numero di h di gioco ai video-games

Vero esperimento e quasi esperimento

L’indagine sperimentale si differenzia in:

• Vero esperimento:
• Manipolazione reale della VI, abbiamo effettivamente detto ad un gruppo per esempio di giocare 1h/o3h e siamo stati noi a dirlo
• Selezione e assegnazione casuale dei partecipanti ai diversi gruppi sottoposti a diversi livelli di VI
• Quasi esperimento: se manipolazione di VI NON può essere fatta dallo sperimentatore per motivi etici o perché è stata fatta dalla natura:
• Madri non si rendano disponibili a modificare le ore di gioco con il figlio
• Studio differenze fra maschi e femmine nell’ansia di tratto

Non vi è assegnazione casuale dei partecipanti ai gruppi ma confronto fra gruppi che in natura presentano livelli diversi della VI. Quindi:

• Manipolazione non reale
• Selezione e assegnazione non casuale

Avremo il problema che tutte le variabili di disturbo che possono influenzare la VD non è detto che sono distribuite in modo equo.

Quasi esperimento

Esempio: studio della differenza fra maschi e femmine adulti nell’ansia di tratto.

• Hp: genere causa, ha degli effetti, sui livelli di ansia di tratto
• VI: genere
• VD: ansia di tratto

Realizzazione:

• Si selezionano M e F (partecipanti che in natura presentano livelli diversi della VI)
• Si somministra un test di ansia di tratto ad entrambi i gruppi
• Si verifica se vi sono differenze nei punteggi conseguiti dai due gruppi di partecipanti

Proprietà:

• C’è un’ipotesi di causa-effetto
• Non c’è manipolazione delle variabili, non è reale, già in natura ci sono queste variabili
• Controllo: non equivalenza fra i gruppi, poiché l’assegnazione non è casuale, tutte le variabili di disturbo non è detto che sono distribuite equamente

Quindi dobbiamo mettere in atto delle strategie, dobbiamo cercare una modalità per rendere questi due gruppi equivalenti rispetto alle variabili di disturbo, sennò le differenze che noi riscontriamo può essere dovuto, non tanto alla VD ma a variabili di disturbo non distribuiti ugualmente.

• Andiamo ad esaminare ed identificare tutte le variabili di disturbo che possono influenzare la VD, e che se presentate in livelli diversi nei gruppi, poi vedere quale sono le più importanti, ovvero quelle che influenzano di più
• Creare gruppi equivalenti, appaiare i gruppi rispetto variabili di disturbo. Selezioniamo un gruppo di donne e chiediamo a ciascuna il valore di quelle variabili; poi facciamo lo stesso con gli uomini. Così cerchiamo di avere due gruppi che si confrontano in modo equivalenti rispetto alle variabili di disturbo.

Solo se M e F sono equivalenti rispetto a variabili di disturbo le differenze nei punteggi di ansia di tratto fra M e F possono essere spiegate dal genere e non dalle variabili di disturbo.

Esempio: studio effetto durata gioco madre-bambino 0-12 mesi su durata sonno bambini in una giornata. Come realizzare tale studio in condizioni di quasi-esperimento?

• Si selezionano madri che, in natura, senza alcuna richiesta dallo sperimentatore, giocano poco oppure molto
• Si identificano le variabili di disturbo e si appaiano i due gruppi rispetto a tali variabili
• Si misura durata del sonno e si verifica se vi sono delle differenze fra i due gruppi

Proprietà:

• Ipotesi: causa effetto
• Manipolazione: non reale, confronto gruppi presenti in natura
• Controllo: resi i due gruppi equivalenti rispetto a variabili di disturbo

Altri esempi di Quasi Esperimento:

• Effetti di una lesione cerebrale su funzioni cognitive. Andiamo ad identificare gruppi di persone con lesione in quell’area con oggetto di indagine. Andiamo a vedere le variabili di disturbo (per esempio della percezione visiva), le misuriamo nelle persone, poi andiamo a cercare persone senza disturbi, ed andiamo a confrontare questa prova di percezione tra i due gruppi.

Variabili indagine scientifica

1. Indipendente:

• Presente solo in indagini sperimentali
• Si presuppone che variazioni nei suoi valori causino variazioni in VD, è antecedente