Diagnostica psicologica

Diagnostica psicologica

I modulo: concetti statistici di base

La misura del comportamento

La psicologia studia il comportamento umano e cerca di individuarne le cause sulla base di osservazioni empiriche. La psicometria è la parte della psicologia sperimentale che si occupa della misurazione dei fenomeni psichici, in relazione alla loro intensità, durata e frequenza.

Cos'è la misura? Cosa significa misurare?

La misura è una procedura di classificazione che consente di attribuire un oggetto a una determinata classe e di costruire all’interno della classe una relazione di ordine. Attribuendo valori numerici a oggetti o eventi secondo regole che consentono di rappresentare le proprietà degli oggetti o degli eventi tramite le proprietà del sistema numerico.

L’osservazione e la misurazione di caratteristiche psicologiche è un problema in quanto dobbiamo quantificare le osservazioni sul comportamento oggetto di studio. Su questo argomento non esiste una teoria unificata. Una tradizione di ricerca opta per un approccio formale e assiomatico, mentre un’altra opta per un approccio pratico. Il problema di base deriva dal fatto che le caratteristiche psicologiche non sono direttamente misurabili, cioè sono grandezze intensive o variabili latenti chiamate costrutti teorici, cioè entità ipotetiche, inferite, sulla base di qualche teoria, a partire da indicatori osservabili, costituiti dai comportamenti del soggetto.

Le caratteristiche fisiche, di cui si occupano le altre scienze quantitative, sono grandezze estensive e sono divisibili in parti, sommabili, direttamente misurabili e dotate di un’unità campione su cui operare in termini additivi. Le grandezze intensive, invece, non sono direttamente osservabili, non sono sommabili ma sono graduabili. La possibilità di errore deriva sia dal "come" sia dal "cosa" si sta misurando.

Le misure psicologiche sono basate sull’osservazione del comportamento e da questa osservazione sono inferite le caratteristiche che si vogliono misurare. Più il comportamento è complesso, più è difficile inferire il costrutto o variabile psicologica. Quindi ciò ci fa capire che non sempre è facile stabilire un legame chiaro tra comportamento e costrutto.

Per esempio: esiste il costrutto intelligenza? Dovremmo trovare tutte le manifestazioni osservabili che ci permettono di valutare e misurare il grado di intelligenza. Ma prima ancora dobbiamo dare una definizione precisa ed esaustiva del nostro costrutto, sulla base di teorie, che indichi anche quali sono i comportamenti che rivelano la presenza di questo costrutto in un soggetto. In realtà il costrutto è la sintesi di una serie di comportamenti; è necessario decidere come campionare (scegliere) tali comportamenti in modo che siano rappresentativi per descrivere in modo esaustivo il costrutto.

In conclusione, possiamo affermare quindi che gli strumenti di misura si basano sull’osservazione delle reazioni degli individui a stimoli più o meno standardizzati (per i quali sono previste le modalità di risposta), in situazioni più o meno controllate.

Tipologie di stimoli e situazioni

• Per stimoli standardizzati in situazioni controllate: test cognitivi, test di personalità e scale di atteggiamento.
• Per stimoli standardizzati in situazioni non controllate: intervista semistrutturata e osservazione sistematica.
• Per stimoli non standardizzati e situazione controllata: test proiettivi.
• Per stimoli non standardizzati e situazione non controllata: osservazione libera e intervista.

Tipi di misura nei test psicologici

Tutti i test psicologici studiano i comportamenti misurando:

• La latenza: misurata in unità di tempo, è l’intervallo di tempo che intercorre tra la presentazione dello stimolo e il manifestarsi del comportamento. Es: test di Rorschach, si misura l’intervallo di tempo tra la presentazione della macchia e la risposta; osservazione del tempo di latenza potrebbe dare informazioni sui meccanismi difensivi del soggetto.
• La frequenza: il numero delle volte che si presenta un determinato comportamento. Per esempio il numero di risposte corrette a un test di intelligenza, oppure nel caso di un'osservazione non controllata, il numero delle volte in cui si presenta un determinato comportamento in relazione alla durata dell’osservazione.
• La durata: misurata in unità di tempo, è la quantità di tempo in cui un singolo comportamento viene mantenuto in relazione alla durata totale dell’osservazione. Per esempio: misurare il tempo che un bambino passa a giocare da solo o con altri nella situazione di gioco, oppure l’ampiezza dell’onda cerebrale.
• L'intensità: difficile da definire perché spesso confusa con la frequenza. Più un comportamento è frequente più pensiamo che la caratteristica che l’ha determinato sia intensa nella persona. In realtà noi osserviamo la frequenza di un comportamento e la assumiamo come indicatore di intensità della caratteristica che vogliamo misurare. Nelle risposte encefalografiche è facile individuare l’intensità che corrisponde al picco dell’onda cerebrale. Nella ricerca psicosociale, si usano le scale di atteggiamenti in cui si chiede direttamente al soggetto di graduare il suo grado di accordo o disaccordo con un’affermazione, cercando di ottenere così una stima dell’intensità di atteggiamento.

Misurazioni e errori

I quattro tipi di misura non sono incompatibili tra loro, però il tipo di misura può cambiare in funzione dell’area psicologica o della caratteristica che intendiamo misurare. È necessario avere sempre presente la definizione operativa del costrutto, cioè stabilire quali sono i comportamenti di quel determinato costrutto da osservare. Dobbiamo tenere presente che nelle misurazioni c’è sempre un errore.

Fonti di errore:

• La prima fonte di errore è l’inadeguatezza del modello usato perché la relazione tra sistema empirico e numerico non è naturale ma si tratta di un’associazione convenzionale o teorica, perciò la misura ottenuta è limitata al modello usato. Nelle scienze psicologiche, si valutano dimensioni inferendole dai comportamenti, quindi bisogna avere chiara la definizione e i limiti dei costrutti che verifichiamo.
• La seconda fonte di errore: errore accidentale è dovuto al caso, cioè alla consapevolezza che i risultati che si ottengono ripetendo lo stesso procedimento di misura sullo stesso oggetto possono essere diversi. Sulla base di questo errore si è sviluppato il concetto di attendibilità dei test.
• La terza fonte di errore: errore sistematico riguarda lo strumento di misura e nello specifico una distorsione nel passaggio dal modello empirico al modello numerico. Per esempio nel caso di un test di intelligenza, il valore zero non indica un’assenza totale della caratteristica, ma è un valore arbitrario.

In conclusione, la misura non è un valore puntuale ma un intervallo di incertezza. La statistica permette di riparare questi errori.

Ricerca e campionamento

Quando si fa una ricerca bisogna coinvolgere o una popolazione o un campione. La popolazione rappresenta tutte le unità statistiche oggetto di studio, tutti i componenti cui l’indagine del ricercatore è rivolta. Per semplificare la ricerca si può decidere di effettuare lo studio su un campione, cioè un sottoinsieme della popolazione composto da un numero inferiore di n unità. Il campione deve essere rappresentativo della popolazione, cioè ne deve riprodurre in maniera adeguata le caratteristiche. Esistono metodi statistici di estrazione del campione in modo che sia rappresentativo della popolazione. Lavorando su campioni, si possono estendere i risultati ottenuti alla popolazione corrispondente. Nella ricerca psicologica si lavora per campioni.

Dopo aver stabilito il campione, si contattano i soggetti e si raccolgono le informazioni (dati). Ci sono dati fissi che non variano da un soggetto a un altro e si chiamano costanti (non sono oggetto di studio) e ci sono dati che variano da soggetto a soggetto e si chiamano variabili.

Variabili in ricerca

La classica distinzione delle variabili è quella tra variabili indipendenti e dipendenti. La variabile indipendente, in una ricerca, è considerata la causa del comportamento o della reazione/risposta che vogliamo misurare e quindi produce effetti di influenzamento su altre variabili. Sono manipolate dallo sperimentatore a garanzia che siano le uniche cause del comportamento. Spesso le variabili indipendenti sono degli antecedenti del comportamento e non sono la sola causa, anche se la terminologia usata fa intendere una relazione univoca di causa effetto tra le due variabili. Questa relazione di causa ed effetto nelle scienze sociali non esiste, poiché vi sono delle variabili come l’età, il sesso, la condizione socio economica che non possono essere manipolate a piacere dal ricercatore né isolate. Quindi nell’ambito di una ricerca si può affermare che le due variabile stanno in relazione tra loro e il termine indipendente si riferisce al ruolo che la variabile assume nella ricerca.

La variabile dipendente è una misura del comportamento o risposta del soggetto. Così come le variabili indipendenti non sono le uniche cause del comportamento, allo stesso modo le variabili dipendenti non sono gli unici effetti possibili. Le variabili di disturbo o intervenienti sono compresenti nell’osservazione del comportamento ma non si ritengono rilevanti nello studio della relazione tra variabili ind. e dip.

Altra distinzione è tra variabili quantitative e qualitative quando ci si riferisce al livello di misura. Normalmente le variabili quantitative sono caratteristiche fisiche e quindi rappresentabili su scale numeriche, invece le variabili qualitative sono caratteristiche non fisiche rappresentabili su scale categoriali. Es uno (il tempo di reazione a uno stimolo o il punteggio di un test) es due (maschi/femmine, solo/in gruppo). In realtà le variabili non sono realmente quantitative o qualitative, ma è la scala di misura usata che ci consente di quantificarle. Infatti anche la variabile più qualitativa può essere codificata in termini di frequenza.

Le variabili quantitative si distinguono in continue e discrete. La variabile continua può assumere qualsiasi valore (es. età), la variabile discreta o discontinua non può assumere valori intermedi (es. numero di figli). La prima è espressa in numeri decimali e la seconda in numeri interi. Tutte le variabili continue possono essere misurate anche in modo discreto.

Es: supponiamo di voler studiare la reazione di un neonato agli stimoli uditivi. La variabile indipendente è lo stimolo uditivo, che viene assunto come causa della reazione del neonato (variabile dipendente). Lo stimolo uditivo può essere somministrato in modo continuo o discreto e si tratta di variabili quantitative.

Come si misurano le variabili psicologiche?

Le scale di misura per caratteristiche psichiche si basano su tre elementi:

• Un sistema empirico: costituito da entità non numeriche (insieme di persone, di item o di stimoli);
• Un sistema numerico: tipologia di misurazioni che è possibile applicare al sistema empirico.
• Una regola che consente il passaggio dall’uno all’altro.

Le scale di misura sono individuate in base alle caratteristiche di questi tre elementi. Scala nominale e ordinale sono scale non metriche. La scala intervallare e a rapporti sono scale metriche. La classificazione delle scale si deve a Stevens.

• Scala nominale. Quando il sistema empirico è costituito da categorie distinte e mutuamente escludentesi (uomini/donne), è classificatorio (le variabili sono qualitative), il sistema numerico cioè la sua misura consiste nell’attribuire numeri uguali a elementi della stessa categoria e numeri diversi a elementi di altra categoria. La scala di misura prende il nome di nominale perché i numeri costituiscono solo delle denominazioni delle categorie, hanno valore simbolico (regola).
• Scala ordinale. Il sistema empirico è costituito da elementi che hanno la stessa caratteristica ma in quantità o grado diverso, ordinabile rispetto a tale grado. Il sistema empirico si chiama ordinato, es (livello di istruzione, o grado di ritardo mentale). (variabili qualitative ma i cui livelli possono essere ordinati). Il sistema numerico indica una graduatoria di quantità di caratteristica presenti. Infatti la scala si chiama ordinale. La regola: associare a una stessa quantità di caratteristica lo stesso numero.
• Scala intervallare o a intervalli equivalenti. Quando c’è una variabile quantitativa nel sistema empirico è possibile stabilire un’unità di misura (punteggio ai test). Nel sistema numerico è possibile definire l’entità delle differenze di intensità della caratteristica, i numeri esprimono una quantità. La regola è che i numeri esprimono intervalli equivalenti tra le posizioni. Lo zero non indica l’assenza della caratteristica ed è possibile fare sottrazioni e addizioni.
• Scala razionale o a rapporti. Nel sistema empirico è possibile identificare oltre l’unità di misura, un elemento di intensità nulla. Nel sistema numerico è possibile compiere tutte le operazioni e applicare le regole di trasformazione e di uguaglianza. La regola è che i numeri esprimono intervalli equivalenti tra le posizioni. Es. tempi di reazione.

In base alla scala di misura usata, la cui scelta dipende dai tre elementi, dobbiamo riassumere i dati raccolti. Un modo per riepilogare i dati è la distribuzione di frequenza che permette di organizzare i dati in modo che ad ogni valore di una variabile è associato il numero di volte in cui esso si presenta. La distribuzione di frequenza può essere rappresentata sia tramite una tabella sia tramite un grafico. Quest’ultimo può essere realizzato tramite un istogramma, in cui si mettono in ascissa i valori della variabile in oggetto e in ordinata le frequenze o le percentuali, oppure tramite un grafico a torta, le cui porzioni rappresentano la percentuale di ciascun valore della variabile. Nel caso di variabili discrete si usa il grafico a barre, mettendo in ascissa le categorie e in ordinata le frequenze. Nel caso di variabili continue si usa l’istogramma, utilizzando tutti i valori che la variabile può assumere o raggruppando i dati in classi.

Distribuzione delle variabili

Se la variabile è continua, la distribuzione si presenta come una curva dove sull’asse delle ascisse sono riportati i valori della variabile e sull’asse delle ordinate è riportata la frequenza di tali valori. Se la variabile è discreta, la distribuzione si presenta attraverso un istogramma, dove i valori della variabile sono raccolti in classi di punteggi rappresentati graficamente da rettangoli proporzionali alla frequenza dei valori.

Indicatori di tendenza centrale

Per avere informazioni più dettagliate su una distribuzione di una variabile possiamo usare gli indicatori di tendenza centrale. Ci dicono qual è il centro della nostra distribuzione dei dati, ci danno informazioni relative al valore che meglio rappresenta la tendenza del campione per la variabile oggetto di studio. Le più usate sono:

• La media rappresenta il valore medio di tutte le osservazioni raccolte di una certa variabile; si ottiene dalla somma di tutti i valori assunti dalla variabile (cioè i punteggi di soggetti), diviso per il numero del campione (numero dei soggetti). La media può essere calcolata solo per le scale a intervalli o a rapporti equivalenti.
• Nelle scale ordinali, la misura di tendenza centrale è la mediana, ma tale misura può essere adottata anche nelle scale a rapporti o a intervalli. La mediana corrisponde al valore centrale, che divide in due parti uguali la distribuzione, cioè il valore al di sopra e al di sotto del quale deve essere contenuto il 50% delle frequenze.
• Per le scale nominali, l’unica misura di tendenza centrale è la moda che corrisponde al valore che si presenta con maggiore frequenza. Può essere usata anche per altri tipi di scale.

Indicatori di variabilità o dispersione

Quando osserviamo una distribuzione di una variabile, altri indicatori importanti che ci danno informazioni su di essa sono gli indicatori di variabilità o dispersione, che ci indicano quanto i punteggi dei soggetti si discostano dal valore centrale, si allontanano o si avvicinano alla media. I più importanti sono:

• Il campo di variazione (si ottiene sottraendo dal valore massimo osservato, il valore più basso). È un valore poco informativo perché tiene conto solo di due valori.
• La varianza: ci indica quanto i diversi punteggi si discostano rispetto alla media; si ottiene dalla somma degli scarti elevati al quadrato diviso il numero di soggetti. Più piccolo è il valore, più i punteggi sono concentrati intorno alla media (la distribuzione dei dati è omogenea), più grande è il valore, più i punteggi sono dispersi intorno alla media (la distribuzione dei dati è disomogenea).
• La deviazione standard è la radice quadrata della varianza.

Distribuzione normale

Molte variabili psicologiche presentano una distribuzione normale che, rappresentata graficamente, assume la forma di una campana o curva di Gauss. Per confrontare le distribuzioni normali, che potrebbero avere media e variabilità diversa, si devono trasformare in una distribuzione normale standardizzata. La prima cosa da fare consiste nel trasformare i punteggi grezzi osservati in punti standard (punti z), attraverso una formula z = punteggio grezzo – media/deviazione standard. L’obiettivo è portare i punteggi grezzi tutti su una stessa scala di misura con media = 0 e deviazione standard = 1. La trasformazione dei punti z è una distribuzione normale standardizzata, che presenta le seguenti caratteristiche matematiche: - è s...