Dizionario di Psicometria

Glossario di statistica

Aree sottese ad una curva normale

Sono delle proporzioni che dicono la probabilità di ottenere casualmente un punteggio più basso o più alto di quello considerato.

Affidabilità split-half

È un indice che ci mostra quanto la scala misura in un determinato tratto specifico. Questa si riferisce all’affidabilità interna della scala di misura.

Affidabilità test-retest

È la misurazione ripetuta degli stessi individui attraverso la stessa scala di misura e con lo stesso intervallo di tempo tra le misurazioni per ciascun soggetto.

Ampiezza campionaria

L’ampiezza campionaria è il numero dei casi all’interno di un campione.

Ampiezza dell’intervallo

L’ampiezza dell’intervallo è il numero dei punteggi in ogni intervallo in una distribuzione di frequenza continua per classi.

Analisi della varianza (ANOVA)

L’ANOVA è il metodo statistico che permette di verificare la significatività delle differenze tra tre o più gruppi. Questo metodo può essere anche utilizzato con due singoli campioni. In questo caso, l’ipotesi nulla è che le medie delle popolazioni da cui i campioni sono stati estratti casualmente siano uguali. Il rifiuto dell’ipotesi nulla nell’ANOVA ci dice che c’è, almeno, una disuguaglianza tra le medie considerate.

Analisi della varianza a due vie (ANOVA a due vie)

Questo metodo statistico permette di studiare gli effetti di due variabili indipendenti.

Analisi della varianza a misure ripetute (ANOVA a misure ripetute)

Questo metodo utilizza l’interazione tra l’effetto di interesse ed i soggetti come termine di errore. Permette di ignorare le differenze interindividuali tra i soggetti sulla variabile dipendente.

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Beta

È la probabilità di commettere un errore del 2^° tipo.

Campionamento casuale

Il campionamento casuale è un tipo di campione estratto in maniera tale che ogni elemento nella popolazione abbia la stessa probabilità di essere incluso nel campione.

Campione casuale

Un campione casuale è un campione estratto in modo tale che ogni elemento nella popolazione ha la stessa probabilità di essere incluso nel campione.

Campione indipendente

Un campione indipendente è un campione in cui ogni elemento nel campione non ha legami con nessun altro elemento nell’altro campione.

Campione

È un gruppo di casi relativamente piccolo tratto dalla popolazione di interesse. È un qualsiasi sottogruppo tratto dalla popolazione specificata.

Campioni appaiati

I campioni appaiati sono dei campioni per i quali ogni loro elemento è abbinato ad uno e a uno solo nell’altro campione.

Chi quadrato (X2)

Questo test è valido solo quando le osservazioni sono indipendenti. Nessuna risposta deve essere condizionata o dipendente alle altre risposte. I calcoli del Chi quadrato devono essere basati su tutti gli individui del campione. Perché questo test sia valido, è necessario che ciascun soggetto cada in una sola categoria. Questo metodo è un modo per ottenere la probabilità associata alle frequenze osservate. Il Chi quadrato, inoltre, può essere utilizzato per verificare la significatività statistica di un qualsiasi legame tra due variabili quando i dati sono espressi in termini di frequenze congiunte.

Coefficiente di correlazione per ranghi di Spearman

Questo metodo statistico è la controparte non parametrica del coefficiente r di 2 Pearson. Questo metodo viene utilizzato quando la variabile misure ripetute in modo che una condizione non benefici degli effetti dipendente è misurata attraverso una scala ad intervalli ma, la sua d’ordine più di quanto non ne benefici una qualsiasi altra condizione. distribuzione viola l’assunto di normalità e la numerosità dei campioni è così bassa da scoraggiare l’utilizzo di un test parametrico.

Correlazione biseriale per ranghi per confrontare misure ordinate in ranghi appaiati

È una misura dell’intensità del legame tra le componenti di uno tra due campioni appaiati ed un insieme di dati ordinati in ranghi.

Coefficiente di correlazione punto-biseriale

Questo coefficiente è una misura dell’intensità del legame tra una variabile dicotomica ed una variabile continua.

Correlazione

La correlazione viene definita come una relazione tra due variabili statistiche in cui ciascun valore della prima variabile corrisponda ad un valore della seconda.

Coefficiente phi di Cramér

È una misura dell’intensità del legame tra due variabili categoriche con più di due livelli.

Coefficiente phi

È una misura dell’intensità dell’associazione tra due variabili dicotomiche.

Confronti multipli

Il confronto multiplo è un metodo utilizzato per la verifica dell’ipotesi sulla differenza tra specifiche coppie di medie.

Correzione di Bonferroni

La correzione di Bonferroni è una riduzione del valore di alfa da applicare ad ognuno dei diversi confronti pianificati. Questa correzione si basa sulla divisione dell’alfa complessivo per il numero dei test pianificati.

Confronti multipli

Il confronto multiplo è un metodo utilizzato per verificare le ipotesi sulla differenza tra specifiche coppie di medie.

Costante

La costante viene definita come un valore numerico che è lo stesso per tutti i casi.

Confronti post hoc

Questo tipo di confronto è un test di significatività tra le medie di due gruppi non pianificato prima di ottenere i risultati campionari.

Covarianza

La covarianza è la media dei prodotti tra i punteggi grezzi meno il prodotto delle medie.

Criterio di significatività

Il criterio di significatività è un valore numerico che specifica quando si rifiuta l’ipotesi nulla.

Confronto a priori

Questo tipo di confronto viene utilizzato per valutare la verifica dell’ipotesi per la media di due o più gruppi, che è stata pianificata prima di condurre l’esperimento.

Criterio di significatività

Il criterio di significatività è un valore numerico che specifica quando viene rifiutata l’ipotesi nulla.

Confronto complesso

Questo tipo di confronto serve a verificare l’ipotesi riguardante una combinazione ponderata di tre o più medie.

Criterio

Il criterio è la variabile prevista in un’analisi di regressione lineare.

Controbilanciamento

Il controbilanciamento è un sistema di assegnazione di ordini diversi della presentazione di condizioni a misure ripetute in modo che una condizione non benefici degli effetti d’ordine più di quanto non ne benefici una qualsiasi altra condizione.

Curva J

La curva J è un tipo di distribuzione in cui il poligono di frequenza assomiglia alla lettera J.

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Disegni a blocchi randomizzati

Attraverso questo tipo di disegno è possibile estendere il “disegno a campioni appaiati” in tre, o più, condizioni.

d

È la differenza standardizzata tra le medie di due popolazioni.

Disegno fattoriale

Il disegno fattoriale è una procedura che riguarda lo studio dell’influenza di due, o più, variabili indipendenti su una variabile dipendente.

Dati qualitativi

Sono i dati misurati attraverso le scale ordinali e le scale nominali.

Distribuzione asimmetrica

Una distribuzione viene definita asimmetrica quando non è possibile dividerla in due parti uguali.

Dati quantitativi

Sono i dati misurati attraverso le scale ad intervallo o le scale a rapporto. Sono contrapposti ai dati qualitativi.

Distribuzione bimodale

La distribuzione bimodale è un tipo di distribuzione costituita da due massimi.

Delta

È un indice che combina la dimensione dell’effetto della popolazione con l’azione campionaria.

Distribuzione binomiale

La distribuzione binomiale è una distribuzione di probabilità che descrive il numero di successi in un processo.

Deviazione standard

È la misura della dispersione dei punteggi in un determinato gruppo o di quanto i punteggi differiscono rispetto alla media.

Distribuzione campionaria sperimentale

La distribuzione sperimentale è un tipo di distribuzione in cui gli elementi sono delle statistiche ottenute dall’estrazione di tutti i possibili campioni della popolazione.

Diagramma a scatola e baffi (box – and – whisker)

Questo tipo di diagramma consente una rappresentazione grafica della media, del primo e del terzo quartile, e degli estremi inferiore o superiore di uno dei due gruppi.

Distribuzione campionaria teorica

La distribuzione campionaria teorica è una stima della distribuzione sperimentale determinata matematicamente.

Diagramma ramo-foglia

Questo tipo di diagramma è una rappresentazione grafica di un insieme di dati che combina gli aspetti della distribuzione di frequenza con l’istogramma.

Differenza interquartilica

La differenza interquartilica è la differenza tra il primo ed il terzo quartile.

Distribuzione di frequenza cumulata

È la corrispondenza tra ogni punteggio rilevato e la frequenza cumulata. Esprime quante volte si ottengono dei punteggi pari o inferiori al punteggio indicato.

Dimensione dell’effetto

La dimensione dell’effetto è l’ampiezza del fenomeno indagato nella popolazione.

Distribuzione di frequenza per classi

È la corrispondenza tra gli insiemi di due o più punteggi ed il numero di volte che i punteggi in quel determinato intervallo sono stati ottenuti.

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Distribuzione di frequenza per classi

Questo tipo di distribuzioni sacrificano alcune informazioni in favore della comodità di utilizzo. Combinano tra di loro i punteggi differenti in un singolo intervallo di classe in modo da rappresentare un numero minore di intervalli con le relative frequenze.

Distribuzione simmetrica

È una distribuzione nella quale una metà è l’immagine speculare dell’altra.

Distribuzione simmetrica

Una distribuzione viene definita simmetrica solo se è possibile dividerla a metà, in modo che