Psicometria: Le scale di misura

Statistica e psicometria

La statistica è la disciplina che, in senso lato, si interessa della raccolta e dell'analisi dei dati e dell'interpretazione dei risultati. Il termine psicometria si utilizza quando l’applicazione dei metodi statistici ha lo scopo di descrivere e comprendere fenomeni di tipo psicologico-sociale. La psicometria è un'area di ricerca interdisciplinare che si occupa dei modelli, i metodi e gli strumenti utilizzati nella valutazione psicologica (valutare la personalità, le abilità mentali). La psicometria è quindi la statistica applicata alla psicologia.

Statistica descrittiva e inferenziale

La scienza statistica è comunemente suddivisa in due branche principali: descrittiva e inferenziale.

• La statistica descrittiva ha come scopo quello di descrivere e sintetizzare i dati raccolti attraverso indicatori statistici che descrivono gli aspetti salienti dei dati, o attraverso rappresentazioni grafiche che ne facilitano la lettura.
• La statistica inferenziale si occupa di trarre conclusioni riguardanti le popolazioni a partire dall’osservazione di un campione. Consente di generalizzare alla popolazione, con un certo grado di sicurezza, i risultati emersi in un campione.

Popolazioni e campioni

Viene definita popolazione (o “universo”) l'insieme degli elementi cui si rivolge il ricercatore per la sua indagine. A volte è impossibile o troppo costoso condurre una ricerca (somministrare un questionario o effettuare delle interviste) sull'intera popolazione. In questi casi è opportuno condurre l’indagine su una parte della popolazione, ovvero selezionare su un campione. Un campione è un sottoinsieme di una popolazione, cioè una parte ridotta del complesso dei soggetti ai quali, potenzialmente, l’indagine è rivolta.

Popolazione: N elementi => Unità statistiche
Campione: n elementi => Casi

Metodi di campionamento: rappresentano l’insieme delle operazioni che il ricercatore attua per selezionare il campione dalla popolazione di riferimento. Tra questi, ci sono il campionamento casuale e di comodo (quelli più semplici da raggiungere).

Rappresentatività: È la capacità del campione di costituire un’immagine su scala ridotta della popolazione. Per campione rappresentativo si intende un campione che abbia tutte le più importanti caratteristiche della popolazione da cui proviene. Il campione rappresentativo riproduce “in miniatura” la popolazione. Solo se il campione è rappresentativo è possibile estendere alla popolazione i risultati (ovvero fare inferenze rispetto alla popolazione). Per ottenere un campione rappresentativo bisogna utilizzare determinate modalità di campionamento (definite campionamento probabilistico). Nei metodi probabilistici ogni unità statistica di cui è composta la popolazione ha una probabilità nota di essere incluso nel campione.

Parametri e indicatori

• Si definisce parametro la misura effettuata sulla popolazione (media, varianza, coefficiente di correlazione).
• Si chiama invece indicatore o statistica la stessa quantità riferita ad un campione estratto dalla popolazione.

Notazione:
Si è soliti indicare i parametri con lettere greche, le statistiche con le lettere latine. Ad esempio, m (media) e s² (varianza) sono i parametri, μ e σ² sono le rispettive statistiche.

Si definiscono casi o (unità statistiche) ciò a cui si applica la misurazione: esseri umani, oggetti, animali, eventi. Con il termine variabile si fa riferimento a qualsiasi caratteristica (fisica o psichica) che può assumere valori diversi in un dato intervallo. Una variabile è una caratteristica che, almeno teoricamente, può essere misurata.

Alcuni modelli statistici distinguono tra variabili indipendenti e dipendenti: le variazioni nelle var. dipendenti vengono considerate l’effetto delle variazioni nelle var. indipendenti.

• Nei metodi sperimentali le var. indipendenti vengono manipolate, ovvero controllate e modificate attivamente dal ricercatore. Es.: le dosi di un farmaco, l’intensità di una luce (var. indipendenti sperimentali => decidere gruppo sperimentale e di controllo).
• Nei metodi non sperimentali le var. indipendenti non sono manipolate. In alcuni casi queste var. esistono in natura e non sono pertanto modificabili dal ricercatore. Es.: QI, età, orientamento politico (var. indipendenti differenziali).

Codifica dei dati

Dopo aver raccolto i dati, e prima di iniziare qualsiasi trattamento statistico, i dati “grezzi” devono essere riportati in appositi tabulati che ne rendono agevole la lettura. Generalmente i dati vengono organizzati in una tabella.