Riassunto esame Metodologia, prof. Cuzzocrea, libro consigliato Metodologia della ricerca psicologica, Pedon e Gnisci

ESAME DELLE IPOTESI STATISTICHE

Un'ipotesi statistica attribuisce determinate probabilità di comparsa ai singoli valori di una

variabile. In psicologia, le ipotesi statistiche relative ai costrutti sono formulate in modo

incompleto; la distribuzione di probabilità è indicata solo in parte, non si conoscono tutti i

parametri (media e varianza) ma solo il parametro medio e inoltre non si conosce la forma

della distribuzione.

Secondo la teoria dei test un'ipotesi statistica si svolge in quattro fasi:

nella prima fase si formulano due ipotesi statistiche: una da verificare (ipotesi nulla

* H0) ed una ad essa contrapposta (ipotesi alternativa H1) formulate in modo da negarsi

reciprocamente. L'ipotesi alternativa H1 detta anche ipotesi di ricerca o sperimentale

ammette che tra i dati ottenuti dopo un trattamento vi siano delle differenze

significative indotte dalla manipolazione della variabile indipendente;

nella seconda fase vengono formulate supposizioni ausiliarie che consentono di

* dedurre una determinata grandezza d'esame e la rispettiva distribuzione delle

probabilità;

nella terza fase si devono ricavare i campioni casuali da una o più popolazioni. Una

* volta identificati si sottopongono al pre-test, poi al trattamento e quindi al post-test. I

dati di quest'ultimo servono per calcolare la grandezza d'esame, ricorrendo alle

formule relative alla distribuzione di probabilità che interessa;

nella quarta fase, si definisce una zona di rifiuto, cioè un campo di valori possibili

* della grandezza d'esame che ci si attende con minor probabilità in caso di verità

dell'ipotesi nulla e con maggiore probabilità in caso di verità dell'ipotesi alternativa. Si

decide di rifiutare H0 se la grandezza d'esame, contenuta in base ai dati, supera o

raggiunge un determinato valore critico in modo tale che esso, in caso di verità di H0,

venga superato o raggiunto soltanto con una probabilità che sia inferiore o uguale ad

un piccolo valore alfa da determinare. Alfa è chiamato livello di significatività alfa; si

tratta di un valore fissato convenzionalmente, che in genere è = 0,05 oppure a 0,01. Si

ottengono entrambi i campioni casuali e si calcola la grandezza d'esame Se t è

superiore o uguale al valore critico, allora si rifiuta H0 e si accetta H1. In tal caso si

parlerà di risultato significativo. Dato che H0 è connessa con una certa probabilità di

errore uguale al livello significativo alfa. Pertanto se erroneamente si rifiuta H0

quando essa è vera nella popolazione si parlerà di errore di primo tipo, ma se

erroneamente si accetta H0 quando nella popolazione è falsa si tratterà di un errore di

secondo tipo. La rispettiva probabilità è indicata con la lettera dell'alfabeto beta. Il

valore 1- beta è definito potenza del test, che indica la probabilità di rigettare

un'ipotesi nulla quando effettivamente è falsa.

MINACCE ALLA VALIDITA' STATISTICA

Minacce che portano ad un errore di primo tipo: si ha quando si afferma l'esistenza di

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una covariazione tra le due variabili sperimentali che in realtà non esiste. Si incorre in

questo pericolo quando si attua il fishing: piuttosto che elaborare specifiche ipotesi

statistiche, il ricercatore esegue innumerevoli analisi, coinvolgendo quasi tutte le

possibili combinazioni tra le variabili, fino a che non emerge qualche risultato

significativo. La probabilità di ottenere casualmente una certa proporzione di

correlazioni significative può essere notevolmente elevata per cui il fishing è un

malcostume che andrebbe evitato.

Minacce che portano ad un errore di secondo tipo: la bassa potenza statistica del test e

* la violazione degli assunti che stanno alla base dei statistici. La bassa potenza statistica

compromette la sensibilità dell'indagine, quando il campione è piccolo ed il livello di

alfa è basso. La violazione degli assunti che stanno alla base dei test statistici

comporta la trasgressione delle norme fondamentali relative a determinati test

statistici.

Altri fattori di minaccia: scarsa affidabilità degli strumenti di misura, la mancata

* standardizzazione delle procedure di manipolazione della variabile indipendente, la

presenza di variabili di confusione nell'ambiente sperimentale e l'eterogeneità dei

soggetti sperimentali.

MODI PER AUMENTARE LA VALIDITA' STATISTICA

Le strategie volte a migliorare la validità delle conclusioni statistiche sono sostanzialmente

tese a ridurre la varianza d'errore: da qui l'uso di disegni sperimentali con prove ripetute e il

ricorso a gruppi omogenei. Secondo Anderson vi sono tre modi per aumentare la probabilità

di scoprire un vero rapporto tra le variabili studiate:

elevare il livello di significatività per aumentare la sensibilità del disegno e cogliere meglio

le differenze tra i risultati delle condizioni sperimentali. Tuttavia, elevando il livello di

significatività si abbassa la probabilità di un tipo di errore ma si aumenta la probabilità di un

altro tipo. Quindi, le modifiche vanno attentamente valutate per le loro conseguenze. I

metodi per migliorare la sensibilità del disegno sperimentale sono migliori perché non

intaccano il livello di significatività: da un lato fanno diminuire la probabilità di commettere

l'errore di non vedere abbastanza nei dati, dall'altro non aumentano la probabilità di

commettere l'errore di vedere troppo nei dati.

il secondo modo di aumentare la probabilità di scoprire un vero rapporto consiste

* nell'aumentare la grandezza dell'effetto, elevando l'intervallo tra i valori della variabile

indipendente usati per definire le condizioni sperimentali;

per aumentare la probabilità di scoprire un vero rapporto si deve cercare di ridurre

* l'errore casuale.

5. LA VALIDITA' ECOLOGICA

Riguarda la generalizzabilità dei risultati anche a contesti della vita quotidiana ed è la

dimostrazione che le condizioni in cui è stata verificata una relazione sono le condizioni

tipiche in cui si trova normalmente la popolazione. In situazioni di laboratorio l'attività

percettiva perde le proprie peculiarità, per cui bisogna studiarla nelle situazioni di vita

normale. Per ottenere la validità ecologica, non basta portare al di fuori del laboratorio il

compito da eseguire; occorre tener conto della percezione soggettiva del soggetto

sperimentale sia verso il compito che verso l'ambiente.

Bronfenbrenner, riprendendo il pensiero di Lewin, scrive che per validità ecologica si

intende il grado in cui l'ambiente del quale i soggetti hanno esperienza in una determinata

indagine scientifica ha proprio le caratteristiche che il ricercatore suppone o assume. Tale

definizione si basa sull'importanza dell'ambiente psicologico così com'è vissuto dal soggetto,

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ciò di cui ha esperienza. Non è l'ambiente naturale o quotidiano che garantisce la validità

ecologica, ma la conoscenza di quello che il soggetto percepisce e vive nella situazione

sperimentale. Lewin è centrato su ciò che il soggetto percepisce dall'ambiente, mentre

Brunswik si focalizza sugli aspetti del mondo fisico e sociale che influenzano lo spazio di

vita. Lewin perciò, potrebbe obiettare a Brunsiwk di aver confuso l'ambiente geografico con

quello psicologico.

MINACCE ALLA VALIDITA' ECOLOGICA

Per la posizione di Brunswik, costituiscono delle minacce alla validità ecologica tutti

* gli artefatti del laboratorio (ambiente poco familiare, presenza di oggetti sconosciuti,

l'intervento degli sperimentatori ecc) che contribuisce a rendere poco naturali le

reazioni o le prestazioni del soggetto;

per l'interpretazione di Brofenbrenner, costituisce una minaccia per la validità

* ecologica tutto ciò che impedisce allo sperimentatore di conoscere come il soggetto

percepisce la situazione. Non ha molta importanza che la situazione sia artificiosa o

meno; ciò che importa è che lo sperimentatore ne sia al corrente e abbia incluso nel

disegno sperimentale tale variabile. Possono costituire delle minacce per la validità

ecologica tutti quegli effetti di disturbo, ignorati dallo sperimentatore, che modificano

la percezione del soggetto: caratteristiche di richiesta, caratteristiche dello

sperimentatore, effetti di disturbo legati al compito ecc.

CAPITOLO 6 CONTROLLO DEGLI EFFETTI DI DISTURBO

Il controllo indica qualsiasi procedimento atto a neutralizzare o controllare le potenziali

minacce alla validità di un esperimento. Alcuni autori nel concetto di controllo distinguono

due aspetti tra loro complementari, l'esperimento di controllo e il controllo sperimentale.

Gli esperimenti di controllo fanno parte dei disegni sperimentali che verranno illustrati;

hanno il compito di salvaguardare la validità dell'esperimento e consentono inoltre di

affermare che una variabile dipendente è associata con una variabile indipendente e non con

altre variabili. Si può ottenere in due modi: ricorrendo ad un secondo campione, detto gruppo

di controllo, omogeneo a quello sperimentale, a cui non viene somministrato nessun

trattamento oppure sottoponendo gli stessi soggetti ad una sola condizione, detta condizione

di controllo, del tutto simile a quella sperimentale.

IL CONTROLLO SPERIMENTALE indica le modalità di limitare o di controllare le

sorgenti di variabilità nella ricerca; consente quindi di affermare con una certa sicurezza che

i cambiamenti della variabile dipendente sono prodotti dalla manipolazione della variabile

indipendente e non dall'influenza di altre variabili estranee. Le strategie di controllo più

comuni sono:

strategie generali di controllo (controllo nel laboratorio, nella preparazione della

* situazione della ricerca, su alcuni aspetti del tempo, nella misura delle risposte,

attraverso la ripetizione);

strategie di controllo sugli effetti dei soggetti e dello sperimentatore (singolo o doppio

* cieco, automazione delle istruzioni, uso di più osservatori o valutatori, inganno);

strategie di controllo mediante la selezione e l'assegnazione dei soggetti (metodo di

* campionamento, metodi di assegnazione, uso di soggetti particolari);

strategie di controllo degli effetti dell'ordine e della sequenza (controbilanciamento

* entro i soggetti e tra i soggetti). 23

STRATEGIE GENERALI DI CONTROLLO:

Il controllo del laboratorio: definire in maniera chiara il setting (ambiente della

* ricerca). Il laboratorio è stato sempre considerato l'ambiente ideale vista la possibilità

di eliminare o quantomeno controllare le variabili estranee o di confusione,

eliminando a sua