Paniere di psicometria - risposte aperte

Risposte aperte paniere di psicometria

Scienze e tecniche psicologiche

Prof: Pedroli Elisa

Lez. 1

Metodi qualitativi

I metodi qualitativi sono quei metodi che non fanno ricorso alla quantificazione, alla statistica e non riguardano i numeri. Sono quei metodi che ci permettono di avere degli output “testuali”, quindi di avere una narrazione un testo che descrive quello che è successo durante la rilevazione ma, non ci permettono di quantificare questo risultato. Infatti, questi metodi non si pongono come obiettivo quello di verificare le ipotesi e nemmeno di formulare delle leggi generali, ci permettono di analizzare le caratteristiche di un fenomeno e in base a quello sviluppare un’ipotesi che andrà testata in un successivo esperimento quantitativo.

Lez. 2

Caratteristiche delle variabili psicologiche

Le variabili psicologiche sono quasi sempre variabili intensive che noi possiamo definire come costrutti, cioè astrazioni teoriche che non possono essere osservate e che devono essere operazionalizzate. Le definiremo quindi variabili latenti, cioè variabili che possono essere inferite sulla base di una teoria del comportamento dell'individuo che necessitano di un sistema di misurazione creato ad hoc.

Lez. 3

Relazione tra sistema numerico e sistema empirico

Per sistema numerico si fa riferimento all’insieme di «valori» assegnati ai dati raccolti, fa riferimento a delle convenzioni matematiche e a delle astrazioni numeriche. Ad esempio, il sistema di riferimento potrebbe essere: un insieme dei numeri naturali compresi tra 0 e 100 (estremi inclusi). In questo caso sappiamo che i valori che fanno parte del nostro sistema saranno 101 numeri: 0, 1, 2, 3, 4, …, 37, 100.

Per sistema empirico si fa riferimento all’insieme di «dati» raccolti e disponibile. Il processo di raccolta dati in psicologia è indispensabile perché permette di definire i costrutti psicologici sulla base (empirica appunto) di specifici domini di conoscenza e indagine. Se esaminiamo l’ottimismo lo facciamo empiricamente nel momento in cui raccogliamo dei dati per formare un sistema di riferimento rispetto alla realtà indagata.

Lez. 4

Indicatori per l'osservazione del comportamento

I costrutti non sono direttamente osservabili, per la loro misurazione si ricorre a dei modelli di misurazione (indicatori), ossia si misurano le modalità con cui il costrutto si rende manifesto. L'osservazione partecipante ci permette di osservare un ambiente e un gruppo dall'interno: l'osservatore sarà attivo nella vita quotidiana del gruppo che sta osservando, per cui sarà necessario che ci sia prima dell'osservazione vera e propria un periodo di integrazione in cui l'esaminatore dovrà farsi accettare dal gruppo per fare in modo che la sua presenza non sia vista come disturbante ma sia vista come normale. Mentre l'osservazione a distanza viene fatta, come dice la parola stessa, dall'esterno. Per cui il ricercatore non sarà parte attiva del gruppo ma lo guarderà e osserverà come si comporta in maniera distaccata senza intervenire in alcun modo.

Lez. 5

Concetti di popolazione e di campione

Quando stiamo lavorando a un progetto di ricerca si parte con la definizione di chi è coinvolto. Questa domanda è fondamentale sia nella ricerca pura, sia in quella applicata, sia nella valutazione di un progetto che non abbia velleità scientifiche perché la risposta ci permette:

• Di definire meglio il nostro intervento/progetto perché sia calibrato e in linea con le caratteristiche di chi vogliamo raggiungere.
• Di capire fino a che punto i nostri risultati sono generalizzabili.

La popolazione è l’intero insieme di persone/oggetti/comportamenti che hanno quell’insieme di caratteristiche.

Il campione è un sottoinsieme della popolazione, tendenzialmente di dimensioni ridotte, ma avente le stesse caratteristiche e soprattutto bilanciato al suo interno allo stesso modo.

[Esempio: La “frutta” è la popolazione, “il cesto di frutta a casa mia” è un campione di piccole dimensioni. Ma questo campione è rappresentativo? Cioè rispecchia le proporzioni dei vari tipi di frutta che ci sono al mondo? Non è detto! Quindi, se io so che la “frutta” come popolazione è composta al 30% di agrumi e nel mio cesto di 10 frutti ci sono 3 agrumi, allora è rappresentativo.]

Lez. 6

Dal costrutto al valore numerico

Il costrutto è un concetto abbastanza vago, potrebbe essere ad esempio l'empatia o la memoria o magari concetti più piccoli come la memoria a breve termine, però tutti concetti che per essere analizzati e valutati in maniera adeguata devono assumere un significato più preciso. Questo significato di solito deriva dalla teoria e dalle conoscenze scientifiche presenti in letteratura a cui ogni autore fa riferimento, quindi una volta che noi stabiliamo un significato preciso al nostro costrutto possiamo passare alla fase successiva.

Questa fase viene detta di operazionalizzazione e ci permette di passare dal significato che abbiamo dato al nostro costrutto alla definizione di variabile, cioè di quelle misure che serviranno per valutare e misurare precisamente il nostro costrutto. Quindi possiamo definire praticamente quale strumento andremo ad utilizzare per attuare la nostra misurazione. Questo processo è un processo fondamentale che deve essere fatto in maniera molto accurata. Anche qui sarà cura del ricercatore continuare a fare riferimento alla teoria usata nel primo processo di definizione del costrutto per poter essere sicuro di usare degli strumenti adeguati.

Lez. 7

Caratteristiche della scala ordinale

Nella scala ordinale, sarà possibile svolgere anche le operazioni di maggiore o minore. Per cui potremmo oltre che dividere i valori osservati nei vari livelli della variabile, avere anche la possibilità di ordinare questi livelli attraverso una dimensione comune.

Che cosa è una scala di misura?

Il tipo di relazione che esiste tra i valori numerici corrispondenti agli attributi della variabile in esame. Quando sul sistema empirico è definita la relazione di maggiore o minore, oltre a quella di uguaglianza, la scala che deriva dalla sua rappresentazione numerica è detta ordinale.

La scala ordinale è simile a quella nominale perché consiste di categorie reciprocamente esclusive ed esaustive, ma le diverse categorie sono ordinate gerarchicamente a seconda del valore che hanno rispetto alla proprietà considerata. Al livello di scala ordinale è possibile solo dire che, rispetto alla caratteristica misurata, un caso che in una graduatoria ha una posizione r, ha un valore più elevato rispetto a una persona in posizione r-1, e che quest’ultima ha un valore più elevato rispetto a una persona in posizione r-2.

In questa scala non è possibile quantificare la distanza tra il valore r e il valore r-1 e non è possibile dire se tra r e r-1 da un lato, ed r-1 e r-2 dall’altro vi sia la stessa distanza.

Il livello ordinale possiede, oltre all'esclusività, la proprietà di esprimere i valori in ordine di grandezza (ranking) e di confrontare le posizioni relative all'interno dei numeri assegnati a una variabile. Così è, ad esempio, il livello di scolarità, all'interno del quale possiamo stabilire una gerarchia che, partendo dal valore più basso (1 = Analfabeta), raggiunge il valore massimo (8 = Specializzazione post-laurea o più di una laurea) attraverso gradi crescenti di scolarizzazione (p. es., 2 = Alfabeta, 3 = Terza elementare, 4 = Licenza elementare, 5 = Licenza media inferiore, 6 = Maturità, 6 = Diploma universitario, 7 = Laurea). È chiaro che il punteggio "3" indica un livello di scolarizzazione inferiore rispetto al punteggio "6" e questo ci consente di confrontare livelli diversi di una stessa variabile, ma non di stabilire l'entità della differenza tra i due livelli mediante un'operazione matematica: non si può, in altri termini, sottrarre la "Terza elementare" dalla "Maturità".

Lez. 8

Variabili qualitative e quantitative

Le variabili possono essere diverse a seconda delle caratteristiche che andiamo ad analizzare. Avremo quindi delle variabili qualitative che ci permettono di analizzare principalmente le caratteristiche e di fare riferimento solo alle caratteristiche del nostro costrutto in oggetto, non avranno quindi le proprietà dei numeri. Se non l'unica informazione numerica di questa variabile potrebbe essere la quantità “definizione di due generi come due numeri “ma sarebbero solo delle etichette e non avrebbero nessun significato legato al valore numerico specifico dei valori che andiamo ad usare.

Mentre le variabili quantitative ci permettono appunto di numerarle e di avere delle informazioni numeriche più precise.

ESEMPIO:

• Un negozio vende 3 tipi di bevande: bibite, tè e caffè - Variabile qualitativa nominale
• Il tempo di volo da Roma a Milano - Variabile quantitativa continua
• Numero di telefoni per famiglia - Variabile quantitativa discreta
• Numero di telefonate per mese - Variabile quantitativa discreta
• Sesso (Uomo/Donna) - Variabile qualitativa nominale
• Possesso di un computer (SI/NO) - Variabile qualitativa nominale
• Titolo di studio - Variabile qualitativa ordinale
• Grado di soddisfazione - Variabile qualitativa ordinale

Variabile quantitativa: assume valori numerici

• Continua: assume valori continui in un intervallo (altezza, peso, ecc.)
• Discreta: assume valori discreti (numero di pazienti, numero di figli, ecc.)

Variabile qualitativa: assume valori non numerici

• Ordinale: i dati sono in ordine (titolo di studio)
• Nominale: uomo/donna, basso/medio/alto, ecc.

Lez. 9

Caratteristiche della scala nominale

La scala nominale è quella che in genere permette solo di essere etichettata e quindi avere diversi livelli che possono essere distinti attraverso delle etichette. Le uniche operazioni che possiamo fare sui valori sono di confronto per capire se un valore è uguale o diverso da quello che stiamo prendendo in considerazione; “una variabile nominale prevede solo due livelli maschio o femmina che non sono numerabili, non sono ordinabili e quindi potremmo usare al posto di maschio o femmina il numero uno e due, ma questi avrebbero solo il valore di etichetta e nessun valore numerico effettivo, quindi l'uno non verrebbe prima del due, il due non sarebbe il doppio dell'uno.” Potremmo solo dire se un soggetto è maschio o femmina, non possiamo chiederci se il valore o se il genere è più alto o più basso rispetto a quello di un altro individuo, quindi abbiamo solo la possibilità di eseguire operazioni di uguaglianza e disuguaglianza.

La scala nominale rappresenta la forma più semplice di misurazione. Consiste nell’assegnare dei casi a gruppi o categorie, senza attribuire ad essi alcun genere di informazione quantitativa e nessun criterio di ordine. Infatti, le scale nominali non consentono di quantificare le differenze fra due individui appartenenti a categorie diverse.

Per i dati a questo livello di scala si possono solo suddividere i referenti in categorie distinte, mutuamente esclusive ed esaustive: la scala nominale è un sistema di classificazione costituito da almeno due categorie dove ogni caso rientra solo ed esclusivamente in una categoria.

NB: Qualsiasi operazione di classificazione dà origine a una scala nominale.

Lez. 10

Caratteristiche della scala a intervalli

Nella scala a intervalli è possibile sommare e sottrarre tra di loro i numeri che fanno parte della stessa variabile. Quindi avremmo queste variabili in cui è possibile dividere gli elementi in categorie, ordinare queste categorie secondo una scala, e avere anche la possibilità e il fatto di sapere che queste variabili sono organizzate attraverso degli intervalli equivalenti, perché come abbiamo detto ogni livello assume le proprietà di quello precedente. Un esempio di questa tipologia sono le scale di preferenze che possono assumere valori da uno a 10, quindi 1, 2, 3, e via dicendo fino a 10, questi valori sono ordinati e quantificati.

Un esempio di scala ad intervalli sono le scale Celsius e Fahrenheit per la misurazione della temperatura. Uguali differenze su ciascuna di queste scale rappresentano uguali differenze in temperatura, anche se non si può affermare che una temperatura di 30 gradi sia il doppio di 15 gradi.

Utilizzando come esempio l'età, invece di limitarci a dividere il nostro campione di persone in diverse categorie di età (bambino, giovane, adulto, anziano) o di ordinare le persone dalla più vecchia alla più giovane, possiamo definire ciascuna persona in base al numero di anni che ha vissuto. Con il livello di misurazione ad intervalli possiamo determinare di quante unità è la differenza di età tra una posizione nella graduatoria e la successiva. Per esempio, se l'ansietà fosse misurata su una scala di intervalli, la differenza di ansietà che si ha tra i valori 40 e 41 sarebbe la stessa che si avrebbe nella differenza tra i valori 10 e 11.

Quindi la differenza tra livello di scala ordinale e a intervalli consiste nel fatto che con una scala ad intervalli sappiamo non soltanto se, sulla base di quella variabile, una persona si colloca più in alto rispetto ad un'altra, ma anche "quante unità di misura più in alto" si colloca.

La scala ad intervalli non ha uno zero assoluto e non è possibile dire se un valore sia in relazione di multiplo o di rapporto rispetto ad un altro. Non si può quindi affermare che una persona che ha un valore di ansietà pari a 30, abbia il doppio di ansietà rispetto a chi ha un valore di ansietà pari a 15.

Lez. 11

Caratteristiche della scala a rapporti equivalenti

La scala a rapporti equivalenti è quella in cui è possibile misurare a livello di rapporti equivalenti. È possibile svolgere tutte le operazioni aritmetiche che concernono i numeri reali e anche formare dei rapporti di valori tra i vari livelli della scala, quindi si specificano anche qui le distanze tra gli stimoli di una data dimensione. Possiamo esprimere il rapporto ed è presente uno zero assoluto che indica l'assoluta mancanza della variabile. Ogni livello di questa scala prende tutte le proprietà del livello precedente, per cui la scala ordinale avrà tutte le proprietà anche della scala nominale, così come la scala a intervalli avrà le proprietà della scala ordinale e nominale, invece quella a rapporti equivalenti avrà tutte le proprietà dei livelli precedenti.

L’ultima scala è quella più raffinata, perché in questo caso ciò che viene misurato si tramuta in variabili che hanno tutte le proprietà dei numeri naturali compreso uno zero assoluto. Nel caso dell’altezza esiste la possibilità di misurare un’altezza pari a zero e quindi un bambino che misura 100 cm è alto il doppio di un neonato che misura 50 cm.

Lez. 12

Statistica descrittiva

La statistica descrittiva ha lo scopo di descrivere. Nello specifico si pone l’obiettivo di trovare degli indici di sintesi di un campione della popolazione. La statistica descrittiva pertanto è sempre legata ai soli dati raccolti.

Riassume e visualizza i risultati ottenuti in un esperimento o raccolti sul campo, con lo scopo di:

• Acquisire una certa familiarità con i dati prima di passare alle analisi statistiche inferenziali.
• Evidenziare nei dati tendenze inattese a priori che possono suggerire analisi non previste inizialmente o anche nuovi esperimenti o campionamenti.
• Identificare rapidamente eventuali errori nella trascrizione dei valori o nel loro inserimento al calcolatore.
• Identificare preliminarmente alcune caratteristiche dei dati che potrebbero precludere il successivo utilizzo di alcune tecniche statistiche.
• Comunicare ad altre persone brevemente, con logica ed ordine, le principali caratteristiche dei dati raccolti.

Attenzione: riassumere vuol quasi sempre dire perdere parte dell’informazione.

La statistica descrittiva è la branca della statistica che studia i criteri di rilevazione, classificazione, sintesi e rappresentazione dei dati appresi dallo studio di una popolazione o di una parte di essa (detta campione).

I risultati ottenuti nell'ambito della statistica descrittiva si possono definire certi, a meno di errori di misurazione dovuti al caso, che sono in media pari a zero. Da questo punto di vista si differenzia dalla statistica inferenziale, alla quale sono associati inoltre errori di valutazione.

La rilevazione dei dati di un'intera popolazione è detta "censimento". Quando invece l'indagine si concentra su un determinato campione rappresentativo, si parla di "sondaggio".

I dati raccolti possono essere classificati attraverso distribuzioni semplici o complesse:

• Una distribuzione si dice "semplice" se ad ogni individuo della popolazione o del campione è associato un solo carattere (ad esempio: l'età anagrafica di un individuo).
• Una distribuzione è detta "complessa" se ad ogni individuo della popolazione o del campione sono associati almeno due caratteri (ad esempio il nome e il cognome di un individuo).

Lez. 13

Concetto di frequenza

Si intende per frequenza il numero di unità statistiche su cui una modalità si presenta, ovvero il numero di volte in cui un determinato evento si presenta. Ricorrendo alle frequenze, abbiamo la possibilità di rappresentare dei dati, utilizzando determinate distribuzioni di frequenza. Se abbiamo una serie di valori...