Psicologia generale I

Appunti di psicologia generale: metodi della psicologia

Dogmatismo ed empirismo nell'antichità

Nell'antichità esistevano due scuole di pensiero:

• Dogmatismo: per descrivere la tendenza delle persone ad aderire saldamente alle proprie tesi.
• Empirismo: per descrivere la convinzione che una conoscenza accurata del mondo richiede un'attenta osservazione.

Questo si è dimostrato un approccio proficuo alla comprensione dei fenomeni naturali, ma si ha bisogno di un metodo = un insieme di regole e tecniche per l'osservazione che consente agli osservatori di evitare le illusioni, gli errori e le conclusioni erronee che la semplice osservazione può produrre.

Gli psicologi perciò hanno sviluppato una varietà di metodi ideati per studiare la complessità, variabilità e reattività degli esseri umani per lo studio scientifico del loro comportamento.

Definizione e rilevazione

Osservare qualcosa significa usare i propri sensi per apprendere quali sono le sue proprietà; ma per conoscerle non basta osservare, bisogna misurare. Per effettuare una misurazione però, si deve prima definire ogni termine. Nelle conversazioni quotidiane, ha una definizione operativa, cioè la descrizione di una proprietà astratta nei termini di una condizione concreta che può essere misurata. La proprietà che si vuole misurare e poi trovare un modo per rilevarla: trovare un modo per rilevare i termini concreti che la definizione descrive. Per far ciò, usiamo lo strumento di misura: un dispositivo in grado di rilevare gli eventi ai quali si riferisce una definizione operativa. Es. per rilevare la lunghezza cioè cambiamento della luce nel tempo, usiamo un rilevatore di fotoni.

Validità e affidabilità

Definire e rilevare sono due compiti che ci consentono di misurare le proprietà fisiche e anche psicologiche. Se uno di questi due compiti viene eseguito male, allora qualunque misurazione mancherà di validità: è la caratteristica di un'osservazione che consente di trarre da essa inferenze (deduzioni) accurate.

Una buona definizione operativa deve avere:

• Validità di costrutto: tendenza di una definizione operativa di una proprietà a condividere significato.
• Validità predittiva: la tendenza di una definizione operativa a essere collegata ad altre definizioni operative della stessa proprietà.

Un buono strumento di misurazione deve avere:

• Affidabilità: tendenza dello strumento a produrre lo stesso risultato ogni volta che viene usato per misurare la stessa cosa.
• Sensibilità: tendenza dello strumento a produrre risultati diversi quando viene usato per misurare cose diverse.

Studio dei casi singoli

Gli psicologi si avvalgono dello studio dei casi singoli: metodo per acquisire conoscenze scientifiche studiando un singolo individuo. La ricerca descrittiva si avvale di ciò.

Popolazione e campione

Popolazione: è l'insieme completo degli oggetti o eventi che potrebbero essere misurati.

Campione: l'insieme parziale (sottoinsieme) di oggetti o eventi che viene effettivamente misurato in uno studio.

Da questi due, si ricava la legge dei grandi numeri: con l’aumentare delle dimensioni di un campione aumenta anche la fedeltà degli attributi della popolazione dalla quale esso è stato tratto.

Media e distribuzione di frequenza

La media di un campione può dare informazioni sulla media di una popolazione, ma non sugli individui di quella popolazione.

Media: è il valore medio delle misure in una distribuzione di frequenza. Si calcola sommando i vari dati osservative dividendo il risultato per il numero di quei dati.

La distribuzione di frequenza: è una rappresentazione grafica delle misure ottenute in un campione organizzato in base al numero di volte che ciascuna misura è stata osservata. Sull’asse orizzontale, le distribuzioni di frequenza riportano ogni possibile punteggio ottenuto in un test; su quello verticale, il numero di volte che ciascun punteggio è stato osservato.

Una distribuzione di frequenza può assumere qualsiasi forma, ma di solito assume la forma di distribuzione normale (o curva campana): è una distribuzione di frequenza in cui le misure sono per la maggior parte concentrate intorno alla media e diminuiscono verso le estremità; i due lati della distribuzione sono simmetrici.

Statistiche descrittive

In psicologia, brevi sintesi in grado di cogliere le informazioni essenziali di una distribuzione di frequenza sono dette statistiche descrittive e sono due:

• Descrizioni della tendenza centrale: riguardano il valore delle misure vicine al centro o al punto centrale di una distribuzione di frequenza. Le tre descrizioni più frequenti sono:
• Moda: valore della misura osservata con maggiore frequenza.
• Media: valore medio delle misure.
• Mediana: la misura che sta nel mezzo in una distribuzione di frequenza; metà delle misure è maggiore o uguale alla mediana e metà è minore o uguale.
• Descrizioni della variabilità: riguardano il grado in cui le misure in una distribuzione di frequenza differiscono le une dalle altre. Una descrizione matematicamente semplice della variabilità è il campo o intervallo di variazione (range): intervallo compreso tra il valore della misura più alta e quello della misura più bassa.

Distorsioni sistematiche

Le caratteristiche della domanda (o effetti dell'aspettativa) sono quegli aspetti di un setting sperimentale che inducono le persone a comportarsi così come esse pensano che l’osservatore desideri o si aspetti che esse si comportino. Si chiamano così perché sembrano richiedere che le persone dicano o facciano cose che esse normalmente forse non farebbero. Le caratteristiche della domanda ostacolano i tentativi di misurare il comportamento così come normalmente si manifesta e gli psicologi hanno sviluppato diversi metodi per evitarle.

Osservazione naturalistica

Un metodo per evitare questo problema consiste nell'osservare le persone senza che lo sappiano. L'osservazione naturalistica (ricerca descrittiva) è una tecnica per ottenere conoscenze scientifiche osservando le persone nei loro ambienti naturali senza farsi notare. Ci sono però due ragioni per cui quest'osservazione non può risolvere da sola il problema delle caratteristiche della domanda:

• Perché alcune cose che gli psicologi vogliono osservare semplicemente non si verificano naturalmente.
• Perché alcune cose che vogliono osservare si possono ottenere con l’interazione diretta con la persona (es. dandole un questionario, un test o un’intervista).

Tecniche per evitare le caratteristiche della domanda

Un'altra tecnica che gli psicologi usano per evitare le caratteristiche della domanda consiste nel far sì che le persone (soggetti o partecipanti) non sappiano il vero scopo dell’osservazione; quando i partecipanti sono tenuti all’oscuro rispetto alle aspettative dell’osservatore, allora non possono darsi da fare per esaudire quelle aspettative; ecco perché gli psicologi rivelano il vero scopo di uno studio ai partecipanti solo alla fine.

Naturalmente, le persone sono curiose e se non si comunica loro lo scopo delle osservazioni tentano di farlo da sole. Ecco perché gli psicologi a volte utilizzano storie di copertura: spiegazioni false il cui intento è impedire ai partecipanti di capire il vero scopo. O potrebbero usare degli iter di riferimento: misure senza significato per mascherare il vero scopo.

Queste sono solo alcune tecniche che gli psicologi utilizzano per evitare le caratteristiche della domanda; le altre sono:

• Osservazione in cieco: in cui solo i partecipanti sono all’oscuro di essere osservati, mentre l’osservatore lo sa. Anche questa tecnica non ha dei buoni risultati perché l’osservatore stesso si fa influenzare dalle sue stesse aspettative e possono influenzare anche il comportamento dei partecipanti.
• Per evitare tali influenze, si avvalgono dell’osservazione in doppio cieco: è un'osservazione in cui il vero scopo rimane celato sia all’osservatore che ai partecipanti.

Ricerca correlazionale

Sebbene la ricerca scientifica parta sempre da un'attenta misurazione delle proprietà, il suo fine ultimo è la scoperta di relazioni causali tra proprietà. Le misure ci possono dare informazioni solo sulle proprietà di oggetti ed eventi, ma noi possiamo conoscere le relazioni tra oggetti ed eventi mettendo a confronto i pattern di variazione in una serie di misure. Innanzitutto, si devono misurare le variabili: proprietà il cui valore può variare da un individuo all’altro o nel corso del tempo. Successivamente, bisogna effettuare un'altra serie di misurazioni, anziché solo una e infine, individuare un eventuale pattern di variazione.

Se esiste, si avrà una sincronia, nota come pattern di covariazione o correlazione (ricerca correlazionale): si dice che due variabili covariano o sono correlate quando le variazioni nel valore di una variabile sono sincronizzate alle variazioni nel valore dell'altra (cioè se varia una, varia anche l’altra). Cercando pettern di variazione sincronizzata, possiamo usare varie misure per scoprire relazioni tra variabili. Ogni correlazione può essere descritta in due modi:

• Correlazione positiva: descrive una relazione tra due variabili in termini "più-più" o "meno-meno".
• Correlazione negativa: descrive una relazione tra due variabili di tipo "più-meno" o "meno-più".

Coefficiente di correlazione

È una misura della direzione e della forza di una correlazione, ed è simboleggiato dalla lettera 'r' (come in 'relazione'). Ha un campo di variazione limitato. Il valore di 'r' può variare da -1 a +1 e i numeri al di fuori di questo campo di variazione sono privi di significato:

• R=1: la relazione tra le variabili è detta correlazione positiva perfetta, e ciò sta ad indicare che ogni volta che il valore di una variabile aumenta di una certa quantità, anche il valore della seconda variabile maggiore di una certa, e questo accade sempre (r=1 correlazioni rare nella vita reale).
• R=-1: la relazione tra le variabili è detta correlazione negativa perfetta, il che significa che quando il valore di una variabile maggiore di una certa quantità il valore della seconda diminuisce e questo accade sempre (correlazioni rare).
• R=0: non esiste nessuna relazione sistematica tra le variabili, e si dice che esse sono correlate. Questo significa che il pattern di variazione di una variabile non è sincronizzato in alcun modo con il pattern di variazione dell’altra. Quando il valore di una variabile maggiore, il valore della seconda talvolta può aumentare, diminuire e non fare né l’una né l’altra cosa.

Il segno di r (+ o -) ci indica la direzione della relazione, mentre il valore assoluto di r (tra 0 e 1) ci indica il numero di eccezioni.

Causalità

Immanuel Kant fu il primo a sostenere che le persone nascono con rilevatori innati di causalità, già attivi nel cervello. In effetti, il nostro cervello è così pronto a connettere cause ed effetti che spesso opera connessioni che in realtà non esistono. Il nostro cervello a volte non rileva relazioni causali che invece esistono. Perciò se vogliamo scoprire relazioni causali tra variabili, allora il semplice empirismo non basta. Abbiamo bisogno di un metodo.

Il problema della terza variabile

Le correlazioni naturali sono quelle che osserviamo nel mondo che ci circonda e benché tali osservazioni possono darci se tra due variabili esiste una relazione, non ci possono dire quale tipo di relazione hanno queste variabili. Perciò, tutte le variabili che sono legate da una relazione causale sono correlate, ma non tutte quelle che sono correlate sono legate da una relazione causale. Questo perché la causalità è solo uno dei tanti tipi di relazione che variabili correlate possono avere. Il fatto che due variabili siano correlate non significa che debbano essere legate da una relazione causale.

Che tipo di relazioni esistono tra variabili? Esempio: studi hanno trovato correlazione positiva tra la quantità di violenza che un bambino vede in televisione (variabile x) e l’aggressività del suo comportamento (variabile y). La maggiore è la quantità di programmi violenti, più è la probabilità che il bambino sia aggressivo. Queste due variabili hanno una relazione che può essere di tre tipi:

• X → Y: semplice possibilità è che guardare programmi televisivi violenti (x) causi l’aggressività (y).
• Y → X: l’aggressività (y) spinga i bambini a guardare programmi violenti (x).
• Z → X e Y: rara possibilità è che una terza variabile (z) induca i bimbi a guardare sia programmi violenti (x) che ad essere aggressivi (y). Nessuna delle due variabili sono più associate casualmente. Correlazione spuria: rappresentazione tra aggressione ed esposizione a programmi violenti sono correlate solo perché ciascuna è causata da una terza variabile.

Quando si osserva una correlazione naturale la possibilità di correlazione spuria non può essere mai scontata. Si passano, ad esempio, osservare i bambini in campioni abbinati: tecnica di osservazione tramite la quale i partecipanti del gruppo sperimentale e di controllo risultano in media identici dal punto di vista di una terza variabile. Ciò allo scopo di eliminare la possibilità che la terza variabile (non quella indipendente) sia la causa dei cambiamenti nella variabile dipendente. In alternativa, si possono osservare i bambini in coppie abbinate: tecnica che fa sì che ogni partecipante di un campione sia identico a un partecipante dell’altro dal punto di vista di una terza variabile.

Queste due tecniche non sono utili per eliminare la possibilità di una correlazione spuria poiché le tre variabili in natura sono un numero infinito e perciò non saremo noi sicuri che la correlazione naturale tra x e y sia la prova di una relazione causale tra le due. Quindi, il problema della terza variabile si riferisce al fatto che non è possibile dedurre una relazione causale tra due variabili sulla base della correlazione naturale esistente tra loro e ciò è dovuto alla possibilità sempre presente di una correlazione spuria.

Sperimentazione

Nella ricerca sperimentale gli studiosi manipolano un aspetto di una situazione ed esaminano le ripercussioni sul modo in cui i partecipanti rispondono, allo scopo di valutare l’esistenza di una relazione di causa-effetto e di eliminare il problema della terza variabile. Un esperimento è una tecnica che consente di stabilire relazioni causali tra variabili. Ciò di cui si serve un esperimento per essere efficace sono:

• Manipolazione: è una caratteristica della sperimentazione in cui il ricercatore crea artificialmente un pattern di variazione in una variabile indipendente al fine di determinare il potere causale. Dà luogo alla creazione di un gruppo sperimentale e di controllo.

Perciò, se manipolassimo, invece di misurare l’esposizione di un bambino ai programmi televisivi violenti (variabile indipendente), allora non si porrebbe il problema di una terza variabile, poiché sappiamo già cosa ha indotto il bambino a guardare o non un programma violento; siamo stati noi. L’esperimento è caratterizzato da tre fasi:

1. Manipoliamo: la variabile manipolata è detta indipendente perché, essendo controllata da noi, non dipende da ciò che il partecipante dice o fa. Quando la manipoliamo si creano due gruppi:
• Sperimentale: gruppo di soggetti trattati in un modo particolare.
• Di controllo: gruppo non trattato in quel modo.
2. Misuriamo: la variabile dipendente (l’aggressività) perché il suo valore dipende da ciò che il partecipante dice o fa.
3. Controlliamo: se i pattern di variazione delle variabili dipendente e indipendente sono sincronizzati.

Randomizzazione: è una procedura intesa a fare in modo che l’assegnazione di un partecipante al gruppo sperimentale o di controllo non sia determinata da nessuna terza variabile, ma sia casuale. Di conseguenza, bisogna evitare l’autoselezione, cioè quando un partecipante scelga di inserirsi o nel gruppo di controllo o sperimentale.

Significatività

Quando però l’assegnazione randomizzata fallisce, non possiamo concludere che esiste una relazione causale tra variabile dipendente e indipendente. Gli psicologi perciò calcolano sempre le possibilità che siano fallite. Quindi, se i calcoli siano esatti al 95%, la randomizzazione è andata a buon fine e quindi si dice che il risultato sperimentale è statisticamente significativo.

Trarre conclusioni

Un esperimento è dotato di validità interna quando consente di trarre inferenze accurate circa la relazione causale tra la variabile dipendente e indipendente. Dentro l’esperimento funziona tutto e ciò ci permette di trarre conclusioni sui rapporti causali. Un esperimento ha validità interna quando:

• La variabile indipendente è stata manipolata bene.
• I partecipanti sono stati assegnati a caso ai gruppi che la manipolazione ha creato.
• La variabile dipendente è stata misurata senza errori sistematici, con uno strumento di misura valido, sensibile e affidabile.