Riassunti Metodologia della ricerca psicologica

Considerazioni sull'utilizzo dei questionari e degli esperimenti scientifici

Il fatto che le persone sappiano della registrazione delle loro risposte genera un potenziale cambiamento nel comportamento (reattività ecc.). Le dichiarazioni possono non corrispondere con i reali atteggiamenti/comportamenti. Resta molto importante l'approccio multimetodo e l'osservazione di reazioni fisiche (espressioni, gesti...), le quali possono tradire atteggiamenti non esplicitati nei questionari. Infine si ha il rischio di relazione spuria: le variabili A e B sono correlate ma A non causa B, ma interviene C (variabile interveniente). Un esempio è la correlazione cani che abbaiano vs terremoto. I cani spesso abbaiano prima dei terremoti: ma ciò non vuol dire che la causa dei terremoti sia l'abbaiare dei cani. Capitolo 7: Disegni a gruppi indipendenti Si eseguono esperimenti scientifici per confermare teorie, applicare conoscenze... Un esperimento prevede la manipolazione di uno o più fattori e la misurazione di un ulteriore fattore.

(osservo gli effetti della manipolazione sul comportamento). I fattori manipolati (variabili indipendenti) possiedono almeno 2 livelli: condizione di controllo e condizione di trattamento. Si eseguono esperimenti per essere sicuri di poter inferire la causalità di cambiamenti osservati. Esistono 3 condizioni necessarie per permettere di inferire causalità in un processo A→B:

• Covariazione;
• Relazione temporale;
• Assenza di variabili confondenti;

L'ultima condizione viene realizzata tramite bilanciamento e mantenimento di condizioni costanti. Se le 3 condizioni sono rispettate, si ha validità interna.

Disegno a gruppi casuali

In disegni a gruppi indipendenti ogni gruppo partecipa ad una condizione sperimentale diversa. Quando l'assegnazione a un gruppo è casuale, il disegno è detto a gruppi casuali.

Un esempio di disegno a gruppi casuali è l'esperimento di Dittmar: a piccoli gruppi di bambine veniva fatta sentire una storia su

il risultato dell'esperimento), è stato utilizzato un metodo chiamato "blocchi randomizzati". Questo significa che i partecipanti sono stati divisi in gruppi in modo casuale, ma garantendo che ogni gruppo avesse una distribuzione equilibrata di caratteristiche personali. Ad esempio, se si sapeva che l'età dei partecipanti potesse influenzare i risultati dell'esperimento, si sarebbero creati blocchi di partecipanti con età simile e poi si sarebbero assegnati casualmente ai diversi gruppi. In questo modo, si è cercato di minimizzare l'effetto delle variabili individuali e di garantire che eventuali differenze tra i gruppi fossero dovute solo alla manipolazione della variabile indipendente (nel nostro caso, i diversi libri illustrati). Questo tipo di progettazione sperimentale è importante per ottenere risultati affidabili e generalizzabili, in modo da poter trarre conclusioni valide sulla relazione tra la manipolazione della variabile indipendente e la risposta dei partecipanti.

Il comportamento rilevato da quello che è il comportamento prototipico) si eseguono le randomizzazionia blocchi. Prendendo l'esperimento di Dittmar, si selezionano le 3 condizioni A, B, C; ogni blocco sarà quindi composto da 3 partecipanti, l'appaiamento partecipante-condizione avverrà in modo totalmente casuale. La randomizzazione a blocchi permette di creare gruppi delle medesime dimensioni (n° di condizioni), e controlla le variabili legate al tempo. Se sto conducendo un esperimento in università e ogni giorno analizzo 3 blocchi, e ad un certo punto accade un evento "traumatico", posso misurare il cambiamento (e di conseguenza bilanciarlo) visto che ho dati delle stesse dimensioni (3 condizioni tutte e 3 condizionate) per le varie condizioni sia prima che dopo (se poco chiaro guarda libro pp.201).

Minacce alla validità interna nei disegni a blocchi randomizzati

Alcuni fattori possono minare la validità interna (la

variazione della VD è strettamente legata allamanipolazione della VI). I principali motivi sono:
 Gruppi non equivalenti: i gruppi possono differire in partenza e generare risultati diversi a causa di variabili soggettive e non della manipolazione del ricercatore;
 Bilanciare le variabili estranee: variabili estranee: non interessano direttamente il ricercatore ma possono essere fonte di confusione durante l’esperimento. Per bilanciare queste variabili si misurano in precedenza e durante l’esperimento vengono “spalmate” equamente sui vari gruppi;
 Perdita di soggetti: quando un partecipante a un esperimento non porta a termine il compito si modifica subito il gruppo di provenienza, che passa da essere bilanciato con gli altri gruppi a essere potenzialmente sbilanciato. Vari motivi che causano la perdita di soggetti: anomalie degli strumenti, rifiuto dei partecipanti a proseguire…
 Effetto placebo: la semplice terapia può a volte essere

La causa per il miglioramento delle condizioni cliniche di alcuni pazienti. Per misurare e mantenere monitorato l'effetto placebo si somministrano due terapie (una effettivamente sperimentale l'altra fittizia) al fine di controllare quanto i pazienti migliorano senza l'aiuto della terapia ma con l'effetto psicologico;

Effetto sperimentatore: lo sperimentatore è implicitamente portato a cercare nei dati sperimentali la conferma della propria tesi. Ciò può provocare distorsioni ed errori. Per risolvere questo bias si può lavorare in doppio ceco (non so se i dati che sto manipolando provengano dalla condizione sperimentale o di controllo);

Analisi statistica postuma: Per rendere i dati validi (generalizzabili) il miglior metodo è la replica in condizioni socioculturali diverse, con ricercatori, soggetti e tempi diversi. Oltre a questo metodo tuttavia si utilizza la statistica descrittiva e la statistica inferenziale per un supporto.

numerico alla validità dei dati.

Deviazione standard: in un esperimento a gruppi indipendenti condotto correttamente, rappresenta solo le differenze individuali tra i soggetti;

Ampiezza dell'effetto: quanto la VI influenza la VI. Si misura tramite la d di Cohen: misura trattamento - misura controllo d = dev . STD

Meta-analisi: analizzando vari esperimenti e mettendoli in correlazione tra loro siamo in grado di trarre conclusioni più solide rispetto al singolo studio. Si può rispondere anche a domande più generali, che il singolo studio riesce difficilmente a chiarire.

Questi 3 metodi riguardano ciò che rappresenta la statistica descrittiva, utile per capire cosa è successo nell'esperimento e che dati ho in mano. Per poter fare delle inferenze generalizzabili si utilizzano gli strumenti dell'analisi inferenziale:

Ipotesi nulla: la significatività dell'ipotesi nulla è utilizzata per verificare se il

cambiamento osservato nella VD è conseguenza della manipolazione della VI. Si parte da un'ipotesi: la variazione osservata tra condizione sperimentale e di controllo sia frutto del caso. Si calcola quanto è probabile che tale ipotesi sia verificata. Se questa possibilità è uguale o minore al 5% (p<.05) allora l'ipotesi è confutata e si deve assumere come vera l'ipotesi opposta (quella voluta dal ricercatore): la variazione osservata tra condizione sperimentale e di controllo è frutto della manipolazione della VI. Si utilizzano 2 tipi di test: t-test (2 livelli della VI), f-test (più di 2 livelli della VI); Intervallo di confidenza: l'intervallo di confidenza riguarda un range di valori associati a una misura tale che all'interno di questo intervallo si ha il 95% di probabilità che si trovi la misura vera. Se gli intervalli di confidenza di 2 misure diverse non si sovrappongono, le popolazioni dei gruppi.

Possono essere considerate significativamente differenti. La statistica inferenziale permette quindi di capire se la variazione della VD è dovuta a una variazione casuale (esempio: variabili soggettive) o se c'è effettivamente correlazione.

Disegno a gruppi appaiati

Differentemente dal disegno a blocchi randomizzati, nel disegno a gruppi appaiati si esegue un pre-test detto compito di appaiamento che rende equivalenti i gruppi rispetto a una dimensione rilevante ai fini del risultato dell'esperimento. Questo metodo è efficace solo se esiste un pre-test efficace. Ad esempio, se la VD è la pressione sanguigna, i partecipanti verranno appaiati a seconda della loro pressione sanguigna in condizioni normali. Si usa questo metodo quando vengono esaminati piccoli gruppi che danno risposte molto eterogenee tra loro (troppo grosso l'errore commesso nell'utilizzare un disegno a blocchi randomizzati).

Disegno a gruppi naturali

Se siamo interessati ad

analizzare la depressione post-parto, non possiamo ingravidare tutte le studentesse del primo anno di psicologia per vedere gli effetti. Quando siamo interessati a variabili soggettive, e utilizziamo la selezione e non la manipolazione, allora utilizziamo un disegno a gruppi naturali. Questo metodo permette la descrizione e predizione di un fenomeno, non la sua spiegazione (manca una finalità del metodo scientifico). Posso quindi osservare la correlazione tra VI e VD, non la causalità. Alcune inferenze causali possono essere fatte combinando VI che possono essere manipolate (studio incrociato: osservo le differenze individuali e manipolo alcune VI). Differenza tra gruppi appaiati e naturali Nei gruppi appaiati eseguiamo il pre-test per manipolare le variabili personali: in una popolazione con altezze eterogenee scegliamo gruppi con altezze medie comparabili (esempio altezza media per gruppo ≈ 1.80m). Nei disegni a gruppi naturali invece selezioniamo altezze a seconda del gruppo.

1. Capitolo 8: Disegni a misure ripetute

In un disegno a misure ripetute sul partecipante si applicano TUTTE le condizioni sperimentali (controllo + trattamento).

PRO

• Richiedono meno partecipanti dei disegni a gruppi indipendenti;
• Spesso risultano più pratici ed efficienti;
• Sono più sensibili di un disegno a gruppi indipendenti (capacità di misurare piccole variazioni della VD al variare della VI);
• La varianza (deviazione standard) in un disegno a gruppi indipendenti rileva le differenze tra i comportamenti delle persone (in genere abbastanza elevate), all'interno di un disegno a misure ripetute la varianza dipende dai cambiamenti del comportamento della stessa persona (molto minori delle prime);

CONTRO

• Si possono presentare i cosiddetti effetti dell'ordine, ossia differenze di comportamento della stessa persona dovute a fattori come stanchezza,

esperienza, apprendimento, ordine delle condizioni…Esistono 2 t