Riassunti Psicologia Generale

Psicologia generale

Il metodo sperimentale

Introduzione: La psicologia come scienza sperimentale

La psicologia sperimentale deve il suo nome al fatto che cerca di comprendere le condizioni o meccanismi alla base di vari processi cognitivi attraverso degli esperimenti. Le teorie della psicologia sperimentale sul comportamento e i processi mentali vengono messe a confronto con dati ottenuti da esperimenti al fine di individuare una verità quanto più oggettiva e condivisibile. Questo metodo si basa sul duplice assunto che gli eventi naturali non abbiano luogo casualmente ma siano il prodotto di specifiche relazioni di causa-effetto (determinismo) e che la piena comprensione della realtà non possa prescindere da una verifica empirica (empirismo). I metodi di ricerca usati per raccogliere dati devono essere quanto più possibile neutrali, in modo da non favorire un’ipotesi rispetto ad un’altra, e nel senso che altre persone qualificate devono essere in grado di poter ripetere l’esperimento. Il metodo sperimentale è preferibile ad altri in quanto permette di avere il massimo controllo sulle condizioni in cui vengono raccolti i dati e, in quanto tale, è ampiamente usato nella pratica scientifica quotidiana.

Le fasi di una ricerca sperimentale

1. La formulazione dell’ipotesi di ricerca: ipotesi scientifica

Per concepire una buona ipotesi scientifica c’è bisogno di un buono spirito di osservazione, una certa curiosità per ciò che ti circonda, serendipità (capacità di trovare qualcosa di inaspettato mentre si sta cercando qualcos’altro) ed una buona apertura mentale. Una teoria è un insieme di asserzioni che organizza in un singolo sistema di spiegazioni un corpo più o meno ampio di ipotesi e di risultati su un certo fenomeno, essa comprende più singoli enunciati che riguardano una relazione sufficientemente generale e ampiamente confermata fra due o più variabili, fra loro connesse. Le ipotesi scientifiche assumono tipicamente la forma di asserzioni condizionali del tipo “se… allora” ed esprimono dunque l’aspettativa di osservare determinati risultati quando si realizzano le condizioni specificate. Le ipotesi scientifiche riguardano la previsione di un nesso causale che va oltre la semplice associazione fra due o più eventi. Una correlazione di per sé indica solo la possibilità di un rapporto di causa-effetto ma non ne dimostra né l’esistenza né tantomeno ne stabilire l’eventuale direzionalità.

2. La scelta o ideazione della procedura sperimentale

Una volta definita con precisione l’ipotesi di ricerca si apre il contesto della giustificazione (una serie di passaggi rigorosamente strutturati e condivisi dalla comunità scientifica per vagliare, attraverso uno o più esperimenti, la verità di un’ipotesi scientifica). Un buon esperimento deve rappresentare un test informativo per l’ipotesi in esame, ossia deve produrre dati di buona qualità che siano in grado di aumentare o diminuire la probabilità che l’ipotesi sia vera, deve essere fattibile e controllato. Quando un esperimento ha tutte queste caratteristiche e contribuisce a raggiungere conclusioni importanti viene definito elegante.

3. L’identificazione delle variabili

Una variabile è qualsiasi condizione, caratteristica, proprietà o stato che possa assumere valori diversi. Esse sono qualitative, se esprimono modalità possibili per le quali non ha senso stabilire una relazione d’ordine, oppure quantitative, se variano in grandezza. Le variabili indipendenti (dette anche fattori) rappresentano ciò che lo sperimentatore ipotizza essere la causa del fenomeno che sta studiando, mentre le variabili dipendenti costituiscono l’insieme di risposte e/o comportamenti che il ricercatore ritiene essere l’effetto delle variabili indipendenti.

4. L’elaborazione del disegno sperimentale

Il disegno sperimentale definisce la struttura architettonica dell’esperimento in quanto specifica nel dettaglio l’insieme dei fattori che si intende manipolare nonché il modo in cui si vuole combinarli per ottimizzare le informazioni ricavabili riguardo al legame fra variabili indipendenti e dipendenti. I disegni sperimentali possono essere eseguiti entro i soggetti (within subjects), quando ciascun partecipante è sottoposto a tutti i livelli della variabile indipendente (i vari livelli della variabile indipendente originano quindi diverse condizioni sperimentali), o tra i soggetti (between subjects), quando ciascun partecipante è sottoposto solo a un livello della variabile indipendente (i vari livelli della variabile indipendente sono quindi somministrati a diversi gruppi sperimentali). Si parla di disegno misto se vi è almeno una variabile indipendente entro i soggetti e una tra i soggetti. Con il termine controllo si indica qualsiasi mezzo per ridurre le potenziali minacce alla validità di una ricerca empirica. Nel disegno sperimentale, questo si traduce fornendo un punto di paragone fisso con cui confrontare gli effetti di uno o più livelli della variabile indipendente, e prende il nome di gruppo di controllo nei disegni fra i soggetti e condizione di controllo nei disegni entro i soggetti. Una seconda accezione del termine controllo lo intende quale capacità di limitare o guidare le sorgenti di variabilità nella ricerca, si parla a questo proposito di controllo sperimentale.

5. La raccolta dei dati

Solitamente gli esperimenti sono fatti in un laboratorio scientifico, che altro non è se non un luogo progettato e organizzato appositamente per facilitare al ricercatore la raccolta dei dati. Il laboratorio permette di ottenere le informazioni cui si è interessati in una situazione altamente controllata e nel corso di un esperimento in laboratorio i dati sono raccolti in condizioni quanto più uniformi, indipendentemente dal giorno, dall’ora, o dal partecipante coinvolto. Il limite principale dell’utilizzo del laboratorio è che questo può talvolta risultare un ambiente estraneo e artificioso, tale da indurre nei soggetti reazione insolite e comportamenti poco naturali.

6. L’analisi dei dati e l’interpretazione dei risultati

La statistica descrittiva è la branca della statistica che si occupa di riassumere e sintetizzare con opportuni indici le caratteristiche principali di un insieme di dati. Le misure di tendenza centrale indicano il valore tipico di una distribuzione di dati e forniscono così un’idea sul loro ordine di grandezza: la moda rappresenta il valore più frequente in un insieme di dati, la mediana, il valore che occupa la posizione centrale nella distribuzione ordinata dei dati, e la media aritmetica, la somma di tutti i valori diviso per il loro numero. Sono molto importanti anche le misure di variabilità che forniscono un’indicazione sulla similarità fra i valori di una distribuzione di dati: la gamma (o range) esprime semplicemente la differenza fra il valore massimo e il valore minimo dei dati, la varianza rappresenta la media dei quadrati delle distanze dalla media aritmetica, la deviazione standard, la radice quadrata della varianza che rappresenta lo scarto medio dei valori dalla media degli stessi. I ricercatori devono ricorrere alla statistica inferenziale, il ramo della statistica che permette di indurre le caratteristiche di una popolazione a partire dall’osservazione di un suo sottoinsieme, detto campione. Il ricercatore si trova a ragionare su due ipotesi riguardo al risultato osservato nella variabile dipendente: H₀, l’ipotesi nulla, l’ipotesi che sia dovuto al caso, e H₁, l’ipotesi alternativa, l’ipotesi che sia dovuto all’effetto della variabile indipendente. Si assume che la prima delle due ipotesi H₀ sia vera, si calcola la probabilità di ottenere un risultato uguale o più estremo di quello trovato, se tale valore di probabilità (detto p-value) risulta sufficientemente basso (p<0,05 o 0,01) si decide che l’ipotesi nulla è falsa e la si rifiuta in favore dell’alternativa. La significatività statistica di una differenza è funzione di tre parametri: l’ampiezza dell’effetto, la variabilità dei dati e la numerosità dei dati. L’approccio bayesiano permette di quantificare attraverso il fattore di Bayes (BF₀₁) quante volte è più probabile osservare i dati ottenuti quando è vera l’ipotesi nulla rispetto a quando è vera l’ipotesi alternativa, quindi al crescere del fattore di Bayes cresce il supporto per H₀ e viceversa.

7. La pubblicazione dei risultati

Tipicamente i risultati di una ricerca vengono condivisi con la comunità scientifica insieme a un resoconto dettagliato di come sono stati ottenuti. Un condizione essenziale per realizzare il carattere oggettivo e cumulativo della scienza. I risultati di una ricerca vengono resi pubblici in vari modi: convegni scientifici, dove i ricercatori possono illustrare e discutere il proprio studio e rispondere alle domande dei colleghi nel corso di una comunicazione orale o attraverso un poster, o possono descrivere i loro studi in libri o riviste scientifiche. La maggior parte delle riviste e i principali convegni utilizzano una forma di revisione tra pari (peer review) e di arbitraggio editoriale per decidere quali lavori accettare oppure rifiutare.

Validità e artefatti

Con il termine validità si indica la corrispondenza fra la conclusione del ricercatore e la realtà. Cook e Campbell (1976) hanno elencato quattro tipi di validità che devono essere considerati nella progettazione e valutazione di una ricerca:

• Validità interna: riguarda la relazione causale fra la variabile indipendente e la variabile dipendente. È limitata quando una o più variabili confondenti variano insieme alla variabile indipendente, rendendo quindi difficile capire a cosa sono dovute le modifiche osservate nella variabile dipendente.
• Validità di costrutto: riguarda la corrispondenza fra il piano sperimentale e la teoria di riferimento. È tanto più alta quanto più si possono ragionevolmente escludere spiegazioni alternative dei risultati. Le principali minacce di questo tipo di validità derivano dall’inadeguata analisi dei concetti teorici che si vogliono indagare così come dalla loro inaccurata definizione operazionale.
• Validità statistica: concerne l’interpretazione della relazione fra la variabile indipendente e la variabile dipendente in termini di causa-effetto oppure accidentali.
• Validità esterna: riguarda la possibilità di generalizzare i risultati ottenuti. Tecnicamente parlando, le conclusioni di un esperimento si applicano solo a situazioni sperimentali identiche a quella in cui i dati sono stati raccolti, affinché possano essere estese anche ad altri contesti è necessario che tutte le variabili non espressamente menzionate nell’ipotesi sperimentale siano effettivamente irrilevanti. La validità ecologica è un tipo particolare di validità esterna che riguarda la corrispondenza fra le condizioni in cui è stato fatto l’esperimento e la realtà a cui fa riferimento l’ipotesi in esame e alla quale il ricercatore vorrebbe generalizzare i risultati ottenuti.

Si parla di errore sperimentale quando la variazione della variabile dipendente non è dovuta alla variabile indipendente ma ad altro. Si distinguono due categorie di errori: gli error, errori dovuti al caso, e i bias, frutto di un problema nella progettazione o condotta dello studio. L’error non ha una direzione predefinita e quindi la sua media su un numero sufficientemente grande di osservazioni tende a zero. I bias avendo una direzione precisa non si cancellano e si generano quando gli effetti delle variabili confondenti si mischiano agli effetti della variabile indipendente. Gli artefatti, bias che tipicamente inquinano i risultati degli esperimenti di psicologia sperimentale, sono raggruppatili in tre classi:

• Indotti dai partecipanti: la consapevolezza di partecipare ad un esperimento può portare le persone, anche involontariamente, a comportarsi in modo differente dal solito. Questi problemi possono essere limitati introducendo opportune condizioni di controllo e facendo in modo che il soggetto non sappia a quale condizione sperimentale viene sottoposto (singolo cieco).
• Indotti dallo sperimentatore: il ricercatore è un essere umano con una serie di caratteristiche e desideri sui risultati della ricerca che possono, a suo malgrado, interferire con le variabili dello studio. Questo effetto è detto effetto delle aspettative dello sperimentatore o effetto Pigmalione. Per eliminare questi errori si può ricorrere al doppio cieco, ossia quando sia i partecipanti sia chi raccoglie i dati ignorano le informazioni in questione.
• Indotti dalla situazione sperimentale: sono imputabili alle caratteristiche specifiche della situazione sperimentale, in particolare al compito che viene chiesto di svolgere ai partecipanti e alla tecnica di misurazione. Questo compito potrebbe portare i partecipanti a sovra-interpretare le istruzioni, a travisare le opzioni di risposta, ad escludere risposte in apparenza troppo semplici…

Alcuni metodi classici usati in psicologia sperimentale

Per quanto riguarda i processi mentali, esistono alcuni metodi d’indagine specifici, delineati nei loro principi generali alla fine del 1800, ma che sono ancora oggi riferimenti importanti per la ricerca in psicologia sperimentale e nelle più moderne scienze e neuroscienze cognitive.

Cronometria mentale: Donders nel 1860 scrisse un trattato, Cronometria mentale, che portò un contributo fondamentale nella storia della psicologia scientifica. Affermò che ogni processo mentale ha una durata che può essere opportunamente misurata.

• Metodo sottrattivo: ideato da Donders, assume che ogni processo mentale sia nettamente distinto dagli altri, e abbia una precisa durata, che è misurabile. Classificò tre distinti tempi di reazione: tempi di reazione semplici (TR_a), dove il compito richiesto al soggetto era di rilevare il più rapidamente possibile, premendo il tasto T_b1, alla comparsa dello stimolo S₁, tempi di reazione di scelta (TR_b), misuravano la velocità di risposta in un compito che richiedeva al soggetto di rilevare la comparsa dello stimolo S₁ o S₂, premendo il tasto corrispondete, T₁ o T₂, e i tempi di reazione go-nogo (TR_c), dove il compito era di rilevare il più rapidamente possibile la comparsa di S₁ e di ignorare la comparsa di S₂. L’opportuna combinazione dei vari TR permetteva di definire la durata di ognuno dei processi cognitivi.
• Metodo dei fattori additivi: ideato da Sternberg, questo metodo si propone di misurare la durata dei processi cognitivi. Punta a dimostrare che l’opportuna manipolazione di certi fattori o variabili può avere effetti specifici sui tempi di risposta, modificandoli in vari modi, e rilevando così la durata di alcuni processi mentali. Il compito dei soggetti era di memorizzare una serie di numeri presentati uno dopo l’altro in sequenza, alla fine della quale era presentato un ulteriore numero target e i soggetti dovevano riportare il più velocemente possibile se il target era stato presentato nella sequenza oppure no. Risultò che: i TR per rispondere “sì, il target era nella sequenza” non differivano da quelli della risposta “no, il target non era nella sequenza”, i TR aumentavano all’aumentare della lunghezza della sequenza e l’utilizzo di numeri percettivamente degradati portava ad un aumento complessivo dei TR ma non cambiava la pendenza delle funzioni che legano i TR con la numerosità degli elementi da ricordare.

Psicofisica: lo scopo della psicofisica è fornire una misurazione oggettiva della nostra esperienza percettiva, individuando le leggi che meglio descrivono le relazioni tra realtà fisica e realtà fenomenica. La soglia assoluta è la minima quantità di energia che deve avere uno stimolo in una data modalità sensoriale per essere percepito, in un dato contesto. La soglia differenziale è la minima differenza di energia necessaria per discriminare due stimoli. La percezione subliminale o inconscia è un fenomeno durante il quale alcuni stimoli possono essere elaborati dal cervello, e produrre effetti misurabili, anche se presentati sotto la soglia assoluta.

• Metodo dell’aggiustamento: la soglia assoluta è stimata attraverso vari aggiustamenti condotti direttamente dal soggetto, chiedendogli di regolare l’intensità dello stimolo sino al punto in cui non lo percepisce più, se la regolazione è discendente e parte da un valore elevato, oppure sino al punto in cui inizia a percepirlo, se la regolazione è ascendente e parte da un valore estremamente basso. La procedura richiede che si usi un numero equivalente di serie ascendenti e discendenti, e la soglia stimata è data dalla media dei valori di intensità.