Statistica sociale

Capitolo 1: Che cos’è e a cosa serve la psicometria?

Che cos’è la psicometria?

Senza psicometria si fanno solo valutazioni ingenue sugli eventi che vengono osservati. La psicometria è quella branca della psicologia che applica metodi di misurazione quantitativa alle variabili psicologiche (Pedrabissi & Santaniello, 1997). Ci sono anche misurazioni di base qualitative e senza una base metodologica non possono essere fatte tali misurazioni (qualitative): ad esempio nell’osservazione del comportamento madre-figlio si va a osservare in maniera realistica il comportamento che la madre ha nei confronti del figlio e viceversa, valutando gli elementi preponderanti della relazione. Spesso le osservazioni qualitative sono migliori di quelle quantitative.

Il limite maggiore della statistica è di andare a eliminare particolari molto importanti degli eventi o delle caratteristiche dei soggetti. La statistica va quindi usata con intelligenza e lo psicologo deve capire a cosa serve, i suoi pregi e i suoi difetti, e con quali altre tecniche psicologiche deve sposarsi affinché si possa restituire una diagnosi di valore.

Perché la statistica?

Perché è uno strumento che consente di prendere decisioni in caso di incertezza e di valutare in maniera oggettiva i risultati della somministrazione dei test psicologici. Nel caso della terapia, ad esempio, a un certo punto del trattamento si può decidere di sottoporre il test per capire se la persona ha dei disturbi paranoidi ma senza entrare nell’asse della psichiatria.

Per applicare i test è necessaria una conoscenza della statistica di base, la quale sostiene le teorie psicologiche di base. Tutte le teorie che si studiano nel corso del proprio studio sono nate da basi statistiche. La statistica è molto utile nel sostenere le teorie psicologiche. È importante conoscere le potenzialità e i limiti della statistica, poiché essa svela molto ma nasconde tanto: è importante capire come si utilizza e perché si utilizza la statistica in psicologia.

Statistica e ricerca

Statistica e ricerca sono due cose collegate tra loro, quindi è fondamentale conoscere che tipo di tecnica statistica va applicata al dato che si sta studiando. Nella statistica si studiano due aree:

• Tecniche metriche, basate su dati metrici su cui si fanno tutte le operazioni.
• Tecniche parametriche, basate su dati su cui non si possono applicare tutte le operazioni.

Alla base della ricerca e dei dati si applica una statistica che ci dice che con un certo grado di probabilità c’è differenza tra i dati, ad esempio probabilità di differenza tra una persona che viene da una famiglia abusante e una no.

Si parla sempre di probabilità, quindi non possiamo applicare leggi matematiche ma leggi statistiche che ci dicono se siamo più vicini al vero o al falso. Spesso possiamo sapere anche quanto siamo più vicini a uno o all’altro, ma sempre con un certo grado di errore. Lo studio psicologico è sempre caratterizzato da una certa componente di errore casuale che oggi può essere di un tipo, ma somministrando lo stesso test dopo tot. giorni sarà di un altro tipo. L’errore stesso ha una sua distribuzione normale perché è una componente sempre presente nelle osservazioni delle scienze psicologiche e, più in generale, nelle scienze sociali.

Psicologia come scienza della natura o dello spirito? Teorie, ipotesi e obiettivi della ricerca.

Le caratteristiche psicologiche come variabili

Noi osserviamo il comportamento indicatore di un costrutto e non il costrutto in sé (es. noi non osserviamo l’ansia, ma i comportamenti indicatori dell’ansia). Negli studi psicologici difficilmente troviamo scale con “zeri assoluti” poiché, ad esempio, non esistono persone con ansia zero; si utilizza lo zero arbitrario che ci permette di capire, in base a una grossa osservazione, qual è il punteggio di ansia nella popolazione e di poter fare, attraverso processi di standardizzazione, confronti interpersonali e intrapersonali tra persone.

Le caratteristiche psicologiche vengono considerate come variabili, ovvero qualunque attributo o caratteristica, fisica o psichica, che assume valori o categorie diverse quando sottoposta a osservazione. Il problema della statistica è della verificabilità delle ipotesi, le quali nascono dallo studio di una teoria di riferimento: la teoria è la base che ci permette di operazionalizzare, rendere misurabili, i costrutti sui quali stiamo organizzando le nostre ipotesi.

Uno dei motivi per cui la psicometria va utilizzata con intelligenza è perché noi, di fatto, siamo tutti diversi con delle sfumature simili (es. stesso punteggio di estroversione).

Unità di analisi

Caso (o unità di analisi): oggetto sul quale viene rilevata la caratteristica di interesse. Quando si fa un’osservazione bisogna avere chiara l’unità di analisi, ovvero l’unità che viene sottoposta all’analisi perché all’interno di un’osservazione si possono andare a osservare diverse unità di analisi (es. nella diade madre-bambino si possono osservare il pianto, il sorriso, l’affetto, l’interazione, ecc.). Le unità di analisi possono essere di varia natura e dipende da che cosa si sta osservando (es. persone, oggetti, animali, pazienti).

Variabilità = Informazione

La variabilità è un concetto fondamentale della statistica, essendo la condizione di base dell’analisi statistica. Più una caratteristica è variabile, più è informativa sugli individui. Senza variabilità non ha senso sottoporre un’analisi statistica si deve studiare l’analisi della varianza. Se ci fosse uniformità non occorrerebbe la statistica perché ogni individuo rappresenterebbe tutta la popolazione. Le proprietà che sono identiche in tutti i casi sono dette costanti.

Misurazione

Si hanno una serie di costrutti che per poter essere studiate devono essere trasformate perché sono elementi psicologiche osservabili, ma che devono essere misurate attraverso degli indicatori (es. si osserva che una persona è molto ansiosa, ma si devono avere anche degli indicatori che giustificano questa idea, ad esempio quella persona durante una cena ha sbattuto per tutto il tempo la mano sul tavolo). Le misure sono regole oggettive e standardizzate per assegnare simboli o numeri alle unità di analisi in modo da rappresentare la quantità di caratteristica (scaling) presente o classificare l’unità di analisi (classificazione).

Attributo ≠ Persona

Gli attributi non sono le persone, ma sono delle caratteristiche che connotano le persone, ma non sono le persone stesse.

Le variabili psicologiche

Una caratteristica può essere analizzata attraverso diverse scale. Da una scala maggiore si può passare a una scala minore: da una scala metrica si può passare a una scala non metrica, es. accorpando una caratteristica in classi/gruppi.

• Direste che il vostro migliore amico è una persona testarda? Scala collegativa: presenza/assenza.
• Direste che il vostro migliore amico è più testardo di voi? Scala ordinale: confronto.
• Mettere in ordine di testardaggine 5 amici: scaling.

Come facciamo a misurare le variabili psicologiche?

Come fate a dire che il vostro amico è testardo? È fondamentale l’importanza della definizione di costrutto = variabile psicologica.

Operazionalizzazione: Tradurre le definizioni dei costrutti in comportamenti concetto chiave della psicologia. Senza operazionalizzazione non si possono proporre le ipotesi di ricerca.

Costrutto ipotetico (non direttamente osservabile) operazionalizzazione sistema relazionale empirico (SE) sistema relazionale numerico (SN): regola connettere il sistema relazionale empirico con il sistema relazionale numerico, ovvero mettere una scala a intervalli equivalenti che dica in che misura il costrutto appartiene alla persona.

Problema: come si può misurare la leadership? Si misura attraverso il comportamento specifico osservabile da tutti. Le osservazioni devono essere rese oggettive, altrimenti un’osservazione resta troppo ancorata all’osservatore e alle sue osservazioni soggettive.

Costrutto teorico (non osservato) Cosa vuol dire avere carisma?

Leadership

• Le persone fanno quello che il soggetto dice. Il soggetto ha carisma.
• Si siede a capotavola al tavolo delle riunioni. Il soggetto è convincente.

Osservabili da tutti Cosa vuol dire essere convincente?

Dominio di contenuto

All’interno dell’universo dei comportamenti degli individui, definire tutti i comportamenti che, in base alla definizione del costrutto, permettono di individuarne la presenza negli individui. Gli stessi indicatori osservabili possono riferirsi a più di un costrutto: questo è un problema in psicologia perché si potrebbero fare grossi errori. Per questo, per definire statisticamente un costrutto mediante indicatori, ne occorrono almeno tre che tendano a essere osservati contemporaneamente che danno una convergenza netta verso un costrutto piuttosto che un altro, andando a prendere contenuti propri del costrutto da osservabile.

Costrutto teorico (non osservato) Dislessia Costrutto teorico (non osservato) Pigrizia Scorretta ortografia.

Modelli di misurazione

In psicologia possiamo ragionare con due tipologie di modelli a indicatori:

• Riflessivi: causa le frecce dal costrutto vanno verso gli indicatori; gli indicatori riflettono esattamente ed esaustivamente quel costrutto.
• Formativi: effetto le frecce dagli indicatori vanno verso il costrutto; il costrutto è formato esattamente e assolutamente da quegli indicatori.

Se un modello viene letto con il primo o il secondo modello c’è differenza, dal momento che se nel primo modello elimino un elemento si è comunque in grado di studiare un costrutto, nel secondo invece quel costrutto non può più essere studiato e si rischia di andare a studiare degli aspetti psicologici diversi da quelli del costrutto. In psicologia si lavora quasi sempre con modelli di tipo riflessivo, ovvero su costrutti psicologici.

Il modello riflessivo, così come tutti i modelli statistici e psicometrici, ha una sua formalizzazione matematica secondo cui per poter arrivare a misurare un costrutto bisogna inserire una serie di elementi in un’equazione in cui c’è:

• Un punteggio della variabile osservata.
• Una correlazione tra la variabile osservata e il fattore che si sta misurando.
• Un fattore specifico che riguarda o uno specifico test o uno specifico individuo.

Formalizzazione matematica

Charles Spearman (1904). I punteggi che provengono da un set di test di abilità possono essere ricondotti a un unico fattore generale intelligenza.

Scale di misura

Le variabili differiscono in base a “quanto bene” possono essere misurate, ossia quanta informazione misurabile la loro scala può fornire. Esistono quattro scale:

• Nominali
• Ordinali
• Intervalli equivalenti
• Rapporti equivalenti

Stiamo lavorando su variabili metriche. Questo è importante nel momento in cui si applicano le statistiche poiché conducono il ricercatore a continuare la ricerca su una via piuttosto che su un’altra; nonostante ciò, in psicologia non ci sono verità assolute.

12 ottobre 2016

Ogni scala possiede le caratteristiche di quella che la precede, quindi è possibile abbassare il livello della scala di misura: è possibile trasformare una scala a intervalli in una scala nominale, ma non viceversa. La scala di misura utilizzata per la variabile dipende dalla definizione operativa della variabile e dal suo uso all’interno della ricerca.

• Scala nominale: si hanno delle etichette; se si hanno dei punteggi che si possono sommare, la scala non è nominale.
• Scala nominale dicotomica: attitudine inferiore vs. superiore
• Scala ordinale: attitudine bassa/medio/alto
• Scala a intervalli: caratteristica psicologica a quantificazione arbitraria; il punteggio non corrisponde a una “quantità vera”, lo zero è arbitrario non significa assenza di attitudine. Ne è indice il fatto che cambiano i punteggi, anch’essi arbitrari, le quantità si modificano e lo zero si sposta.
• Scala a rapporti: presenza dello zero assoluto.

Una caratteristica psicologica qualitativa può essere quantificata (es. possiamo quantificare un certo costrutto in base al numero di comportamenti che il soggetto manifesta es. aggressività – bassa/media/alta = scala ordinale; numero di comportamenti aggressivi = scala a rapporti).

Esercizi

Data la variabile reddito (stipendio mensile in euro) indicare la scala di misure e le possibili ricodifiche della stessa variabile su scala diverse è una scala a rapporti. Per ricodificarla in altre scale possiamo dividere la scala in:

• Reddito basso/medio/alto = scala ordinale
• Reddito superiore vs. inferiore a reddito x = scala nominale dicotomica

Data la variabile attitudine verso la matematica, misurata attraverso un test attitudinale che assegna un punto per ogni risposta corretta, zero punti per ogni risposta non data e meno un punto per ogni risposta scorretta. Indicare la scala di misure e le possibile ricodifiche della stessa variabile su scala diverse è una scala a intervalli perché caratteristica psicologica a quantificazione arbitraria. Per ricodificarla in altre scale possiamo dividere la scala in:

• Fascia bassa/media/alta = scala ordinale
• Superiore vs. inferiore all’attitudine x = scala nominale dicotomica

Tipi di variabili

Ogni variabile ha un ruolo all’interno dell’osservazione o della ricerca che si sta seguendo:

• Variabile indipendente manipolata dallo sperimentatore o dall’osservatore o è già presente nel campione.
• Variabile dipendente misurata dal campione e varia al variare della variabile indipendente a seconda delle condizioni che lo sperimentatore ha proposto.

Esempi

Esempio. 30 adolescenti vengono convocati per un test di memoria. A 15 viene detto che si tratta di un compito difficile, agli altri 15 non è data alcuna indicazione (scala di misura nominale dicotomica: indicazione/non indicazione).

• Variabile indipendente: informazioni sulla difficoltà della prova (manipolata).
• Variabile dipendente: punteggio prova di memoria.

Esempio. Vengono selezionati 15 soggetti con problemi scolastici gravi e 15 con problemi scolastici lievi e si sottopongono a un test di lettura (scala di misura nominale dicotomica: base/lieve).

• Variabile indipendente: gravità del problema (non manipolata perché già presente nel test; i gruppi si selezionano a partire da una condizione già presente).
• Variabile dipendente: punteggio test di lettura.

Esempio. A un gruppo di 30 bambini di 10 anni viene presentata una prova di scrittura vengono dettate 25 parole e si valutano gli errori commessi (scala a rapporti discreta) e i tempi impiegati (scala a rapporti continua) nello scrivere ciascuna parola. Indicare le variabili oggetti di studio e le loro caratteristiche.

• Variabile indipendente: parole dettate.
• Variabile dipendente: tempi ed errori dei bambini.

Esempio. È stata condotta la seguente ricerca.

Fase A

Attraverso un’intervista è stato chiesto a persone appartenenti a tre distinte fasce di età (adolescenti, giovani, adulti) di esprimere un parere su una scala da 1 a 5 punti (da contrario a favorevole) sull’abolizione del servizio di leva obbligatorio.

• Variabile indipendente: fascia di età (non manipolata, scala ordinale; categorie ordinata cronologicamente).
• Variabile dipendente: punteggio assegnato, l’opinione dei soggetti da 1 a 5 (scala ordinale, le differenze su una scala di questo tipo non sono quantitative ma qualitative. Le scale likert sono scale ordinali).

Fase B

In base alla loro risposta gli intervistati sono stati suddivisi in due gruppi (contrari e favorevoli) ed è stato chiesto a entrambi di compilare un test sull’autoritarismo (punteggio da -60 a +60).

• Variabile indipendente: opinione (contrario vs. favorevole; variabile non manipolata; scala nominale dicotomica; due sole categorie).
• Variabile dipendente: autoritarismo (test da -60 a +60; scala a intervalli; caratteristica psicologica quantificata).

Fase C

Gli stessi soggetti sono stati suddivisi in due gruppi: al primo sono stati illustrati i vantaggi dell’abolizione del servizio di leva, al secondo sono state date delle informazioni neutre. Successivamente è stato chiesto di esprimere di nuovo un parere sulla scala da 1 a 5 (da contrario a favorevole) sull’abolizione del servizio di leva obbligatorio.

• Variabile indipendente: informazioni (specifiche vs. neutre; trattamento sperimentale; scala nominale dicotomica).
• Variabile dipendente: opinione (da contrario a favorevole; scala ordinale).

Esempio. A un gruppo di neo-mamme viene chiesto di poter studiare il sonno dei loro bambini (si misura il tempo trascorso dormendo). I bambini vengono suddivisi in tre gruppi: pre-termine, nati a termine, nati a termine con problemi di parto.

• Variabile indipendente: caratteristica nascita; variabile non manipolata; scala nominale.
• Variabile dipendente: ore del sonno; scala a rapporti continui, quantificazione con uno zero reale, non sono definiti i valori negativi.

Esempio. A 60 soggetti anziani che hanno recentemente vissuto situazioni di grave stress viene somministrato un test sulla depressione (da -10 a 10); lo stesso test viene somministrato a un gruppo di anziani, avente la stessa età media, che non sono stati toccati da eventi stressanti.

• Variabile indipendente: stress; non manipolata.