Tipi di esperimenti e minacce alla validità interna

Eventi non manipolabili non possono essere

quelli relativo che non possono manipolabili

e vedere come cambiano

Tipo di esperimenti

• Disegno sperimentale = causare una variabile influenza, l'altra.
• Quasi esperimento = esperimento in cui non c'è la randomizzazione
• Disegno osservazionale = cause e o + variabili d sono associate Comparade studi caso-controllo, studi trasversali; studi di coorte (esso consiste in un'analisi dei fattori di rischio. Tras accanire e un gruppo di persone che condividono unica caratteristica in un periodo del mito.)
• La randomizzazione distribuisce in modo casuale le omalati tra le suoidalate del trattamento. Permette la creazione di gruppi omogenei di cunita statisticha e reduce le miniance allele variabilita.

Scala di McBurney

• Scale nominali -> permette di classificare oggetti o eventi in categorie. Gli oggetti e gli eventi dello stesso tipo ottengono lo stesso valore numerico.
• Scale ordinauli -> dispongono oggetti o eventi in seconde della loro grandezza.
• Scale ordinali -> le differenze tran i valori numerici hanno significato.
• Scale di rapporta -> caratterizzata da eni punto o signfifativo e da diff. significative fra i suoui voloni numenci. Conoscando i dati sulla scala a rapporti possiano aviaona le inpununeioni di tutte le altre scale.

Affidabilita e validita

• ogni vota che si misura si ho lo stesso risultato

Se l'istogramma ha fuoriina campanulare,

• circa il 68% delle osservazioni assume volari campagne trae (media) e +- 1 (deviazione stardand)
• circa il 95% delle osseruazioni assum: valori roupreet tra e-2.s e +2.s.
• Ko roser tolate " " " " x̄ -3.s e x̄ + 3.s

Una distribuzione normale standardizzata si indica con N(0;1).

Una variabile olotoria normale standardizzata si indica con Z.

Eventi non surpopolabili non possono essere

quelli dato che non possono

e vedere come cambiano

Tipi di esperimenti

• Disegno sperimentale: causa una variabile influenza l'altra.
• Quasi-esperimento: esperimento in cui non c'è la randomizzazione.
• Disegno osservazionale: causa e non + variabili d sono associate. Comprende studi retrospettivi-caso-controllo, studi trasversali, studi di coorte (esso consiste in un'analisi dei fattori di rischio, l'osservare e un gruppo di persone che condividevano una caratteristica in un periodo del tempo).
• La randomizzazione distribuisce in modo casuale le variabili tra la modalità del trattamento, permette la creazione di gruppi omogenei di unità statistiche e riduce le minacce alla validità.

Tipi di Misurazione

• Scale nominali: permette di classificare oggetti o eventi in categorie. Gli oggetti e gli eventi dello stesso tipo ottengono lo stesso valore numerico.
• Scale ordinali: dispongono oggetti o eventi in scandià della loro grandezza.
• Scale a intervalli: le differenze tra i valori numerici hanno significato.
• Scale di rapporti: caratterizzata da uno punto 0 significativo e da diff. significative fra i suoi valori numerici. Conoscendo i dati sulla scala a rapporti possiamo eliminarla in influenza di tutte le altre scale.

Affidabilità e validità

ogni volta che si misura si ha lo stesso risultato

Distribuzione normale

Se l'istogramma ha forma campanulare,

• circa il 68% delle osservazioni assume valori compresi tra (media) e ± 1 deviazion standard)
• circa il 95% delle osservazioni assume valori compresi tra
• Ka quasi totalità

Una distribuzione normale standardizzata si indica con N(○;1). Una variabile aleatoria standardizzata si indica con Z

Ci sono 4 tipi di VD:

• Frequenza = numero di volte in cui si osserva un evento
• Latenza = intervallo di tempo tra la presentazione dello stimolo e la risposta
• Durata = quantità di tempo in cui un comportamento è emanato
• Intensità = grado di evidenza con cui si manifesta un evento

Variabile indipendente = è anche denominato fattore: ogni esperimento ha almeno un fattore.

Errori della ricerca = errore sistematico (si può evitare); errore casuale (non si può evitare). L'errore casuale ha un effetto basso, invece l'errore sistematico può avere una grande influenza, esso può essere corretto attraverso le dovute tecniche di controllo.

Inferenza causale = scoprire la relazione di causa-effetto tra VI e VD, ovvero come il variare della/le VI determina una variazione delle/le VD.

Le relazioni causali sono dipendenti dal contesto: occorrono in alcune circostanze e non universalmente in ogni tempo.

Necessity = minima condizione di causa.

Requisiti della ricerca:

Validità - Ipotesi

• Congruenza
• Oggettività

• adeguatezza delle osservazioni e del campionamento

Nel dire che qualcosa è valido stiamo giudicando circa la verità

La verità e la correttezza di una conclusione (inferenza causale) è supportata da evidenze. Le evidenze sono date dai risultati/relati e dovranno essere confrontate con altre fonti di conoscenza (teorie preesistenti).

Quindi, la validità è una proprietà dell'inferenza, non del disegno e del metodo. Infatti, seguire un esperimento dovrà portare non giornalistica la validità di inferenze sull'esistenza di relazioni causali descrittive esplicative.