Risposte domande aperte di Psicometria aggiornate al 2023

La frequenza indica il numero di volte che un evento si presenta (es. nr di volte che

sono stato pessimista o ottimista).

L’intensità utilizza la frequenza come indicatore di intensità (% di ottimismo in una

situazione).

La durata indica il tempo in cui un singolo comportamento viene mantenuto

(ampiezza dell’onda cerebrale).

Lezione 5

Descriva il concetto di campionamento

Il campionamento permette di misurare i costrutti psicologici attraverso la raccolta

dei dati, che avviene attraverso l’estrazione di un campione (sottoinsieme di

elementi estratto dalla popolazione) rappresentativo della popolazione (tutti gli

elementi a cui si rivolge il ricercatore nella sua indagine) di riferimento.

Descriva i principali metodi di campionamento

I metodi di campionamento sono principalmente tre: casuale, casuale stratificato e

campioni ad hoc. Il campionamento casuale vede la stessa probabilità per ogni

elemento di essere estratto. Si suddivide in campionamento casuale con

reinserimento (in cui il soggetto estratto viene reinserito prima della successiva

estrazione), e senza reinserimento (in cui il soggetto estratto non viene reinserito,

rischiando di alterare la popolazione originaria e modificarne la distribuzione di

probabilità).

Il campionamento casuale stratificato vede la divisione della popolazione in sub-

campioni, per poi effettuare una estrazione casuale; tale popolazione viene

suddivisa arbitrariamente secondo un criterio importante.

Infine i campioni ad hoc sono tutti quei campioni facilmente reperibili (chi

partecipa volontariamente), di cui ci si accontenta.

Descriva i concetti di popolazione e di campione.

Quando si lavora ad un progetto di ricerca si parte con la definizione di chi è

coinvolto, sottolineando l’importanza di due concetti di base:

La popolazione, che è l’intero insieme di elementi (persone/oggetti/comportamenti)

a cui si rivolge il ricercatore nella sua indagine.

Il campione, che è un sottoinsieme di elementi estratto da una certa popolazione,

tendenzialmente di dimensioni ridotte, ma avente le stesse caratteristiche e

soprattutto bilanciato al suo interno allo stesso modo.

Lezione 6

Descriva il concetto di variabile

La variabile è la proprietà misurata rispetto ad un evento reale, ovvero una

caratteristica, attributo o condizione relativa a un oggetto o a una persona o a un

evento che varia a seconda di situazioni o individui. Può assumere più valori, ed

essere definita su basi teoriche e calcolata su basi matematico-statistiche.

Descriva il processo che permette di passare da un costrutto ad una valore

numerico.

Il costrutto è un'astrazione teorica alla quale, per essere analizzata e valutata in

maniera

adeguata, bisogna innanzitutto attribuire un significato tramite la definizione

basata su teorie e dalle conoscenze scientifiche presenti in letteratura; dopodiché

il significato viene operazionalizzato creando una variabile, ovvero un’entità

misurabile da individuo a individuo; infine dalla variabile, attraverso la misurazione

(assegnazione di valori numerici ad eventi o oggetti) si ottengono dei veri e propri

valori numerici.

Lezione 7

Descriva le caratteristiche della scala nominale.

La scala nominale rappresenta il livello più basso di misurazione delle variabili

qualitative; consente di classificarle attraverso etichette o categorie, senza

attribuir loro informazioni quantitative e criteri di ordine.

Queste variabili non possono pertanto essere impiegate per operazioni

matematiche, ma possono solamente essere confrontate per stabilirne

l'uguaglianza o la disuguaglianza. La scala nominale più semplice è quella

dicotomica, ovvero quella che prevede due sole possibilità (es. M/F; Bianco/Nero).

Descriva le caratteristiche della scala ordinale.

La scala ordinale rappresenta una misurazione che contiene una quantità di

informazione immediatamente superiore a quella nominale. Oltre

all'uguaglianza/disuguaglianza, consente di esprimere le variabili qualitative in

ordine di grandezza e di confrontarne le posizioni, ovvero è possibile ordinare le

unità di analisi dalla maggiore alla minore (o viceversa) rispetto alla quantità

posseduta come attributo.

In una scala ordinale non è possibile quantificare le differenze di intensità tra le

osservazioni, non è prevista una uguale distanza tra le modalità.

Esempi: gara di sci, classifica podio)

Descriva la differenza tra variabili qualitative e quantitative.

Le variabili possono essere diverse a seconda delle caratteristiche che andremo

ad analizzare, e sono definite qualitative quando esprimono una qualità, in cui le

modalità sono dei valori non numerici (ad esempio: il genere o il credo religioso)

che ci permettono di analizzare principalmente le caratteristiche del nostro

costrutto.

Un carattere qualitativo è ordinale se le modalità posseggono naturalmente un

ordine, e possono essere disposte lungo una scala (ad esempio gli attributi

pessimo, cattivo, mediocre, buono e ottimo, oppure i giorni della settimana).

Un carattere qualitativo è nominale se le modalità non posseggono alcun ordine

naturale (ad esempio: le malattie o il colore degli occhi).

Mentre le variabili quantitative esprimono una quantità, in cui le modalità sono dei

valori numerici (ad esempio: l'altezza o il numero di figli) che ci permettono di

avere delle informazioni più precise.

Lezione 8

Descriva le caratteristiche della scala a intervalli.

La scala a intervalli permette di stabilire se le variabili sono uguali o diverse come

per la scala

nominale e di metterle in una relazione d'ordine tra loro come per la scala ordinale;

inoltre aggiunge la proprietà di misurare le distanze o differenze: è quindi possibile

sommare e sottrarre i valori che la variabile assume.

La scala a intervalli non ha uno zero assoluto e non permette di stabilire i rapporti

diretti tra le misure ottenute, ovvero se i valori siano in relazione di multiplo o di

rapporto.

Esempi: Scala punteggi a un test d'ansia, Scala Celsius, Fahrenheit

Descriva le caratteristiche della scala a rapporti equivalenti.

La scala a rapporti equivalenti ha le stesse caratteristiche della scala a intervalli

equivalenti, infatti permette di stabilire se le variabili sono uguali o diverse come

per la scala nominale e di metterle in una relazione d'ordine tra loro come per la

scala ordinale e ha la proprietà di misurare le distanze o differenze.

Le due scale presentano però due differenze: la scala a rapporti equivalenti a uno

zero assoluto che indica l'assenza dell'attributo misurato ed è inoltre possibile

stabilire i rapporti diretti tra le misure ottenute, ovvero è possibile moltiplicare e

dividere i valori che la variabile assume.

Esempi: numero di abitanti, numero di ore di lavoro

Lezione 9

Cosa intendiamo quando parliamo di statistica descrittiva?

La statistica descrittiva è la branca della statistica che studia i criteri di

rilevazione, classificazione, sintesi e rappresentazione dei dati appresi dallo studio

di una popolazione o di una parte di essa (almeno 2 individui), detta campione. Ha

lo scopo di descrivere e trovare gli indici di sintesi del campione che stiamo

analizzando; e a partire dalla sintesi effettuata, generalizzare le informazioni del

campione a tutta la popolazione, e prevedere come si comporteranno gli individui

appartenenti al campione. Nello specifico si pone l’obiettivo di capire i dati raccolti

così come sono e di sintetizzarli attraverso dati numerici o rappresentazioni di

grafici o tabelle.

Lezione 10

Parli del concetto di frequenza.

Si intende per frequenza il numero di unità statistiche su cui una modalità (valori

numerici o attributi che un carattere può assumere) si presenta. Attraverso le

distribuzioni di frequenza, ovvero il numero di volte in cui un dato evento/modalità

di risposta si presenta, vengono rappresentati sinteticamente i dati ricavati.

Lezione 11

Descriva le differenze tra frequenze assolute e relative.

Per frequenze assolute (fi) intendiamo il numero di volte in cui si presenta un

determinato evento o una determinata modalità di risposta. Per calcolarla

dovremmo conteggiare le possibili modalità di risposta che la variabile X può

assumere e ottenere così il numero di soggetti che forniscono una specifica

risposta. Il totale della somma delle frequenze assolute sarà pari alla numerosità

del campione (N).

Le frequenze relative (fi%) invece possono essere calcolate a partire da quelle

assolute (fi), ricavando la percentuale per ogni modalità di frequenza assoluta. Per

calcolarle basterà dunque dividere il valore di frequenza assoluta per la

numerosità del campione e moltiplicare il risultato per 100 [fi%=(fi/N)*100 (per

i=1,2,...,k)].

Frequenze assolute e relative non sono altro che due diversi modi di rappresentare

le diverse modalità di risposta e ognuna di esse, presa singolarmente, non

aggiunge o toglie informazioni rispetto all’altra. E’ evidente comunque che la

rappresentazione di una tabella mediante frequenze relative renda più intuitiva e

comprensibile l’interpretazione dei dati.

Lezione 12

Descriva le frequenze cumulate.

Le frequenze cumulate sono una particolare tipologia di frequenze che si

ottengono a partire dalle frequenze assolute e relative, semplicemente sommando

le frequenze della specifica tipologia che stiamo considerando con le precedenti.

Avremo così frequenze assolute cumulate e frequenze relative cumulate. Vengono

utilizzate sia per i dati raggruppati in classi, utile per ridurre il tempo dei calcoli

quando c’è un campione grande di dati, sia per dati non legati, in cui vengono

solamente contati i dati. Le classi per calcolare le frequenza devono essere

disgiunte, esaustive e chiuse a destra.

Lezione 13

Descriva le caratteristiche principali dei grafici.

I grafici sono rappresentazioni utili a riprodurre dati ottenuti da una particolare

ricerca. Essi presentano l’innegabile vantaggio di descrivere in maniera più

espressiva e intuitiva di una tabella un dato fenomeno in forma visiva, permettendo

così a chiunque di leggerne l’andamento in modo globale, effettuando confronti tra

caratteristiche appartenenti al fenomeno e alle loro variazioni. I grafici sono usati

non solo a scopo descrittivo ma anche scientifico (se si ricerca il modello

matematico del fenomeno) e devono essere strutturati in maniera efficace in base

al fenomeno da studiare, al tipo di dati in nostro possesso, scegliendo con

attenzione le unità di misura in base ai valori minimi e massimi da rappresentare.

Possono essere rappresentati anche dati di due o più gr