Mappe mentali Psicometria

(VARIABILI) OGGETTO DI STUDIO --> CIÒ DI CUI CIOCCUPIAMOSCALA A RAPPORTI CASO --> SINGOLE UNITÀ EMPIRICHE SU CUI SISCALA AD INTERVALLI SCALE DI MISURAZIONE FA LA MISURAZIONESCALA ORDINALE (LIKERT)SCALA NOMINALE DATO--> IL RISULTATOLa misurazione / raccolta ed emissione datiINDIPENDENTE (MANIPOLABILE) E DIPENDENTE DEFINIZIONE SISTEMA DICLASSIFICAZIONE DI VARIABILISTRUMENTO DIDISCRETE RILEVAZIONEQUANTITATIVECONTINUE DEFINIZIONE APPARARATO DI RILEVAZIONEVARIABILIORDINALI DEFINIZIONE APPARATO DI CODIFICACATEGORIALI PROPRIETÀ = SE BIAS = ERRORE SISTEMATICOQUALITATIVE ASSUME STATIDIVERSI ALLORA PUÒOPERAZIONALIZZAZIONE VARIARE EFFETTO PROIETTIVOVARIABILE (ESAUSTIVA ED ESCLUSIVA) EFFETTO PIGMALIONEERRORE DI GENEREEFFETTO DESIDERABILITÀ SOCIALE EFFETTO ATTITUDINIERRORIEFFETTO REGRESSIONE EFFETTO INERZIAINVOLONTARIERRORI DEL SPERIMENTATOREEFFETTO DELL'EQUAZIONE PERSONALE SOGGETTO ERRORE DI TENDENZA CENTRALEEFFETTO ALONEPROPRIETÀ

UNIDIREZIONALE GERARCHICA Forniscono riassunto dell'info contenuta nei dati di un campione valore con maggiore frequenza Distribuzione frequenza in classi --> classe Box-plot e diagramma ramo e foglie Modale Moda Media tende a spostarsi nella direzione della nessun valore massimo --> amodale Coda + lunga Simmetria asimmetrica positiva Distribuzione bimodale o multimodale Asimmetrica negativa Valore sotto il quale si osserva lo stesso numero di dati rispetto a quelli osservati al disopra (scala ordinale) Curtosi --> quanto i punteggi sono concentrati attorno Leptocurtiche alla media mediana pos. MDN = n+1/2 (num. dispari) Platicurtiche n/2 < pos. MDN < (n/2) +1 (num. pari) Distribuzioni in classi --> lim inf. + [(n/2 - fc inf.) i ] /f Campanulare --> valori centrali hanno frequenza + elevata Baricentro di una distribuzione di frequenza Forma della Forma ad "U" --> valori con frequenze + alte distribuzione M = somma di tutti valori / numero deiVALORI CORRISPONDONO A MODALITÀ + ALTE E + BASSE SEMPRE COMPRESA TRA MINIMO E MASSIMO DELLE MEDIA MODALITÀ DELLA VARIABILE SCALE A RAPPORTI E INTERVALLI --> MODA, MEDIA E 1° PROPRIETÀ = IL QUADRATO DELLA SOMMA DEGLI SCARTI SEMPRE = 0 Di = Xi - X (media) ORDINALI --> MODA E MEDIANA DEVIANO 2° PROPRIETÀ = SOMMATORIA DEI QUADRATI DELLE VARIABILI DEVIATIONI DEI DATI DELLA MEDIA È < DELLA SOMMATORIA DEI QUADRATI DELLE DEVIAZIONI DI ALTRI NUMERI DISTANZA TRA UN VALORE E LA MEDIANA NOMINALI --> MODA CALCOLATA SULLA DISTRIBUZIONE COSTRUZIONE E ANALISI DI STRUMENTI DI MISURAZIONE PSICOMETRIA --> SCIENZA DELLAMISURAZIONE DELLE CARATTERISTICHE INDIVIDUALI NON OSSERVABILI SVILUPPO DI APPROCCI TEORICI ALLA MINACCE DELLA VALIDITÀ VALUTAZIONE VALIDITÀ INTERNA ED ESTERNA 1) INDIVIDUAZIONE DELLA VARIABILITÀ (RACCOLTA DATI) RICERCHE SI CLASSIFICANO IN BASE ALLA LORO VALIDITÀ E AFFIDABILITÀ 2) DESCRIZIONE DELLA

VARIABILITÀ DEI DATI (STATISTICA DESCRITTIVA)

ORDINE NATURALE DEL PROCESSO DI ANALISI DEI DATI

PROBABILITÀ SUPPORTA L'INFERENZA

ERRORE E BONTÀ DEL MODELLO

STESURA DI CONCLUSIONI PER DISTINGUERE LA MODELLO

VARIABILITÀ DEI DATI

MODELLO TEORICO (TEST AMOS) / MODELLO STATISTICO (MEDIA) / MODELLO LOGICO DUPLICE PROBLEMA DEL CAMPIONAMENTO IN CARATTERISTICHE --> PARSIMONIA E PSICOLOGIA

SOGGETTIVITÀ DELLA SELEZIONE

TEORIA DELLA RELATIVITÀ

Principi della ricerca scientifica e sociale (EINSTEIN)

TEORIA E PRINCIPIO DI INDETERMINAZIONE (HEISENBERG)

PARADOSSI

IPOTESI

IPOTESI DIREZIONALE E NON DIREZIONALE

RICERCA SCIENTIFICA

TEORIA DEL CAOS

GLI ASSERTI VERITÀ È "OBSERVER DEPENDENT"

STABILIRE NESSO TRA LIVELLO DELLA TEORIA E I COSTRUTTI

L'INTELLIGENZA SECONDO LIVELLO DEI DATI STERNBERG/ TEORIA FATTORIALE RAPPORTO TRA "CONCETTI E DELL'INTELLIGENZA MONDO TEORICO" E COSTRUTTI "MONDO"

OPERAZIONALIZZAZIONE DI UN COSTRUTTO INFERENZA STATISTICA E RAPPORTO SEGNALE/RUMORE

Tecniche descrittive:

• Sintesi dei dati univariata
• Frequenze percentuali
• Analisi statistica
• Diagramma a barre segmentate
• Tabelle
• Tabelle a entrata doppia o entrata variabili ordinali e grafici multipli nominali
• Conteggio

Statistica descrittiva/rappresentazioni grafiche di variabili:

• Frequenza assoluta
• Frequenza relativa
• Istogramma frequenza
• Frequenza percentuale
• Rappresentazione grafica distribuzioni quantitative continue
• Frequenza cumulata
• Distribuzione di frequenza
• Campo di variazione efficace
• Comparazione dati
• Tabella per variabili
• Spunto per scegliere test
• Quantitative (scala limite reale inferiore intervalli/rapporti)
• Aiuto a visualizzare statistiche
• Rappresentazione grafica
• Costruzione di classi
• Esame preliminare di caratteristiche
• Grafica dei dati
• Limite reale superiore
• Sintesi dati
• Dotplot
• Distribuzioni di aiuto nelle conclusioni
• Frequenza
• Rappresentazioni simple-plot
• Grafiche

Diagramma a barre - Distribuzioni categoriali

Un diagramma a barre è un tipo di grafico che viene utilizzato per rappresentare distribuzioni categoriali. Questo tipo di grafico è particolarmente utile quando si desidera visualizzare la frequenza o la percentuale di una variabile categorica.

Le barre del diagramma rappresentano le categorie della variabile e la loro altezza rappresenta la frequenza o la percentuale corrispondente. Le barre possono essere disposte in modo orizzontale o verticale, a seconda delle preferenze.

Per creare un diagramma a barre, è possibile utilizzare diversi strumenti, come fogli di calcolo o software di grafica. È anche possibile utilizzare librerie di programmazione come D3.js o Chart.js per creare diagrammi a barre interattivi.

Un esempio di distribuzione categoriale che può essere rappresentata con un diagramma a barre è la distribuzione dei gusti di gelato preferiti. Le categorie potrebbero essere "cioccolato", "vaniglia", "fragola" e così via, mentre l'altezza delle barre rappresenterebbe la percentuale di persone che preferiscono ogni gusto.

In conclusione, i diagrammi a barre sono uno strumento efficace per visualizzare distribuzioni categoriali in modo chiaro e intuitivo. Sono ampiamente utilizzati in diversi contesti, come la ricerca di mercato, l'analisi dei dati e la presentazione di informazioni.