Discipline psicosociali (Ακαδημαϊκό έτος 2016/2017)

Al termine del percorso formativo, gli studenti dovranno essere in grado di saper individuare le tecniche appropriate per l’analisi dai dati in diversi contesti di ricerca e di usare tale capacità, con l’ausilio degli appropriati strumenti informatici, per giungere a conclusioni sulla base dei dati disponibili. Le tecniche di cui sarà richiesta la conoscenza, sia teorica che pratica, sono quelle maggiormente usate nella ricerca psicologica e sociale, e comprendono i test di verifica di ipotesi sulle medie di uno o più campioni (test z, test t di Student), i test di verifica di ipotesi sulla forma di una distribuzione e sull’indipendenza o associazione tra due variabili (test Chi quadrato, correlazione), le tecniche di regressione semplice e multipla, con cui analizzare relazioni quantitative e causali tra variabili di interesse, le tecniche di analisi fattoriali, particolarmente utili nella costruzione di strumenti di misura di caratteristiche psicologiche.

• Misurare in psicologia e classificazione delle scale di misura.
• Principi di statistica descrittiva in relazione alla ricerca in psicologia.
• Principi e concetti elementari relativi alla probabilità. Variabili casuali.
• Statistica inferenziale: popolazioni, campioni, indicatori e parametri descrittivi e loro stima.
• Distribuzioni campionarie.
• Intervalli di confidenza.
• Logica dei test di verifica delle ipotesi. Ipotesi sulla media di una popolazione. Decisioni statistiche ed errori.
• Verifica delle ipotesi sulle differenze tra le medie. Test z e t. Test per campioni indipendenti e dipendenti.
• Verifica delle ipotesi sulla forma di una distribuzione. 
• Test del Chi quadrato per la bontà dell’adattamento.
• Test dell’indipendenza tra variabili.
• Misure di associazione tra variabili: coefficiente di correlazione lineare.
• Regressione lineare, semplice e multipla. Calcolo dei parametri del modello (coefficienti di regressione) e test della loro significatività.
• Introduzione all’analisi fattoriale esplorativa. Metodi di stima dei fattori, valutazione della bontà delle soluzioni, interpretazione dei fattori.
• Cenni sull’analisi della varianza (ANOVA). 

1. Chiorri, C. (2020). Fondamenti di psicometria. McGraw Hill.

Sono in programma le seguenti parti: 

Capitolo 1 (Paragrafi 1.1, 1.2 e1. 3);

Capitoli 2, 3; Capitolo 4 (Paragrafo 4.1);

Capitolo 5 (con esclusione del paragrafo 5.1);

Capitolo 6 (pp. 198-201 solo da leggere);

Capitolo 7;

Capitolo 8 (con esclusione dei paragrafi 8.1.1, 8.1.2, 8.1.3, 8.2);

Capitolo 9;

Capitolo 10 (con esclusione dei paragrafi 10.1 e 10.2);

Capitolo 11 (con esclusione dei paragrafi 11.1 e 11.2);

Capitolo 14;

Capitolo 15.

2. Barbaranelli, C. Analisi dei dati. Tecniche multivariate per la ricerca psicologica e sociale - LED Edizioni Universitarie, 2007. (https://www.lededizioni.com/catalogo.html?/catalogo/barbaranellianalisi.html).

Sono in programma le seguenti parti:

Capitolo 1;

Capitolo 2 (con esclusione del paragrafo 2.8);

Capitolo 3 (con esclusione dei paragrafi 3.10 e 3.11);

Capitolo 4  (con esclusione dei paragrafi 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.9).

Le esercitazioni fornite durante il corso conterranno alcune domande relative agli argomenti trattati nelle lezioni.

In alcuni casi le domande saranno a risposta multipla, in altre saranno a risposta aperta e riguarderanno l’applicazione del software SPSS all’analisi dei dati.