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Descrizione dell'insegnamento |
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La prima parte del corso prevede l’acquisizione di alcuni concetti propedeutici e basilari per lo studio dei problemi e delle procedure connesse alla quantificazione nella ricerca psicologica e all’utilizzo della statistica descrittiva per l’analisi dei dati nelle scienze psicologiche. Saranno fornite conoscenze elementari di immediata utilità applicativa per l’analisi statistica e l’interpretazione dei dati nell’ambito della ricerca psicologica. Queste conoscenze sulle procedure d’analisi troveranno poi approfondimento e dimostrazione in termini di calcolo automatico. |
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Prerequisiti |
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Al fine di comprendere meglio i concetti del corso, si suggerisce di sostenere prima gli esami dei seguenti insegnamenti:
- Origini e Storia della Psicologia
- Psicologia Cognitiva
- Teorie e metodi della psicologia sociale
Sono preferibili delle conoscenze indicate nel dominio disciplinare "logico-matematico" che qui sono richiamate:
- - Teoria degli insiemi (tipi d’insiemi, relazioni e operazioni insiemistiche)
- - Algebra elementare (operazioni numeriche, equazioni elementari)
- - Elementi di geometria (caratteristiche di figure piane, rappresentazioni cartesiane),
- - Funzioni numeriche (loro espressione in formule e rappresentazione grafica).
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Scopi |
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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, Analsi della varianza), 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 per spiegare relazione in base ad un numero più limitato di fattori. |
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Contenuti |
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La componente quantitativa nelle scienze psicologiche: tappe storiche, direzioni attuali di sviluppo e rapporti interdisciplinari. Lineamenti della teoria della misurazione e classificazione delle scale di misura. Principi di statistica descrittiva in relazione alla ricerca in psicologia sociale. Alcuni metodi esemplari di analisi dei dati. Probabilità e principi di calcolo. 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. T di student per campioni piccoli. Verifica di ipotesi sulle differenze tra le medie di 2 popolazioni. Test di z e di t. Test per campioni indipendenti e dipendenti. Verifica di ipotesi sulle varianze. Verifica di ipotesi sulla forma di una distribuzione. Variabili categoriche. 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. Analisi della varianza spiegata. Analisi delle eventuali violazioni delle assunzioni del modello. Tecniche di analisi fattoriale delle relazioni tra variabili correlate. Fattori comuni e riduzione dell’informazione. Autovettori ed autovalori. Saturazioni. Principali metodologie utilizzabili per ridurre un insieme di variabili ad un sotto insieme di fattori latenti (analisi componenti principali, analisi fattori principali, massima verosimiglianza..), e per interpretare i fattori in relazione alle variabili iniziali (tecniche di rotazione dei fattori e di analisi delle saturazioni) L’analisi della varianza (ANOVA) per confrontare gruppi di medie. |
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Testi |
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Esercitazioni |
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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 conterranno problemi da svolgere su piccoli insiemi di dati. |
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Docente |
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Stefano Guidi
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Docenti video |
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Elenco delle lezioni |
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Anna Paola Ercolani
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Anna Paola Ercolani
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Giulio Vidotto
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Giulio Vidotto
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Giulio Vidotto
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Anna Paola Ercolani
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Anna Paola Ercolani
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Anna Paola Ercolani
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Giulio Vidotto
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Giulio Vidotto
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Claudio Barbaranelli
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Claudio Barbaranelli
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Claudio Barbaranelli
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Claudio Barbaranelli
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Claudio Barbaranelli
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Claudio Barbaranelli
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Claudio Barbaranelli
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Claudio Barbaranelli
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