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METODI DI RICERCA QUANTITATIVA - Coggle Diagram

- - - - DISEGNI TRA I SOGGETTI
        
        vi sono partecipanti diversi che sono sottoposti a condizioni diverse
        
        richiede l'uso di un test statistico per dati indipendenti=> T-TEST per campioni indipendenti
        
        uno studio in cui i casi sono assegnati casualmente a differenti gruppi o condizioni
      - DISEGNI ENTRO I SOGGETTI
        
        lo stesso partecipante viene sottoposto a tutte le varie condizioni
        
        richiede l'uso di un test statistico per dati NON-INDIPENDENTI =>T-TEST per campioni appaiati
        
        è un disegno di ricerca più sensibile nel rilevare l'effetto della variabile indipendente
        
        il numero di soggetti necessari è inferiore al numero di partecipanti necessari in un disegno tra i soggetti
        
        numero di soggetti dipende da quanto forte è la correlazione tra i punteggi ottenuti nella condizione sperimentale e quella di controllo
        
        essi calcolano la correlazione e il test di significatività riferito alla differenza tra le due condizioni
        
        In un disegno che ha solo due condizioni, questo effetto viene controllato CONTROBILANCIANDO i due possibili ordini, ovvero rendendoli ugualmente frequenti
        
        CONTROBILANCIAMENTO=>procedura attraverso la quale si rendono ugualmente frequenti i diversi ordini in cui si somministrano le condizioni ai partecipanti in un disegno sperimentale entro i soggetti
      - Guarda Schema pag.97=>Figura 7.2
    - - STANDARDIZZAZIONE DELLE PROCEDURE
        
        accordo su come una procedura dovrebbe essere condotta
        
        implica che tutti i fattori confondenti devono essere mantenuti costanti a eccezione della VARIABILI INDIPENDENTI indagate nello studio
        
        SOLO la VARIABILE INDIPENDENTE dovrebbe variare a seguito della manipolazione e tutte le procedure impiegate nello studio rimangono COSTANTI in quanto standardizzate.
        
        Minore è la variabilità presente nello studio dovuta a fattori estranei alla variabile indipendente meglio è in quanto questa variabilità se NON viene controllata può portare a offuscare gli effetti della variabile manipolata
      - ASSEGNAZIONE RANDOMIZZATA
        
        consiste nell'assegnare i soggetti alle diverse condizioni o ai diversi ordini di condizioni in modo casuale
        
        significa che viene utilizzata una procedura RANDOM o CASUALE
        
        due procedure principali in base al tipo di disegno sperimentale:
        
        DISEGNO SPERIMENTALE TRA I SOGGETTI=> i partecipanti vengono assegnati alla condizione di controllo o a quella sperimentale usando una procedura randomizzata
        
        bisogna evitare BIAS SISTEMATICI nel modo in cui i partecipanti vengono assegnati alle condizioni
        
        DISEGNO SPERIMENTALE ENTRO I SOGGETTI=> i partecipanti devono essere sottoposti a più di una condizione=>sia condizione di controllo, sia quella sperimentale. Tali verranno assegnati in modo randomizzato all'ordine in cui verranno esperite le due condizioni
        
        Es: RANDOMIZZAZIONE A BLOCCHI o per APPAIAMENTO=> può essere usata per stabilire l’ordine delle condizioni per ogni partecipante in un gruppo completo. il numero di blocchi è uguale al numero di volte in cui ogni condizione viene somministrata,e la grandezza di ogni blocco è uguale al numero di condizioni nell'esperimento. È efficace
        nel bilanciare gli effetti dell'ordine ma ogni condizione deve essere ripetuta varie volte prima che ci si possa aspettare che gli effetti dell'ordine siano distribuiti mediamente.
      - MANIPOLAZIONE SPERIMENTALE
        
        la deliberata variazione dei livelli di una variabile indipendente nei diversi gruppi o condizioni
        
        riguarda la variabile che si ipotizza essere la causa di un'altra variabile=>VARIABILE INDIPENDENTE perchè si assume che vari indipendentemente da ogni altra variabile
        
        Nei disegni sperimentali più semplici si ha una sola variabile indipendente che può assumere due condizioni
        
        CONDIZIONE DI CONTROLLO =>NON comprende o riguarda in minor parte il trattamento di cui si vuole determinare l'effetto su una o più variabili dipendenti. Forma una sorta di BASELINE per valutare l'effetto della condizione sperimentale
        
        il suo scopo è verificare come si comportano i partecipanti quando sono in una condizione di assenza della VARIABILE INDIPENDENTE
        
        CONDIZIONE SPERIMENTALE=> è presente il trattamento o l'intensità maggiore della variabile indipendente in cui l'effetto sulla variabile dipendente deve essere indagato
        
        il suo scopo è quello di fornire un punto fisso per valutare se ci sia una diversità di comportamento del gruppo sperimentale
    - - DISEGNI ENTRO I SOGGETTI CONTROBILANCIATI=> assegnazione casuale randomizzata dei partecipanti ai diversi ordini
      - DISEGNI ENTRO I SOGGETTI PRE-TETS-POST-TEST
      - DISEGNI A QUATTRO GRUPPI DI SOLOMON
      - DISEGNI ENTRO I SOGGETTI A QUATTRO GRUPPI DI SOLOMON
      - DISEGNI SPERIMENTALI PRE-TEST e POST-TEST
      - PRE-TEST=>misurazione della VARIABILE DIPENDENTE prima della manipolazione della VARIABILE INDIPENDENTE
        
        procedura che permette di verificare se l'assegnazione randomizzata ha portato ad avere due gruppi che sono uguali per quanto riguarda la variabile dipendente prima della manipolazione sperimentale
        
        permette di verificare se la randomizzazione ha creato dei gruppi equivalenti rispetto alla variabile dipendente prima della manipolazione sperimentale. Se i punteggi del pre-test NON sono simili, possiamo controllare l'effetto del pre-test inserendolo come covariata in un modello di ANALISI DELLA VARIANZA (ANOVA)
        
        ANOVA=>test parametrico che determina se la varianza nella dipendente predetta da un effetto differisce significativamente dalla varianza prevista dal caso
        
        permette di determinare se c'è stato o meno un cambiamento nella performance tra il PRE-TEST e il POST-TEST
        
        permette di determinare se la randomizzazione è stata efficace o meno e quale è stato il cambiamento die punteggi
        
        SVANTAGGI=>il pre-test potrebbe far capire ai partecipanti qual'è lo scopo dell'esperimento e di conseguenza influenzare il loro comportamento
        
        dobbiamo aggiungere al nostro disegno semplice dei gruppi che fanno il pre-test e dei gruppi che NON lo fanno. Ciò viene identificato da SOLOMON come DISEGNO A QUATTRO GRUPPI perchè bisogna avere almeno due gruppi che fanno il pre-test e due gruppi che non lo fanno
        
        EFFETTO DIFFERENZIALE viene definito EFFETTO INTERAZIONE=>diverso effetto di una variabile indipendente sulla variabile dipendente a ogni livello dell'altra variabile indipendente
        
        INTERAZIONE PRE-TEST=>l'effetto dell'essere sottoposti al pre-test è diverso nelle condizioni sperimentali e di controllo
      - POST-TEST=>misurazione della variabile dipendente dopo la manipolazione della variabile indipendente
      - MODALITÀ per analizzare questi dati è quello di confrontare la differenza tra le misure del PRE-TEST e del POST-TEST nelle due condizioni=> si potrebbe utilizzare un T-TEST per CAMPIONI INDIPENDENTI
- - - - APPAIAMENTO=>DISEGNO A GRUPPI APPAIATI
        
        Si usa solitamente quando è disponibile solo un piccolo numero di soggetti, quando è possibile un buon compito di abbinamento e quando l'esperimento richiede gruppi diversi per ogni trattamento.
        
        Il compito di abbinamento migliore è
        quello che impiega lo stesso compito che sarà usato nell'esperimento.
        
        In alcuni esperimenti la variabile dipendente primaria non può essere usata per abbinare i soggetti, in questi casi la miglior alternativa è usare un compito dalla stessa classe o categoria come compito sperimentale.
      - SECONDA NATURA=>DISEGNO A GRUPPI NATURALI
        
        sono spesso utilizzati nel caso di restrizioni etiche e pratiche che impediscono la manipolazione diretta delle variabili indipendenti
        
        le differenze individuali studiate in questo tipo di disegno presentano FATTORI CONFONDENTI.
        
        per utilizzare i disegni a gruppi naturali vengono selezionate piuttosto che manipolate VARIABILI INDIVIDUALI
      - ASSEGNAZIONE CASUALE=>DISEGNI A GRUPPI CASUALI
        
        La logica del disegno è lineare:all’inizio dell’esperimento i gruppi sono formati in modo da essere simili rispetto alle caratteristiche ritenute importanti; poi, durante l’esperimento, i gruppi vengono trattati allo stesso modo tranne che per il livello della variabile indipendente a cui sono assegnati.
        
        Perciò, ogni differenza fra i gruppi, osservata misurando la variabile dipendente, è dovuta solo alla variabile indipendente.
        
        Tecniche utilizzate in un disegno a gruppi causali sono:
        
        MANIPOLAZIONE
        
        COSTANZA DELLE VARIABILI
        
        BILANCIAMENTO
        
        Una procedura comune per effettuare un’assegnazione casuale è la RANDOMIZZAZIONE A BLOCCHI=> bilancia le caratteristiche soggettive e le possibili variabili confondenti, che si presentano nel periodo in cui viene condotto l’esperimento, e crea gruppi di uguale misura. Si costruisce un blocco alla volta, assegnando i soggetti alle condizioni.
        
        La VALIDITÀ INTERNA è l grado in cui l'effetto sulla variabile dipendente è il risultato della variabile indipendente e non di qualche altro aspetto dello studio
        
        sono spesso minacce alla validità interna, possono essere però anche potenziali soluzioni alternative ai risultati di uno studio.
        
        Per evitare tali minacce occorre evitare di usare GRUPPI PRECOSTITUITI anche quando i gruppi sono assegnati casualmente alle condizioni, perché è molto probabile che si presenti un fattore confondente.
        
        Si deve evitare che VARIABILI ESTRANEE, come stanze, tempo o sperimentatori diversi, confondano la variabile indipendente di interesse.
        
        Una minaccia più seria si verifica quando i soggetti non completano l’esperimento.Esistono due situazione in cui i soggetti non riescono a completare l’esperimento:
        
        1)PERDITA MECCANICA dei SOGGETTI =>si verifica a causa di problemi nel funzionamento dei dispositivi, ad esempio se si rompe un computer o se lo sperimentatore legge il set di istruzioni sbagliato
        
        2)PERDITA SELETTIVA dei SOGGETTI=> si verifica quando: si perdono soggetti in maniera differente nelle varie condizioni
        dell’esperimento; responsabile della perdita è una caratteristica del soggetto; questa caratteristica del soggetto è legata alla variabile dipendente usata
        per valutare il risultato dello studio
        
        mira all’equivalenza dei gruppi, che è essenziale per la logica del disegno a gruppi casuali.
        
        si può prevenire restringendo i soggetti a coloro che hanno più probabilità di completare l’esperimento con successo, o possiamo compensarla estraendo selettivamente soggetti equivalenti dal gruppo che non ha subito la perdita.
        
        minaccia legata alle ASPETTATIVE dei partecipanti e degli sperimentatori. Le caratteristiche della richiesta, ovvero le informazioni che i partecipanti usano per regolare il loro comportamento in uno studio psicologico, e L'EFFETTO SPERIMENTATORE=> distorsioni causate dall’aspettativa degli sperimentatori rispetto agli esiti della ricerca, possono essere minimizzati attraverso l’uso di procedure sperimentali proprie, o essere controllati attraverso l’uso:
        
        GRUPPO PLACEBO=>Un placebo è una sostanza simile ad un farmaco ma che non da effetti
        
        PROCEDURA DOPPIO CIECO=> in questa procedura sia lo sperimentatore che il partecipante sono all’oscuro che la condizione sperimentale è stato somministrata ad un certo partecipante.
    - - Un vero esperimento implica la MANIPOLAZIONE di uno o più FATTORI e la MISURA degli effetti della manipolazione sul comportamento. I fattori che il ricercatore manipola sono chiamati VARIABILI INDIPENDENTI queste devono avere almeno due livelli o condizioni:
        
        CONDIZIONE DI TRATTAMENTO
        
        CONDIZIONE DI CONTROLLO
      - Le misure utilizzate per osservare l’effetto delle variabili indipendenti sono chiamate VARIABILI DIPENDENTI
        
        I ricercatori usano il controllo negli esperimenti per dichiarare con certezza che la variabile indipendente abbia causato i cambiamenti
        osservati nella variabile dipendente, permette dunque ai ricercatori di fare un'INFERENZA CASUALE
        
        Le tre condizioni necessarie per stabilire un’inferenza causale sono:
        
        RELAZIONE-TEMPORALE
        
        quando i ricercatori manipolano una variabile indipendente e osservano una successiva differenza nel comportamento.
        
        ELIMINAZIONE DI PLAUSIBILI CAUSE ALTERNATIVE
        
        viene realizzata con l’uso di procedure di controllo, soprattutto attraverso il mantenimento di condizioni costanti e il bilanciamento.
        
        COVARIAZIONE
        
        quando in un esperimento osserviamo una relazione tra le variabili indipendenti e quelle dipendenti.
        
        Quando si soddisfano queste tre condizioni si può dire che l’esperimento ha VALIDITÀ INTERNA, e possiamo dire che la variabile indipendente abbia causato la differenza nel comportamento, che è misurato dalla variabile dipendente.
  - - - SENSIBILITÀ=>si riferisce all'abilità di rilevare l'effetto della variabile indipendente anche se piccolo
    - - possono minacciare la VALIDITÀ ESTERNA di un esperimento a misure ripetute quando le diverse condizione della VI sono presentate nello stesso ordine a tutti i partecipanti.
    - - COMPLETI
        
        gli effetti dell'ordine sono bilanciati per ogni partecipante, somministrando varie volte le condizioni a ogni partecipante e utilizzando ogni volta ordini diversi.
        
        Si possono sottoporre pochi partecipanti a centinaia di prove o molti partecipanti a meno prove.
        
        I ricercatori hanno due scelte nel decidere come organizzare l'ordine in cui somministrare i trattamenti in un disegno completo:
        
        RANDOMIZZAZIONE A BLOCCHI
        
        il numero di blocchi è uguale al numero di volte in cui ogni condizione viene somministrata, e la grandezza di ogni blocco è uguale al numero di condizioni nell'esperimento
        
        È efficace
        nel bilanciare gli effetti dell'ordine ma ogni condizione deve essere ripetuta varie volte prima che ci si possa aspettare che gli effetti dell'ordine siano distribuiti mediamente.
        
        CONTROBILANCIAMENTO AB-BA
        
        richiede che le condizioni vengano presentate in una sequenza (prima A poi B) seguita dalla stessa sequenza inversa (prima B poi A).
        
        non è limitato agli esperimenti con due sole condizioni ma può essere usato in maniera efficace solo quando gli effetti dell'ordine sono lineari, cioè all'aumentare del numero di prove ripetute l'effetto dovuto alla pratica aumenta proporzionalmente.
        
        bilancia gli EFFETTI DELL'ORDINE in modo ancora più efficace quando il numero di ripetizioni del ciclo è elevato. In genere, tuttavia, viene utilizzato quando il numero di condizioni e il numero di ripetizioni per ogni condizione sono relativamente piccoli.
        
        è inefficiente se gli effetti dell'ordine per un compito non sono lineari: EFFETTO DELLA PRATICA NON LINEARE=>possono presentarsi quando la prestazione dei partecipanti cambia in modo rilevante dopo l'esposizione a una o più prove. In questi casi i ricercatori ignorano le prestazioni fornite alle prime prove e aspettano finché gli effetti dell'ordine si stabilizzano.
        
        è inefficiente anche quando si verificano gliEFFETTI ANTICIPAZIONE=>si manifestano quando un partecipante sviluppa delle aspettative su quale condizione potrebbe presentarsi successivamente nella sequenza.
        
        Nel disegno completo ogni trattamento viene somministrato ai partecipanti un numero di volte sufficiente a bilanciare gli effetti dell'ordine per ogni partecipante
      - INCOMPLETI
        
        ogni condizione viene somministrata a ogni partecipante solo una volta , e l'ordine di somministrazione delle condizioni viene variato tra i partecipanti invece che per ogni partecipante. Gli effetti dell'ordine nel disegno incompleto risultano mediamente distribuiti quando vengono messi insieme i risultati di tutti i partecipanti.
        
        Per eliminare questo fattore confondente fra l'ordine delle condizioni e la variabile indipendenti , possiamo somministrare diversi ordini di condizioni a diversi partecipanti.
        
        Per bilanciare gli effetti dell'ordine nel disegno incompleto ogni condizione dell'esperimento deve apparire con la stessa frequenza in ogni posizione ordinale ( prima,seconda,etc).
        
        La tecnica privilegiata per bilanciare gli effetti dell'ordine nel disegno incompleto è l'utilizzo di TUTTI GLI ORDINI POSSIBILI delle condizioni ( con 4 o meno condizioni) e ogni partecipante viene assegnato casualmente a uno degli ordini.
        
        Usando tutti gli ordini possibili tutte le condizioni appaiono con la stessa frequenza in ogni posizione ordinale.
        
        Per calcolare il numero di ordini possibili bisognerà fare N!, dove N è il numero di condizioni
        
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      - Le tecniche specifiche di bilanciamento degli effetti dell'ordine sono diverse per i due tipi di disegni a misure, ma il termine generale utilizzato per riferirsi a queste tecniche di bilanciamento è CONTROBILANCIAMENTO.
    - - L'analisi dei dati di un disegno completo inizia con il calcolo del punteggio riassuntivo per ogni partecipante in ogni condizione
      - In un DISEGNO A MISURE RIPETUTE INCOMPLETO, ogni partecipante fornisce un punteggio in ogni condizione, ma rimane ancora relativamente semplice riassumere i punteggi per ogni condizione.
        
        Nel farlo si deve prestare attenzione che i punteggi dei partecipanti siano abbinati alla condizione appropriata. Una volta che tutti i punteggi per ogni condizione sono stati raccolti insieme, possono essere calcolate la MEDIA e la DEVIAZIONE STANDARD per descrivere la prestazione in ogni condizione.
      - DISEGNO A MISURE RIPETUTE COMPLETO due passaggi :. Una volta ottenuto il punteggio individuale per ogni partecipante in ogni condizione, il passo successivo è quello di riassumere i risultati dei partecipanti, usando un'appropriata statistica descrittiva.
        
        prima di iniziare a riassumere e descrivere i risultati, si deve calcolare il punteggio di ogni partecipante in ogni condizione.
        
        Una volta ottenuto il punteggio individuale per ogni partecipante in ogni condizione, il passo successivo è quello di riassumere i risultati dei partecipanti, usando un'appropriata statistica descrittiva.
    - - minaccia la validità interna perché diventa impossibile determinare se ci siano vere differenze fra le condizioni.
      - tende anche a sottostimare le differenze tra le condizioni , e in tal modo riduce anche la validità esterna dei risultati
      - Il modo migliore per determinare se l'EFFETTO DELLA SEQUENZA possa essere un problema è fare due esperimenti separati, uno con un disegno a gruppi casuali e un con un disegno a misure ripetute, che utilizzino la stessa variabile indipendente. Se la variabile indipendente produce lo stesso effetto in entrambi gli esperimenti significa che NON vi è stato l'EFFETTO SEQUENZA.
  - - - esiste un numero illimitato di disegni fattoriali,
    - - Tutte entro i soggetti =>DISEGNO FATTORIALE ENTRO I SOGGETTI
      - Qualcuna tra i soggetti e qualcuna entro i soggetti =>DISEGNO FATTORIALE MISTO
      - Tutte tra i soggetti =>DISEGNO FATTORIALE TRA I SOGGETTI
    - - alcuni ricercatori possono preferire usare la VARIABILE SOGGETTIVA COVARIATA in un'ANALISI DELLA COVARIANZA (ANCOVA)=> analisi della varianza in cui viene controllato l'effetto che una o più variabili indipendenti hanno sulla relazione tra la variabile dipendente e una o più variabili dipendenti
      - ANALISI DELLA VARIANZA MULTIVARIATA (MANCOVA)=> analisi della varianza che include più di una variabile dipendente
    - - EFFETTO PRINCIPALE=>rappresenta le differenze tra le prestazioni medie di ogni livello di una variabile indipendente a prescindere dai livelli dell'altra variabile indipendente.
        
        effetto di una singola variabile indipendente
        sulla dipendente, indipendentemente dalle altre variabili indipendenti.
      - EFFETTO DI INTERAZIONE=>si presenta quando l'effetto di una variabile indipendente differisce a seconda del livello di una seconda variabile indipendente (rendono la reazione moderata). si vede più facilmente quando le medie per le condizioni vengono rappresentate in modo grafico.
        
        diverso effetto di una variabile indipendente
        sulla dipendente a ogni livello dell’altra variabile indipendente.
        
        Le prove per gli effetti di interazione possono essere identificate usando le statistiche descrittive presenti nei GRAFICI o nelle TABELLE
        
        TABELLA=>è più facile valutare la presenza o l'assenza di un effetto di interazione utilizzando il METODO SOTTRATTIVO,con il quale si confrontano le differenze fra le medie di ogni riga o colonna della tabella.
        
        GRAFICI A BARRE e A LINEE=>sono particolarmente utili per mostrare le tendenze dei risultati senza enfatizzare i valori esatti. GRAFICI A LINEE sono molto utili per rappresentare i risultati dei disegni fattoriali: le linee non parallele nel grafico indicano un effetto di interazione, e le linee parallele indicano che non c'è un effetto di interazione.
        
        La presenza di un effetto di interazione viene confermata impiegando la STATISTICA INFERENZIALE
    - - Un disegno fattoriale con due variabili ha 3 POTENZIALI DI VARIAZIONE SISTEMATICA: due potenziali effetti principali e un possibile effetto di interazione.
      - La STATISTICA INFERENZIALE viene usata per determinare se si sia verificato un effetto di interazione.
      - Dopodichè i ricercatori possono verificare la presenza degli effetti principali di ogni variabile indipendente. L'ANALISI DESCRITTIVA invece è necessaria poi per interpretare i risultati della statistica inferenziale.
      - Due piani di analisi:
        
        PIANO AD ANALISI DEI DATI QUANDO L'EFFETTO DI INTERAZIONE è SIGNIFICATIVO
        
        Se l'analisi di un disegno fattoriale rivela la presenza di un effetto di interazione statisticamente significativo, la fonte di quest'effetto viene identificata usando le analisi degli effetti semplici e il confronto di due medie. Un effetto semplice è l'effetto di una variabile indipendente a un livello specifico di una seconda variabile indipendente.
        
        PIANO AD ANALISI DEI DATI QUANDO L'EFFETTO DI INTERAZIONE NON è SIGNIFICATIVO
        
        Se l'analisi di un disegno fattoriale non rivela la presenza di un effetto di interazione sistematicamente significativo, occorre determinare se gli effetti principali delle variabili siano statisticamente significativi, ad esempio effettuando i confronti fra due medie o usando gli intervalli di confidenza per confrontare le medie due a due.
  - - - Un approccio efficace per stabilire la validità esterna dei risultati è la SELEZIONE DEI CAMPIONI RAPPRESENTATIVI di tutte le dimensioni che desideriamo generalizzare.
      - Anche gli esperimenti sul campo sono un modo per aumentare la validità esterna di uno studio di ricerca e possono fornirci una conoscenza concreta, così come la REPLICA PARZIALE e TEORICA
    - - ERRORE DI PRIMO TIPO=> quando affermano che un risultato è statisticamente significativo ma l'ipotesi nulla è vera. Rifiuto di un'ipotesi nulla vera
      - ERRORE DI SECONDO TIPO=>quando concludono di avere prove insufficienti per rigettare l'ipotesi nulla, che invece è di fatto falsa. Non rifiuto di un'ipotesi falsa nulla
    - - STATISTICA INFERENZIALE.
        
        importante perché i ricercatori hanno bisogno di un modo per decidere se le differenze ottenute in un esperimento siano dovute al caso o all'effetto della variabile indipendente.
        
        statistica che deriva le caratteristiche della popolazione dalle analisi condotte su un campione
        
        esistono due tipi:
        
        IPOTESI NULLA
        
        supposizione secondo cui la VI NON ha avuto alcun effetto, si utilizza nella prima fase dell'inferenza statistica
        
        Un risultato statisticamente significativo è quello che ha solo una piccola probabilità di accadere se l'ipotesi nulla è vera, cioè quando accade che la differenza che abbiamo ottenuto nel nostro esperimento è più grande di quella che ci saremmo aspettati se il risultato fosse dovuto
        solo al caso.
        
        Per conoscere la probabilità dei risultati ottenuti in un esperimento i ricercatori usano test di statistica inferenziale come il T-TEST, quando ci sono due livelli della variabile indipendente e l’F-TEST, quando ci sono tre o più livelli della variabile indipendente.
        
        Supponendo che l'ipotesi nulla sia vera i
        ricercatori sono d'accordo nel considerare statisticamente significativa una probabilità (p) inferiore a 5 su 100 (p<0,05), questo valore è definito LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ
        
        è il livello soglia della percentuale di falsi positivi che si possono accettare nel test dell'ipotesi nulla
        
        INTERVALLI DI CONFIDENZA
        
        è il range compreso tra un valore minimo e un valore massimo all'interno del quale potrebbe cadere la stima della popolazione con un certo grado di certezza, intorno al 95% o superiore.
        
        se si sovrappongono leggermente dobbiamo ammettere la nostra incertezza sulla vera differenza media e posporre il giudizio;
        
        se si sovrappongono in modo tale che la media di un gruppo si trovi all'interno dell'intervallo di un altro gruppo possiamo concludere che le medie delle popolazioni non sono diverse
        
        Quando gli intervalli NON si sovrappongono, possiamo essere certi che le medie delle popolazioni dei due gruppi sono diverse;
        
        NON può mai sostituire la REPLICA come ultima verifica dell'attendibilità di un risultato sperimentale.
      - STATISTICA DESCRITTIVA più comuni sono
        
        DEVIAZIONE STANDARD=> una misura della variabilità.
        
        MEDIA=>una misura della tendenza centrale
        
        AMPIEZZA DELL'EFFETTO=>indicano la forza della relazione tra la variabile indipendente e la variabile dipendente, e non sono influenzate dalla dimensione del campione.
        
        Una misura frequentemente utilizzata per l'ampiezza dell'effetto è la d DI COHEN. Cohen ha sviluppato delle procedure per il calcolo delle ampiezze dell'effetto che ora sono ampiamente accettate; egli ha proposto che i valori d di 0.20, 0.50 e 0.80 rappresentino rispettivamente piccoli, medi e ampi effetti della variabile indipendente
        
        Il valore d è ottenuto calcolando la differenza tra la media di due condizioni diviso la deviazione standard.
        
        I ricercatori usano le misure dell'ampiezza dell'effetto anche nella META-ANALISI=>, ricerca che tenta di reperire tutti gli studi quantitativi su un particolare tema e di riassumere i risultati in termini di dimensione generale dell'effetto. Essa ci permette di trarre conclusioni più solide analizzando i risultati di molti esperimenti.
    - - Eseguire una replica => ripetere le procedure usate in un particolare esperimento per determinare se, la seconda volta, si ottengono gli stessi risultati.
      - Una replica esatta è quasi impossibile, poiché i soggetti utilizzati nella replica saranno diversi da quelli che si sono sottoposti allo studio originale,così come le stanze e lo sperimentatore.
      - L’analisi dei dati e la statistica forniscono una valida alternativa alla replica.
- - - - Il possibile grado di GENERALIZZAZIONI DELLE OSSERVAZIONI (validità esterna) dipende da come è stato CAMPIONATO IL COMPORTAMENTO.
        
        CAMPIONAMENTO DEL TEMPO=>
        
        I ricercatori che usano il campionamento del tempo per EVENTI POCO FREQUENTI=> rischiano di mancare l’evento.
        
        EVENTO DURA A LUNGO=>il campionamento del tempo potrebbe causare la perdita di una porzione dell’evento.
        
        vengono misurati selezionando diversi intervalli che possono essere CASUALI o SELEZIONATI SISTEMATICAMENTE, o entrambi.
        
        CAMPIONAMENTO DELLA SITUAZIONE
        
        Per raggiungere una maggiore generalità si possono usare soggetti diversi fra di loro.
        
        Ci sono situazioni in cui avvengono più comportamenti di quelli che si possono osservare si utilizza=> il CAMPIONAMENTO DEI SOGGETTI in modo tale da selezionare un campione rappresentativo.
        
        richiede l’osservazione del comportamento nei luoghi, nelle circostanze e nelle condizioni più diverse e possibili.
        
        i ricercatori aumentano la possibilità che i risultati della ricerca si adattino in maniera generale al mondo esterno.
  - - - OSSERVAZIONE NON INTRUSIVA O NATURALISTICA
        
        Il grado di intervento varia su un continuum che parte da zero
        
        in una situazione naturale senza alcun intervento dell’osservatore è definita OSSERVAZIONE NATURALISTICA=> si intende una situazione in cui il comportamento avviene in modo ordinario e non forzato o organizzato.
        
        L’osservazione di queste specifiche situazioni serve, molto spesso, a validare i risultati delle ricerche in laboratorio
        
        Le finalità principali dell’osservazione delle situazioni naturali sono descrivere il comportamento come avviene normalmente e analizzare la relazione tra le variabili presenti.
      - OSSERVAZIONE INTRUSIVA
        
        la più utilizzata nella ricerca e comprende:
        
        OSSERVAZIONE STRUTTURATA
        
        L’osservatore interviene al fine di provocare una situazione in cui gli eventi possano essere documentati.
        
        Le osservazioni strutturate possono essere organizzate in una situazione naturale o in un ambiente di laboratorio.
        
        i ricercatori intervengono per esercitare qualche forma di controllo sugli eventi che stanno osservando.
        
        ESPERIMENTO SUL CAMPO
        
        La differenza tra gli esperimenti sul campo e gli altri metodi di osservazione è che i ricercatori esercitano più controllo negli esperimenti sul campo manipolando la variabili.
        
        quando un ricercatore manipola una o più variabili indipendenti in una situazione naturale, per determinare l'EFFETTO SUL COMPORTAMENTO
        
        OSSERVAZIONE PARTECIPATA
        
        gli osservatori giocano un doppio ruolo, osservano il comportamento delle persone e partecipano alle situazioni che stanno osservando.
        
        Gli osservatori possono essere:
        
        NON in INCOGNITO=>gli individui osservati sanno che l’osservatore è presente allo scopo di raccogliere informazioni sul loro comportamento.
        
        INCOGNITO=>gli individui osservati non sanno di esserlo.
        
        Un problema nell’osservazione del comportamento è la REATTIVITÀ, che si osserva quando le persone reagiscono al fatto di essere osservate modificando il loro normale comportamento.
        
        Questo si può ovviare con l’osservazione in incognito che solleva però problemi dal punto di vista etico.
        
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        arrivare a un intervento
      - INTRUSIONE=> si intendono gli sforzi dei ricercatori per creare il contesto per l’osservazione.
    - - Questi metodi NON SONO REATTIVI.
      - producono informazioni che possono confermare o confutare le conclusioni basate sull’osservazione diretta e implicano lo studio degli indizi fisici e dei documenti d’archivio.
      - usano delle MISURE NON INTRUSIVE.
      - 1) INDIZI FISICI
        
        sono le tracce e i prodotti del comportamento passato. Due categorie di indizi fisici sono gli INDIZI DI USO E PRODOTTI
        
        INDIZI DI USO=>prove fisiche che provengono dall’uso di un oggetto. Si dividono in:
        
        NATURALI=>nessun intervento del ricercatore
        
        CONTROLLATI=>intervento del ricercatore
        
        PRODOTTI=>creazioni, costruzioni del comportamento. Molti prodotti moderni ci forniscono una visione della nostra cultura e del nostro comportamento.
        
        La VALIDITÀ delle misure degli indizi fisici deve essere esaminata e verificata.
        
        La fedeltà di una misura va verificata controllando che gli indizi fisici ci informino fedelmente sul comportamento delle persone.
        
        La DISTORSIONE può essere indotta dal modo in cui si stabilisce l’uso degli indizi e dal modo in cui essi sopravvivono nel tempo.
      - 2)DOCUMENTI D'ARCHIVIO
        
        sono documenti, pubblici o privati, che descrivono le attività degli individui, dei gruppi, delle istituzioni e dei governi.
        
        Sono misure NON INTRUSIVE usate per integrare l’analisi delle ipotesi basata su altri metodi.
        
        sono comodi in quanto abbondanti e già pronti.
        
        Tre problematiche che si possono riscontrare sono:
        
        SOPRAVVIVENZA SELETTIVA=>Alcuni documenti possono andare persi o distrutti
        
        RELAZIONE SPURIA=>esiste quando i risultati indicano erroneamente che due o più variabili sono associate.Può essere l’esito di un’associazione accidentale oppure di un uso non corretto delle tecniche statistiche. Un’associazione tra due variabili può avvenire quando una terza variabile, non identificata, spiega tale relazione.
        
        DEPOSITO SELETTIVO=>vengono depositate solo alcune informazioni tralasciandone altre.
        
        sono utili quando si vuole descrivere un fenomeno o si usano per avere prove complementari in un approccio MULTIMETODO allo studio di un fenomeno.
  - - - DOCUMENTAZIONE ESAUSTIVA DEL COMPORTAMENTO
        
        Per creare un RACCONTO NARRATIVO, un osservatore può mettere per iscritto la descrizione di un comportamento o usare registrazioni video o audio.
        
        i ricercatori possono classificare le registrazioni per verificare le loro IPOTESI
        
        I racconti dovrebbero essere fatti durante o il più possibile vicino all’osservazione del comportamento, poiché il passare del tempo sfoca i dettagli.
        
        ricorrono ai racconti narrativi, che forniscono una riproduzione del comportamento più o meno fedele all’originale.
      - DOCUMENTAZIONE SELEZIONATA DEL COMPORTAMENTO
        
        spesso
        ottengono sono MISURE QUANTITATIVE del comportamento, come la frequenza e la durata della sua occorrenza.
        
        Le SCALE DI MISURA usate per misurare le dimensioni psicologiche sono frequentemente trattate come SCALE A INTERVALLI anche se in genere rappresentano MISURE ORDINALI
        
        Quando i ricercatori cercano di descrivere specifici comportamenti o eventi devono prima definire in maniera chiara le VARIABILI DEL COMPORTAMENTO
  - - - Due tipologie
        
        ANALISI QUALITATIVA
        
        ANALISI DEI RACCONTI NARRATIVI
        
        Un passaggio nell’analisi del contenuto dei racconti narrativi è la RIDUZIONE DEI DATI=> il processo di riepilogo dei dati sul comportamento.
        
        i ricercatori cercano di fornire un riassunto narrativo delle loro osservazioni e di sviluppare una teoria che spieghi il comportamento.
        
        La produzione dei dati implica un PROCESSO DI CODIFICA, che è l’identificazione di unità di comportamento o di particolari eventi in accordo con specifici criteri relativi agli obiettivi dello studio.
        
        ANALISI DEI DOCUMENTI D'ARCHIVIO
        
        la prima azione dei ricercatori è quella di RIDURRE I DATI.
        
        l’estrapolazione di dati importanti da una fonte d’archivio può richiedere delle ANALISI DEL CONTENUTO della fonte.
        
        può essere definita come una tecnica di codifica che permette ai ricercatori di fare delle inferenze basate su caratteristiche specifiche dei documenti d’archivio
        
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        ANALISI QUANTITATIVA
        
        Fornire un riassunto numerico delle osservazioni di uno studio.
        
        STATISTICA DESCRITTIVA
        
        riassume i dati osservati, quali la frequenza relativa, le medie e le deviazioni standard.
        
        dipendono dalla scala di misura utilizzata per registrare i dati.
        
        Si usa la scala di MISURA NOMINALE quando i comportamenti e gli eventi sono classificati in categorie che si escludono a vicenda.
        
        FREQUENZA RELATIVA
        
        Per calcolarla si conta il numero di volte in cui un comportamento o evento accade e lo si divide per il numero totale di osservazioni.
        
        Quando si descrivono DATI ORDINALI i ricercatori spesso riportano gli item elencati con più frequenza tra una serie di item
        
        Quando le osservazioni sono documentate classificandole su una SCALA A INTERVALLI o quando sono usate le misure di tempo su una SCALA A RAPPORTI, vengono usate una o più misure di tendenza centrale:
        
        MEDIA
        
        somma dei valori che una variabile assume in un campione diviso per il numero di casi
        
        i ricercatori riportano anche una MISURA DI VARIABILITÀ o dispersione punteggi attorno alla media.
        
        DEVIAZIONE STANDARD
        
        approssima la distanza media di un punteggio dalla media.
        
        radice quadrata della media o la deviazione quadratica media dei punteggi attorno alla media. Misura della variabilità dei punteggi
        
        ATTENDIBILITÀ DELL'OSSERVATORE
        
        Se non sono attendibili, è improbabile che dicano qualcosa sul significato del comportamento.
        
        significa chiedersi se osservatori indipendenti degli stessi eventi ottengano gli stessi risultati.
        
        Il grado di accordo di due o più osservatori indipendenti è definito ATTENDIBILITÀ TRA OSSERVATORI o INTER-GIUDICI
        
        Se due osservatori sono in disaccordo non si è più certi di ciò che è stato registrato (una bassa attendibilità può capitare in situazioni non ben definite).
        
        Le osservazioni molto attendibili NON sono necessariamente osservazioni accurate, possono essere in errore entrambi.
        
        Per salvaguardare l’INDIPENDENZA degli OSSERVATORI è necessario che ognuno sia all’oscuro di ciò che l’altra ha documentato.
        
        La VALUTAZIONE DELL'ATTENDIBILITÀ TRA OSSERVATORI dipende da come è misurato il comportamento.
        
        Nella SCALA NOMINALE l’osservatore attendibile è valutato usando una misura della percentuale di accordo, che si calcola così: 𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑖 𝑣𝑜𝑙𝑡𝑒 𝑐h𝑒 𝑑𝑢𝑒 𝑜𝑠𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑡𝑜𝑟𝑖 𝑐𝑜𝑛𝑐𝑜𝑟𝑑𝑎𝑛𝑜: 𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑖 𝑜𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡𝑢𝑛𝑖𝑡à 𝑝𝑒𝑟 𝑐𝑜𝑛𝑐𝑜𝑟𝑑𝑎𝑟𝑒X100
        
        i ricercatori selezionano un CAMPIONE DELLE OSSERVAZIONI per misurarne l’attendibilità
        
        Quando i dati vengono misurati su una SCALA ORDINALE
        
        si usa il COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE PER RANGHI DI SPEARMAN (ρ) per valutare L'ATTENDIBILITÀ TRA OSSERVATORI
        
        Quando i dati osservati sono misurati su una SCALA A INTERVALLI o A RAPPORTI, l’attendibilità dell’osservatore può essere valutata usando il
        
        COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE DI PEARSON (r)=>misura dell'ampiezza e direzione dell'associazione tra due variabili numeriche, che può variare da -1 a +1
        
        Esiste una correlazione quando due misure diverse degli stessi individui, ovvero quando i punteggi di una variabile covavano con quelli di un’altra.
  - - - Due modalità:
        
        INFLUENZA DELL'OSSERVATORE
        
        REATTIVITÀ
        
        Spesso cercano di indovinare quali siano i comportamenti attesi e possono usare degli indizi per orientare il proprio comportamento.
        
        questi indizi vengono definiti CARATTERISTICHE ATTESE
        
        la VALIDITÀ ESTERNA della ricerca viene minacciata dal grado in cui i partecipanti cambiano il loro comportamento per rispondere alle caratteristiche attese.
        
        Un modo per ridurre questo problema è limitare le conoscenze dei partecipanti sul proprio ruolo nello studio, non uscendo mai dalle norme etiche.
        
        il problema della reattività si presenta quando l'osservatore influenza il comportamento che sta osservando.
        
        METODI DI CONTROLLO sono
        
        ASSUEFAZIONE/DESENSIBILIZZAZIONE=>abituare i partecipanti alla presenza di un osservatore,
        
        ASSUEFAZIONE=>gli osservatori entrano nella situazione di ricerca in molte occasioni diverse, finché i partecipanti smettono di reagire alla loro presenza.
        
        DESENSIBILIZZAZIONE=>è simile alle procedure degli psicologi clinici nel trattamento delle fobie.
        
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        OSSERVAZIONE INDIRETTA E NATURALISTICA=>può essere eliminata se i partecipanti alla ricerca non sanno che un osservatore è presente
        
        BIAS DELL'OSSERVATORE
        
        si verifica quando la parzialità dei ricercatori determina quali comportamenti scegliere di osservare e quando le aspettative degli osservatori sul comportamento conducono a errori sistematici nell'identificare e documentare il comportamento.
        
        EFFETTO ASPETTATIVA
        
        può presentarsi quanto gli osservatori conoscono le ipotesi di uno studio o conoscono i risultati di studi precedenti.
        
        quanto i risultati attesi dal ricercatore che raccoglie i dati possono avere un effetto sugli effettivi risultati dello studio.
        
        CONTROLLO DEL BIAS OSSERVATORE
        
        Il fatto più importante da considerare è la CONSAPEVOLEZZA che esso può essere presente, perciò un osservatore che conosce tale bias sarà più attento a prendere delle misure per ridurne gli effetti.
        
        può essere RIDOTTO mantenendo l'osservatore all'oscuro degli OBIETTIVI e dalle IPOTESI DI STUDIO
        
        Si dice che gli osservatori sono "CIECHI" per quel che riguarda certi aspetti dello studio quando non conoscono le ragioni delle osservazioni o gli obiettivi dello studio.
  - - - LISTA DI CAMPIONAMENTO=> lista degli elementi della popolazione che costituiscono il sottoinsieme campione.
      - CAMPIONE=> insieme di partecipanti selezionato per partecipare a una ricerca. Il sottoinsieme della popolazione che realmente viene estratto dallo SCHEMA DI CAMPIONAMENTO.
      - POPOLAZIONE=> insieme dei casi o partecipanti di interesse. I ricercatori selezionano in genere un sottoinsieme della popolazione per rappresentare la
        popolazione nel suo insieme.
      - ELEMENTO=> Ogni componente della popolazione
    - - La possibilità di poter generalizzare dipende dalla RAPPRESENTATIVITÀ del campione.
        
        Un CAMPIONE è RAPPRESENTATIVO della popolazione nella misura in cui mostra la stessa distribuzione di caratteristiche della popolazione.
        
        La minaccia alla rappresentatività è la DISTORSIONE.
        
        Un CAMPIONE DISTORTO è quello in cui la distribuzione delle caratteristiche è sistematicamente diversa da quella della popolazione di interesse.
        
        2 fonti di DISTORSIONE
        
        SELEZIONE
        
        BIAS DELLA SELEZIONE=> si presenta quando le procedure usate per selezionare il campione portano a una sovrarappresentazione di alcuni segmenti della popolazione o all’esclusione o sottorappresentazione di un segmento significativo.
        
        PERCENTUALE DI RISPOSTA
    - - CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO=> selezione di casi in cui ogni caso ha la STESSA PROBABILITÀ di essere selezionato
        
        tipi di campionamento probabilistico
        
        CAMPIONAMENTO CASUALE SEMPLICE=> selezione di casi in modo tale che ogni caso della popolazione abbia la STESSA PROBABILITÀ di essere selezionato
        
        CAMPIONAMENTO CASUALE STRATIFICATO=>selezione casuale dei casi da particolari gruppi o strati della popolazione.Ci sono due procedimenti per estrarre gli elementi:
        
        il primo è quello di estrarre campioni di uguale dimensione da ogni strato (se ipoteticamente ho tre strati e devo estrarre 6 persone in totale allora estrarrò due partecipanti da ogni strato);
        
        il secondo è quello di estrarre gli elementi su base proporzionale (se in una popolazione il 60% F e il 40% M allora il mio campione di 10 persone dovrà essere composto da 6 F e 4 M).
        
        CAMPIONAMENTO PER GRAPPOLI=> selezione di sottogruppi di soggetti provenienti da aree diverse, progettata per ridurre tempi e costi di selezione del campione poichè i membri di ogni grappolo sono fisicamente vicini
        
        CAMPIONAMENTO SISTEMATICO=> selezione di casi in maniera sistematica.
      - CAMPIONAMENTO NON PROBABILISTICO=> selezione di casi in cui ogni unità o elemento della popolazione viene scelto in base a specifici criteri
        
        diversi tipi di campionamento non probabilistico:
        
        CAMPIONAMENTO A SCELTA RAGIONATA=>i soggetti vengono scelti in base alle conoscenze e alle informazioni su di loro che più si adattano alla popolazione in
        studio.
        
        CAMPIONAMENTO PER QUOTE=>prevede di selezionare i partecipanti seguendo la proporzione in base alla quale una particolare caratteristica è presente nella popolazione
        
        CAMPIONAMENTO DI CONVENIENZA=> selezione di casi in base alla facilità con cui è possibile ottenerli
        
        CAMPIONAMENTO A PALLA DI NEVE => selezione di casi che sono stati proposti da altri casi
  - - - Per eseguire al meglio un buon disegno trasversale dobbiamo tener presente 3 condizioni:
        
        TERZA VARIABILE O VARIABILE CONFONDENTE
        
        VARIABILITÀ
        
        ATTENDIBILITÀ
      - Si differenziano dai disegni sperimentali perchè non presentano alcuna MANIPOLAZIONE
    - - due vantaggi:
        
        il ricercatore può determinare la direzione e l’estensione del cambiamento del comportamento dei singoli individui
        
        può valutare in maniera più precisa l’effetto di alcuni eventi che accadono in maniera naturalmente.
      - SVANTAGGI/LIMITI
        
        difficoltà a identificare le cause esatte dei cambiamenti negli individui nel tempo
        
        la difficoltà a ottenere un campione di soggetti che accetti di partecipare allo studio nel tempo
        
        I campioni rimangono identici solo se tutti i componenti del campione originale continuano a partecipare a tutto lo studio. Se i soggetti non completano tutte le fasi di un disegno longitudinale è possibile che ci sia un problema di ATTRITO SELETTIVO
        
        decrescita del campione che diminuisce la sua probabilità di rappresentare la popolazione
      - TIPOLOGIE
        
        STUDIO DI TREND=>uno studio in cui i campioni vengono studiati in momenti diversi; non deve trattarsi per forza dello stesso gruppo in ogni momento
        
        Questo disegno è il più adatto quando lo scopo dello studio è descrivere cambiamenti negli atteggiamenti nel tempo, all’interno di una popolazione.
        
        presenta dei LIMITI:
        
        non si può determinare chi ha cambiato idea o di quanto.
        
        si presenta quando i campioni successivi non sono rappresentativi della stessa popolazione.
        
        STUDI PROSPETTICI O DI PANEL=> coinvolge un gruppo di partecipanti che vengono studiati più volte nel tempo usando le stesse misure
        
        STUDIO RETROSPETTIVO=> ricerca in cui si chiede ai partecipanti di rispondere a domande assumendo un a prospettiva passata
      - È caratterizzato da 3 coefficienti di correlazione:
        
        CORRELAZIONI LAGGED=> legame tra la stessa variabile misurata in tempi diversi
        
        CORRELAZIONI CROSS-LAGGED=> indica il legame tra la stessa variabile misurata in tempi diversi e vi è un incrocio tra la variabili indagate
        
        CORRELAZIONI SINCRONE=> relazioni valutate nello stesso momento temporale
    - - REGRESSIONE MULTIPLA=> la variabilità di una variabile dipendente è spiegata utilizzando un insieme di più variabili indipendenti
        
        REGRESSIONE MULTIPLA STEPWISE
        
        i predittori vengono inseriti o rimossi uno alla volta in base all'ampiezza della loro significatività statistica
        
        REGRESSIONE MULTIPLA GERARCHICA O SEQUENZIALE
        
        i singoli predittori o gruppi di predittori vengono inseriti secondo una particolare sequenza
        
        REGRESSIONE MULTIPLA STANDARD
        
        tutti i predittori vengono inseriti o analizzati in un unico passaggio
      - PATH ANALYSIS=> consente di lavorare con più variabile indipendenti e con più variabili dipendenti
        
        Fornisce un indice di adattamento del modello ai dati
        
        Può spiegare più di una V.D. allo stesso tempo
  - - - VARIABILI DEMOGRAFICHE=>descrivono le caratteristiche delle persone che vengono selezionate per la ricerca.Decidere se misurare o meno queste variabili dipende dagli scopi dello studio.
      - spesso misurano le PREFERENZE e gli ATTEGGIAMENTI degli individui. Le scale SELF-REPORT sono usate per misurare l’opinione delle persone sugli item presenti nella scala o per determinare differenze tra le persone in qualche costrutto presentato nella scala
        
        Questo tipo di scala si focalizza sulle differenze tra gli item della scala e non su quelle tra gli individui
        
        Due caratteristiche importanti delle misure SELF-REPORT sono l'ATTENDIBILITÀ e la VALIDITÀ
    - - 3.Scrivere una prima versione del questionario.
      - Riesaminare e rivedere il questionario
      - 2Decidere come somministrare il questionario.
      - 5.Fare un pre-test (test pilota) del questionario.
      - 1.Decidere quali informazioni cercare.
      - 6.Rivedere il questionario e specificare le procedure.
    - - APERTE=>è più flessibile rispetto a delle risposte a scelta multipla ma di contro è molto più difficile da registrare e gestire
      - CHIUSE=>le domande chiuse sono più immediate e ci si impiega meno tempo a rispondere. Risulta anche più facile la loro ricapitolazione. Lo svantaggio è quello di obbligare i partecipanti a rispondere con un'opzione che non rappresenta a pieno la loro visione.
      - L’ORDINE DELLE DOMANDE spesso dipende dal modo in cui il questionario è sarà somministrato.
        
        spesso vengono poste delle DOMANDE FILTRO=> ovvero delle domande generali mirate a capire se le domande specifiche successive possono essere poste all’intervistato.
  - - - Quando due variabili sono correlate, si possono fare delle predizioni sulle conseguenze, tuttavia non si può, semplicemente conoscendo una correlazione, determinare la causa della relazione.
      - Una correlazione che può essere spiegata da una TERZA VARIABILE=> variabile che si sovrappone tra la VI e la VD. prende il nome di RELAZIONE SPURIA
      - Una relazione può essere INDIRETTA, in questo caso l'effetto della variabile causa sulla variabile esito avviene per mezzo di MEDIATORI, ossia variabili qualitative o quantitative che ricevono l’effetto della causa e lo trasmettono alla variabile di esito o a ulteriori mediatori.
      - Si parla di RELAZIONE MODERATA quando la relazione fra la variabile della causa e l’esito varia in funzione di una terza variabile, detta MODERATORE=> ossia una variabile qualitativa o quantitativa che influenza la direzione e/o la forza della relazione fra una variabile causa e la variabile esito.
      - L’evidenza di correlazione, in combinazione con un approccio MULTIMETODO, può aiutare i ricercatori a identificare le potenziali cause del comportamento.