disegni fattoriali (cap.9)
disegni complessi
studi di due o più variabili indipendenti
combinazione fattoriale: abbinamento di ciascun livello di una variabile indipendente con ciascun livello di una seconda variabile indipendente
effetto principale: effetto di una variabile indipendente da sola
effetto di interazione: effetto delle variabili indipendenti in combinazione
disegno misto: un disegno fattoriale ha almeno una variabile a gruppi indipendenti e almeno una variabile a misure ripetute
disegno fattoriale più semplice: 2x2, due variabili indipendenti e due livelli ciascuna (tot. condizioni: 2x2=4)
permettono di identificare le interazioni tra le variabili indipendenti (fonti di variazione sistematica)
il numero di variabili indipendenti e di livelli, ma sono più frequenti disegni di due o tre variabili indipendenti
esempio
esame di variabili che potrebbero indurre i sospettati a rilasciare false confessioni durante un interrogatorio
Kassin et al., le aspettative dell'inquirente rispetto all'innocenza o alla colpevolezza di un indagato influenzano le tattiche dell'interrogatorio?
bias di conferma: le convinzioni iniziali circa la consapevolezza di un sospettato li indurrebbero a condurre interrogatori più aggressivi, a porre domande che presumono colpevolezza e a indurre i sospettati a comportarsi in maniera difensiva
1) inquirente si forma un'idea sulla persona target 2) l'inquirente si comporta verso la persona in modo coerente con la sua convinzione 3) la persone target di comporta in modo tale da confermare la convinzione
1) Davvero colpevole/ Aspettativa di colpevolezza; 2)Davvero colpevole/Aspettativa di innocenza; 3) Davvero innocente/Aspettativa di colpevolezza; 4)Davvero innocenza/Aspettativa di innocenza
Metà degli studenti "aspettativa di colpevolezza", altra metà "aspettativa di colpevolezza"; altri rivestivano il ruolo di sospettati, assegnati casualmente per metà al ruolo di colpevoli e per metà al ruolo di innocenti; gli sperimentatori manipolavano l'innocenza o la colpevolezza usano la VI "status del sospettato
VI: status del sospettato e aspettativa dell'inquirente; livelli: davvero colpevole/ davvero innocente
rappresenta le differenze tra le prestazioni medie di ogni livello di una variabile indipendente a prescindere dai livelli dell'altra variabile indipendente
si presenta quando l'effetto di una variabile indipendente differisce a seconda dei livelli assunti dalla seconda variabile indipendente, e questo rende la relazione moderata
entrambi le variabili influiscono la prestazione dei partecipanti nella variabile dipendente
se la prima variabile interagisce con la seconda è vero anche l'inverso (l'ordine non ha importanza)
Analisi dei disegni fattoriali
descrizione
può essere identificato usando le statistiche descrittive presentate nei grafici o nelle tabelle
la presenza di un effetto viene confermata impiegando la statistica inferenziale
tabelle: quando è necessario conoscere i valori esatti per ogni condizione dell'esperimento
grafici a barre e grafici a linee: mostrano le tendenze dei risultati senza enfatizzare i valori esatti
grafico a linee: se c'è l'interazione le linee non sono parallele, se non c'è interazione le linee sono parallele
metodo sottrattivo: si confrontano le differenze tra le medie di ogni riga (o colonna) della tabella; se le differenze sono diverse è probabile che vi sia interazione; le differenze devono essere calcolate nella stessa direzione e il segno della differenza va osservato attentamente
va bene solo quando una delle variabili ha due livelli
per disegni con VI che hanno tre o più livelli
disegni fattoriali con tre variabili indipendenti
quattro effetti di interazione diversi
A, B, C
effetti di interazione a due vie: A X B, A X C, B X C
effetto delle interazioni a tre vie: A X B X C
effetti principali di A, B, C
ogni variabile indipendente può interagire con ognuna delle altre due VI, e tutte e tre le VI possono interagire insieme
è necessario con grafico con più di un pannello
l'interazione di due delle variabili differisce a seconda del livello della terza variabile indipendente
statistica inferenziale: esame di effetti principali per ogni VI, effetto di interazione tra le due VI
statistica descrittiva: interpretare i risultati della statistica inferenziale
il modo di interpretare i risultati di un disegno fattoriale dipende dalla presenza/assenza di un effetto di interazione statisticamente significativo
piano di analisi dei dati quando l'effetto di interazione è significativo
identificazione della fonte dell'effetto con l'uso dell'analisi degli effetti semplici e il confronto di due medie
effetto semplice: effetto di una VI in uno specifico livello della seconda VI
quando vengono prese in considerazione tre o più medie di un effetto semplice, si possono confrontare le medie due alla volte per identificare la fonte dell'effetto semplice
piano di analisi dei dati quando l'effetto di interazione non è significativo
determinare le gli effetti principali siano statisticamente significativi
la fonte di un effetto principale può essere specificata con più precisione effettuando confronti tra due medie o usano gli intervalli di confidenza per confrontare le medie due a due
devono essere fatti test di statistica inferenziale, come il test F, per confermare che gli effetti siano statisticamente attendibili
interpretazione degli effetti di interazione
le teorie predicono che due o più VI interagiscono per influenzare il comportamenti, e i disegni fattoriali servono per verificare le teorie rintracciare le ragioni dei risultati apparentemente contraddittori degli esperimenti (analizzano gli effetti principali e quelli di interazione)
gli effetti di interazione risolvono contraddizioni dei risultati di esperimenti condotti per verificare le teorie
approccio comune per risolvere il problema: includere nel disegno di ricerca VI che controllino potenziali variabili intervenienti (es. includere condizioni di minaccia e di sicurezza)
effetti di interazione e validità esterna
quando non c'è interazione gli effetti di ogni VI possono essere generalizzati tra i livelli dell'altra VI
la presenza dell'effetto di interazione identifica i limiti per la validità esterna di un risultato, specificando le condizioni in cui avviene un effetto di una variabile indipendente
variabile indipendente rilevante: produce l'effetto principale (influenza il comportamento) o quello di interazione quando studiata in combinazione con una seconda VI
attenziona a considerare una variabile irrilevante (non ha effetto)
potrebbe avere un effetto diverso se fossero testatati livelli diversi della variabile indipendente
potrebbe interagire con un'altra VI se usata in un disegno fattoriale
si sarebbe potuto osservare un effetto con variabili dipendenti diverse
l'assenza di un effetto statisticamente significativo può significare o può non significare che l'effetto non sia presente
si deve prendere in considerazione la sensibilità del nostro esperimento e il potere della nostra analisi statistica
effetto soffitto o ceiling effect: quando la prestazione dei partecipanti raggiunge un massimo; effetto pavimento o floor effect: quando la prestazione dei partecipanti raggiunge un minimo
i risultati per un effetto di interazione non sono interpretabili
soluzione: inclusione di un'ampia gamma di punteggi per misurare le differenze di prestazione nelle diverse condizioni
effetto di interazione e disegno a gruppi naturali
i ricercatori usano i disegni fattoriali per poter fare inferenze causali sulle variabili dei gruppi naturali quando verificano una teoria sul perchè i gruppi naturali differiscono
tre passaggi: 1) teoria sul perchè esistono differenze di gruppo; 2) manipolare una variabile indipendente che dovrebbe dimostrare il processo teorizzato; 3) verificare se esistono effetti di interazione tra la VI e la variabile che crea i gruppi naturali
vengono formati i gruppi selezionando individui che differiscono per alcune caratteristiche individuali, poi i ricercatori cercano relazioni sistematiche tra queste variabili e altri aspetti del comportamento (es. prestazione)
il problema si verifica quando si cerca di concludere che le differenze sono causate dalle caratteristiche usate per definire i gruppi
il ricercatore può approfondire i fattori che spiegano le differenze esaminando le predizioni degli effetti di interazione di tre VI: due VI manipolate e la variabile delle differenze individuali
(si esaminano prima di effetti di interazione e poi gli effetti principali)