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La misura in neuropsicologia - Coggle Diagram
La misura in neuropsicologia
Operazionalizzazione
: da concetto significativo ma vago, a misurazione precisa
Come capisco che ho operazionalizzato bene?
proprietà psicometriche
Attendibilità
: ripetibilità e coerenza di una misurazione.
Metodi di correlazione:
attendibilità test-retest, tra valutatori, forme parallele, della coerenza interna
Alpha di Cronbach
: moltiplicazione delle correlazioni tra items per il N di items. Va da 0 a 1: 1 sono la stessa cosa, > . 7 va bene, <. 5 molto male
Validità
: misura cattura effettivamente il costrutto atteso
5 aspetti principali:
validità interna, di criterio (postdittivo, simultaneo, predittivo), di costrutto (concergenza, divergenza), incrementale, ecologica
Obiettivo
: definire se l'operazione di misurazione che si sta facendo sta effettivamente descrivendo un costrutto cognitivo che serve a descrivere e prevedere quello che succede nel mondo reale.
Statistica inferenziale
: utilizza info tratte dal campione per fare inferenze sulla popolazione di riferimento
Come funziona l'inferenza:
Formulo domanda in termini di H1 (ipotesi di ricerca) e H0 (opposto)
Determino caratteristiche popolazione di riferimento (distribuzione basata su H0 vera, di cui conosco la probabilità)
Determino valore critico (alpha)
p-value >.05
= non ho abbastanza evidenza per dire che H0 è falsa
p-value < .05
= evidenza a favore di H1 (NON la dimostro, perchè non la testo mai)
Percorso ricorsivo:
Campionamento: da popolazione a campione
Inferenza: da campione a popolazione
Il campionamento
: 4 step:
Identifico la popolazione
Definisco gli obiettivi
Seleziono metodo di campionamento
Seleziono campione
5 aspetti da considerare:
Rappresentatività
Generalizzabilità
Robustezza
Efficienza
Fattibilità
Determinare dimensione del campione a priori:
Precisione
: tutti i partecipanti necessari per avere un certo livello di precisione nella stima dei parametri. Tecnica AIPE: intervallo di confidenza.
Efficienza
: numero minimo di partecipanti per raggiungere la conclusione. 3 tecniche: disegni sequenziali, numero magico, power analysis.
Ridondanza
: partecipanti necessari per raggiungere la conclusione senza troppi errori.
Tecniche di campionamento:
Casuale semplice
Stratificazione
Di convenienza
Gruppo di controllo
Power analisi
: serve per separare le 2 distribuzioni. Si basa su 4 elementi:
Criterio decisionale (alpha)
Dimensione del campione
Effect size (d)
Power (1 - B)
= interdipendenti
2 tipi di errore:
Errore di tipo I: falsi positivi, rifiuto H0 quando è vera
Errore di tipo II: falsi negativi, non rifiuto H0 quando è falsa
Errore I lo tiene sotto controllo l'alpha .05
Errore II lo tiene sotto controllo il power
Effect size:
rapporto segnale/rumore. Più famoso Cohen's D: differenza tra i parametri in funzione di quanto sono variabili i parametri stessi. Valori: 0.3 piccolo, 0.5 medio, 0.7 grande.
Power
: probabilità di trovare un effetto nel campione se esiste nella popolazione (veri positivi). Tipicamente .80.