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MISURAZIONE DEI DATI IN PSICOLOGIA - Coggle Diagram
MISURAZIONE DEI DATI IN PSICOLOGIA
Definizioni di base
UNITÀ STATISTICA: elementi che costituiscono l’oggetto dell’osservazione e le cui proprietà vengono rilevate
POPOLAZIONE: insieme di tutte le unità cui fa riferimento l’osservazione
CAMPIONE: sottoinsieme della popolazione
VARIABILE: ogni caratteristica rilevata su ciascuna unità statistica
MODALITÀ (o livello): ogni diversa presentazione di una variabile
STATISTICA DESCRITTIVA VS INFERENZIALE
DESCRITTIVA: ha come obiettivo quello di riassumere e descrivere ed esplorare i dati osservati
INFERENZIALE: ha come obiettivo quello di utilizzare le informazioni rilevate su un campione della popolazione di riferimento per fare delle affermazioni sulle caratteristiche della popolazione stessa
VARIBILI LATENTI VS OSSERVATE (o manifeste)
LATENTI: una variabile latente rappresenta un
concetto unidimensionale
nella sua forma pura (Bollen, 1989)
Non è direttamente osservabile, ma misurabile solo per via indiretta, tramite appropriate variabili chiamate indicatori
OSSERVATE: una variabile osservata è una variabile direttamente misurabile
CLASSIFICAZIONE IN BASE ALLA SCALA DI MISURA
VARIABILE CATEGORIALE NOMINALE: variabile composta da categorie (dette anche livelli o modalità)
che
non
possono essere ordinate
Es. Nomi, attaccamento
VARIABILE CATEGORIALE ORDINALE: variabile composta da categorie (dette anche livelli o modalità)
che possono essere ordinate
Es. Età (adolescente, giovane adulto ecc), scala Lickert
VARIABILE QUANTITATIVA SU SCALA INTERVALLO: è una scala in cui è possibile misurare la distanza tra due punti. Il rapporto tra due intervalli è indipendente sia dall’unità di misura sia dalla posizione dello zero, che sono entrambi arbitrari.
Es. Temperatura
VARIABILE QUANTITATIVA SU SCALA RAPPORTO: la scala a rapporto ha le stesse proprietà della scala di intervalli, ma lo zero non è arbitrario. Esso coincide con l’assenza del fenomeno.
Es. Euro
Le variabili
quantitative
possono essere distinte in
DISCRETE
Assumono valori interi e numerabili (insieme N+)
CONTINUE
Assumono valori reali che non sono direttamente numerabili (insieme R)
FASI DI UNA RICERCA SCIENTIFICA
RIFLESSIONE
IPOTESI DI RICERCA
OPERAZIONALIZZAZIONE
DEFINIZIONE METODO DI RICERCA
RACCOLTA E CODIFICA DEI DATI
ANALISI DEI DATI
INTERPRETAZIONE, DISCUSSIONE E DIFFUSIONE DEI RISULTATI
ANALISI DEI DATI
Vengono valutate le relazioni tra variabili di interesse attraverso modelli statistici
Importante classificazione tra modelli statistici:
MODELLI SIMMETRICI
MODELLI ASIMMETRICI
MODELLO SIMMETRICO
Y<-X
Y: variabile o l’insieme di variabili DIPENDENTI
X: variabile o l’insieme di variabili INDIPENDENTI
Valutare se è in che modo le variabili indipendenti sono in grado di prevedere i valori della/e variabile/i dipendente/i
MODELLO ASIMMETRICO
X1<->X2
X1: variabile o insieme di variabili di interesse
X2: un’altra variabile o un’a,tra insieme di variabili di interess
Valutare se è in che modo le variabili sono associate tra loro