Laboratorio di Metodologia della ricerca

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1 Laboratorio di Metodologia della ricerca Università di Urbino Mirta Vernice

2 Sito del corso esercitazionestatistica.pbworks.com Cliccare sul link Metodologia della Ricerca. Troverete tutto il materiale relativo al laboratorio.

3 Come contattarmi

4 Obbligo di frequenza OBBLIGO DI FREQUENZA ALL 80% DELLE ORE QUESTO SIGNIFICA: 1 assenza Per problemi/eventuali richieste MANDARE !

5 In cosa consiste il lavoro individuale? Stesura di 1 report scientifico + analisi dei dati. Riguarderà gli esperimenti che saranno svolti o impostati a lezione. Max 700 parole (2 facciate di word, interlinea doppia, carattere Times New Roman, dimensione 12).

6 Info più dettagliate nella prossima lezione!!

7 Che cosa faremo in questo laboratorio? Impostazione e svolgimento di esperimenti psicologici. Costruzione/testing/scoring Analisi statistica dei risultati. Statistica descrittiva Statistica inferenziale

8 Programma che useremo Excel Rcmdr (R commander) IMPORTANTE: se possibile, portare il portatile a lezione!

9 La lezione di oggi La ricerca sperimentale in psicologia. Breve ripasso di Excel (inserimento dati, statistica descrittiva, ecc.).

10 Uno studio sperimentale Raccogliere letteratura su un argomento Proporre un ipotesi sperimentale Testarla Condurre un analisi statistica dei risultati Stendere un report scientifico

11 Ordine delle sezioni di un report/articolo scientifico Titolo Abstract Introduzione Metodi Risultati Discussione Bibliografia

12 Tanto io non farò mai ricerca. E la tesi?

13 Metodologia della ricerca Individuare un oggetto di indagine Lettura/produzione sintattica/accesso lessicale/ e un paradigma sperimentale Self paced reading/masked priming/ecc. Disegnare un esperimento Costruirlo Testare partecipanti Analizzare i dati

14 Da una ipotesi Da cosa si parte? Per esempio?

15 Ipotesi sperimentali Parole bisillabiche lette più velocemente di parole trisillabiche. Parole acquisite prima lette più velocemente di parole acquisite più tardi nel corso dello sviluppo. (punto critico: come definiamo AoA?)

16 Burani et al., 2002 Parole morfologicamente complesse lette più velocemente di parole non complesse, a parità di numero di lettere e frequenza. CAMMELLO RT > CASSIERE Ma solo in popolazioni a sviluppo atipico (es. dislessici).

17 Hp sperimentale Deve essere verificata. Come si procede? 1. Prevedere che tipo di risultato si otterrebbe assumendo che l Hp sperimentale sia valida; 2. Prevedere che tipo di risultato si otterrebbe assumendo che l Hp sperimentale NON lo sia.

18 Hp sperimentale vs. Hp nulla Nel caso di Burani et al., 2002? Definiamo Hp sperimentale e Hp nulla.

19 Hp Nulla: importante No: Non esiste relazione tra i due eventi (complessità morfologica delle parole/velocità lettura/popolazione a sviluppo atipico vs. tipico) Bensì: le eventuali variazioni riscontrate negli eventi considerati sono dovute al CASO.

20 Hp sperimentale Predice una relazione tra due o più eventi (complessità morfologica di una parola/velocità di lettura); Assume che questo si verifichi in una popolazione a sviluppo atipico.

21 Variabili dipendenti/indipendenti Variabile dipendente: quella che misuro. Variabile indipendente: quella che manipolo. Indipendente: Causa Dipendente: Effetto

22 Variabile indipendente Che significa manipolare? Variare. Condizioni sperimentali: diverse versioni in cui può comparire un item nell esperimento (es. parole complesse vs. non complesse).

23 Variabile dipendente Quella che posso misurare. Su cui conduco l analisi dei dati. La natura della variabile dipendente determina il tipo di analisi.

24 Variabile dipendente Variabile categorica corretto/sbagliato attivo/passivo Variabile continua Tempo di lettura (Reading time) RT (Reaction time)

25 Una Hp sperimentale Permette di predire chiaramente sia quello che avverrà, sia ciò che non avverrà.

26 Statistica Permette di stabilire se l Hp sperimentale è verificata oppure no. Quando Hp sperimentale non è verificata, non è detto che Hp nulla lo sia. Si dirà semplicemente che bisogna rigettare Hp sperimentale.

27 Statistics is deeply intertwined with research design. If you want to be good at designing psychological studies, you need to understand the basics of stats. Dan Navarro

28 Un esempio

29 Carminati, 2002; 2005 Esperimento Self paced reading Position of Antecedent Strategy (PAS): In contesti anaforici osserva che: Pronomi nulli sono assegnati a un antecedente in posizione sintattica più saliente (in genere, il soggetto). Pronomi espliciti sono assegnati (di solito) a un antecedente non-soggetto.

30 Carminati, 2002; a. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in ospedale, lei le ha portato un mazzo di fiori. 1b. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in ospedale, Ø le ha portato un mazzo di fiori. 1c. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in ospedale, lei era già fuori pericolo. 1d. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in ospedale, Ø era già fuori pericolo.

31 Self Paced Reading Quando

32 Self Paced Reading Vanessa

33 Self Paced Reading ha

34 Self Paced Reading visitato

35 Self Paced Reading Giovanna

36 Disegno fattoriale Manipolazione 2x2 2(Pronoun: overt vs. null) x 2 (Semantically plausible co-referent: object vs. subject). Manipolazione within items e within subjects. Cosa significa?

37 Carminati, 2002; a. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in ospedale, lei le ha portato un mazzo di fiori. 1b. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in ospedale, Ø le ha portato un mazzo di fiori. 1c. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in ospedale, lei era già fuori pericolo. 1d. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in ospedale, Ø era già fuori pericolo.

38 Lista latin square Soggetto 1 Item 1 condizione a Item 2 condizione b Item 3 condizione c Item 4 condizione d Item 5 condizione a.

39 Lista latin square Soggetto 2 Item 1 condizione b Item 2 condizione c Item 3 condizione d Item 4 condizione a Item 5 condizione b.

40 Latin square Vetrata commemorativa in onore di Ronald Fisher Caius College, Cambridge

41 Manipolazione Può essere: Entro item (within-items) Tra item (between-items) Entro soggetti (within-subjects) Tra soggetti (between-subjects)

42 Between/within items Manipolazioni between- richiedono MOLTI partecipanti. Necessario manipolare ordine di occorrenza dei trial tra soggetti. Manipolazioni within- richiedono un numero più limitato di partecipanti perché controllano variabilità soggetti/item.

43 Pilot study/norming Nella costruzione item sperimentali controllare: Frequenza verbi/np Accettabilità Familiarità AoA (Age of Acquisition)

44 E i filler? Necessari. Assorbono la manipolazione degli item sperimentali. Almeno 3 volte il numero degli item sperimentali (in un esperimento comportamentale).

45 Partecipanti Adulti Popolazioni specifiche? Bambini? Bilingui? SLI? Quali criteri di inclusione? Impatto sul disegno dell esperimento. Importante: somministrare un questionario sul background linguistico-culturale

46 Partecipanti Quanti ce ne vogliono? Dipende dal nostro studio. È within o between subjects? Quante condizioni sperimentali abbiamo? NB: in genere minimo 6 partecipanti per ogni lista latinsquare.

47 Partecipanti Mai lasciarli a sé stessi Istruzioni possono fare la differenza. Rating di accettabilità scala -5 punti: A..basa le tue risposte sulla tua intuizione di parlante nativo B. credi che un professore di italiano accetterebbe questa espressione?

48 Metodologia e statistica nel paper (o report scientifico)

49 Introduzione Breve introduzione dell area di indagine Cenni su qualche ricerca condotta in precendenza Scopo dello studio Breve descrizione dei metodi Ipotesi

50 Nell Introduzione Dopo aver brevemente spiegato il metodo, introdurre l ipotesi Ipotesi: A) Ci si aspetta una differenza tra condizione X e Y oppure: B) Ci si aspetta una performance migliore nella condizione X rispetto a Y

51 Che differenza tra queste due Hp direzionale; ipotesi? Hp non direzionale; Avrà delle implicazioni sull analisi statistica che condurremo.

52 Metodo Sottosezioni: Participanti: Chi? Materiali: Cosa è stato usato? Descrivere gli item. Disegno: Quale manipolazione sperimentale è stata attuata? Procedura: Come si è svolto l esperimento?

53 Partecipanti 20 studenti (3 M) dell Università X hanno preso parte al nostro studio. Tutti i partecipanti avevano una vista nella norma.

54 Materiali Indicare: Item sperimentali utilizzati (quanti erano, come erano) Eventuali filler Supporti tecnici usati per la somministrazione (foglio di risposta, computer)

55 Disegno Variabile dipendente Variabile indipendente Com è stata manipolata var indipendente? Within- (entro) o between-(tra) participants?

56 Procedura Tipo di somministrazione (individuale o collettiva?) Come si è svolto l esperimento? Che tipo di istruzioni hanno ricevuto?

57 Metodo: Importante Chi lo legge deve essere in grado di replicare al dettaglio l esperimento!

58 Risultati 2 informazioni Statistica descrittiva (punteggi grezzi, misure di tendenza centrale, di dispersione, frequenze, percentuali); Statistica inferenziale (valori ottenuti dall applicazione di un test statistico).

59 La statistica descrittiva elabora dati per descrivere fenomeni; La statistica inferenziale stima le caratteristiche di un fenomeno che si riferisce a una popolazione a partire dall analisi delle caratteristiche di un campione.

60 Popolazione e campione Popolazione L insieme di unità (persone, piante, città, ecc.) su cui vogliamo generalizzare un certo risultato (o un modello statistico). Campione Un insieme più piccolo di unità (ma idealmente rappresentativo) estratte da una popolazione, usato per determinare delle caratteristiche circa quella popolazione.

61 = 10 Field, 2008

62 Caveat Dati descrittivi sono puramente speculativi! (non si può concludere granché a partire da una media o da una percentuale...) Solo statistica inferenziale permette di confermare che l Hp sperimentale sia verificata (o no ).

63 Caveat 2 Entrambi (dati descrittivi e inferenziali) indispensabili; La descrittiva precede l inferenziale; fornisce informazioni cruciali per esplorare i dati. L inferenziale stabilisce generalizzabilità risultati all intera popolazione.

64 Risultati Descrittivi NB: se i dati (medie e dev standard) sono riportati nelle Tavole, non occorre ripeterle nel testo. Altrimenti, nel testo bisogna includere i numeri esatti.

65 Tavole Tavola 1: Proporzione di risposte corrette tra partecipanti di genere maschile e femminile. Condizione 1 Condizione 2 M SD M SD Donne Uomini Importante: in genere si mette sempre media (M), e Deviazione Standard (DS) (oppure, se non DS, Errore Standard, SE).

66 Risultati Statistica inferenziale L analisi ha permesso di rilevare una significativa differenza tra la condizione X e Y.

67 Discussione Ricapitolare i risultati principali Confrontarli con gli studi precedenti Possibili problemi relativi allo studio condotto Implicazioni per studi successivi Direzioni future (cosa posso investigare poi?). Conclusioni

68 Tipi di studi

69 Ricerca sperimentale Una o più variabili manipolate sistematicamente per osservare l effetto (da solo o combinato) che causano su una ulteriore variabile. È possibile stabilire un rapporto di causa-effetto tra variabili. Si applica alla maggioranza degli studi in psicologia sperimentale/psicolinguistica.

70 Ricerche Cross-sectional I dati sono raccolti da partecipanti di diverse età (es. 6 mesi, 12, 18 mesi), ogni gruppo di età è costituito da partecipanti diversi. Studi longitudinali Stesso partecipante testato in diverse età della sua vita.

71 Studi correlazionali Osservare quello che avviene senza interferire sperimentalmente (manipolare una variabile). Indagare relazione tra abilità in prove diverse di uno o più gruppi di partecipanti. Es. Accuratezza in lettura e accuratezza ortografica in scrittura.

72 Altre nozioni utili

73 Nozione di Causa-Effetto 1. Abituarsi a pensare all indipendente come causa e la dipendente come effetto. 2. Devono essere contigue (nel tempo). 3. L effetto non deve occorrere in presenza della causa.

74 I Confounding Una variabile (che in genere non abbiamo controllato), diversa dalla nostra indipendente, che potenzialmente può avere un effetto sulla dipendente; Es. La relazione tra età e competenza morfosintattica potrebbe essere influenzato da SES (Socio-economic Status).

75 Eliminare i confounding Un effetto deve essere presente quando la causa è presente. Quando la causa è assente anche l effetto deve essere assente. Condizione di controllo: la causa è assente.

76 Paradigmi sperimentali Repetition task/continuation task Priming (si adatta ad esperimenti di produzione/comprensione/accesso lessicale) Self paced reading Eye tracking (reading, visual word paradigm) Tecniche neuro

77 Decisione lessicale Ascolta la parola e decidi: è una parola reale? Var. dipendente: RT e accuratezza.

78 Linger Software gratuito per esperimenti self-paced reading.

79 Software per condurre esperimenti

80 Software commerciali Presentation E-prime preparare lo script in e-prime e condurre l'esperimento con e-run (free).

81 PsyScope Disegnato per condurre tutti i tipi di esperimenti psicolinguistici. Misura RTs. NB: solo su Mac.

82 DMDX mdx.htm Adatto a diversi tipi di esperimenti di psicolinguistica. Misura i RTs rispetto a stimoli visivi e uditivi. NB: solo su PCs. Poco flessibile.

83 Mechanical turk

84

85 Take Home Message Avere una domanda di ricerca sensata. Mantenere costante tutto quello che non interessa indagare. Sapere come gestire bias e altre variabili difficilmente controllabili. Costruire un esperimento bilanciato. Conoscere i propri dati descrittivi prima di analizzarli statisticamente.