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1 DIAGNOSTICA PSICOLOGICA lezione! Paola Magnano si basano su tre elementi: le scale di misura sistema empirico: un insieme di entità non numeriche (es. insieme di persone; insieme di stimoli; insieme di item) sistema numerico: tipologia di misurazione che è possibile applicare al sistema empirico regola che consente il passaggio dall uno all altro scala nominale scala ordinale sistema empirico: suddivisione in categorie distinte e mutualmente escludentesi (es. sesso; categoria professionale) sistema numerico: attribuire numeri uguali agli elementi della stessa categoria e numeri diversi agli elementi appartenenti a categorie diverse regola: i numeri sono denominazioni delle categorie es.: uomini/donne promosso/bocciato sistema empirico: gli elementi componenti godono della stessa caratteristica ma in quantità o in grado diverso, ordinabile rispetto a tale grado sistema numerico: indica la posizione reciproca degli elementi; i numeri indicano una graduatoria tra le quantità di caratteristica presenti regola: ad uno stesso numero è associata una stessa quantità di caratteristica es.: spesso, raramente, mai i livelli di istruzione i gradi di ritardo mentale

2 scala ad intervalli equivalenti scala a rapporti sistema empirico: è possibile stabilire un unità di misura sistema numerico: è possibile stabilire l entità delle differenze di intensità della caratteristica regola: i numeri esprimono intervalli equivalenti tra le posizioni es.: punteggi ai test sistema empirico: è possibile stabilire un unità di misura e un elemento di intensità nulla sistema numerico: è possibile compiere tutte le operazioni e applicare regole di trasformazione e di uguaglianza regola: i numeri esprimono intervalli equivalenti tra le posizioni es.: misura del peso, età, lunghezza tempi di reazione popolazione e campione CONCETTI STATISTICI DI BASE popolazione: è l insieme dei componenti cui l indagine del ricercatore è rivolta campione: è un sottoinsieme della popolazione, composto da un numero inferiore (n) di unità

3 distribuzione delle variabili continue: possono assumere un numero tendenzialmente infinito di valori (es. altezza, temperatura) discrete: possono assumere soltanto un certo numero di valori (es. n. di risposte corrette) distribuzione delle variabili continue! anche se la variabile è continua, attraverso gli strumenti di misura possiamo averne solo valori discreti (es. ansia) valori distribuzione delle variabili discrete indicatori di tendenza centrale moda: il valore che occorre con la maggior frequenza in un insieme di dati di una variabile mediana: è il valore che divide in due parti uguali la distribuzione di frequenza di una variabile, cioè il valore al di sopra e al di sotto del quale deve essere contenuto il 50% delle frequenza media: è il valore medio di tutte le osservazioni raccolte di una certa variabile

4 indicatori di dispersione sono basati sul concetto di scostamento dalla media un esempio varianza: è un indicatore globale di quanto i singoli punteggi si disperdono rispetto al valore medio della distribuzione deviazione standard: è la radice quadrata della varianza a) 1, 1, 1, 2, 3, 8, 8, 8, 8 b) 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 8 Σ=32; X= 3,55; s 2 x=10 Σ=32; X= 3,55; s 2 x=24 distribuzione normale curva a campana o Gaussiana molte variabili psicologiche presentano una distribuzione normale o approssimativamente normale per rendere confrontabili tra di loro le distribuzioni normali (che potrebbero avere media e variabilità diversa) si trasformano in distribuzione normale standardizzata punti standard: i punti z costituiscono la più semplice modalità di standardizzazione dei punteggi grezzi i punteggi grezzi si trasformano in base al punteggio medio e alla variabilità del campione di cui il soggetto fa parte il punto z adatta il punteggio grezzo su una scala standard che ha media 0 e deviazione standard 1

5 punteggio grezzo del soggetto z = (x i - X)/s media del gruppo di riferimento deviazione standard del gruppo di riferimento punteggio grezzo del soggetto ad un test di lettura = 25 media del gruppo di riferimento = 45 deviazione standard = 8 ALTO O BASSO??? z = (25-45) / 8 = -2.5 E M 77,56 N of Cases 144 DS 8,54 Minimum 57,000 Maximum 104,000 Median 78,000 Arithmetic Mean 77,563 Minimo = 57 Massimo = 104 Standard Deviation 8,544 Skewness 0,069 Kurtosis 0, ,

6 indicatori della forma di una distribuzione asimmetria (skewness) e curtosi (kurtosis) variano tra più e meno infinito (± ) quando assumono valore = 0 indicano una forma della distribuzione normale asimmetrica leptocurtica ci dice quanto la curva è sbilanciata a destra o a sinistra, quindi quanto le frequenze dei punteggi alti o bassi sono più elevate di quanto non dovrebbero essere se la distribuzione fosse normale ci dice quanto i punteggi siano concentrati in un punto particolare della distribuzione oppure quanto essi siano uniformi, sempre rispetto alla distribuzione normale consideriamo una variabile normale quando presenta simmetria e curtosi comprese tra +1 e -1 normale platicurtica IE_TOT N of Cases 486 correlazione si occupa della relazione tra due variabili Minimum 58,000 Maximum 149,000 Median 112,000 Arithmetic Mean 112,119 Standard Deviation 12,214 Skewness -0,222 Kurtosis 0,997 indica quanto l andamento dei punteggi di una variabile sia collegato all andamento dei punteggi di un altra variabile quindi ci dice quanto le variabili co-varino

7 coefficiente r di Pearson o di correlazione: si applica quando le variabili sono misurate su scale ad intervalli e coglie relazioni di tipo lineare esempio di relazione non lineare regressione spiega la relazione tra due variabili in termini di previsione un metodo di stima del valore atteso condizionato di una variabile dipendente, dati i valori di altre variabili indipendenti misurando una variabile posso prevedere o stimare la misura dell altra

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