Riassunto tratto dal libro ”Metodologia della ricerca in psicologia” di McBurney & White

Ecco un riassunto del libro ”Metodologia della ricerca in psicologia” di Donald H. McBurney e Theresa L. White. Utile per sostenere l’esame di metodologia della sperimentazione tipicamente inserito nel primo anno del corso di laurea triennale in Scienze e Tecniche Psicologiche.

METODOLOGIA

Insieme delle riflessioni sul metodo e sulle tecniche utilizzate in una data disciplina accademica per conoscere l’oggetto della disciplina stessa

CAPITOLO 1: PSICOLOGIA E SCIENZA

METODI DI CONOSCENZA DEL COMPORTAMENTO:

1) Metodi non empirici (non basati sull’esperienza):

a) Autorità:

• Si crede alle affermazioni di una persona o di un ente che si rispetta o si deve rispettare

• E’ un metodo di conoscenza limitato

• Spesso le autorità sono in disaccordo tra loro

• Spesso le autorità sbagliano

b) Logica:

• E’ uno metodo di conoscenza utile ma limitato

• Può provare la validità di un’affermazione, ma non la veridicità

• E’ infatti slegata dall’esperienza empirica

2) Metodi empirici (basati sull’esperienza):

a) Intuizione:

• Metodo di conoscenza basato su reazioni estintive e spontanee

• E’ slegata dalla logica e dal ragionamento

• Sono quelle informazioni che ogni giorno traiamo ”in qualche modo”

b) Senso comune:

• Tipo particolare di intuizione

• Costituisce l’accordo tra le opinioni di un individuo e le idee e le esperienze di un gruppo

• Ha due limiti fondamentali: la variabilità nel tempo e nelle culture e l’avere come unico criterio di verità il successo di una prassi (‘’se funziona è vero”)

• Non permette previsioni e non porta a nuove conoscenze

• Se un risultato scientifico va contro il senso comune si dice controintuitivo

c) Scienza:

• Non vi è un metodo scientifico, ma dei metodi scientifici

• Il processo che la caratterizza è solitamente diviso in 4 stadi:

1. Definizione del problema

2. Formulazione di un’ipotesi

3. Raccolta dei dati

4. Elaborazione delle conclusioni

• Le scienze del comportamento, anche se trattano eventi mentali, seguono le regole delle altre scienze

CARATTERISTICHE DELLA SCIENZA:

1) Empirica:

• Si basa sui fatti, sulle esperienze

  2) Oggettiva:

• Persone con percezione normale nello stesso tempo e nello stesso luogo avrebbero esperienze identiche

• Se qualcuno guardasse da dietro le spalle dello sperimentatore, vedrebbe le stesse cose di quest’ultimo

• L’oggettività permette la repicabilità e distingue la scienza dalla non scienza

3) Autocorreggibile:

• E’ aperta alla scoperta di nuovi dati che contraddicono quelli precedenti

  4) Progressiva:

• In continuo cambiamento grazie alle correzioni

  5) Possibilista:

• Non afferma mai di conoscere la verità assoluta

• Offre sempre il beneficio del dubbio

6) Parsimoniosa:

• Predilige sempre la spiegazione più semplice di un fenomeno

  7) Interessata alla teoria:

• E’ alla continua ricerca di teorie che spieghino i fatti (VS senso comune)

• Vuole capire anche il motivo del funzionamento di qualcosa (VS tecnologia)

Ipotesi di lavoro della scienza (assunti utilizzati per gli esperimenti):

1. Realismo (realtà del mondo):

• Gli oggetti del mondo esistono indipendentemente dal fatto che siano percepiti dall’osservatore

• VS realismo ingenuo, che afferma che le cose sono come appaiono (”è così perchè è così”)

2) Razionalità:

• Il mondo può essere compreso col ragionamento logico

  3) Regolarità

• Il mondo segue le stesse leggi in ogni tempo e in ogni luogo

  4) Scopribilità:

• E’ possibile scoprire il funzionamento delle regole del mondo

• Il mondo è un rompicapo risolvibile con mezzi umani

5) Causalità:

• Ogni evento ha una causa

• E’ il principio del determinismo, che nega il libero arbitrio

• La scienza non lo nega, assume il principio di determinismo solo come ipotesi di lavoro, per poter prevedere gli eventi partendo dalle cause

• La causalità statistica rende associabili due eventi non sempre costanti

LA PSEUDOSCIENZA

• E’ una disciplina che tenta senza successo di essere scienza (es: astrologia e parapsicologia)

• E’ contraddistinta da determinati fattori:

a) Mancanza di oggettività o interesse per la misurazione

b) I concetti non possono essere falsificati

c) Mancanza di logica formale o matematica

d) Isolamento dal resto della scienza

e) Mancanza di progressi

f) Tentativi di risposte a domande metafisiche

g) Mancanza di precise definizioni di termini

h) Mancanza di leggi

i) Mancanza di accordo teorico

l) Importanza esagerata di poche persone

OBIETTIVI DELLA SCIENZA:

La scoperta di regolarità:

• Può essere intesa in 2 modi:

1) Descrizione:

• Descrizione accurata dei termini

• Descrizione precisa dei fenomeni

2) Scoperta di leggi:

• Legge: asserzione secondo la quale certi eventi sono regolarmente associati

• Legge statistica: la regolarità dell’associazione non è perfetta (crf leggi del comportamento)

  3) Ricerca di cause:

  Metodi di Mill per fare affermazioni valide sulla casualità:

  Metodo dell’accordo: singola circostanza comune a tutte le situazioni in cui si presenta un evento

Metodo della differenza: una sola differenza tra casi che presentano una caratteristica o casi che non la presentano

Metodo della variazione concomitante (correlazione): Condizioni che variano assieme al grado con cui si manifesta l’evento

Errori frequenti:

• Confondere una causa con una coincidenza

• Trascurare un comune fattore causale (la vera causa è un evento che correlato con la presunta)

Lo sviluppo delle teorie:

• Teoria:

1. In senso lato: un’asserzione o un insieme di asserzioni che riguardano le relazioni tra delle variabili; se le relazioni riguardano una sola variabile, si parla di legge

2. In senso stretto: un’asserzione o un insieme di asserzioni che riguardano le relazioni tra delle variabili e che includa almeno non osservato in modo diretto, ma necessario per spiegare le relazioni

• Concetti teorici: non si osservano né misurano direttamente, ma sono definiti in base ad elementi osservati e misurati; sono le invenzioni dello scienziato per spiegare le leggi dei fenomeni

• Le teorie devono essere falsificabili

• Popper afferma che una teoria non può mai essere provata come vera

• Più una teoria sopravvive ai tentativi di falsificazione più è probabile che si avvicini alla verità

• Si tenta di falsificare l’ipotesi ”nulla” per sostenere l’ipotesi sostantiva

Il ruolo delle teorie:

1. Organizzazione delle conoscenze

2. Spiegazione delle leggi: la teoria collega le conoscenze e le leggi in un contesto e in un senso unificato

3. Previsione di nuove leggi: la teoria spiega le leggi suggerisce in che direzione si debba cercarne di nuove, anche se controintuitive

4. Guida alla ricerca: la teoria suggerisce nuovi esperimenti e vie alternative alla loro realizzazione

• La spiegazione teorica è il fine ultimo della scienza

Obiettivi della psicologia come scienza:

1. Descrizione: attraverso un’accurata descrizione si identificano le leggi del comportamento

2. Previsione: la conoscenza delle leggi del comportamento permette di prevedere quest’ultimo

3. Controllo: se si prevede un comportamento lo si può controllare

Ipotesi nella scienza:

• Un’ipotesi viene formulata nella forma ‘’se (è vero A)…allora (è vero B)…”; l’affermazione può essere vera o falsa

• Un’ipotesi su una legge implica determinati assunti sulla teoria che sta dietro alla legge stessa

• Se un’ipotesi che riguarda sia una teoria che le sue leggi è falsa, potrebbero essere false sia la teoria che le leggi

• Un’ipotesi scientifica deve poter essere esaminata empiricamente per essere confutata

• Tutta la ricerca scientifica è progettata per esaminare almeno un’ipotesi

Definizione di concetti teorici (operazionismo):

• Si può partire da una teoria per cercare un fenomeno o da un fenomeno per cercare una teoria

• Un concetto teorico deve essere legato ad operazioni osservabili da chiunque (Bridgman)

• L’operazionismo è quindi il limite posto ai concetti che la scienza può usare

• I concetti scientifici vengono definiti tramite le operazioni con cui vengono misurati

• L’ottenimento di operazioni convergenti (risultati uguali a partire da definizioni operazionali diverse) rafforza la teoria sottostante

La natura del processo scientifico:

• Paradigmi: tutti le teorie e gli assunti accettati come veri da un gruppo di scienziati; ogni branca della scienza si organizza con essi (Kuhn)

• Evoluzione della scienza:

1. Scienza normale (accettazione di un paradigma)

2. Problema e crisi del paradigma

3. Nuovi paradigmi in competizione con quello attuale

4. Accettazione del nuovo paradigma capace di spiegare i dati empirici in modo migliore

”Serendipity” (fortuna):

• Scoprire una cosa non cercata e imprevista mentre se ne sta cercando un’altra

• ”Quando capitate su qualcosa di interessante, mollate tutto e dedicatevi a quello!” (Skinner)

Scienza come soluzione di problemi:

• Molte teorie nascono dall’esigenza di risolvere specifici problemi

Limiti della scienza:

1. Limiti intrinseci:

• La scienza è agnostica riguardo alle questioni spirituali e di valore

• La sua validità è profondamente influenzata dalla cultura

• E’ incompleta

• E’ correggibile

1. Limiti pratici:

• La scienza è opportunista, cerca sempre la strada più facile

• I costi della ricerca sono spesso elevatissimi

• Spesso i problemi che tratta sono estremamente complessi

CAPITOLO 4: VARIABILI

Variabile:

• E’ una proprietà di un evento reale che viene studiata

• E’ un attributo di un fenomeno reale, perciò appartiene alla realtà

• E’ collegata ad un concetto teorico attraverso una definizione operazionale

Tipi di variabili:

1. Indipendente:

• E’ la causa

• E’ manipolata dallo sperimentatore

• Ha almeno 2 livelli (valori assunti dalla X)

1. Dipendente:

• E’ l’effetto

• E’ una modificazione della risposta

• Non può essere manipolata

1. Indipendente naturale (o ”del soggetto”)

• E’ un dettaglio naturale

• Non può essere manipolata

1. Confusa:

• Varia assieme alla variabile indipendente

1. Quantitativa:

• Varia in grandezza

• Può essere continua: può assumere qualsiasi valore in un insieme discontinuo, non è legata a valori o categorie

• Ipoteticamente la precisione della loro misurazione è illimitata, ma in pratica dipende dalla precisione dello strumento di misurazione

• Spesso una variabile continua è misurata in modo discontinuo, ma ciò non la rende discontinua

• Il numero di leggi quantitative in un campo è l’indice di progresso di quella disciplina

• Per poter essere formulata in modo quantitativo, una legge deve soddisfare 2 requisiti: regolarità e semplicità

1. Qualitativa:

• Varia di genere

• Può essere discontinua: rientra in categorie o valori specifici; è dicotomica se vi sono solo 2 categorie opposte

Scale di misurazione:

• Misurazione: assegnare un numero ad eventi o oggetti secondo regole che permettano di rappresentare le loro proprietà col sistema numerico

• Le regole di misurazione scelte decidono il risultato ottenuto

• Esistono 4 tipi di scale di misurazione:

1. Scala nominale:

• Classifica gli oggetti e gli eventi in categorie

• Oggetti o eventi dello stesso tipo ricevono lo stesso valore numerico

• Oggetti o eventi diversi ricevono valori numerici diversi

• E’ la scala più semplice, ma informa solo sull’uguaglianza o diversità tra eventi o oggetti

1. Scala ordinale:

• Classifica gli oggetti e gli eventi in un ordine

• Ogni posizione di un evento o oggetto nell’ordine deve corrispondere al valore (numerico, psicologico, ecc) ad esso attribuito

• Informa solo sull’ordine degli eventi o oggetti, ma non sulle differenze tra essi

• Es: 1, 2, 3, 4, 5, …

1. Scala a intervalli:

• Classifica anch’essa gli eventi o gli oggetti in un ordine, ma quantifica le differenze tra essi

• Alle differenze tra i valori della scala devono corrispondere differenze degli eventi o degli oggetti

• Es: 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, …

1. Scala a rapporti:

• Classifica secondo un ordine, quantifica le differenze ed assegna un punto significativo (non arbitrario), nella fattispecie uno zero assoluto

• Quantifica differenze significative tra i suoi valori numerici

• Il rapporto tra i valori numerici deve corrispondere al rapporto tra eventi o oggetti

• Es: …, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, …

Confronto tra scale (in ordine di potenza):

Trasformazioni permissibili:

• Modificazioni dell’assegnazione dei valori numerici ad eventi o oggetti che non violano la regola della scala applicata

• Il numero di trasformazioni permissibili diminuisce all’aumentare della potenza della scala

Affidabilità e validità delle misurazioni:

• Perchè una misurazione sia utile alla scienza deve essere sia valida che affidabile

• Esistono 2 tipi di affidabilità:

1. Test-retest:

• Consiste nel valutare se lo strumento di misurazione dà risultati uguali in occasioni differenti

1. Coerenza interna:

• Consiste nel verificare che gli item di un test misurino la stessa cosa

• Vi sono numerosi metodi per misurare la coerenza interna di una VI

• Uno di questi è l’affidabilità split-half: si dividono gli item del test in 2 gruppi (come fossero test separati) e poi si verifica la correlazione delle risposte tra di essi

Tipi di errore:

1. Casuale (o Varianza d’errore):

• E’ occasionale

• Non è collegato a nessuna variabile indipendente conosciuta

• Costituisce la variabilità di uno strumento nella misurazione

1. Sistematico:

• E’ continuo

• Non è mai desiderato nella ricerca

• Se rimane costante in tutta la ricerca è trascurabile

• Causa problemi quando è legato ad un solo livello di una VI

CAPITOLO 5: DESCRIZIONE DEI DATI CON TABELLE E GRAFICI

Tabella:

• Rappresentazione dei dati in forma numerica nelle righe e nelle colonne di una matrice

Grafico:

• Rappresentazione dei dati attraverso relazioni spaziali in un diagramma

TABELLE E GRAFICI DI FREQUENZA:

Tabella di frequenza:

• Si immettono i dati nella prima colonna e nelle seguenti le informazioni di riferimento

• Es:

Distribuzione di frequenza:

• Numero di casi per ogni determinato dato

• Mostrano solo la VD e una frequenza

• Esistono vari grafici per rappresentarla:

1. Istogramma

• Grafico disegnato con barre che indicano la frequenza di un determinato dato

• Es:

1. Poligono di frequenza

• Grafico in cui la frequenza di ogni dato è rappresentata da un punto

• I punti vengono poi uniti da linee rette

• Es:

1. Curva normale:

• Particolare funzione matematica che descrive numerose distribuzioni di frequenza presenti in natura

• La media si trova al centro

• Le code sono dette estremità

• Oltre che normale (e quindi simmetrica) una curva può essere asimmetrica negativa (quando la coda più lunga è nella parte sinistra dell’asse x) o asimmetrica positiva (quando la coda più lunga è nella parte destra dell’asse x)

Distribuzione di frequenza cumulativa:

• Grafico che mostra il numero di dati che cadono sotto un determinato dato

• Di solito si usano poligoni, ma si possono usare anche istogrammi

• Il grafico è sempre monotòno: o va verso l’alto o resta orizzontale andando da sinistra verso destra

• La curva è generalmente sigmoidale, ossia a forma di S

• Può essere normale, asimmetrica positiva e asimmetrica negativa

• Es:

Percentili:

• Quantile espresso in percentuale

TABELLE E GRAFICI CHE MOSTRANO LA RELAZIONE TRA VARIABILI:

• Mostrano la relazione tra due variabili

• Alcuni presentano dati individuali, altri di gruppo

Grafico di dispersione:

• Mostra la relazione tra 2 variabili per un certo numero di casi

• Mostra il valore di 2 variabili per ogni individuo

• E’ spesso usato per mostrare dati correlazionali

CAPITOLO 6: VALIDITA’

Validità:

• Esattezza di una conclusione di un ricercatore e sua corrispondenza con la realtà

• E’ messa in dubbio quando sono messe in dubbio:

  a) L’esistenza di una relazione causa – effetto tra le variabili

  b) La spiegazione teorica del risultato ottenuto

Tipi di validità:

1. Interna:

• Concerne la logica della relazione causa – effetto tra VI e VD

• Un exp ha validità interna solo se esiste con certezza tale relazione

• Non devono esistere altre variabili di causa covarianti (confound)

• Se gli effetti delle variazioni non possono essere vagliati separatamente, le variabili sono confuse

• Bisogna perciò eliminare tutti gli effetti di altre possibili VI sconosciute

1. Di costrutto:

• Riguarda la coerenza tra i risultati e la teoria alla base dell’exp

• Si devono escludere spiegazioni teoriche alternative per i risultati

• Bisogna verificare la correttezza delle ipotesi ausiliarie: se una di esse è falsa, anche i risultati potrebbero esserlo

1. Esterna:

• Consiste nell’applicabilità dei risultati in altre situazioni

1. Statistica:

• E’ l’evidenza statistica (in termini probabilistici) per la quale ci si chiede se il rapporto tra VI e VD è realmente di causa – effetto o se è casuale

1. Ecologica:

• Coerenza dei dati raccolti con il comportamento abituale dei soggetti nel loro ambiente

Validità di test e questionari:

1. Di costrutto:

• Deve essere esaminato il costrutto teorico in questione e non altri teoricamente legati ad esso

• Devono poter predire i risultati legati al costrutto teorico in esame

1. Di immagine (o di facciata):

• I test dovrebbero apparire al soggetto come specifici per lo studio in corso

• E’ più un problema di pubbliche relazioni che di validità

1. Di contenuto:

• Si deve esaminare bene la gamma di comportamenti del concetto teorico

1. Di criterio:

• I test devono essere in stretto rapporto con altre misure dello stesso costrutto teorico:

  a) Validità concomitante: una correlazione con le altre misure della stessa variabile

  b) Validità predittiva: possibilità di predire il futuro rendimento di quella variabile

N.B. Non esiste un modo per garantire tutti i tipi di validità; si cerca di garantirne il numero più alto possibile per aumentare l’attendibilità dei risultati

MINACCE ALLA VALIDITA’

Minacce alla validità interna:

• Per difendere la validità interna bisogna prestare attenzione alle possibili influenze di potenziali variabili estranee alla/e VI oggetto della ricerca

1. Eventi esterni al laboratorio:

• In esperimenti longitudinali (in cui i soggetti vengono esaminati più volte nel tempo) eventi esterni potrebbero comprometterne i risultati

1. Maturazione:

• I processi naturali (come la maturazione dei bambini, ma anche degli adulti) possono modificare gli esiti di una ricerca

1. Effetto delle prove (ripetizione della prova):

• Per un soggetto il semplice fatto di aver già sostenuto una prova influenza l’esito la secondo volta che gli viene sottoposta

• E’ un effetto di apprendimento

• La modificazione è determinata dallo stesso procedimento delle prove

1. Effetto della regressione verso la media:

• Avviene quando si somministrano 2 prove riguardanti la stessa variabile

• E’ una effetto per cui chi la prima volta aveva fornito risposte estreme tende ad avvicinarsi alla media nella seconda prova

• E’ causato da un errore nella misura della variabile, ossia la prova non era una misura perfetta della variabile

1. Selezione:

• E’ uno sbilanciamento nella selezione dei gruppi

• Si risolve tramite la randomizzazione

• Se i gruppi sono preesistenti si deve attuare un controbilanciamento

1. Mortalità:

• Una parte dei soggetti abbandona l’esperimento e questi avrebbero dato risultati diversi da chi lo completa

Minacce alla validità di costrutto:

• La validità di costrutto è la più difficile da ottenere a causa della molteplicità di teorie che possono spiegare gli stessi risultati

1. Debolezza di connessione tra teoria ed esperimento:

• Falsità delle ipotesi ausiliarie o cattive definizioni operazionali dei concetti teorici

1. Effetto ambiguo delle variabili indipendenti:

• I soggetti percepiscono la situazione in modo diverso dallo sperimentatore

• Spesso tendono a comportarsi da buoni soggetti, assecondando quelli che ritengono essere i comportamenti richiesti dallo sperimentatore

• La desiderabilità sociale fa sì che i soggetti, sospettando che l’esperimento valuti la loro intelligenza, presi dall’apprensione da valutazione tentino di comportarsi in modo normale, modificando in realtà il loro comportamento spontaneo

• La tendenza al buon soggetto e l’apprensione da valutazione sviluppano comportamenti antitetici

Minacce alla validità esterna:

1. Altri soggetti:

• Ogni soggetto dev’essere rappresentativo della popolazione in esame

1. Altri tempi:

• Molti aspetti sociali o culturali cambiano nel tempo e possono pregiudicare gli esiti di ricerche a lungo termine

1. Altre situazioni:

• Difficoltà a rapportare un fenomeno osservato in laboratorio in un altro laboratorio o sul campo (vedi validità ecologica)

Minacce alla validità statistica:

• Scarsità di osservazioni o soggetti

• Uso improprio di statistiche per l’analisi dei dati

Problemi di interazione tra soggetto e sperimentatore:

• Sia gli sperimentatori che i soggetti hanno aspettative sul proprio comportamento nell’ambito sperimentale

1. Soggetti:

• Le aspettative dei soggetti sono dette richieste di ruolo o caratteristiche di richiesta dell’esperimento

• Possibili soluzioni:

  a) Inganno: a volte utile, ma spesso, oltre ai problemi etici, induce il soggetto a comportamenti che possono comunque influenzare i risultati

  b) Misure scarsamente alterabili: uso di misure difficilmente alterabili come il linguaggio non verbale

  c) Inconsapevolezza: non rendere noto ai soggetti il fatto di partecipare ad un esperimento

1. Sperimentatori:

• Spesso anche lo sperimentatore esercita un effetto di disturbo

• Possibili soluzioni:

  a) Rendere lo sperimentatore ”cieco”: metodo spesso usato, non sempre è applicabile e non impedisce allo sperimentatore di formulare ipotesi proprie

  b) Standardizzare gli esperimenti: delle istruzioni registrate o scritte riducono notevolmente il fattore di disturbo

CAPITOLO 7: CONTROLLO

CONCETTO DI CONTROLLO:

• Insieme dei metodi tesi all’eliminazione delle minacce alla validità

• Si distinguono 2 significati:

1. Esperimento di controllo:

• Punto di paragone fisso per il confronto tra gli effetti di una VI

• Permette di dire che una VD è associata ad una VI e non ad altre

• Per verificarlo si possono usare:

  a) Gruppi di controllo: per gli esperimenti TRA i soggetti, si usa un gruppo di confronto (che subisce un trattamento differente) col gruppo sperimentale

  b) Condizioni di controllo: per gli esperimenti ENTRO i soggetti, si somministrano trattamenti diversi in confronto alla condizione sperimentale

1. Controllo sperimentale:

• Capacità di limitare o guidare le fonti di variabilità fino a far divenire altamente prevedibile il comportamento

• Facilita il raggiungimento della conclusione dell’esperimento di controllo

• Una volta che la variabilità è limitata al massimo e il comportamento è altamente prevedibile, si può dire di aver raggiunto il controllo sperimentale

Significati di controllo in rapporto alla statistica:

• Si usa la statistica inferenziale per valutare le probabilità che una differenza tra i gruppi o che le condizioni sperimentali e di controllo siano dovute al caso

• Si fanno abbastanza osservazioni o si usano abbastanza soggetti per limitare la variabilità nella misurazione dell’effetto sperimentale e rendere più precise le valutazioni statistiche

STRATEGIE GENERALI:

Controllo in laboratorio:

• La ricerca in laboratorio è ideale perchè il laboratorio permette maggiore controllo sulle variabili

• La ricerca sul campo è giustificata quando vi sono problemi (etici o pratici) che impediscono il controllo delle variabili come avverrebbe in laboratorio

• La qualità dei risultati dipende dal grado di controllo che si può esercitare

La situazione della ricerca come preparato:

• Preparato: situazione sperimentale creata in laboratorio per mettere in relazione le variabili di interesse

• Più forte è la relazione, migliore è il preparato

Misura strumentale della risposta:

• E’ la misura del comportamento in esame e aumenta la sensibilità della ricerca

• La VD deve essere misurata tramite strumenti capaci di trasformare il comportamento in numeri o forme adatti all’analisi dei dati

• Un buon strumento di misura estrae la risposta dall’insieme delle osservazioni casuali rendendo la misura attendibile

• La misura di un comportamento o di uno stato soggettivo è quindi oggettiva se la strumentazione di misura della risposta è adeguata

• Una buona misura permette precisione, ripetitibilità ed oggettività

STRATEGIE SPECIFICHE:

Soggetto come controllo di loro stessi:

• Ogni soggetto è sottoposto alle medesime condizioni per ridurre la variabilità dovuta alle differenze tra soggettivo

• Spesso usato negli studi su sensazione e percezione

• Si applica quando:

  a) E’ possibile l’uso dello stesso soggetto

  b) Gli scopi dell’esperimento non sono facilmente intuibili

  c) Le condizioni non si influenzano a vicenda

Randomizzazione:

• Assegnazione casuale dei soggetti alle condizioni sperimentali

• Se l’assegnazione è casuale, la confusione tra le variabili legate al soggetto e quella sperimentale può essere solo casuale

• I metodi statistici possono prevedere la probabilità di confusione dovuta al caso

• Spesso vengono utilizzate le tavole dei numeri casuali

Pareggiamento (controbilanciamento):

• Bilanciamento dei soggetti rispetto ad un criterio preliminare

• Può migliorare la precisione in caso di differenze tra soggetti rispetto ad una VI che può influenzare la VD

• Se non c’è correlazione tra la variabile pareggiata e la VD il pareggiamento non solo è inutile, ma indebolisce pure l’esperimento

• Il pareggiamento va eseguito prima dell’assegnazione dei soggetti alle condizioni e la caratteristica da pareggiare per ogni soggetto deve avere una misura propria

• Si cerca di pareggiare i soggetti rispetto alla variabile con più probabilità di correlazione con la VD

• Dopo il pareggiamento si randomizzano i soggetti

Variabili di disturbo:

• Per controllare le variabili di disturbo non facilmente eliminabili si può costruire l’esperimento su di esse

• Diventano così VI

• Da non confondere con la VC (confusa) che varia indipendentemente dalla VI (al contrario, la variabile di disturbo varia CON la VI)

Controllo statistico:

1. In senso lato:

• E’ la statistica inferenziale (che riguarda le decisioni da prendere in caso di incertezza)

1. In senso stretto:

• E’ l’insieme dei metodi utilizzati per prevedere la probabilità che un dato evento si sia verificato per caso

ULTERIORI CONSIGLI:

Ripetizione:

• Basata sul principio della replicabilità

• Se un esperimento, per quanto possa esser andato a buon fine, non dà gli stessi risultati se replicato, viene invalidato

• Esistono 2 tipi di ripetizione:

1. Diretta:

• Semplice ripetizione di un medesimo esperimento

1. Sistematica:

• Si effettua un esperimento diverso, ma basato su quello precedente

• Se il primo è esatto, dovrebbe esserlo anche il secondo

• E’ usata più frequentemente della ripetizione diretta

Disegno sperimentale accurato:

• Bisogna adattare il disegno al problema sperimentale

• Si devono prevedere i potenziali problemi di validità ed applicare soluzioni di controllo in anticipo

• Va infine accertato che i dati possano essere analizzati statisticamente

• La situazione e gli strumenti sperimentali adottati sono la linea guida del disegno

L’esperimento ”elegante”:

• Un esperimento deve essere semplice

• Attraverso la semplicità si hanno dimostrazioni eleganti

CAPITOLO 8: RICERCA NON SPERIMENTALE

Ricerca sperimentale e non sperimentale si distinguono in base al controllo che lo sperimentatore esercita su di esse

La ricerca correlazionale, più che cercare le cause, cerca le ragioni dei comportamenti, interpretandoli (ermeneutica)

TIPI DI RICERCA NON SPERIMENTALE:

Osservazionale:

• Riguarda essenzialmente l’osservazione del comportamento evitando di modificarlo

• Si divide in 2 tipi:

1. Naturalistica:

• Detta anche ”Non intrusiva” o ”Non reattiva”

• Deve disturbare il meno possibile

• Ha 3 regole principali:

  a) Registrazione accurata dei dati

  b) Uso di una varietà di tipi di misure

  c) Salvaguardia della privacy dei soggetti

1. Osservatori partecipanti:

• Il ricercatore si mescola a gruppi in condizioni naturali per fare le osservazioni

• L’osservatore è quindi parte del gruppo osservato

• E’ utile in gruppi piccoli le cui attività non sono pubbliche (criminali, ecc..)

• Presenta però numerosi problemi e difficoltà:

  a) Difficoltà a prendere oggettivamente il punto di vista del gruppo

  b) Difficoltà a farsi ammettere nel gruppo

  c) Difficoltà a mantenere l’oggettività

  d) L’osservatore modifica il gruppo

  e) L’osservatore invade la sfera privata dei soggetti (etica)

Ricerca d’archivio:

• Ricerche eseguite su dati non raccolti dal ricercatore

• Utile quando la raccolta di nuovi dati sarebbe difficile o non etica (suicidi, incidentim ecc…)

• Presenta comunque dei limiti:

  a) I dati d’archivio non sono scientifici, potrebbero essere pieni di errori

  b) E’ difficile interpretare particolari correlazioni osservate dal momento che i dati sono antecedenti alla ricerca

Casi singoli:

• Si trova a cavallo tra la ricerca osservazionale e la ricerca d’archivio

• E’ un’indagine empirica che investiga un fenomeno attuale nel suo contesto naturale

• Si usano molte fonti di dati empirici

• Spesso riguardano problemi relativi a situazioni non ripetibili, che vanno analizzate subito per non essere perdute

SVILUPPO DI TEORIE E VERIFICA EMPIRICA NELLA RICERCA OSSERVAZIONALE E D’ARCHIVIO:

• Dato che nella ricerca non sperimentale non si parte da ipotesi specifiche, lo sviluppo di teorie deve essere molto flessibile

• Si usa un procedimento induttivo, ad hoc e ciclico: ipotesi, predizione, verifica, modificazione dell’ipotesi, predizione, verifica ecc…

• Si esegue finchè non si trova un’ipotesi che copra tutti i casi trovati (cosa non molto frequente)

METODI DI REGISTRAZIONE DELLA RICERCA NON SPERIMENTALE:

Appunti sul campo:

• Si deve essere sistematici, annotare ogni osservazione e interpretazione

• Spesso si utilizzano liste di comportamenti preparate in anticipo

• Si deve essere il più dettagliati possibile

• Spesso si usano abbreviazioni o codici

• Si deve essere selettivi, non si può osservare tutto

• Spesso si usano strumenti di registrazione, ma essi rischiano di far perdere ulteriore tempo per la revisione

Analisi del contenuto:

• Bisogna applicare una selezione al materiale raccolto

• Esistono 2 approcci fondamentali:

1. Codificare il contenuto manifesto: contare la frequenza di una determinata misura oggettiva (es. accezione delle parole)

2. Codificare il contenuto latente: interpretazione del contenuto non manifesto (es. significato contestuale delle parole); è una procedura soggettiva, per cui meno affidabile

• L’analisi del contenuto presenta sempre un problema di affidabilità

• La codifica dev’essere perciò sempre fatta da almeno 2 o 3 persone diverse

• L’affidabilità può poi essere quantificata tramite la statistica

CAPITOLO 9: L’INCHIESTA

INCHIESTA:

• E’ un metodo largamente usato, soprattutto per raccogliere opinioni

• Spesso è usato per sfatare i miti

• A partire dalle risposte dei soggetti si individuano possibili correlazioni causa – effetto

• Richiede particolare attenzione nelle fasi di:

1. Preparazione: quali domande e in che forma?

2. Somministrazione: faccia a faccia, al telefono, per posta, ecc

3. Campionamento: a quali soggetti?

• Spesso si utilizzano questionari standardizzati

PREPARAZIONE DI UN QUESTIONARIO:

Determinare lo scopo:

• Si deve decidere cosa ci si aspetta di stabilire

• Va fatto per ogni ricercatore

• Evita lavoro inutile

• Si devono prevedere possibili domande durante l’interpretazione dei dati o possibili differenze di veduta da parte dei soggetti

Determinare i tipi di domanda:

1. Aperte:

• (+) Permette all’interlocutore di rispondere con le proprie parole

• (+) Più complete

• (+) Rivelano il ragionamento dell’interlocutore

• (+) Più utili nelle ricerche su piccola scala

• (-) Più difficili da rispondere per l’interlocutore

• (-) Più difficili da codificare (organizzare i dati in categorie)

1. Chiuse:

• (+) Più facili da codificare

• (+) Diminuiscono la percentuale di risposte fuori luogo

• (+) Più facili da rispondere per l’interlocutore

• (+) Più utili nelle ricerche su larga scala

• (-) Comportano un maggiore rischio di errori e di rendere l’argomento limitativo

• (-) Limitano l’espressione delle idee dell’interlocutore

• (-) Potrebbero non coprire tutte le possibilità di risposta

Spesso si mescolano i 2 tipi di domande data la loro complementarietà

Costruire gli item:

• Regole:

1. Affrontare un solo argomento per item: elimina l’ambiguità e aumenta la chiarezza

2. Evitare di influenzare i soggetti

3. Rendere chiare le alternative: le domande chiuse devono escludersi a vicenda (nessun caso individuale può appartenere a più di una categoria) ed essere esaustive (tutti i casi devono cadere in una o nell’altra alternativa)

4. Prestare attenzione alla desiderabilità sociale: si devono creare domande con pari desiderabilità sociale

5. Determinare il formato degli item: vero/falso, a scelta multipla, a valutazione (es. scala Likert)

6. Determinare la sequenza degli item: evitare sequenze che possono influenzare le risposte; solitamente si usa la sequenza ”dati anagrafici ? domanda aperta ? domande specifiche”

Determinare l’analisi dei dati:

• Si deve decidere il metodo d’attribuzione dei punteggi e quali analisi statistiche si debbano usare

SOMMINISTRAZIONE DI UN QUESTIONARIO:

Faccia a faccia:

• (+) Rapporto personale con l’interlocutore

• (+) Si dirige l’attenzione del soggetto permettendo risposte più accurate

• (+) Si può spiegare una domanda fraintesa

• (-) L’intervistatore può influenzare l’interlocutore

• (-) E’ costoso

• (-) E’ difficile supervisionare gli intervistatori

Risposte scritte:

• (+) Può essere effettuata in gruppo e i questionari possono essere spediti o lasciati da qualche parte

• (+) Facile da somministrare

• (+) E’ anonimo

• (+) Si risparmiano tempo e denaro

• (-) Pochi lo compilano

• (-) Non si possono chiarire domande fraintese

• (-) Non si può determinare la serietà delle risposte

Via computer:

• (+) Impersonalità, meno rischio di desiderabilità sociale

• (+) Certezza sulla sequenza delle domande

• (+) Controllo su risposte non valide e conseguente sollecitazione

• (-) Non sempre applicabile

Via telefono:

• (+) Facile e rapido

• (+) Costa poco

• (-) E’ meno anonimo di altri metodi

• (-) L’intervistatore può influenzare l’interlocutore

• (-) Difficoltà con le domande lunghe o complicate

• (-) Difficoltà a creare rapporti o a capire il grado di serietà delle risposte

Problema della percentuale di risposte:

• Una bassa percentuale di risposte abbassa la validità della ricerca

• Solitamente è richiesto il 50%

• La percentuale dipende dal metodo di somministrazione

• Le inchieste delle riviste e della tv sono spesso inaffidabili dal momento che sono basate sulle risposte del proprio pubblico

• Si devono annotare i possibili effetti di disturbo alla risposta

CAMPIONAMENTO:

Campionamento arbitrario:

• Le persone vengono reclutate in modo arbitrario

• E’ un campionamento invalido

Campionamento finalizzato ad uno scopo

• Scelto per motivi particolari

• A volte è meglio del campionamento casuale

• Conduce spesso ad errori di giudizio da parte del ricercatore

Campionamento ”di convenienza”:

• Accettabile

• Simile al campionamento finalizzato

• Seleziona un gruppo accettabile quando non è accessibile tutta la popolazione

• Il campione deve essere rappresentativo

Campionamento probabilistico:

• Sono note le probabilità che ogni soggetto ha di comparire nel campione

• E’ il metodo che offre garanzie migliori e ha la migliore applicazione statistica

• Gli altri 3 permettono solo valutazione oggettive sulla validità dei dati

• Bisogna definire esattamente il quadro di riferimento del campione (la popolazione per gli scopi dell’inchiesta)

• Gli individui del quadro sono detti elementi

• L’insieme degli elementi si chiama campione

• Il campionamento probabilistico si basa sulle regole della selezione casuale:

1. Uguale probabilità di scelta: ogni soggetto ha la stessa probabilità di esser scelto

2. Indipendenza della selezione: la selezione di un individuo non influenza o è influenzata dalla selezione di un altro

TIPI DI CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO

Campionamento sistematico:

• Consiste nell’estrarre da una lista ogni ennesimo individuo

• NON è un campione casuale perchè viola l’uguale probabilità di scelta (alcuni hanno il 100%, altri lo 0%)

• Ha lo stesso valore di un campionamento casuale se la lista è disposta in ordine casuale

• Si usa nelle inchieste

Campionamento casuale semplice:

• E’ una scelta casuale

• Viene usato quando si ritiene che la popolazione sia relativamente omogenea

• Si assegna un numero ad ogni soggetto e con una tabella dei numeri casuali si estrae il campione

Campionamento casuale stratificato:

• Viene usato quando la popolazione non è omogenea

• La popolazione viene trattata come 2 o più sottopopolazioni

• Si determina la proporzione di elementi dalle sottopopolazioni e poi, per ognuna, si applica il campionamento casuale semplice

Campionamento a gruppi:

• Viene usato quando la popolazione è troppo grande per essere numerata

• Si suddivide la popolazione in sottopopolazioni (gruppi)

• Si sceglie casualmente un certo numero di gruppi

• Dai gruppi si estrae casualmente il campione

CAPITOLO 10: VERI ESPERIMENTI (1) DISEGNI AD UN SOLO FATTORE

VERI ESPERIMENTI & QUASI-ESPERIMENTI

Veri esperimento:

• Lo sperimentatore ha sufficiente controllo sulle minacce alla validità

• C’è il campionamento (preferibilmente casuale)

• Controllo su cosa, quando, dove e come

Quasi-esperimento:

• Lo sperimentatore non ha sufficiente controllo sulle minacce alla validità

• Manca il campionamento (i soggetti sono scelti per le condizioni di raggruppamento già esistenti, ad es. il sesso)

• E’ comunque preferibile ad un metodo non sperimentale

FATTORI, LIVELLI, CONDIZIONI, TRATTAMENTI

• Sono tutti termini che riguardano la VI

Fattori:

• Sinonimo di VI

• Ogni esperimento ne ha almeno uno per definizione

Livelli:

• Particolare valore di una VI

• Ogni VI ne ha almeno 2 per definizione

Condizioni:

• Trattamento particolare che ricevono i soggetti:

1. TRA i soggetti: le condizioni coincidono coi gruppi

2. ENTRO i soggetti: un solo gruppo viene sottoposto a tutte le condizioni

Trattamenti:

• Sinonimo di condizione

• In statistica è un test sull’effetto delle varie condizioni dell’esperimento

DISEGNI SPERIMENTALI DA EVITARE:

Un solo gruppo ed una sola prova:

• Procedimento: Un soggetto subisce un trattamento e viene poi esaminato riguardo a qualche variabile indipendente

• Problemi: Non si misura la situazione precedente, non c’è prova di influenze di altri fattori, NON si può attribuire il cambiamento al trattamento

Gruppi non equivalenti ed una sola prova:

• Procedimento: Un gruppo riceve un trattamento, un altro di controllo no; entrambi ricevono la prova

• Problemi: Il gruppo di controllo non è preso dalla popolazione del primo gruppo; è quindi un quasi-esperimento, perchè viola l’assegnazione casuale dei soggetti alle condizioni

Un solo gruppo e 2 prove:

• Procedimento: Si fa una prova prima e una dopo il trattamento

• Problemi: Manca il gruppo di controllo, non si sa se il cambiamento è causato dal trattamento o da altro, e se anche fosse causato dal trattamento, non si saprebbe a quale aspetto di esso è dovuto (effetto Hawthorne)

• Possibile miglioramento: l’introduzione di un gruppo di controllo non equivalente aumenterebbe sensibilmente il controllo e lo renderebbe un quasi-esperimento

ELEMENTI FONDAMENTALI PER IL CONTROLLO DELLE MINACCE ALLA VALIDITA’:

1. Esistenza di un gruppo o di una condizione di controllo

2. Assegnazione casuale dei soggetti alle condizioni

DISEGNI ENTRO I SOGGETTI:

• Tutti i soggetti sono sottoposti alle medesime condizioni

• Il comportamento di un soggetto viene osservato e confrontato in più situazioni

• In caso di uguaglianza iniziale tra soggetti, le eventuali differenze saranno dovute alle differenze tra condizioni

• Si devono controllare:

1. Effetti dell’ordine:

• Derivano dalla posizione ordinale delle condizioni

• Ogni condizione applicata prima si associa ad una prestazione diversa rispetto alle condizioni successive

• Si controllano facendo coincidere la frequenza di ogni condizione in ogni posizione ordinale

1. Effetti della sequenza:

• Dipendono da interazioni tra le condizioni

• Si controllano facendo coincidere la frequenza di successione delle condizioni

Controllo degli effetti di ordine e sequenza nei disegni ENTRO i SOGGETTI:

• Se non si riescono a controllare gli effetti, si passa ad un disegno TRA i soggetti

1. Randomizzazione

2. Randomizzazione a blocchi:

• Si randomizza l’ordine delle condizioni

• Permette di evitare anche gli effetti della sequenza

1. Controbilanciamento inverso:

• Si controlla l’ordine quando ci sono molti soggetti e molte condizioni da applicare poche volte

• Funziona bene quando si ha il sospetto che le variabili confuse agiscano linearmente

• Il controllo della sequenza è incompleto

• Se l’effetto della variabile risulta minore nella seconda parte dell’esperimento (effetto di riscaldamento o pratica) si attua l’addestramento prima dell’esperimento

Controllo degli effetti di ordine e sequenza nei disegni ENTRO i GRUPPI:

• Se non si può presentare ciascuna condizione un numero sufficiente di volte per randomizzare l’ordine o il controbilanciamento non è appropriato, si lascia che ordine e sequenza si confondano entro i soggetti e li si controlla entro i gruppi

• Si controbilanciano ordine e sequenza entro il gruppo e poi li si controlla all’interno del gruppo

• Il numero dei soggetti aumenta però geometricamente col numero delle condizioni

• Per il controllo entro i gruppi si possono usare:

1. Quadrato latino:

• Controlla solo l’ordine

• Usa meno soggetti

• Se ci fossero contrasti tra le condizioni, il disegno non li controllerebbe

1. Quadrato latino bilanciato:

• Permette di controllare gli effetti della sequenza della condizione immediatamente precedente

• Ogni condizione è preceduta immediatamente per una sola volta da un’altra condizione

• E’ efficace se si ritiene che i contrasti riguardino in particolare le coppie di condizioni

ESEMPI DI DISEGNO ENTRO I SOGGETTI:

Disegno sperimentale a 2 condizioni:

• E’ il disegno più semplice

• Ogni soggetto è sottoposto ad entrambe le condizioni in ordine controbilanciato

• Il soggetto funge da controllo per sé stesso

• In genere però gli esperimenti hanno più condizioni

• Si possono inoltre verificare effetti di trasferimento da una condizione all’altra

Disegno sperimentale a condizioni multiple:

• Determina la forma della funzione che lega VI e VD

• Elimina ipotesi alternative

• La maggior parte degli esperimenti a più condizioni sono TRA i soggetti, dato che spesso è impossibile o scorretto esporre tutti i soggetti alle stesse condizioni

DISEGNI TRA I SOGGETTI:

• Spesso i soggetti non possono essere usati come controllo di loro stessi per via dei possibili effetti di ordine e sequenza

Disegno sperimentale a 2 condizioni:

Disegno sperimentale a condizioni multiple:

CAPITOLO 11: VERI ESPERIMENTI 2: DISEGNI SPERIMENTALI FATTORIALI

DISEGNO FATTORIALE:

• 2 o più variabili sono utilizzate in modo che siano utilizzate tutte le possibili combinazioni dei valori selezionati di ciascuna variabile

Disegno fattoriale semplice:

• Disegno (2×2)

Effetti principali:

• Effetto medio di una variabile in tutti i valori di un’altra variabile (o altre variabili)

• Si trovano effettuando la media delle righe e delle colonne (media degli effetti delle VI)

• Se i risultati delle medie sono uguali, non vi sono effetti principali

• Non ci si può basare solo sugli effetti principali per tirare delle conclusioni

Interazioni:

• Due variabili interagiscono se l’effetto di una variabile dipende dal livello di un’altra

• Graficamente sono rappresentate da curve NON parallele, quindi INCIDENTI

• Possono essere di vari tipi:

1. Interazione antagonista: le VI tendono ad annullare gli effetti l’una dell’altra (grafico ad X)

2. Interazione sinergica: il livello più alto di B potenzia l’effetto di A e viceversa

3. Interazione con ”effetto tetto”: il livello più elevato di B riduce l’effetto differenziale di A sulla VD quando è associata al livello più elevato di B

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