Codice insegnamento

4S007370

Crediti

6

Coordinatore

Margherita Pasini

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

M-PSI/03 - PSICOMETRIA

Corsi Singoli

Autorizzato

Moodle Seminari 0

L'insegnamento è organizzato come segue:

Obiettivi di apprendimento

OBIETTIVI GENERALI: - Conoscere i principali metodi di ricerca, così come le tecniche di raccolta e di analisi dei dati (qualitativi e quantitativi) utilizzati in ambito psicologico e formativo. - Applicare i principali metodi di ricerca, così come le tecniche di raccolta e di analisi dei dati (qualitativi e quantitativi) utilizzati in ambito psicologico e formativo. OBIETTIVI SPECIFICI: L'insegnamento offre l’opportunità di acquisire le competenze necessarie a condurre analisi statistiche di base a supporto della ricerca in psicologia (anche attraverso l’uso di pacchetti statistici opensource). Si tratteranno argomenti quali l’uso della statistica a fini descrittivi, analisi inferenziali, e modelli correlazionali. Verranno acquisite competenze di base relative alla progettazione, esecuzione, analisi interpretazione e restituzione di ricerche su temi psicologici, in particolare in contesti organizzativi. L’insegnamento si pone i seguenti obiettivi formativi specifici: - sviluppare la conoscenza e la capacità di utilizzare tecniche e strumenti di raccolta, analisi e interpretazione dei dati, in particolare di tipo quantitativo, utilizzati in ambito psicologico e formativo; - sviluppare le conoscenze e le competenze utili per valutare l’efficacia di interventi; - promuovere la capacità di sviluppare percorsi di ricerca, in particolare nei campi della psicologia delle organizzazioni e della psicologia della formazione.

Prerequisiti e nozioni di base

Costituiscono prerequisiti le conoscenze acquisite durante il primo anno del corso, e quelle fornite nel "Laboratorio APsyM Analisi dei dati quantitativi", laboratorio di 3 CFU offerto facoltativamente al primo anno, secondo semestre.

Programma

Modulo 1: Introduzione
- Il metodo scientifico
- Variabili e misurazione
- Raccogliere, organizzare e gestire i dati per l'analisi
Modulo 2: Descrivere e sintetizzare i dati
- La statistica descrittiva
- Statistiche di tendenza centrale
- Statistiche di variabilità
- Le statistiche di tendenza centrale e di variabilità negli articoli di ricerca
Modulo 3: Introduzione alla verifica di ipotesi
- La logica della verifica di ipotesi
- Il processo della verifica di ipotesi
- Test a una coda e a due code
- La verifica di ipotesi negli articoli scientifici
Modulo 4: Differenza tra campioni per punteggi e per dati di frequenza
- t-test per campioni indipendenti
- t-test per campioni appaiati
- il t-test negli articoli di ricerca
- il test Chi Quadrato
- il test Chi Quadrato negli articoli di ricerca
Modulo 5: L'ANOVA
- La logica dell'ANOVA
- La verifica di ipotesi con l'ANOVA
- L'ANOVA negli articoli di ricerca
Modulo 6: Correlazione e Regressione
- Il coefficiente di correlazione
- Significatività del coefficiente di regressione
- Correlazione e causalità
- La correlazione negli articoli di ricerca
- Analisi di regressione lineare semplice
- Analisi di regressione lineare multipla
- La regressione negli articoli di ricerca
Modulo 7: Tecniche avanzate (introduzione)
- La dimensione degli effetti nelle analisi statistiche
- La meta-analisi
- Intervalli di confidenza
- Analisi della potenza statistica
Manuali di riferimento utili:
Howitt, D., Cramer, D. (2014). Introduzione alla statistica per psicologia 7/Ed. • con MyLab, Pearson Education, Italia (consigliato)
in alternativa:
Welkowitz, J., Cohen, B., & Ewen, R. (2009). Statistica per le scienze del comportamento. Apogeo.
Cerchiello, M. P. T. S. P., Giudici, P., SANFIDER, T., & PELOSI, M. (2009). Introduzione alla statistica.
Sono possibili anche altri testi, e in questo caso si consiglia di accordarsi con la docente

Bibliografia

Modalità didattiche

Le lezioni si svolgeranno in aula informatica.
Dal momento che l'aula dispone di un numero di posti limitato, le esercitazioni saranno anche IN DIRETTA STREAMING, per permettere di partecipare anche da altre sedi oltre che dall'aula. Il link zoom sarà comunicato nella pagina moodle del corso.
Le esercitazioni NON SARANNO REGISTRATE.
Le modalità didattiche sono finalizzate al coinvolgimento proattivo di studentesse e studenti, e prevedono un alto livello di partecipazione. Quindi le lezioni frontali saranno comunque interattive, e sarà auspicabile una componente individuale di apprendimento indipendente già durante il corso. La parte frontale consisterà in lezioni, esercitazioni in aula e discussioni. La componente di apprendimento individuale indipendente comprende esercizi, letture, e svolgimento di compiti individuali.
È previsto che gli studenti e le studentesse siano guidati a leggere, pensare, risolvere problemi e partecipare attivamente al processo di apprendimento.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame è scritto e prevede l'uso del computer, in particolare di un foglio di calcolo (Microsoft Excel, in dotazione per gli studenti iscritti, o Apache OpenOffice Calc) e del pacchetto statistico open source JAMOVI. A partire da un dataset assegnato, si richiede di applicare alcune delle analisi oggetto del corso, di interpretarle e di commentarle.
Saranno possibili anche delle domande di carattere teorico, aperte o chiuse.
Se la commissione ne ravvede la necessità, potrà essere richiesta una integrazione orale.
Previo accordo con gli studenti e le studentesse, la stessa prova potrà essere effettuata come prova orale.

Criteri di valutazione

Il punteggio degli esercizi/domande terrà conto sia delle competenze teoriche, sia delle competenze tecniche, sia della capacità di interpretazione dei risultati.

Criteri di composizione del voto finale

La valutazione finale sarà la somma dei punti attribuiti a ciascun esercizio/domanda.

Lingua dell'esame

Lingua italiana

Sustainable Development Goals - SDGs

Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.
Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita