Comprendere e utilizzare in modo consapevole le tecniche di analisi dei dati, interpretarne i risultati, e conoscerne i limiti sono competenze fondamentali per i futuri Psicologi, sia nel campo della ricerca che nelle più varie declinazioni professionali. Il corso fornisce agli studenti gli strumenti per affrontare criticamente la letteratura scientifica, raccogliere e analizzare dati con un’autonomia di base, utilizzare correttamente il linguaggio tecnico della psicometria, valutare le caratteristiche di funzionamento di strumenti di misurazione psicologica quali test e questionari, e potenzialmente svilupparne e validarne di nuovi.
D1 Conoscenza e capacità di comprensione: acquisire le basi dell’analisi dei dati multivariata; comprendere struttura, assunti, e utilizzo dei modelli statistici più comuni; acquisire i concetti chiave della psicometria e le tecniche di base per lo sviluppo e validazione di misure psicologiche.
D2 Applicazione pratica delle conoscenze acquisite: capacità di applicare i contenuti acquisiti nel corso per analizzare dati e interpretare gli output dei software statistici.
D3 Autonomia di giudizio: viene promossa tramite le esercitazioni pratiche e l’analisi e discussione di pubblicazioni scientifiche che utilizzano le tecniche presentate nel corso.
D4 Abilità comunicative: le lezioni saranno svolte incentivando gli studenti ad intervenire ed interagire ai fini di migliorare il lessico scientifico proprio della disciplina, argomentare le proprie idee e confrontare le prospettive anche nei momenti di esercitazione.
D5 Capacità di apprendimento: stimolata dall'approfondimento delle conoscenze apprese durante le lezioni frontali, la lettura critica di testi e articoli e il lavoro in piccoli gruppi. Le capacità di apprendimento saranno puntualmente verificate nell'ambito della prova di profitto finale.

Il corso di Basi statistiche per la psicologia è propedeutico all’esame del presente corso, vale a dire, è obbligatorio superare l’esame di Basi statistiche (o eventuali diverse etichette) per poter iscriversi e sostenere l’esame di Tecniche di ricerca psicologica e analisi dei dati.
Competenze di base richieste: Statistica descrittiva, concetti base di statistica inferenziale, test delle ipotesi statistiche, associazioni tra due variabili.

Il corso offre un’introduzione all’analisi dei dati multivariata e alla psicometria. La prima parte del corso è incentrata sul modello lineare generale; gli argomenti specifici comprendono la regressione semplice e multipla, l’analisi della varianza/covarianza (ANOVA/ANCOVA) e i modelli misti. La seconda parte del corso presenta l’analisi fattoriale esplorativa e l’analisi delle componenti principali. Nella sezione finale vengono discussi i concetti chiave della misurazione psicologica (livelli di misura, validità, attendibilità) e le tecniche psicometriche di base per la costruzione e l’analisi degli item. Alle lezioni teoriche si affiancano esercitazioni pratiche, con gruppi di lavoro, produzione e interpretazione di output (software statistico jamovi).

Gallucci, M., Leone, L. e Berlingeri, M. (2017, seconda ed.). Modelli statistici per le scienze sociali (capitoli 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, 12, 13). Pearson. Chiorri, C. (2023). Teoria e tecnica psicometrica. Costruire un test psicologico – II edizione (capitoli 1, 2, 3, 4, 7). McGraw-Hill. Ulteriori articoli e materiali di approfondimento (opzionali) verranno messi a disposizione degli studenti interessati nel corso delle lezioni.

I modelli statistici per l’analisi dei dati. Spiegazione, predizione, relazioni tra variabili. Regressione semplice. Regressione multipla. Coefficienti parziali e controllo statistico. Ruoli delle covariate: cenni di analisi causale. Interpretazione geometrica della regressione multipla. Confronti tra medie: ANOVA e ANCOVA; interpretazione geometrica. Assunti del modello lineare generale (GLM). Indici di dimensione degli effetti (effect size). ANOVA a misure ripetute; random effects e modelli misti. Analisi fattoriale esplorativa (EFA). Analisi delle componenti principali (PCA). Selezione del numero di fattori/componenti. Interpretazone dei fattori; rotazioni ortogonali e oblique. I test psicologici; teoria classica dei test; metodi di scaling. Costruzione e analisi degli item. Validità e attendibilità. Indici di attendibilità. Struttura fattoriale e dimensionalità di un test.

Lezioni frontali, esercitazioni pratiche

N/A

L’esame consisterà in una prova scritta con 10 domande chiuse (valutate da 0 a 1 punto), 10 domande aperte (valutate da 0 a 2 punti), e 1 domanda bonus per la lode. Alcune delle domande richiederanno la lettura e il commento di output di analisi statistiche. Le risposte dovranno essere compilate in due ore. La somma, con l'aggiunta di un punteggio base di 2 punti, equivarrà al voto finale in trentesimi. L’esame si considererà superato con un punteggio maggiore o uguale a 18/30. La lode richiede un punteggio superiore a 30/30 e una risposta corretta alla domanda bonus. Non è prevista integrazione orale.

L’acquisizione di competenze relative all’analisi e all’interpretazione statistica dei dati è una componente importante della literacy scientifica (4 – Istruzione di qualità). Le stesse competenze sono fondamentali per progettare politiche realistiche ed efficaci e monitorare le loro ricadute sulla base dei dati disponibili (17 – Partnership per gli obiettivi).