Course Syllabus
Area di apprendimento
Tecniche e metodologie
della ricerca psicologica
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensione
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Tecniche statistiche per dati correlazionali
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Tecniche statistiche per dati sperimentali
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Relazioni semplici e complesse fra variabili di diverso tipo
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Concetti di base della misurazioni in psicologia
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Comprensione avanzata delle caratteristiche di una misura psicologica.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
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Saper analizzare i dati di diversi tipi di disegni di ricerca
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Capire e valutare la qualità delle analisi statistiche presenti in letteratura
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Saper analizzare e capire relazioni semplici e complesse tra variabili
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Valutare criticamente e utilizzare diversi tipi di misure psicologiche
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Utilizzo avanzato del software SPSS
Contenuti sintetici
ll corso presenta una serie di tecniche statistiche e concetti metodologici utili per l’acquisizione e l'analisi dei dati caratteristici della ricerca psicologica, sia sperimentale che sul campo. Sono presentate tecniche univariate e multivariate. Particolare rilievo è dato al tipo di risultati ottenibili ed alla loro interpretazione. Sono anche sviluppati alcuni concetti fondamentali della misurazione in psicologia.
Programma esteso
Lezioni frontali
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Modelli statistici ed inferenza
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Modello lineare generale
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Mediazione e moderazione
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Analisi dei disegni a misure ripetute
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Modello lineare generalizzato
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Teoria della misura
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Misure implicite ed esplicite
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Attendibilità e validità
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Analisi fattoriale
Laboratorio
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Apprendimento del software statistico SPSS ed esercitazioni pratiche sull’analisi dei dati
Prerequisiti
Fondamenti di statistica descrittiva (indici di tendenza centrale e di dispersione); Fondamenti di statistica inferenziale. Regressione semplice e correlazione, t-test.
Metodi didattici
Nelle lezioni frontali vengono affrontate le basi teoriche delle tecniche statistiche in programma, la loro applicabilità, con particolare enfasi alla loro interpretazione. Con l’ausilio di numerosi esempi presi dalla letteratura psicologica, si vuole rendere comprensibili le nozioni di statistica svolte a studente con diversi background formali e diversi livelli di apprendimento di materie logico-matematiche. La discussione di analisi di dati in aula è considerata parte integrante delle lezioni. Laboratorio informatico con esercizi su dati e applicazioni delle tecniche
L'attività didattica sarà erogata in presenza, salvo indicazioni diverse, nazionali e/o di Ateneo, dovute al protrarsi dell'emergenza COVID-19.
Gli studenti/le studentesse Erasmus possono contattare il/la docente
per concordare la possibilità di studiare su una bibliografia in lingua
inglese e/o la possibilità di sostenere l'esame in inglese.
Modalità di verifica dell'apprendimento
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Esame scritto con domande a scelta multipla e domande aperte basate su analisi dei dati. Esame orale opzionale. Le domande a scelta multipla valuteranno in particolar modo l’apprendimento delle conoscenze teoriche riguardanti la misurazione psicometrica e i modelli statistici sottostanti all’analisi dei dati. Le domande aperte valuteranno in particolar modo la capacità di applicare tali conoscenze teoriche alla progettazione di ricerche e all’analisi dei dati. L’esame orale opzionale è offerto agli studenti che ritengono che il risultato dell’esame scritto non rifletta adeguatamente la loro preparazione e verterà sia sulla comprensione teorica, sia sulla capacità di analisi dei dati. Sarà altresì offerta agli studenti la possibilità di sostenere una simulazione di esame equivalente in tutto e per tutto ad una prova di esame. Lo scopo è di familiarizzare lo studente alla prova di esame e fornire un feedback adeguato. Le modalità di erogazione dell'esame verranno definite e aggiornate sulla base delle regole di Ateneo per la gestione dell'emergenza COVID-19. |
Testi di riferimento
Il materiale per lo studio sarà contenuto nelle slide delle lezioni, e nel libro di testo. Saranno inoltre indicate pubblicazioni scientifiche che verteranno su argomenti specifici. Le slide delle lezioni e le pubblicazioni scientifiche saranno rese disponibili attraverso la piattaforma online dell’Università.
Libro 1: Gallucci M., Leone L., Berlingeri, E. (2017). Modelli statistici per le scienze sociali, seconda edizione. Milano: Pearson Educational.
Learning area
Techniques and methodologies for psychosocial research
Learning objectives
Knowledge and understanding
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Statistics for correlation data
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Statistics for experimental data
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Simple and complex relationships among different types of variables
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Basics of measurement in psychology
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Psychological measures properties
Applying knowledge and understanding
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Ability to analyze data collected in different research designs
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Understanding and evaluating third-party statistics and their quality
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Estimating and understanding simple and complex relationships among variables.
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Employing and evaluating different types of psychological measures
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Mastering of SPSS software
Contents
An overview of several statistical techniques and methodological concepts is provided, giving the student the ability to collect and analyze data in a wide range of research situations. Univariate and multivariate statistical techniques are presented, with emphasis on the interpretation of results. Fundamental concepts related with measurement in psychology are also discussed.
Detailed program
Class activities
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Statistical models and inferential statistics
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The general linear model
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Mediation and moderation
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Statistics for repeated-measures designs
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Generalized linear model
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Measurement theory
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Implicit and explicit measures
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Validity and reliability
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Factor analysis
Practice Labs
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Practice with SPSS statistical software and hands-on exercises with real data.
Prerequisites
Descriptives statistics (measures of central tendency and dispersion); Basics of inferential statistics; regression and correlation; t-test
Teaching methods
Theoretical and practical classes. In the theoretical lessons the foundations of the statistical techniques are presented and discussed, their applicability, with special focus on the interpretation of the results. Using several examples found in the psychological literature, students with different mathematical backgrounds should be able to understand what is needed to carry out and interpreting the statistical analyses discussed in the course.
Practice sections in the computer labs with analyses of real data and discussion.
Although this course is held in Italian, for Erasmus students, the course
material is available also in English, and students can take the
exam in English if they wish to do so.
Assessment methods
Written final test with multiple-choice questions and open-end questions based on data analyses. Optional oral exam. Multiple-choice questions will assess particularly the understanding of the theoretical models underlying psychometric measurement and data analysis techniques. Open-ended questions will assess the ability to apply this knowledge for developing research projects and for analyzing data. The possibility of an oral exam is offered to students who consider that the result of the exam does not reflect their real competence and it will assess both theoretical knowledge and practical abilities.
Students will also have the possibility to take simulation test, equivalent to the final test . The aim of the simulation is to acquaint students to the test environment and to give them feedback before the take the exam.
During the Covid-19 emergency, exams will be conducted according to the University’s regulations regarding the COVID-19 emergency situation.
Textbooks and Reading Materials
textbook: Gallucci,
M. Leone L Berlingeri, M (2017). Modelli
statistiche per le scienze sociali.
Milano: Pearson Education.
In addition to the textbook, learning materials is available on the course page in the elearning platform