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Percorso della pagina
  1. Area Psicologica
  2. Corso di Laurea Magistrale
  3. Psicologia dello Sviluppo e dei Processi Educativi [F5113P - F5103P]
  4. Insegnamenti
  5. A.A. 2022-2023
  6. 2° anno
  1. Metodi Quantitativi per la Psicologia dello Sviluppo
  2. Introduzione
Insegnamento Titolo del corso
Metodi Quantitativi per la Psicologia dello Sviluppo
Codice identificativo del corso
2223-2-F5103P089
Descrizione del corso SYLLABUS

Blocchi

Torna a Psicometria con Laboratorio Software 2

Syllabus del corso

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Esporta

Area di apprendimento

Competenze metodologiche e applicazione clinica degli strumenti

Obiettivi formativi

Conoscenza e comprensione

1 analisi della varianza
2 analisi fattoriale
3 analisi di regressione
4 fedeltà e validità dei test per la scuola
5 analisi degli agglomerati (cluster analysis)

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
1 analizzare insiemi di dati secondo lo schema precedente
2 capacità di analizzare la metodologia seguita negli articoli di settore di recente pubblicazione

Contenuti sintetici

Ripasso delle statistiche di base ricorrendo al software statistico di uso corrente (SPSS, Jamovi, JASP); presentazione di alcune tecniche di analisi dei dati per la costruzione di questionari in ambito scolastico; ricerca sul campo con campioni limitati

Programma esteso

Analisi della varianza con uno o due criteri di classificazione, a misure semplici e ripetute
Regressione dei minimi quadrati e regressione ottimale
Analisi fattoriale di item
Analisi fattoriale categoriale (analisi delle corrispondenze)
Analisi della covarianza
analisi dei cluster

Prerequisiti

Conoscenza della statistica di base, dei concetti fondamentali: analisi fattoriale, analisi di regressione e Anova a un criterio. Conoscenza dei punti zeta, inferenza statistica, affidabilità di una misurazione psicometrica

Metodi didattici

Lezioni sulla teoria, esposizione di letteratura corrente. Esercitazioni didattiche con software. Alcuni materiali saranno disponibili sulla pagina del corso

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame scritto, composto da domande a scelta multipla, esercizi con software e commento di uno o più articoli della letteratura corrente. Le domande a scelta multipla costituiscono la base del voto. Le domande aperte permettono di valutare la capacità espositiva.
Per superare l'esame, è necessario raggiungere la sufficienza sia nelle domande a scelta multipla che in quelle aperte. È prevista anche una prova orale facoltativa su tutti gli argomenti del corso.
Inoltre, ogni studente deve presentare, prima dell'appello, una breve definizione di circa 60 concetti, inerenti all'insegnamento, elencati nel "GLOSSARIO." Tale metodo di accertamento dell'apprendimento garantisce che tutti gli argomenti che sono oggetto di esame siano noti allo studente e nello stesso tempo costituiscono un modo per ripassare tutta la materia d'esame.
Pur essendo obbligatorio, il Glossario non concorre alla valutazione finale; tuttavia, in caso di gravi mancanze espositive o errori, il docente può richiederne la revisione.

Testi di riferimento

Informazioni dettagliate circa il materiale didattico saranno pubblicate sulla pagina e-learning associata al corso

Sustainable Development Goals

SALUTE E BENESSERE
Esporta

Learning area

methodological knowledge and practical application of psychometric instruments

Learning objectives

Theoretical knowledge and comprehension

1 Analysis of variance
2 Factor Analysis
3 Regressione analysis
4 Reliability and validity of tests for the school domain
5 Cluster analysis
Skills required to apply knowledge and comprehension

1 Analyse datasets according to the above analyses
2 Analyse the method followed in recently published articles

Contents

Overview of basic statistics relying on available software (SPSS, JAMOVI, Jasp); introduction to data anlysis techniques for devolping questionnairs in school enviroenmente; Field research with small samples.

Detailed program

One way and twoways Analysis of variance, simple and repeated measures
Least squares and optimal regression
Categorical factor analysis (Correspondence analysis)
Analysis of covariance
Cluster analysis

Prerequisites

Basic knowledge of statistics: factor analysis, regression analysis , one way ANOVA. Z-score; principles of statistical inference; reliability of psychometric measures

Teaching methods

Lectures on theory and examples of current literature. Hands-on exercises with software. Some handouts will be available on the course page.

Assessment methods

Written exam, consisting of multiple-choice questions, software exercises and commentary on one or more articles from current literature. Multiple-choice questions form the basis of the grade. Open-ended questions allow assessment of expository ability. An oral interview on all course topics is provided to students who request it.
In addition, each student must submit, prior to the roll call, a brief definition of about 60 concepts listed in the "GLOSSARY". This method of ascertaining learning ensures that all the topics that are being examined are known to the student and at the same time provides an excellent way of reviewing the entire examination subject. Although mandatory, the Glossary does not contribute to the final evaluation; however, in case of serious expository failures or errors, the teacher may request its revision.

Textbooks and Reading Materials

Detailed information about learning materials will be made availables on the related e-learning course page

Sustainable Development Goals

GOOD HEALTH AND WELL-BEING
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Scheda del corso

Settore disciplinare
M-PSI/03
CFU
8
Periodo
Primo Semestre
Tipo di attività
Obbligatorio
Ore
60
Tipologia CdS
Laurea Magistrale
Lingua
Italiano

Staff

    Docente

  • Costantino Cimino
    Costantino Cimino
  • Giovanni Battista Flebus
    Giovanni Battista Flebus
  • Germano Rossi
    Germano Rossi
  • GT
    Giorgia Tosi

Opinione studenti

Vedi valutazione del precedente anno accademico

Bibliografia

Trova i libri per questo corso nella Biblioteca di Ateneo

Metodi di iscrizione

Iscrizione manuale
Accesso ospiti
Iscrizione spontanea (Studente)

Obiettivi di sviluppo sostenibile

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