Course Syllabus
Area di apprendimento
Metodi, tecniche e strumenti della psicologia
Statistica e metodi quantitativi
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensione
- Tecniche statistiche e approcci metodologici per la neuropsicologia in ambito di ricerca.
- Tecniche statistiche e approcci metodologici per la neuropsicologia in ambito clinico
- Disegni sperimentali quasi-sperimentali e osservazionali e relativi metodi di analisi
- Relazioni semplici e complesse fra variabili di diverso tipo
- Comprensione approfondita della misura neuropsicologica.
- Studi di casi singoli
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
- Saper analizzare i dati di diversi tipi di disegni di ricerca
- Capire e valutare la qualità delle analisi statistiche presenti in letteratura
- Saper analizzare e capire relazioni complesse tra variabili
- Valutare criticamente e utilizzare diversi tipi di misure psicologiche
- Saper interpretare punteggi a test neuropsicologici
- Saper valutare l'efficacia di interventi neuropsicologici
- Utilizzo del software statistico
Contenuti sintetici
ll corso presenta una serie di tecniche statistiche e concetti metodologici utili per l’acquisizione e l'analisi dei dati caratteristici della neuropsicologia, sia in ambito sperimentale sia in ambito clinico. 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
Modelli statistici ed inferenza
Campionamento e potenza statistica
Modello lineare generale
Disegni fattoriali
Disegni a misure ripetute
Disegni per casi singoli
Costruire una misura neuropsicologica
I punteggi delle misure neuropsicologiche
Sensitività e specificità e curve ROC
Misurare l'efficacia degli interventi neuropsicologici
Principi di analisi fattoriale
Principi di ragionamento Bayesiano
Prerequisiti
Fondamenti di statistica descrittiva (indici di tendenza centrale e di dispersione); Fondamenti di statistica inferenziale. Regressione semplice e correlazione, t-test.
Metodi didattici
Il corso sarà organizzato in 42 ore di lezioni frontali e 18 ore di Esercitazioni in laboratorio.
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 neuropsicologica, si mira a rendere comprensibili le nozioni di statistica a studenti e studentesse 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.
Nelle ore di laboratorio informatico verranno proposti esercizi su dati reali e applicazioni delle tecniche viste a lezione
Gli studenti/le studentesse Erasmus possono contattare i docenti 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
Esame scritto con domande a scelta multipla (30) e domande aperte (3) 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 a scelta multipla pesano per 2/3 del voto totale.
Le domande aperte valuteranno in particolar modo la capacità di applicare tali conoscenze teoriche alla progettazione di ricerche e all’analisi dei dati. Lo/la studente/essa può dimostrare di saper capire un disegno di ricerca, individuare le analisi statistiche utile a rispondere a specifiche domande di ricerca, svolgere le analisi con il software, interpretare correttamente i risultati e riportarli secondo gli standard internazionali.
L’esame orale opzionale è offerto agli/alle studenti/esse 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. L'esame orale parte dalla discussione dello scritto e rigarda tutti gli argomenti svolti a lezione. In caso di integrazione orale, il voto finale sarà dato dalla media dello scritto e dell'orale.
Testi di riferimento
Il materiale per lo studio sarà contenuto nelle slide delle lezioni, e in materiale messo a disposizione dal docente sulla pagina e-learning del corso. Saranno inoltre indicate pubblicazioni scientifiche che verteranno su argomenti specifici.
Per gli studenti e studentesse che desiderassero avere un supporto testuale aggiuntivo più strutturato si rimanda ad alcuni testi consigliati. Tali testi non costituiscono parte del programma di studio e devono essere considerati come opzionali e di supporto.
I testi sono:
- Gallucci M., Leone L., Berlingeri, E. (2017). Modelli statistici per le scienze sociali, seconda edizione. Milano: Pearson Educational.
- Maroof, D. A. (2012). Statistical methods in neuropsychology: Common procedures made comprehensible. New York, NY: Springer.
- Navarro DJ and Foxcroft DR (2022). learning statistics with jamovi: a tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.75). DOI: 10.24384/hgc3-7p15
Sustainable Development Goals
Learning area
Methods, techniques and tools of psychology
Statistics and quantitative methods
Learning objectives
Knowledge and understanding
- Statistical techniques and methodological approaches for neuropsychological research.
- Statistical techniques and methodological approaches for neuropsychology in the clinical setting
- Experimental, Quasi-experimental and observational designs and analysis
- Simple and complex relationships between variables of different types
- Thorough understanding of the neuropsychological measure.
- Single case studies
Ability to apply knowledge and understanding
- Know how to analyse data from different types of research designs
- Understand and evaluate the quality of the statistical analyses present in the literature
- Knowing how to analyse and understand complex relationships between variables
- Critically evaluate and use different types of psychological measures
- Interpret scores on neuropsychological tests
- Evaluate the effectiveness of neuropsychological interventions
- Use of statistical software
Contents
The course presents a series of statistical techniques and methodological concepts useful for the acquisition and analysis of neuropsychological data, both in the experimental and clinical fields. Univariate and multivariate techniques are presented. Particular emphasis is given to the type of results obtainable and their interpretation. Some fundamental concepts of measurement in psychology are also developed.
Detailed program
Statistical models and statistical inference
Sampling and Power Analysis
General linear model
Factorial designs
Repeated measures designs
Single-Case study designs
Building a neuropsychological measure
The scoring of neuropsychological measures
Sensitivity, specificity and ROC curves
Measuring the effectiveness of neuropsychological interventions
Principles of factor analysis
Principles of Bayesian reasoning
Prerequisites
Basics of descriptive statistics (indices of central tendency and dispersion). Basics of inferential statistics: Simple regression and correlation, t-test.
Teaching methods
The course will be organized in 42 hours of lectures and 18 hours of laboratory exercises.
Lectures will focus on the theoretical basis of the statistical techniques in the program, their applicability, with particular emphasis on their interpretation. With the help of numerous examples taken from the neuropsychological literature, the aim is to make the notions of statistics understandable to students with different formal backgrounds and different learning levels of logical-mathematical subjects. The discussion of data analysis in the classroom is considered an integral part of the lessons.
During the lab hours, exercises on real data and applications of the techniques seen in class will be proposed.
Erasmus students can contact the teacher to agree on the possibility of studying on a bibliography in English and/or the possibility of taking the exam in English.
Assessment methods
Written exam with multiple choice questions (30) and open questions (3). Optional oral exam. The multiple-choice questions will particularly evaluate the learning of theoretical knowledge regarding psychometric measurement and the statistical models underlying data analysis. Multiple-choice questions account for 1/2 of the total grade.
The open-ended questions will focus on evaluating the ability to apply such theoretical knowledge to research design and data analysis. The student can demonstrate the ability to understand a research design, identify the proper statistical analyses useful for answering specific research questions, carry out the analyses with the software, correctly interpret the results and report them according to international standards. Open questions account for 1/2 of the total grade
The optional oral exam is offered to students who believe that the result of the written exam does not adequately reflect their preparation and will focus on both theoretical understanding and data analysis skills. The oral exam starts from the discussion of the written exam and regards all the topics covered in class. In case of oral integration, the final mark will be given by the average of the written and oral exams.
Textbooks and Reading Materials
The material for the study will be made available by the teacher on the e-learning page of the course. Scientific publications that will focus on specific topics will also be indicated.
For students who wish to have additional, more structured textual support, please refer to some recommended texts. These texts do not form part of the study program and must be considered as optional and supportive.
The texts are:
- Gallucci M., Leone L., Berlingeri, E. (2017). Modelli statistici per le scienze sociali, seconda edizione. Milano: Pearson Educational.
- Maroof, D. A. (2012). Statistical methods in neuropsychology: Common procedures made comprehensible. New York, NY: Springer.
- Navarro DJ and Foxcroft DR (2022). learning statistics with jamovi: a tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.75). DOI: 10.24384/hgc3-7p15
Sustainable Development Goals
Staff
-
Daniele Luigi Romano
