Risposte alle principali domande dell'esame di Metodologia, Domande di esame di Metodologia. Università di Bergamo
Michele175
Michele17510 novembre 2017

Risposte alle principali domande dell'esame di Metodologia, Domande di esame di Metodologia. Università di Bergamo

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IL PROBLEMA DELLA GRANDEZZA DELL’EFFETTO Le misure di grandezza dell’effetto possono essere divise in quelle per campioni indipendenti e quelle per campioni dipendenti. Le prime sono basate su differenze standardizzate tra medie e per calcolarle si utilizza soprattutto l’indice di di Cohen (che è il rapporto tra la differenza delle medie di due gruppi e la deviazione standard di uno di loro), oppre l’indice g di Hedges o l’indice delta di Glass. Mentre per le grandezze dell’effetto per campioni dipendenti viene utilizzato il t per misure ripetute per ricavare il d di Cohen, ma il valore dell’indice d di Cohen che viene ricavato dal valore t, sarà sempre maggiore dell’indice d di Cohen che viene trovato nella grandezza dell’effetto per campioni indipendenti.

ANALISI DI FOURIER Una qualunque funzione periodica (a intervalli regolari), può essere vista come una somma di infinite funzioni sinusoidali (seno e coseno). Grazie a questa scoperta si è potuto scomporre funzioni complicate in una serie di funzioni che prende il nome di serie di Fourier, che ne rendono l’analisi più semplice.

RELAZIONI TRA VARIABILI Le principali relazioni tra variabili possono essere le seguenti: relazione diretta, in cui vi è una diretta relazione tra variabile dipendente e variabile indipendente; relazione indiretta, in cui vi è una relazione indiretta tra variabile dipendente e variabile indipendente; relazione spuria, in cui le variabili covariano ma non sono in diretta relazione; relazione mutua, in cui la variabile dipendente modifica la variabile indipendente che a sua volta modifica la variabile dipendente.

METODO CLINICO In questo metodo la raccolta dati è peculiare. Il fondatore è Piaget con lo studio dei processi cognitivi in età evolutiva (anni 60 esteso agli adulti grazie a Wason). Studia i processi mentali che portano il soggetto ad individuare un certo percorso. Richiede sperimentatori addestrati in quanto vi è il rischio di influenzare i pensieri, interpretarli male, o dirigerli involontariamente. Il controllo è mantenuto da assunzioni implicite: la variabilità è spiegata dall’esistenza di genesi e struttura, l’invarianza sta nel passaggio da uno stadio evolutivo ad un altro. Una singola persona è studiata nel tentativo di scoprire le radici del suo attuale comportamento. Spesso adottato per l’investigazione dei comportamenti abnormi. La meta è scoprire principi generali applicabili a molte persone. Il limite empirico-soggettivo si ha non a livello descrittivo ma di valutazione interpretativo (significato degli eventi); nell’interpretazione si fa appello all’introspezione: conoscenza intuitiva ed empirica degli altri. Il rischio maggiore è trasformare troppo facilmente un opinione in verità scientifica.

TEORIA DELLA DETEZIONE DEL SEGNALE Metodo per quantificare l’abilità di distinguere, in un segnale, il segnale vero e proprio e portatore di informazioni del rumore. Teoria psicofisica che quantifica la risposta di un osservatore alla presentazione di un segnale in presenza di rumore. Se provassimo a creare una tabella di contingenza delle possibili opzioni ne verrebbe fuori che la persona potrebbe: - rilevare correttamente la presenza del segnale (hit/successo); - non rilevarla (omissione/miss); - riportare segnale quando esso non c’è (falso allarme); - riportare correttamente l’assenza di segnale (rifiuto corretto).

Massima verosimiglianza stima di quel valore che si avvicina il più possibile al parametro della popolazione Metodo dei minimi quadrati si va a trovare la retta lineare che sia la più rappresentativa dei dati e che li comprenda tutti, cercando ovviamente di minimizzare l’errore

Con un numero di campioni di una popolazione possiamo realizzare medie campionarie. Su queste medie possono essere calcolati i punti z che si andranno a distribuire su una curva normale e la media sarà uguale alla media della popolazione. Per fare ciò vengono utilizzati o il teorema del limite centrale o il t di student, che sono funzioni di densità di probabilità.

Correzzione per guessing è utile nel caso in cui si chieda di riconoscere uno stimolo tra un numero finito di possibilità. Esplorazione cronometrica consiste nel registrare il tempo tra presentazione dello stimolo e risposta del soggetto: - metodo sottrattivo di Donders; - analisi di regressione (legge di Hick, legge di Fitts, giudizi di numerosità)

VERIFICA DELLA SIGNIFICATIVITA’ STATISTICA Nell’analisi dei dati poi bisogna anche andare a compiere la verifica dell’ipotesi nulla H0. Questa è frutto della fusione PVA di Fischer e FAA di Neyman. L’ipotesi nulla H0 nega l’effetto o la correlazione, quella sostantiva H1 lo afferma. Bisogna stabilire un valore alfa solitamente 0,05, assumere che H0 sia vera, se p>a accettare H0 altrimenti H1. Errore di tipo I è accettare la H0 quando è falsa, errore di II tipo è accettare H1 quando era H0. La probabilità di non commettere errore II è detta potenza del test statistico.

TEST ESATTO DI FISCHER E’ un test per la verifica delle ipotesi utilizzato in situazioni con due variabili nominali dicotomiche e quando i campioni sono piccoli. Con questo test si va a valutare se i valori superiori alla media sono più di quelli inferiori ad essa, in un universo bernoulliano, per universo bernoulliano intendiamo quell’universo in cui ci sono 2 possibili eventi (es. insuccessi e successi). Quindi il ricercatore deve calcolare le probabilità possibili, ordinarle e cercare quella nel mezzo.

Disuguaglianza di Cebicev data un’osservazione, la probabilità che lo scarto assoluto dalla media dell’universo di appartenenza sia elevata, è piccola. Quindi più è grande lo scarto e più è probabile che non ne faccia parte.

CAMPIONAMENTO PER CLUSTER Il campionamento per cluster si effettua nel momento in cui non posso compiere un campionamento che sia a tutti gli effetti casuale. In questo caso si fissano le aree di residenza della popolazione e si prendono cluster (grappoli) di soggetti di alcune di queste aree geografiche (quartieri di città, caseggiati). Questo tipo di campionamento può avvenire a più stadi, ed all’interno di ogni cluster è utile trovare altre suddivisioni.

CAMPIONAMENTO STRATIFICATO Il primo passo da compiere è la suddivisione della popolazione, dalla quale si intende estrarre il campione, in sottopopolazioni dette "strati", il più possibile omogenei rispetto alla variabile di cui si intende stimare il valore, utilizzando un'altra variabile correlata a quella che costituisce l'oggetto dello studio. Successivamente si estrae, mediante una procedura di campionamento casuale semplice (cioè con riposizione), il campione relativo a ciascuno strato, ed infine si uniscono tali campioni, ottenendo in questo modo il campione globale.

Estrazione dei fattori I fattori vengono estratti da un AFE con il metodo delle componenti principali: si costruisce un vettore di saturazioni e ponderare con esso la varianza spiegata dalle variabili. Si cerca quindi l’autovettore delle saturazioni iterando matrice C x vettore di prova e normalizzando il risultante dividendolo per la sua lunghezza. Quando il vettore di prova sarà uguale a quello ottenuto nell’iterazione precedente sarà un fattore estratto.

Modelli di equazioni strutturali Le equazioni strutturali con variabili latenti sono uno sviluppo dell’analisi multivariata. Consistono in un rovesciamento dell’analisi fattoriale dove dai dati grezzi si

trovano le saturazioni dei vari fattori sulle diverse variabili. Joreskog voleva mettere a punto un metodo per stimare i coefficienti di analisi fattoriale ed elaborò il software LISREL che aprì le porte ai MES. Essi fondono 3 approcci: analisi delle variabili latenti, delle relazioni causali e path analysis. I MES formulano un modello teorico che prevede variabili latenti legate causalmente. Esse corrispondono ai fattori dell’analisi fattoriale. Sia le latenti sia le osservate sono distinte in endogene (sia dipendenti che indipendenti) ed esogene. Vanno quindi precisate le relazioni causali genuine tra variabili; i rapporti di causalità sonocoefficienti di equazione di regressione multipla. Si trae quindi la matrice di varianza-covarianza S che verrà confrontata con una empirica e verranno minimizzate le distanze tra le due. Il modello è composto a sua volta da tre modelli: strutturale, di misurazione per variabili endogene e di misurazione per variabili esogene.

Metodo di Ward viene definito metodo agglomerativo di Ward e trasforma la matrice casi x variabili in valori 0-1. Calcola la distanza tra casi, misura la distanza del cluster dagli altri item.

Grandezza dell’effetto - GE per due campioni indipendente; - GE per campioni dipendenti Teoria della detezione del segnale - abilità distinguere rumore e segnale; - possibili errori Teoria della scelta - response bias; - scelta tra uno stimolo e un altro. Metodo clinico - come una persona arriva a comportarsi in un certo modo; - capire meccanismi che portano a compiere certi atteggiamenti. Campioni indipendenti - problema grandezza dell’effetto. Analisi binomiale - universi bernoulliani; - successo/insuccesso; - universi in cui vi sono solo 2 possibilità. Metodo di Ward - trasformazione casi x variabili in valori 0 e 1. Indice d ricavato dal t di student - GE per campioni dipendenti. Metodo dei limiti - stimoli presentati in serie ascendente e discendente; - trovare limiti entro cui si percepiscono stimoli. Modelli di equazioni strutturali - LISREL; - analisi variabili latenti, relazioni causali, path analysis; - strutturale, misurazione per variabili endogene, misurazione per variabili esogene. Metodi di estrazione dei fattori - metodo centroide, componenti principali, massima verosimiglianza, fattori principali. R di Spearman - descrizione di una possibile relazione lineare tra variabili; - coefficiente di correlazione. Metodo a scelta forzata presentate 2 alternative; - soggetto deve dire in quale dei 2 è presente lo stimolo. Curve ROC - teorie della decisione. Disegno sperimentale - gruppi randomizzati indipendenti; - per campioni dipendenti. Disegno quasi sperimentale - con un solo campione; - con campioni non equivalenti; - ex post facto. Psicofisica di Stevens - critica psicofisica classica; - introduzione nuovi metodi; - metodi principali: stima di grandezza e produzione di grandezza. Dati mancanti - cancellazione soggetti; - DM come gruppo; - imputazione multipla; - randomizzazione dell’errore. VeSn - analisi dei dati; - PVA e FAA; - ipotesi nulla/ipotesi sostantiva; - valore di alfa; - probabilità di alfa maggiore di 0,05 accetto H0, se minore accetto H1; - possibili errori. Analisi di Fourier - da funziona periodica a funzione sinusoidale; - serie di Fourier; - ha reso più semplice l’analisi.

Disuguaglianza di Cebicev data un’osservazione, è piccola la probabilità che lo scarto assoluto dalla media dell’universo di appartenenza sia elevata. Quindi più è grande lo scarto e più è probabile che non ne faccia parte.

Validità esterna riguarda la possibilità di generalizzare i risultati di una ricerca in altri ambiti rispetto a quelli del campione su cui sono stati raccolti i dati. Quindi per valutare la validità esterna devono essere estesi i risultati dal campione alla popolazione, e deve anche esserci una stabilità temporale dei risultati. Validità esterna - generalizzabilità risultati; - risultati del campione sulla popolazione; - ci potrebbero essere minacce: partecipanti sono studenti di psicologia testati dal proprio docente.

Test esatto di Fisher viene utilizzato per la verifica delle ipotesi in situazioni con variabili nominali dicotomiche e campioni piccoli. Nel caso in cui i campioni sono sufficientemente grandi, cioè nessuna cella della tabella di contingenza ha un valore inferiore a 5 viene utilizzato il test del chi quadrato con 1 grado di libertà. L’utilità del test è per verificare se i dati dicotomici di due campioni in una tabella di contingenza 2x2 sono compatibili con l’ipotesi nulla che le popolazioni di origine dei due campioni abbiano la stessa suddivisione dicotomica e che le differenze osservate con i dati campionari siano dovute semplicemente al caso.

Bontà dell’adattamento è il metodo principale per la verifica dei modelli, ci permette di capire la probabilità che i dati nell’universo rispettino il mio modello. Nel caso in cui si tratta di distribuzione normale, il metodo migliore è il chi quadrato, se invece la distribuzione non è normale è meglio utilizzare la statistica C.

E’ la presenza di un modello matematico che contribuisce in modo irrinunciabile a rendere scientifica una teoria, un metodo, un processo. Avere un modello matematico è importante perché permette di prevedere e descrivere formalmente il comportamento di un sistema.

Domande aperte togliendo le 3 dell’ultimo appello - Scale di misura - Analisi fattoriale - Analisi di Fourier - Relazioni tra variabili - Problema della grandezza dell’effetto - Metodo clinico - Teoria della detezione del segnale - Relazione spuria e genuina - Effetto placebo - Validità interna - Campionamento per cluster - Risolvere problema dei dati mancanti - Nuova psicofisica di Stevens - Validità esterna - Variabile indipendente e dipendente

METODOLOGIA Info utili a lezione ha affrontato fino al capitolo 4 del secondo libro, ma ti consiglio di non saltare nulla, le formule puoi evitarle apparte media, varianza, deviazione standard che vengono chieste "se sbagli una crocetta ti tolgo un punto" - Chiede il 2º libro.. Sfatato il mito del "tanto non lo chiede" (nelle domande chiuse però)...

- ci sarà da calcolare una media quasi sicuramente, sempre nelle risposte a scelta multipla.. E probabilmente qualcos'altro (noi per esempio dovevamo calcolare una media e la deviazione standard)

3 domande aperte in teoria e 15 chiuse! Valgono 5 ciascuna che con le altre fanno 30.. inoltre se sbagli toglie un punto! Ecco non studiare tutti i teoremi che non servono ! Chiede principalmente deviazione standard, varianza, errore standard, media, moda, mediana !

Più recente Domande aperte: -Le scale -L'analisi fattoriale di Fourier -La relazione tra variabili settembre 2016 il problema della grandezza dell'effetto, la teoria della detezione del segnale, il metodo clinico. Quelle chiuse erano su: la teoria della scelta, la curva gaussiana, calcolare media, calcolare moda, campioni indipendenti, analisi binomiale, esperimento di waves (non ricordo come si scrive), variabile indipendente, metodo di ward, indice d ricavato dal t di student, scale nominali, metodo dei limiti, intervalli di fiducia, modelli di equazioni strutturali, metodi di estrazione dei fattori.

luglio 2016 l'esame aveva molte cose che facevano parte della 2 parte del libro cose neanche accennate a lezione scale di misurazione La relazione spuria e genuina L'analisi di fourier scale misura, relazione spuria e genuina e fourier: queste erano le domande aperte però. Le chiuse avevano del banale, tipo quale è la forma della curva gaussiana, quale variabile è quella manipolata dallo sperimentatore, per poi passare a a cose più complesse, anche sul sul secondo testo in gran parte e che non ricordo tutte: qualcosa sull'analisi fattoriale, la R di spearman dei ranghi, il metodo di Ward, metodo a scelta forzata, teoria della scelta di luce, curve di roc e non ricordo altro al momento

domande aperte: effetto placebo, validità interna della ricerca e campionamento x cluster.

Le domande chiuse erano: Quale dei seguenti metodi scientifici non esiste, Quale fra le seguenti scale di misura non esiste, Quale delle seguenti affermazioni non è correlata ai punti Z, quale è il compito principale di ogni ricercatore che si rispetti, In cosa consiste l'esperimento di Wason, Quale tra i seguenti metodi osservativi, non esiste, Se la distribuzione dei dai è normale cosa significa, Quale fra le seguenti scale di temperatura è caratterizzata dallo zero assoluto, Quale tra i seguenti disegni di ricerca ci permette di raggiungere dati affidabili, effetto Rosenthal, quale non è un disegno quasi sperimentale giugno 2016 domande aperte: le innovazioni della nuova psicofisica di Stevens, la validità esterna e come risolvere il problema dei dati mancanti. appelli più vecchi domande chiuse: - chi ha pubblicato per la prima volta la disuguaglianza di Cebicev? - la teoria di detezione del segnale è stata ricavata da esperimenti su? (R. segnali radar) - differenza tra campioni dipendenti e indipendenti - grandezza dell'effetto - quale è l'effetto di Rosenthal - modello con funzione matematica - quale tra le seguenti risposte non supporta la Vesn - campione stratificato - calcolare media, mediana, deviazione standard

chi ha pubblicato per la prima volta la disuguaglianza di Cebicev? La teoria di detezione del segnale è stata ricavata da esperimenti su? (R. segnali radar)

domande aperte: dati mancanti (come risolvere il problema), validità esterna e innovazioni della psicofisica di Stevens l'effetto grandezza e relativa D di coehn

Scala punti z M=0 s=1 Sottraggo ad ogni valore la media e divido per deviazione standard Scala in punti T M=50 s=10 T=50+10z non prevede valori negativi, va da 0 a 100 Scala stanine M=5 s=2 Stanine=5+2z divide la distribuzione in 9 categorie Scala sten M=5.5 s=2 Sten=5.5+2z divide la distribuzione in 10 categorie

Campioni dipendenti due campioni vengono definiti dipendenti quando sono collegati in qualche modo, quando ad esempio viene preso un gruppo e viene testato due volte sulla stessa variabile e ci interessa misurare il cambiamento tra prima e dopo.

Tabelle di contingenza test esatto e chi quadrato l’analisi delle tabelle di contingenza ma che si limita a dare una stima della probabilità che le variabili incrociate ortogonalmente siano o meno indipendenti.

Analisi fattoriale è una tecnica statistica che permette di ottenere una riduzione della complessità del numero di fattori che spiegano un fenomeno. Si propone quindi di determinare un numero di variabili "latenti" più ristretto e riassuntivo rispetto al numero di variabili di partenza. In altre parole si tratta di una sorta di ricerca della parte comune delle rilevazioni fatte

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