Scuola di Medicina e Chirurgia

Università Magna Graecia di Catanzaro

ANALISI DEI DATI NELLA RICERCA PSICOLOGICA CON 4 CFU DI LABORATORIO

Psicologia Cognitiva e Neuroscienze

  • Informazioni Insegnamento

CdL: Laurea Magistrale in Psicologia Cognitiva e Neuroscienze (LM-51);

Corso integrato: Analisi dei dati in Psicologia con 4 CFU di Laboratorio

Modulo: Analisi dei dati in Psicologia con 4 CFU di Laboratorio

CFU: 10

Anno: I

Semestre: I

A.A. 2023/2024

 

  • Informazioni Docente

Docente: Marco Tullio Liuzza

E-mail: liuzza@unicz.it

Tel.: 0961/3694361

Ricevimento: mercoledì ore 15 – 17 preso lo studio del Docente (Corpo D, Livello 0, Stanza 3).

 

 

  • Descrizione del Corso

Il corso ha la finalità di fornire agli studenti gli strumenti teorici e pratici per poter condurre e valutare ricerche empiriche. Particolare attenzione sarà rivolta all’aspetto dell’analisi dei dati e delle teorie della misurazione psicologica. Alla fine del corso lo studente dovrà acquisire conoscenze e abilità dal punto di vista teorico, formale e applicativo di specifici modelli di analisi per variabili rilevanti nella ricerca e nelle applicazioni in psicologia cognitiva e nelle neuroscienze. Lo studente dovrà acquisire abilità di calcolo, di analisi e di interpretazione dei dati, anche attraverso l’uso di applicativi come JAMOVI, JASP e dell’ambiente di programmazione statistica R.

Collegamenti Veloci:
Docente:
Marco Tullio Liuzza
liuzza@unicz.it
09613694361
Edificio Campus di Germaneto, Corpo D, Livello 0 Stanza: n. 3
mercoledì dalle 15:00 alle 17:00

Insegnamento SSD:
M-PSI/03 - Psicometria

CFU:
10
Obiettivi del Corso e Risultati di apprendimento attesi

Conoscenze e capacità di comprensione.

Il corso ha l’obiettivo di consolidare le conoscenze dei metodi quantitativi e dei modelli di misurazione in psicologia. Inoltre si approfondirà la conoscenza degli strumenti teorici e pratici per comprendere i temi della misurazione e dell’inferenza statistica. Si assume che si siano già acquisite conoscenze di statistica descrittiva e conoscenze di base di statistica inferenziale. Si auspica, inoltre, una conoscenza di base dell’ambiente di programmazione statistica R. Per maggiori dettagli, vedere l’appendice A.

 

Conoscenza e capacità di comprensione applicate.

Durante il corso si proporranno attività volte a sviluppare le competenze necessarie per svolgere in autonomia alcune comuni analisi di dati psicologici. Tali competenze verranno acquisite attraverso l'apprendimento del l’ambiente di programmazione statistica R e dell’applicativo di analisi statistica JAMOVI. Per maggiori dettagli, vedere l’appendice B.

 

Autonomia di giudizio.

Essere in grado di valutare criticamente le inferenze basate sui risultati della ricerca psicologica.

Particolare enfasi sarà fornita alla comprensione dei limiti delle inferenze basate sui risultati della ricerca psicologica.

 

Abilità comunicative.

Gli studenti saranno in grado di comunicare correttamente i risultati di una ricerca psicologica.

 

Capacità di apprendimento.

Gli studenti saranno in grado di aggiornarsi attraverso la consultazione delle pubblicazioni scientifiche del settore, e delle risorse telematiche a loro disposizione (es. Pubmed, PsycINFO).

Gli studenti saranno in grado di apprendere meglio i risultati delle ricerche e i metodi di ricerca che saranno mostrati negli insegnamenti successivi del CdLM in Psicologia Cognitiva e Neuroscienze.

Programma

  • Concetti fondamentali di Psicometria (misurazione, scaling, validità e attendibilità).
  • Concetti fondamentali di statistica descrittiva (indici di tendenza centrale, indici di dispersione, indici di forma, standardizzazione).
  • Introduzione ai concetti fondamentali di statistica inferenziale.
  • Introduzione all’ambiente statistico R.
  • Le assunzioni del Modello Lineare Generale.
  • La regressione semplice.
  • La regressione multipla.
  • L’Analisi della Varianza (ANOVA).
  • L’ analisi della moderazione.
  • I modelli multilivello (o misti).
  • Le variabili dipendenti qualitative.
  • La Misura in psicologia.
  • L’analisi fattoriale esplorativa e confermatoria.
  • Applicazioni in JASP, JAMOVI e in R.

Stima dell’impegno orario richiesto per lo studio individuale del programma

150 ore di studio individuale.

Risorse per l'apprendimento

Lucidi e altre risorse messe a disposizione del docente sulla piattaforma E-Learning, inclusi manuali per apprendere a programmare nell’ambiente di programmazione statistica R.

Testi consigliati.

- Gallucci, M., Leone, L., Berlingeri, M (2017). Modelli statistici per le scienze sociali. Pearson.

- Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Sage publications. Capitoli da 1 – 13

Articoli

- Paola Tellaroli (2022). “Come la statistica può migliorarvi significativamente la vita”. Query, 50 (Estate 2022), pagine 32 - 49.

Per approfondire.

  • Piccolo, D. (2010). Statistica per le decisioni: la conoscenza umana sostenuta dall'evidenza empirica. Il Mulino.

- Pastore, M. (2015). Analisi dei dati in Psicologia. Il Mulino.

  • Navarro, D. Learning statistics with R: A tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.6.1, bookdown translation: Emily Kothe): https://learningstatisticswithr.com/book

Attività di supporto

Tutorato a richiesta

Modalità di frequenza

Le modalità sono indicate dal Regolamento didattico d’Ateneo.

Non è prevista la frequenza obbligatoria

Modalità di accertamento

Le modalità generali sono indicate nel regolamento didattico di Ateneo all’art.22 consultabile al link http://www.unicz.it/pdf/regolamento_didattico_ateneo_dr681.pdf

 

Durante il corso saranno svolte prove di autovalutazione in aula e a casa, utilizzando la piattaforma E-learning. Saranno inoltre svolte esercitazioni per promuovere l’autonomia nell’utilizzo dell’ambiente di programmazione statistica R. Infine, gli studenti possono approfondire alcuni temi, partecipare alla raccolta di dati da presentare in aula, o proporre autonomamente argomenti da presentare in aula. Di tali attività si terrà conto nella valutazione finale, per un peso fino a un massimo del 10% del voto totale (3 punti), a condizione che nella prova scritta finale si raggiunga la sufficienza.

 

L’esame finale sarà svolto in forma scritta con integrazione orale.

 

I criteri sulla base dei quali sarà valutato lo studente sono:

Un quiz a risposta chiusa; un’ esercitazione in R e un’integrazione orale volta ad accertare le  conoscenze oggetto della prova scritta e a valutare le competenze negli applicativi JAMOVI/JASP.

 

 

APPENDICE

CORSO INTEGRATO: Teoria e Tecniche della Ricerca Psicologica con 4 CFU di Laboratorio

MODULO: Teoria e Tecniche della Ricerca Psicologica con 4 CFU di Laboratorio

 

CFU: 10 (6 + 4)

Capacità richieste al futuro laureato che si intendono fornire

Il futuro laureato deve saper comprendere, almeno a grandi linee, i paragrafi dei risultati di una tipica pubblicazione empirica in ambito psicologico.

Il futuro laureato deve saper interpretare e discutere, anche criticamente, il disegno e i risultati di ricerche empiriche di ambito psicologico.

Il futuro laureato deve sapersi orientare, seppur supervisionato, nell’analizzare personalmente dati di una ricerca empirica in ambito psicologico attraverso l’uso di appositi applicativi.

RISULTATI ATTESI

  1. A) Conoscenza e capacità di comprensione

ATTIVITA

ORE LEZIONE

ORE STUDIO INDIV.

A1) Acquisizione delle conoscenze dei concetti fondamentali della psicometria

4

8.5

A2) Acquisizione delle conoscenze dei concetti fondamentali delle statistiche descrittive (indici di tendenza centrale, indici di dispersione, indici di forma)

4

8.5

A3) Acquisizione delle conoscenze dei concetti fondamentali delle statistiche inferenziali (teoria e calcolo della probabilità, teoria dei campioni, teoria della verifica delle ipotesi)

4

8.5

A4) Acquisizione delle conoscenze sul modello lineare generale

4

8.5

A5) Acquisizione delle conoscenze sulla relazione tra due variabili continue

4

8.5

A6) Acquisizione delle conoscenze sulla regressione multipla

4

8.5

A7) Acquisizione delle conoscenze sull’analisi della varianza (ANOVA)

4

8.5

A8) Acquisizione delle conoscenze sull’analisi della moderazione

4

8.5

A9) Acquisizione delle conoscenze sul modello lineare generalizzato (analisi di variabili dipendenti qualitative)

4

8.5

A10) Acquisizione delle conoscenze sulla regressione multilivello e l’analisi di disegni a misure ripetute

4

8.5

A11) Acquisizione delle conoscenze sull’Analisi Fattoriale esplorativa

4

8.5

A12) Acquisizione delle conoscenze sull’Analisi Fattoriale confermativa

4

8.5

TOTALE

48

102

 

 

 

  1. B) Capacità di applicare conoscenza e comprensione

ATTIVITA’ DI TIROCINIO/LABORATORIO

ORE LABORATORIO

ORE STUDIO INDIV.

B1) Capacità di programmare nell’ambiente di programmazione R

28

52

B1) Capacità analizzare i dati attraverso gli applicativi JAMOVI e JASP

4

16

TOTALE

32

68

 

COERENZA TRA CFU e CARICO DIDATTICO:

Ore disponibili totali (CFU x 25) =  250

Articolate in

ore didattica frontale = 48

ore studio individuale =  170

ore tirocinio/laboratorio/attività integrative = 32