Il corso offre l’opportunità di acquisire le competenze necessarie a condurre analisi statistiche di base a supporto della ricerca in psicologia (anche attraverso l’uso di pacchetti statistici opensource). Si tratteranno argomenti quali l’uso della statistica a fini descrittivi, analisi inferenziali, e modelli correlazionali. Verranno acquisite competenze di base relative alla progettazione, esecuzione, analisi interpretazione e restituzione di ricerche su temi psicologici, in particolare in contesti organizzativi. L’insegnamento si pone i seguenti obiettivi formativi specifici: - sviluppare la conoscenza e la capacità di utilizzare tecniche e strumenti di raccolta, analisi e interpretazione dei dati, in particolare di tipo quantitativo, utilizzati in ambito psicologico e formativo; - sviluppare le conoscenze e le competenze utili per valutare l’efficacia di interventi; - promuovere la capacità di sviluppare percorsi di ricerca, in particolare nei campi della psicologia delle organizzazioni e della psicologia della formazione.
-Impostazione di un dataset di una ricerca in psicologia. Alcuni accorgimenti utili per l'inserimento dei dati.
- Il dataset e l'analisi della qualità del dato. Media e scarto quadratico medio. Distribuzioni di frequenza.
- Le distribuzioni campionarie, teorema centrale del limite.
- Sintetizzare e descrivere graficamente i dati.
- Alcune funzioni utili nella gestione dei dataset in un foglio di calcolo elettronico.
- Teoria della verifica di ipotesi. Le fasi della verifica di ipotesi. Le scale di misura. Livelli di misura e test statistici. - Interpretare il risultato finale in un test di verifica di ipotesi. Un esempio: t-test per campioni indipendenti, test F per la verifica dell'omogeneità delle varianze.
- Confrontare due popolazioni: t-test per campioni indipendenti; t-test per campioni appaiati.
- Confrontare più di due popolazioni: L'Analisi della Varianza a una via (ANOVA).
- Disegni fattoriali e ANOVA a due vie. Effetti principali e effetti di interazione.
- ANOVA a misure ripetute e disegni misti.
- Le relazioni tra variabili nel caso di due variabili qualitative: costruire e interpretare una tabella di contingenza.
- Il test chi quadrato
- L'analisi della relazione tra due variabili quantitative: il coefficiente di correlazione di Pearson
- Costruire un modello di relazione tra variabili esplicative e variabili predette: l'analisi di regressione (regressione lineare semplice e regressione lineare multipla)
- Regressione gerarchica per l'analisi di moderazione
- Una visione di insieme delle tecniche di analisi dei dati utilizzate.
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
| Dennis Howitt, Duncan Cramer | Introduzione alla statistica per psicologia. Con MyLab. Con e-book. Con espansione online. | Pearson Education Italia | 2014 | 9788865183847 | |
| Marilyn K. Pelosi,Theresa M. Sandifer, Paola Cerchiello, Paolo Giudici | Introduzione alla statistica (seconda edizione) (Edizione 2) | McGraw-Hill, Milano | 2009 | 978-88-386-6516-5 | |
| J. Welkowitz, B. Cohen, R. Ewen | Statistica per le scienze del comportamento | Apogeo Education | 2009 | 9788850328635 |
L'esame è orale e prevede l'uso del computer, in particolare di un foglio di calcolo (Microsoft Excel, in dotazione per gli studenti iscritti, o Apache OpenOffice Calc) e del pacchetto statistico open source JASP o del pacchetto open source JAMOVI. A partire da un dataset assegnato, si richiede di applicare alcune delle analisi oggetto del corso.
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