ITALIANO

I contenuti del programma per gli/le studenti/studentesse frequentanti, non frequentanti ed Erasmus sono i seguenti.
La misura in psicologia applicata. Variabili intervenienti (confondenti e confuse), moderatori e mediatori. Strumenti di misura in psicologia; Teoria classica dell’attendibilità, alfa di Cronbach e kappa di Cohen; Validità della misurazione. Tecniche statistiche di analisi dei dati: a) Analisi fattoriale (ACP e differenze con AFC e ACM); b) Attendibilità; c) Analisi dei modelli log-lineari.

I seguenti testi (libri o saggi) sono obbligatori per studenti/studentesse frequentanti e non frequentanti:
1) Pedon, A. & Gnisci, A. (2012). Manuale di psicodiagnostica: Aspetti teorici e applicati dei test. Roma: LeLettere Università.
2) Gnisci, A. & Pedon, A. (2011). La ricerca nelle scienze sociali con i log-lineari. Roma: Armando.
3) Gnisci A. & Di Conza, A. (2015). L’attendibilità delle misure osservative in psicologia clinica dello sviluppo. Psicologia Clinica dello Sviluppo, 2, 189-218.
Previa comunicazione al docente, gli studenti/studentesse Erasmus possono scegliere di sostenere l’esame scritto in italiano, nel qual caso dovranno portare i testi sopra indicati per gli studenti frequentanti e non frequentanti; oppure potranno scegliere di sostenere l’esame in inglese, nel qual caso dovranno portare i seguenti testi obbligatori (gli ultimi due sono scaricabili gratuitamente dai siti indicati):
1) John, O.P. & Bennet-Martínez, V. (2014). Measurement: Reliability, construct validation, and scale construction. In: Reis, Harry T. & Judd, Charles M. (Eds), Handbook of research methods in social and personality psychology (Cap. 18, pp. 473-503). Second Edition. Cambridge: Cambridge University Press.
2) Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2013). Principal components and factorial analysis. In: Using multivariate statistics (Cap. 13, pp. 612-680). Boston: Pearson.
Downloadable by:
https://ebook.upgrisba.ac.id/ebook/komputer-informasi-referensi-umum/6th-edition-using-multivariate-statistics-pearson/download
3) Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2013). Multiway frequency analysis. In: Using multivariate statistics (Cap. 16, pp. 862-914). Boston: Pearson.
Downloadable by:
https://ebook.upgrisba.ac.id/ebook/komputer-informasi-referensi-umum/6th-edition-using-multivariate-statistics-pearson/download

L’insegnamento intende fornire agli/alle studenti/studentesse le conoscenze e le competenze per condurre uno studio di dimensionalità, attendibilità e validità di uno strumento di misura psicologica e per utilizzare l’analisi log-lineare nella ricerca psicologica applicata ai vari contesti.
Al termine delle lezioni lo/la studente/studentessa dovrà essere in grado di:
-costruire un inventario o uno strumento di misurazione di un costrutto anche multidimensionale secondo i principi della facet analysis e della validità di contenuto;
- utilizzare appropriate tecniche di analisi dei dati con un programma statistico, in particolare calcolare, interpretare e valutare anche criticamente l’attendibilità di uno strumento di misura come un inventario di personalità o una scala di atteggiamenti;
- utilizzare l’analisi fattoriale ACP per lo studio dimensionale di una scala di misura;
- utilizzare l’analisi dei modelli log-lineari per rispondere a ipotesi di ricerca basate su dati qualitativi.

Matematica a livello di scuole superiori e conoscenze basilari di metodologia e psicometria. I prerequisiti consigliati non sono, comunque, vincolanti ai fini del sostenimento dell’esame.

Lezioni frontali in aula con slides di PowerPoint.
Esercitazioni informatiche con programmi statistici (12 ore, cioè 4 lezioni di 3 ore, pari a circa 2 CFU). Orientativamente, le esercitazioni si tengono durante la seconda parte dell’insegnamento.
La frequenza alle lezioni non è obbligatoria. Tuttavia, la frequenza alle 4 lezioni di esercitazione è obbligatoria per coloro che vogliano ottenere un riconoscimento (due punti che si sommano al punteggio preso al compito scritto). In caso di assenza motivata e giustificata alle esercitazioni, si prevede una lezione di recupero).

Per gli/le studenti/studentesse frequentanti e non frequentanti l’esame è il seguente.
Esame scritto a risposta multipla (32 domande circa, ognuna con 4 alternative) da svolgere in aula nelle date prevista dal calendario esami. Ogni risposta corretta vale un voto, ogni risposta sbagliata o non data vale zero voti. Se la somma supera trenta, il voto è 30 e lode. Il voto minimo per il superamento dell'esame è 18. La durata del compito è di circa 40 minuti.
Per gli/le studenti/studentesse Erasmus l’esame è il seguente.
Esame scritto a risposta multipla (16 domande circa, ognuna con 4 alternative). Ogni risposta corretta vale due voti, ogni risposta sbagliata o non data vale zero voti. Se la somma è 16, il voto è 30 e lode. Il voto minimo per il superamento dell'esame è 18. La durata del compito è di circa 40 minuti.
Per tutti i tipi di studente/studentessa, la partecipazione alle 4 lezioni di esercitazione e la consegna di relativi materiali e di un breve report, permettono l’ottenimento di due punti che vengono sommati al voto d’esame.
Per ottenere la valutazione di 18/30 lo/a studente/essa dovrà dimostrare almeno di saper 1) capire come si generano gli item degli strumenti di misura; 2) valutare elementi di base dell’attendibilità e della validità di uno strumento; 3) orientarsi sulla sua dimensionalità; 4) capire e interpretare risultati di analisi di variabili qualitative.
Durante le prove scritte non è consentito: consultare testi e appunti messi a disposizione dal docente sul sito e usare la calcolatrice e dispositivi elettronici.

Ricevimento: Martedì 15:00 con prenotazione mediante email oppure direttamente su Teams. In ogni caso contattare sempre il docente per email.
Reperibilità del docente: Viale Ellittico 31, 81100, Caserta ; e-mail: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo. - II piano, stanza n. 15.
Nella sezione Materiali del docente sul sito del dipartimento si può reperire il materiale didattico e avvisi relativi all’insegnamento.

Il professore assegna le tesi in base ai molteplici temi di ricerca che possono essere individuati negli articoli e libri da lui pubblicati di recente. Assegna tesi anche fuori dalle eventuali finestre temporali indicate dal Corso di Studio.

ASPETTI GENERALI DEI TEST PSICOLOGICI (3 ore circa)
I. Introduzione ai test psicologici: 1. La nascita dei test 2. Le critiche ai test 2. Campionamento ed errore standard di misura 3. Distribuzione normale 4. Trasformazione punteggi e standardizzazione delle misure
II. Modelli di costruzione dei test psicologici: 1. Indicatori, costrutti e dimensioni 2. Modelli regressivi e fattoriali 3. Analisi degli item 4. Funzioni dei test
ASPETTI PSICOMETRICI DEI TEST PSICOLOGICI (21 ore circa)
III. Dimensionalità dei test psicologici (9 ore circa): 1. Dimensionalità dei test 2. Analisi della Componenti Principali (ACP) 3. Autovalori e comunalità 4. Criteri per l’identificazione del numero dei fattori 5. Rotazione ortogonale e obliqua 6. Eliminazione degli item 7. Interpretazione dei fattori 8. Punteggi fattoriali 9. L’Analisi in Fattori Comuni (AFC) 10. Condizioni di applicabilità dell’analisi dimensionale 11. Cenni di Analisi Fattoriale Confermativa (CFA)
IV. Attendibilità dei test psicologici (6 ore circa): 1. La teoria classica 2. Tipi di attendibilità 2. Coefficienti basati su due misurazioni (stabilità o test-retest, accordo tra osservatori e equivalenza di forme parallele) 3. Coefficienti basati su una misurazione (split-half e consistenza interna) 4. Coefficiente alfa di Cronbach 5. Attendibilità per le misure osservative, coefficienti punto per punto e globali 6. Matrice di confusione 7. Coefficiente K di Cohen
V. Validità dei test psicologici (6 ore circa): 1. Validità di contenuto 2. Validità di facciata 3. Validità rispetto a un criterio: concorrente e predittiva 4. Validità di costrutto convergente e divergente 5. La matrice Multi-Tratto-Multi-Metodo (MTMM)
ASPETTI PRATICI DEI TEST PSICOLOGICI (3 ore circa)
VI. Test in diversi contesti applicativi: 1. La valutazione psicologica in ambito forense 2. I test per il ritardo mentale e scolastico 3. I test nell’orientamento professionale e nel lavoro
ANALISI DEI MODELLI LOG-LINEARI (6 ore circa)
VII. Elementi introduttivi ai modelli log-lineari: 1. Variabili qualitative e tabelle di contingenza 2. La matrice dei dati 3. Principi per l’analisi dei dati 4. Effetti e modelli
VIII. Chi quadro di Pearson: 1. Applicazioni a due variabili 2. Frequenze osservate, attese e chi quadro di Pearson 3. Analisi dei residui standard e corretti 4. La descrizione dei risultati 5. Esempio
IX. Modelli log-lineari bivariati: 1. Logica della verifica delle ipotesi e logica dell’adattamento del modello (model fitting). 2. Obiettivo e fasi dell’analisi log-lineare 3. Creazione e stima dei modelli gerarchici (modelli nullo, dell’effetto marginale, di indipendenza e saturo) 4. Criteri di scelta del modello migliore tramite il chi quadro di verosimiglianza e i gradi di libertà 5. Valutazione degli effetti tramite il chi quadro parziale 6. Indici basati sulla varianza spiegata 7. I parametri grezzi e standardizzati 8. Interpretazione degli effetti
X. Modelli log-lineari con tre variabili: 1. I modelli di completa indipendenza, indipendenza di un fattore, indipendenza condizionale, associazione omogenea e saturo 2. I gradi di libertà dei modelli 3. Esempio
XI. Analisi log-lineari multivariati con più di tre variabili: 1. Analisi log-lineare con quattro o cinque variabili 2. Esempi 3. Problemi di ricerca e soluzioni (Regole numerosità frequenze, Paradosso di Simpson, Valori critici, Poche o troppe frequenze, ipersignificatività, potenza del test, modello base)
ESERCITAZIONI IN CLASSE CON PC E PROGRAMMA STATISTICO (12 ore circa)
XII. Esercitazioni guidate e individuali, con assegnazione di un compito, col programma Jamovi: 1. Descrittive 2. Trasformazioni dei punteggi 3. Tabelle di contingenza 4. Grafici 5. Test di base
XIII. Esercitazioni guidate e individuali, con assegnazione di un compito, col programma Jamovi:1. Correlazione e regressione 2. Analisi fattoriale (EFA) 3. Attendibilità

ITALIAN

The program contents for attending, non-attending, and Erasmus students are as follows.
Measurement in applied psychology. Intervening variables (confounders and confounders), moderators, and mediators. Measurement instruments in psychology; Classical reliability theory, Cronbach's alpha and Cohen's kappa; Measurement validity. Statistical data analysis techniques: a) Factor analysis (PCA and differences with AFC and ACM); b) Reliability; c) Log-linear model analysis.

The following texts (books or essays) are mandatory for both attending and non-attending students:
1) Pedon, A. & Gnisci, A. (2012). Manuale di psicodiagnostica: Aspetti teorici e applicati dei test. Roma: LeLettere Università.
2) Gnisci, A. & Pedon, A. (2011). La ricerca nelle scienze sociali con i log-lineari. Roma: Armando.
3) Gnisci A. & Di Conza, A. (2015). L’attendibilità delle misure osservative in psicologia clinica dello sviluppo. Psicologia Clinica dello Sviluppo, 2, 189-218.
Upon prior notification to the professor, Erasmus students may choose to take the written exam in Italian, in which case they can study the texts listed above for both attending and non-attending students; or they may choose to take the exam in English, in which case they must bring the following mandatory texts (the last two can be freely downloaded from the websites indicated):
1) John, O.P. & Bennet-Martínez, V. (2014). Measurement: Reliability, construct validation, and scale construction. In: Reis, Harry T. & Judd, Charles M. (Eds), Handbook of research methods in social and personality psychology (Cap. 18, pp. 473-503). Second Edition. Cambridge: Cambridge University Press.
2) Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2013). Principal components and factorial analysis. In: Using multivariate statistics (Cap. 13, pp. 612-680). Boston: Pearson.
Downloadable by:
https://ebook.upgrisba.ac.id/ebook/komputer-informasi-referensi-umum/6th-edition-using-multivariate-statistics-pearson/download
3) Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2013). Multiway frequency analysis. In: Using multivariate statistics (Cap. 16, pp. 862-914). Boston: Pearson.
Downloadable by:
https://ebook.upgrisba.ac.id/ebook/komputer-informasi-referensi-umum/6th-edition-using-multivariate-statistics-pearson/download

The course aims to provide students with the knowledge and skills to conduct a study of the dimensionality, reliability, and validity of a psychological measurement instrument and to use log-linear analysis in psychological research applied to various contexts.
At the end of the course, students should be able to:
- construct an inventory or measurement instrument for a construct, including a multidimensional one, according to the principles of facet analysis and content validity;
- use appropriate data analysis techniques with a statistical program, specifically calculating, interpreting, and critically evaluating the reliability of a measurement instrument such as a personality inventory or an attitude scale;
- use ACP factor analysis to study the dimensional nature of a measurement scale;
- use log-linear model analysis to answer research hypotheses based on qualitative data.

High school-level mathematics and basic knowledge of methodology and psychometrics. The recommended prerequisites, however, are not mandatory for taking the exam.

Classroom lectures with PowerPoint slides.
Classroom computer exercises with statistical programs (12 hours, i.e., four three-hour lessons, equivalent to approximately 2 credits). Generally, exercises are held during the second part of the course.
Attendance is not mandatory. However, attendance at the four exercise lessons is mandatory for those wishing to achieve the advantage (two points added to the score obtained on the written assignment). In the event of justified absence from the classroom exercises, an extra lesson will be scheduled.

For both attending and non-attending students, the exam is as follows:
Multiple-choice written exam (approximately 32 questions, each with four alternatives) to be taken in class on the dates published in the exam calendar. Each correct answer is worth one mark; each incorrect or unanswered question is worth zero marks. If the total is greater than thirty, the grade is 30 cum laude. The minimum passing grade is 18. The exam lasts approximately 40 minutes.
For Erasmus students, the exam is as follows:
Multiple-choice written exam (approximately 16 questions, each with four alternatives). Each correct answer is worth two marks; each incorrect or unanswered question is worth zero marks. If the total is 16, the grade is 30 cum laude. The minimum passing grade is 18. The exam lasts approximately 40 minutes.
For all students, participation in the four practice sessions and the submission of related materials and a short report will earn two points, which will be added to the exam grade.
To achieve a grade of 18 out of 30, students must demonstrate at least the following: 1) understanding how measurement instrument items are generated; 2) evaluating basic elements of an instrument's reliability and validity; 3) understanding its dimensionality; and 4) understanding and interpreting results from qualitative variable analysis.
During the written exams, students are not permitted to consult texts and notes made available by the professor on the website, nor use calculators or other electronic devices.

Student reception: Martedì 15:00 with previous reservation by email or directly online by Teams. Any case, always contact the teacher via email.
Address: Viale Ellittico 31, 81100, Caserta ; e-mail: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo. - II floor, Studio n. 15.
In the Materiali page of the webpage of the department of the professor, the student can find the notes from the slides of the lessons and other useful didactic materials (in Italian).

The professor assigns the theses based on the multiple research topics identifiable in his recent articles and books. He assigns theses also outside the time windows eventually indicated by the CdS.

GENERAL ASPECTS OF PSYCHOLOGICAL TESTS (about 4 hours)
I. Introduction to psychological tests: 1. The birth of the tests 2. The criticism to tests 2. Sampling and standard error of measurement 3. Normal distribution 4. Transformation of scores and standardization of the measures
II. Psychological test construction models: 1. Indicators, constructs and dimensions 2. Regressive and factorial models 3. Analysis of the items 4. Functions of the tests
PSYCHOMETRIC ASPECTS OF PSYCHOLOGICAL TESTS (about 21 hours)
III. Dimensionality of psychological tests (about 9 hours): 1. Dimensionality of the tests 2. Principal Components Analysis (ACP) 3. Eigenvalues and communality 4. Criteria for the identification of the number of factors 5. Orthogonal and oblique rotation 6. Elimination of the items 7. Interpretation of factors 8. Factorial Scores 9. Common Factors Analysis (AFC) 10. Conditions of applicability of dimensional analysis 11. Factorial Analysis Confirmatory (CFA)
IV. Reliability of psychological tests (about 6 hours): 1. Classical theory 2. Types of reliability 2. Coefficients based on two measurements (stability or test-retest, observers’ agreement, and forms equivalence) 3. Coefficients based on a measurement (split-half and internal consistency) 4. Coefficient Cronbach’s alpha 5. Reliability for observational measures, point by point and global coefficients 6. Matrix of confusion 7. Coefficient Cohen’s K
V. Validity of psychological tests (about 6 hours): 1. Content validity 2. Face validity 3. Criterion validity: concurrent and predictive 4. Convergent and divergent construct validity 5. The Multi-Trait-Multi-Method matrix (MTMM)
PRACTICAL ASPECTS OF PSYCHOLOGICAL TESTS (about 3 hours)
VI. Testing in different application contexts: 1. Psychological evaluation in forensic field 2. Tests for mental and school retardation 3. Tests for orientation and for professions
ANALYSIS OF LOG-LINEAR MODELS (about 6 hours)
VII. Introductory elements to log-linear models: 1. Qualitative variables and contingency tables 2. Data matrix 3. Principles for data analysis 4. Effects and models
VIII. Pearson's chi square: 1. Two-variable applications 2. Observed, expected frequencies and Pearson’s chi square 3. Analysis of standard and correct residuals 4. Description of results 5. Example
IX. Bivariate log-linear models: 1. Logic of hypothesis testing and logic of model adaptation (model fitting). 2. Objectives and phases of log-linear analysis 3. Creation and estimation of hierarchical models (null models, marginal effect, independence and saturated) 4. Criteria for choosing the best model through the likelihood chi-square and the degrees of freedom 5. Assessment of effects through partial chi-square 6. Indices based on the variance explained 7. The raw and standardized parameters 8. Interpretation of effects
X. Log-linear models with three variables: 1. Models of complete independence, independence of a factor, conditional independence, homogeneous and saturated association 2. The degrees of freedom of the models 3. Example
XI. Multivariate log-linear analysis with more than three variables: 1. Log-linear analysis with four or five variables 2. Examples 3. Research problems and solutions (Frequency-numerosity rules, Simpson's paradox, critical values, too few or too many frequencies, hyper-significance, test power, basic model)
CLASSROOM EXERCISES WITH A PC AND STATISTICAL PROGRAM (approximately 12 hours)
XII. Guided and individual exercises, with assignments, using the Jamovi program: 1. Descriptives 2. Score transformations 3. Contingency tables 4. Graphs 5. Basic tests
XIII. Guided and individual exercises, with assignments, using the Jamovi program: 1. Correlation and regression 2. Factor analysis (EFA) 3. Reliability