Italian

I punti principali affrontati dall'insegnamento saranno dunque:
- i metodi di ricerca in psicologia: le fasi della ricerca, i disegni di ricerca, le variabili, gli indicatori;
- l’attendibilità e la validità delle misure;
- le variabili e le statistiche descrittive: tipi di variabile; scale di misura; gli indici di tendenza centrale e di variabilità (moda, mediana, media, scarto semplice, devianza, varianza, deviazione standard, quartili, percentili, i punti z, le scale standardizzate);
- le distribuzioni di probabilità: la distribuzione normale (asimmetria e curtosi) e le altre distribuzioni teoriche (t di Student, chi quadrato, F di Fisher, binomiale);
- l’inferenza statistica: la formulazione delle ipotesi di ricerca, l’ipotesi nulla e l’ipotesi alternativa; la verifica delle ipotesi; errore di I e di II tipo, l’interpretazione del livello di significatività delle statistiche, la forza dell'effetto, la potenza statistica;
- l’associazione tra variabili: la relazione tra le variabili, il chi quadrato, gli indici di correlazione (parametrici e non parametrici), il coefficiente di determinazione;
- la relazione causale tra variabili: i test parametrici, quali t-test (misure dipendenti e indipendenti), i modelli ANOVA a una via (misure dipendenti e indipendenti) la regressione lineare semplice (il principio dei minimi quadrati, l’intercetta, il coefficiente b e il coefficiente beta, l’interpretazione del modello di regressione, il coefficiente di determinazione), e i test non parametrici, quali il test del chi quadrato, il test di Wilcoxon, il test di Kruskal-Wallis.

Testo d’esame obbligatorio (uno a scelta tra):

CHIORRI, C. (2014). Fondamenti di psicometria (II edizione). Milano, McGraw-Hill Education.

WELKOWITZ, J., COHEN, B., EWEN, R. (2013). Statistica per le scienze del comportamento. Milano, Maggioli Editore.

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Altri libri a scelta potranno essere concordati con il docente.

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Testi consigliati per approfondimento:
GNISCI, A, PEDON, A. (2016). Metodologia della ricerca psicologica (II edizione). Bologna, Il Mulino.
PEDONE, R. (2002). Statistica per psicologi. Roma, Carocci.
BARBARANELLI, C. (2003). Analisi dei dati. Tecniche multivariate per la ricerca psicologica e sociale. Milano, led.
ARENI, A., SCALISI, T.G., BOSCO, A. (2004). Esercitazioni di psicometria. Problemi ed esercizi svolti e commentati. Milano, Masson.

Scopo principale dell'insegnamento è introdurre gli studenti ai temi fondamentali che caratterizzano una corretta progettazione della ricerca in psicologia, in particolare per quel che riguarda una adeguata scelta e applicazione dei metodi e delle tecniche quantitative di analisi dei dati. I temi che verranno presentati nel corso saranno trattati da un punto di vista teorico e da un punto di vista applicativo mediante opportune esemplificazioni, facendo riferimento a ricerche empiriche e a dati reali.
Al termine delle attività formative, lo studente sarà in grado di leggere in modo critico una ricerca, con particolare riferimento alla parte dei metodi e delle analisi dei dati e progettare uno studio definendo il più adeguato disegno di ricerca e il modello di analisi dei dati.

Tutti i materiali utilizzati durante le lezioni o le esercitazioni saranno pubblicati sulla piattaforma SharePoint e sulla pagina web dell'insegnamento:
http://psiclab.altervista.org/TecnAnDat.html

Conoscenze di base sulle variabili, la teoria della misura, i disegni di ricerca e la statistica descrittiva e inferenziale.

Lezioni frontali aperte alla discussione, con ausilio di materiali audio-video, diapositive, ed esercitazioni.

Inoltre, potranno essere previsti seminari di approfondimento.

L’esame consiste in una prova scritta con 16 domande scelta multipla, seguita da una prova orale facoltativa. Nella prova scritta a ciascuna risposta esatta saranno attribuiti 2 punti, mentre 0 punti per le risposte errate oppure non date. Per superare l'esame è necessario rispondere in modo corretto ad almeno 9 domande. La lode sarà assegnata in caso tutte le risposte siano corrette.

In caso dovessero perdurare i limiti alle attività in presenza a causa del COVID-19 e delle conseguenti misure di sicurezza, gli esami si svolgeranno in modalità scritta a distanza con orale facoltativo.

Informazioni aggiuntive e materiali didattici relativi al corso sono disponibili sulla piattaforma SharePoint o al seguente link:

http://psiclab.altervista.org/TecnAnDat.html

I punti principali affrontati dall'insegnamento saranno dunque:
- i metodi di ricerca in psicologia: le fasi della ricerca, i disegni di ricerca, le variabili, gli indicatori;
- l’attendibilità e la validità delle misure;
- le variabili e le statistiche descrittive: tipi di variabile; scale di misura; gli indici di tendenza centrale e di variabilità (moda, mediana, media, scarto semplice, devianza, varianza, deviazione standard, quartili, percentili, i punti z, le scale standardizzate);
- le distribuzioni di probabilità: la distribuzione normale (asimmetria e curtosi) e le altre distribuzioni teoriche (t di Student, chi quadrato, F di Fisher, binomiale);
- l’inferenza statistica: la formulazione delle ipotesi di ricerca, l’ipotesi nulla e l’ipotesi alternativa; la verifica delle ipotesi; errore di I e di II tipo, l’interpretazione del livello di significatività delle statistiche, la forza dell'effetto, la potenza statistica;
- l’associazione tra variabili: la relazione tra le variabili, il chi quadrato, gli indici di correlazione (parametrici e non parametrici), il coefficiente di determinazione;
- la relazione causale tra variabili: i test parametrici, quali t-test (misure dipendenti e indipendenti), i modelli ANOVA a una via (misure dipendenti e indipendenti) la regressione lineare semplice (il principio dei minimi quadrati, l’intercetta, il coefficiente b e il coefficiente beta, l’interpretazione del modello di regressione, il coefficiente di determinazione), e i test non parametrici, quali il test del chi quadrato, il test di Wilcoxon, il test di Kruskal-Wallis.

Italian

The main topics of the course will be:
- research methods in psychology: research phases, research designs, variables, indicators;
- the reliability and validity of the measures;
- variables and descriptive statistics: types of variables; measurement scales; central trend and variability indices (mode, median, average, simple deviation, deviance, variance, standard deviation, quartiles, percentiles, z-scores, standardized scales);
- probability distributions: the normal distribution (asymmetry and kurtosis) and the other theoretical distributions (t of Student, chi-squared, F of Fisher, binomial);
- statistical inference: the formulation of the research hypotheses, the null hypothesis and the alternative hypothesis; the verification of the hypotheses; type I and II error, the interpretation of the level of significance of the statistics, the strength of the effect, the statistical power;
- the association between variables: the relationship between variables, the chi-square, the correlation indices (parametric and non-parametric), the determination coefficient;
- the causal relation between variables: parametric tests, such as t-tests (dependent and independent factors), one-way ANOVA models (dependent and independent factors), simple linear regression (the principle of least squares, intercept, b coefficient and beta coefficient, the interpretation of the regression model, the coefficient of determination), and non-parametric tests, such as the chi-square test, the Wilcoxon test, the Kruskal-Wallis test.

Examination handbook (one of your choice between):

CHIORRI, C. (2014). Fondamenti di psicometria (II ed). Milano, McGraw-Hill Education.

WELKOWITZ, J., COHEN, B., EWEN, R. (2013). Statistica per le scienze del comportamento. Milano, Maggioli Editore.

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Books recommended for further information:

GNISCI, A, PEDON, A. (2016). Metodologia della ricerca psicologica (II ed.). Bologna, Il Mulino.

PEDONE, R. (2002). Statistica per psicologi. Roma, Carocci.

BARBARANELLI, C.
(2003). Analisi dei dati. Tecniche multivariate per la ricerca psicologica e sociale. Milano, led.

ARENI, A., SCALISI, T.G., BOSCO, A. (2004). Esercitazioni di psicometria. Problemi ed esercizi svolti e commentati. Milano, Masson.

The main aim of the course is to introduce students to the fundamental themes that characterize the correct planning of research in psychology. In particular, the adequate selection and application of research methods and quantitative data analysis techniques. The topics that will be presented during the course will be treated from a theoretical point of view and from an applicative point of view through appropriate exemplifications, referring to empirical research and real data.

All materials used will be published on the course webpage.

Basic knowledge of variables definition, measurement theory, research drawings, and descriptive and inferential statistics.

Lectures open to discussion, with the aid of audio-video materials, slides, and practice exercise.

Furthermore, seminars can be scheduled.

The exam consists of a written test with 16 multiple-choice questions (one correct among four alternatives), followed by an optional oral exam. In the written test each correct answer will be awarded 2 points, while 0 points for the wrong answers or not given. To pass the exam, students must answer at least 9 questions correctly. The "lode" will be given in case all the answers are correct.

In the event that the limits to the activities in presence due to the COVID-19 and the resulting safety measures continue to apply, the examinations will be carried out by means of an on-line written test followed by an optional oral exam.

Additional information and didactic materials for the course are available at the following link:

http://psiclab.altervista.org/TecnAnDat.html

The main topics of the course will be:
- research methods in psychology: research phases, research designs, variables, indicators;
- the reliability and validity of the measures;
- variables and descriptive statistics: types of variables; measurement scales; central trend and variability indices (mode, median, average, simple deviation, deviance, variance, standard deviation, quartiles, percentiles, z-scores, standardized scales);
- probability distributions: the normal distribution (asymmetry and kurtosis) and the other theoretical distributions (t of Student, chi-squared, F of Fisher, binomial);
- statistical inference: the formulation of the research hypotheses, the null hypothesis and the alternative hypothesis; the verification of the hypotheses; type I and II error, the interpretation of the level of significance of the statistics, the strength of the effect, the statistical power;
- the association between variables: the relationship between variables, the chi-square, the correlation indices (parametric and non-parametric), the determination coefficient;
- the causal relation between variables: parametric tests, such as t-tests (dependent and independent factors), one-way ANOVA models (dependent and independent factors), simple linear regression (the principle of least squares, intercept, b coefficient and beta coefficient, the interpretation of the regression model, the coefficient of determination), and non-parametric tests, such as the chi-square test, the Wilcoxon test, the Kruskal-Wallis test.