ITALIANO

- i metodi di ricerca in psicologia: le fasi della ricerca, il campionamento; le variabili; le 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);

- la misurazione in psicologia: operazionalizzazione dei costrutti, attendibilità e validità delle misure;

- 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 verifica delle ipotesi; errore di I e di II tipo, la forza dell'effetto, la potenza statistica, la stima dei parametri;

- l’associazione tra variabili: gli indici di correlazione (parametrici e non parametrici), il coefficiente di determinazione;

- i modelli lineari: introduzione ai modelli causali e ai modelli lineari generalizzati; l’analisi della regressione lineare semplice; la stima dei parametri e la verifica delle ipotesi; le assunzioni dell’analisi della regressione.

- CHIORRI, C. (2020). Fondamenti di psicometria (III edizione). Milano, McGraw-Hill Education. (esclusi Capp. 4, 8, 10, 11, 12, 13).

- Le slides del corso sono da considerare materiali didattici integrativi.

- Altri libri a scelta potranno essere concordati con il docente.

Di seguito sono specificati gli obiettivi formativi e i risultati di apprendimento attesi coerenti con quanto prefissato negli obiettivi formativi del CdS ed in coerenza con i profili professionali e gli sbocchi occupazionali previsti.

Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding)
Al termine del corso, lo studente avrà acquisito le conoscenze teoriche e metodologiche necessarie per progettare una ricerca in psicologia. In particolare, comprenderà i principi alla base della scelta e dell’applicazione dei metodi di misura e dei modelli lineari per l’analisi dei dati. Sarà in grado di distinguere tra diversi approcci analitici e di valutarne l’appropriatezza in relazione alle ipotesi di ricerca.

Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione (applying knowledge and understanding)
Lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite per sviluppare un disegno di ricerca coerente con gli obiettivi di indagine. Saprà selezionare e utilizzare correttamente gli strumenti di misurazione e i modelli statistici lineari più adeguati, anche attraverso l’analisi di dati reali e casi empirici presentati durante il corso.

Capacità di trarre conclusioni (making judgements)
Grazie all’approccio critico adottato durante le lezioni, lo studente svilupperà la capacità di valutare l’affidabilità e la validità delle scelte metodologiche, sia in contesti sperimentali che applicativi. Sarà in grado di interpretare i risultati delle analisi statistiche e di trarre conclusioni basate su evidenze empiriche.

Abilità comunicative (communication skills)
Al termine del corso, lo studente saprà presentare in modo chiaro e strutturato il disegno di una ricerca, giustificando le scelte metodologiche e discutendo criticamente i risultati ottenuti. Potrà esprimere concetti tecnici in forma scritta e orale, anche attraverso l’utilizzo di una terminologia appropriata.

Capacità di apprendere (learning skills)
Il corso favorirà lo sviluppo di autonomia nell’approfondimento di tematiche metodologiche e statistiche, fornendo agli studenti gli strumenti per aggiornarsi sulle nuove tecniche di analisi dei dati. L’accesso a materiali didattici (disponibili sulla pagina web del corso e su MS-Teams) consentirà un apprendimento flessibile e continuo.


Profilo professionale sviluppato:
Lo studente acquisirà le competenze necessarie per operare come ricercatore o professionista in ambito psicologico, in grado di progettare indagini empiriche, selezionare strumenti validi e applicare modelli statistici avanzati per l’analisi dei dati. Tale formazione è rilevante per ruoli in contesti accademici, centri di ricerca, aziende (HR e market research), servizi clinici e sociali, dove è richiesta una solida capacità di analisi quantitativa.

Matematica livello scuole superiori (elementi di teoria degli insiemi; elementi di algebra ed equazioni lineari; elementi di geometria), nozioni di base della teoria della misurazione, della metodologia della ricerca, della statistica inferenziale e dei test statistici per analisi univariate e bivariate.

Per garantire il conseguimento delle competenze delineate, il corso adotterà una didattica attiva e integrata, combinando diversi approcci metodologici:

1. Lezioni frontali interattive
- Obiettivo: Trasmettere le basi teoriche e metodologiche, stimolando la riflessione critica
Modalità: Lezioni dialogate con ampio spazio per domande, dibattiti e approfondimenti
Supporti didattici: Presentazioni multimediali (slide con grafici, tabelle, diagrammi concettuali)
Articoli scientifici selezionati per analisi critica

2. Esercitazioni seminariali applicative
- Obiettivo: Sviluppare competenze tecniche e capacità di problem-solving attraverso l’esperienza diretta
Modalità: Sessioni pratiche in aula
Attività proposte: Analisi di dati simulati per comprendere i passaggi logici dell’elaborazione statistica
Lavoro su dati reali (es. dataset da ricerche pubblicate) per applicare modelli lineari
Discussione guidata di output statistici (interpretazione di tabelle, grafici, valori di significatività)

3. Materiali e piattaforme digitali
Tutte le risorse utilizzate in aula (slide, dataset, articoli) saranno disponibili su:
Pagina web del corso
Canale dedicato su MS-Teams (per discussione e raccolta feedback)
Valutazione dell’efficacia:
Test formativi durante il corso (quiz teorici, esercizi applicativi)
Feedback strutturati sulle esercitazioni per correggere errori e consolidare apprendimenti

Questa struttura garantisce un equilibrio tra teoria e pratica, preparando gli studenti a un utilizzo autonomo e consapevole degli strumenti della ricerca psicologica.

La frequenza delle lezioni non è obbligatoria, ma fortemente consigliata.

L’esame consiste in una prova scritta seguita da una prova orale facoltativa.

Questa modalità vale sia per frequentanti sia per i non frequentanti.

La prova scritta è finalizzata a valutare il livello di conoscenza degli argomenti indicati nel programma e trattati durante le lezioni, nonché la capacità dello studente di saper applicare le conoscenze teoriche a casi concreti. La prova scritta si compone di 25 domande a risposta multipla. A ciascuna risposta esatta saranno attribuiti 1.25 punti, mentre 0 punti per le risposte errate oppure non date.

Il tempo a disposizione è di 40 minuti. Per superare l'esame è necessario rispondere in modo corretto ad almeno 14 domande (voto 18). La lode sarà assegnata in caso tutte le risposte siano corrette.

La prova orale (facoltativa) sarà accessibile solo agli studenti che hanno conseguito almeno 18/30 nello scritto.
Verterà sull'intero programma del corso. La valutazione del colloquio orale terrà conto dei seguenti elementi:
Conoscenza degli argomenti teorici e metodologici
Uso appropriato della terminologia specialistica della disciplina
Capacità di ragionamento e di collegare concetti e metodologie in modo logico
Competenza nel commentare output analitici, riconoscendo limiti e implicazioni dei risultati
La valutazione finale, in trentesimi, terrà conto sia dell'esito dello scritto che della performance orale. La lode sarà assegnata se tutti gli aspetti indicati sono presenti.

RICEVIMENTO STUDENTI

Il ricevimento si terrà settimanalmente.

Per informazioni sui giorni e/o orari del ricevimento e per prenotarsi consultare la seguente pagina web:

https://www.psicologia.unina2.it/dipartimento/docenti?MATRICOLA=058635

Dipartimento di Psicologia
Università degli studi della Campania "Luigi Vanvitelli"
Viale Ellittico 31, 81100, Caserta
II Piano, Stanza 37

Gli studenti fuori-sede o Erasmus che avessero bisogno di maggiori informazioni o di materiali didattici in lingua inglese possono contattare direttamente il docente via e-mail.

Per qualsiasi ulteriore esigenza contattare il docente al seguente indirizzo e-mail: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

Il corso prevede 6 CFU così articolati:

1. Metodi di ricerca in psicologia (0.5 CFU)
- Le fasi della ricerca scientifica in psicologia.
- Variabili: qualitative e quantitative, indipendenti e dipendenti.
- Scale di misura: nominale, ordinale, a intervalli, a rapporti.
- Indici di tendenza centrale: moda, mediana, media.
- Indici di variabilità: scarto semplice, devianza, varianza, deviazione standard.
- Misure di posizione: percentili, punti z, scale standardizzate.

2. La misurazione in psicologia (1 CFU)
- Operazionalizzazione dei costrutti psicologici.
- Attendibilità (consistenza interna, test-retest, accordo tra valutatori)
- Validità (contenuto, di costrutto, predittiva).

3. Distribuzioni di probabilità e Inferenza statistica (0.5 CFU)
- La distribuzione normale: proprietà, asimmetria e curtosi.
- Altre distribuzioni teoriche: t di Student; Chi quadrato; F di Fisher
- Verifica delle ipotesi: ipotesi nulla e alternativa; errore di I tipo (α) e di II tipo (β); Potenza statistica.
- Forza dell’effetto: misure (d di Cohen, η², R²).
- Stima dei parametri: intervalli di confidenza.

4. Associazione tra variabili (1 CFU)
- Indici di correlazione parametrici (Pearson) e non parametrici (Spearman, Kendall).
- Interpretazione del coefficiente di correlazione.
- Coefficiente di determinazione (R²) e sua interpretazione.

5. Modelli lineari (1.5 CFU)
- Introduzione ai modelli causali e ai modelli lineari generalizzati.
- Analisi della regressione lineare semplice:
- Stima dei parametri (metodo dei minimi quadrati).
- Verifica delle ipotesi (significatività dei coefficienti).
- Assunzioni del modello (normalità, omoschedasticità, indipendenza degli errori).
- Cenni alla regressione multipla.

6. Esercitazioni (1.5 CFU)
- Analisi di dati simulati per comprendere i passaggi logici dell’elaborazione statistica
- Per ciascuna statistica e/o tecnica trattata
- Analisi di dati reali (es. dataset da ricerche pubblicate) per il calcolo delle statistiche e delle tecniche trattate
- Per ciascuna statistica e/o tecnica trattata
- Discussione guidata di output statistici (interpretazione di tabelle, grafici, valori di significatività)

Italian

- research methods in psychology: research phases; sampling; variables; measurement scales; central tendency and variability indices (fashion, median, mean, simple variance, deviance, variance, standard deviation, quartiles, percentiles, z-scores, standardised scales)

- measurement in psychology: operationalisation of constructs, reliability and validity of measurements;

- probability distributions: the normal distribution (skewness and kurtosis) and other theoretical distributions (Student's t, chi square, Fisher's F, binomial);

- statistical inference: hypothesis testing; type I and type II error, strength of effect, statistical power, parameter estimation;

- the association between variables: correlation indices (parametric and non-parametric), the coefficient of determination;

- linear models: introduction to causal models and generalised linear models; simple linear regression analysis; parameter estimation; assumptions of regression analysis.

- CHIORRI, C. (2020). Fondamenti di psicometria (III edizione). Milano, McGraw-Hill Education. (esclusi Capp. 4, 8, 10, 11, 12, 13).

- The course slides are to be considered supplementary teaching materials.

- Other books of your choice may be agreed with the lecturer.

Educational Objectives and Expected Learning Outcomes
The following outlines the educational objectives and expected learning outcomes, aligned with the degree program's goals and consistent with the intended professional profiles and career opportunities.

Knowledge and Understanding
By the end of the course, students will have acquired the theoretical and methodological knowledge necessary to design psychological research. Specifically, they will understand the principles underlying the selection and application of measurement methods and linear models for data analysis. They will be able to distinguish between different analytical approaches and assess their appropriateness in relation to research hypotheses.

Applying Knowledge and Understanding
Students will be able to apply the acquired knowledge to develop a research design consistent with investigative objectives. They will know how to select and correctly use appropriate measurement tools and linear statistical models, including through the analysis of real-world data and empirical case studies presented during the course.

Making Judgements
Thanks to the critical approach adopted during lessons, students will develop the ability to evaluate the reliability and validity of methodological choices, both in experimental and applied contexts. They will be able to interpret statistical analysis results and draw evidence-based conclusions.

Communication Skills
By the end of the course, students will be able to clearly and coherently present a research design, justifying methodological choices and critically discussing the obtained results. They will be able to express technical concepts in written and oral form, using appropriate terminology.

Learning Skills
The course will foster independent learning in methodological and statistical topics, equipping students with the tools to stay updated on new data analysis techniques. Access to teaching materials (available on the course webpage and MS Teams) will enable flexible and continuous learning.

Professional Profile Developed
Students will acquire the necessary skills to work as researchers or professionals in psychology, capable of designing empirical studies, selecting valid tools, and applying advanced statistical models for data analysis. This training is relevant for roles in academic settings, research centers, corporate environments (HR and market research), as well as clinical and social services, where strong quantitative analysis skills are required.

High school level mathematics (elements of set theory; elements of algebra and linear equations; elements of geometry), basics of measurement theory, research methodology, inferential statistics and statistical tests for univariate and bivariate analysis.

To ensure the acquisition of the outlined competencies, the course will adopt an active and integrated teaching approach, combining different methodological strategies:
1. Interactive Lectures
Objective: To convey theoretical and methodological foundations while fostering critical thinking.

Methodology: Dialogic lectures with ample room for questions, debates, and in-depth discussions.

Teaching aids:

Multimedia presentations (slides with graphs, tables, conceptual diagrams)

Selected scientific articles for critical analysis

2. Applied Seminar Exercises
Objective: To develop technical skills and problem-solving abilities through hands-on experience.

Methodology: Practical in-class sessions.

Proposed activities:

Analysis of simulated data to understand the logical steps of statistical processing

Work with real-world datasets (e.g., from published studies) to apply linear models

Guided discussion of statistical outputs (interpreting tables, graphs, significance values)

3. Digital Materials and Platforms
All classroom resources (slides, datasets, articles) will be available on:

The course webpage

A dedicated MS Teams channel (for discussions and feedback collection)

Effectiveness assessment:

Formative tests during the course (theoretical quizzes, applied exercises)

Structured feedback on exercises to correct errors and reinforce learning

This structure ensures a balance between theory and practice, preparing students for independent and informed use of psychological research tools.

Class attendance is not mandatory but highly recommended.

The examination consists of a written test followed by an optional oral test.

This mode applies to both attending and non-attending students.

The written test is designed to assess the student's level of knowledge of the topics indicated in the syllabus and covered during the lectures, as well as his or her ability to apply theoretical knowledge to concrete cases. The written test consists of 25 multiple-choice questions. Each correct answer will be awarded 1.25 points, while 0 points will be awarded for incorrect answers or answers not given. The time available is 40 minutes. To pass the examination, at least 14 questions must be answered correctly (mark 18). Honours will be awarded if all answers are correct.

Oral Examination (Optional)
The oral examination is available only to students who have achieved a minimum score of 18/30 in the written test.

It will cover the entire course syllabus.

The assessment of the oral exam will consider the following criteria:
Knowledge of theoretical and methodological topics
Correct use of discipline-specific terminology
Logical reasoning and ability to connect concepts and methodologies coherently
Proficiency in interpreting analytical outputs, including recognizing limitations and implications of results

The final grade (out of 30) will be based on both the written test and oral performance.

A "lode" (honors) will be awarded if all the above criteria are met at an outstanding level.

STUDENT RECEPTION

The student reception is held weekly.

For information regarding days/times and to schedule an appointment, please visit the following webpage:

https://www.psicologia.unina2.it/dipartimento/docenti?MATRICOLA=058635

Department of Psychology
University of Campania ‘Luigi Vanvitelli’
Viale Ellittico 31, 81100, Caserta
II Floor, Room 37

Off-campus or Erasmus students who require more information or English-language teaching materials can contact the lecturer directly by e-mail.

For any further requirements, please contact the lecturer at the following e-mail address: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

Course Structure (6 ECTS Credits)
The course is organized into the following modules, totaling 6 ECTS credits:

1. Research Methods in Psychology (0.5 ECTS)
Stages of scientific research in psychology

- Variables: Qualitative vs. quantitative, independent vs. dependent
- Measurement scales: Nominal, ordinal, interval, ratio
- Measures of central tendency: Mode, median, mean
- Measures of variability: Range, sum of squares, variance, standard deviation
- Positional measures: Percentiles, z-scores, standardized scales

2. Psychological Measurement (1 ECTS)
-Operationalization of psychological constructs
-Reliability (internal consistency, test-retest, inter-rater agreement)
-Validity (content, construct, predictive)

3. Probability Distributions and Statistical Inference (0.5 ECTS)
-The normal distribution: Properties, skewness, and kurtosis
-Other theoretical distributions: Student’s t, Chi-square, Fisher’s F
-Hypothesis testing: Null and alternative hypotheses; Type I (α) and Type II (β) errors; Statistical power
- Effect size measures: Cohen’s d, η², R²
- Parameter estimation: Confidence intervals

4. Association Between Variables (1 ECTS)
- Parametric (Pearson) and non-parametric (Spearman, Kendall) correlation coefficients
- Interpretation of correlation coefficients
- Coefficient of determination (R²) and its interpretation

5. Linear Models (1.5 ECTS)
- Introduction to causal models and generalized linear models
- Simple linear regression:
- Parameter estimation (least squares method)
- Hypothesis testing (significance of coefficients)
- Model assumptions (normality, homoscedasticity, independence of errors)
- Brief introduction to multiple regression

6. Practical Exercises (1.5 ECTS)
-Analysis of simulated data to understand logical steps in statistical processing (for each covered statistic/technique)
-Analysis of real-world datasets (e.g., from published studies) to apply statistical techniques (for each covered statistic/technique)
-Guided discussion of statistical outputs (interpretation of tables, graphs, significance values)