L’utilizzo di tecniche multivariate di analisi dei dati nella ricerca in psicologia / The use of multivariate data analysis techniques in psychological research

ITA  L’obiettivo del modulo didattico è quello di illustrare l’utilizzo delle principali tecniche statistiche per l’analisi multivariata dei dati nell’ambito della ricerca in psicologia. Verrà proposto un approccio eminentemente pratico-concettuale, volto alla comprensione delle diverse analisi rispetto agli obiettivi da raggiungere, alle ipotesi da testare, alle condizioni per la loro corretta applicazione e all’interpretazione degli output dei software più diffusi, finalizzata alla comunicazione scientifica dei risultati ottenuti. I contenuti del modulo includeranno il trattamento preliminare dei dati (valori anomali univariati e multivariati; trattamento dei missing values; ricerca di errori. Verifica delle assunzioni. Trasformazione dei punteggi), quale operazione fondamentale per l’applicazione delle principali tecniche quantitative di analisi dei dati, ovvero l’analisi fattoriale (Analisi fattoriale esplorativa. Metodi di estrazione dei fattori. Determinazione del numero dei fattori da estrarre. Scelta del metodo di rotazione dei fattori. Assunzioni e prerequisiti della soluzione fattoriale. Lettura e interpretazione della soluzione fattoriale); la regressione lineare (assunzioni di base; regressione standard, gerarchica e stepwise; numerosità del campione e rapporto variabili/soggetti); l’analisi della varianza con procedura GLM (assunzioni di base; ANOVA one-way; ANOVA fattoriale; disegni fattoriali tra i soggetti e entro i soggetti); l’analisi di affidabilità (indici di affidabilità e analisi degli item nella Teoria Classica dei Test; analisi di affidabilità con item politomici e dicotomici; indici di coerenza interna e coefficienti item-totale; analisi della capacità discriminativa degli item). Il programma del modulo permetterà di padroneggiare i contenuti dei moduli didattici più avanzati e dei programmi delle scuole di metodologia di interesse più specifico.

ENG  The aim is to exemplify the main multivariate data analysis techniques used in psychological research. A pragmatical approach will be offered, aimed at understanding the types of analysis and software appropriate in most circumstances. Content: Preliminary data treatment (univariate and multivariate outliers; missing values; error search; assessment of assumptions; transformations); main data analysis techniques, including Exploratory factor analysis (factor extraction; rotation techniques; assumptions and prerequisites of the solution; reading and interpreting the solution), linear regression (assumptions; standard, hierarchical and stepwise; sample size and variables/participants ratio); ANOVA using GLM (assumptions; one-way; factorial; designs within- and between-subiects); reliability analysis (indices and item analysis in classical test theory; reliability with polythomic and dichotomic items; internal coherence indices and item-total coefficients; discriminant analysis).