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Docente
ERALDO FRANCESCO NICOTRA (Tit.)
Periodo
Secondo Semestre 
Modalità d'Erogazione
Convenzionale 
Lingua Insegnamento
ITALIANO 



Informazioni aggiuntive

Corso Percorso CFU Durata(h)
[30/48]  PSICOLOGIA CLINICA E DI COMUNITA' [48/00 - Ord. 2020]  PERCORSO COMUNE 8 60

Obiettivi

Il corso di metodi di analisi multivariata intende fornire allo studente un insieme di nozioni adeguate alla strutturazione di semplici disegni sperimentali, ampiamente utilizzati nella ricerca psicologica.
Esso è articolato in due sezioni. La prima sezione riguarda l’apprendimento delle metodologie di analisi statistica legate all'impiego della regressione lineare semplice e multipla e l'impiego delle tecniche di analisi di varianza sui principali disegni sperimentali (per gruppi indipendenti e per prove ripetute).

La seconda sezione riguarda l’apprendimento di metodi di elaborazione automatica di dati sotto ambiente di programmazione statistica e primariamente orientata a fornire le conoscenze di base sull’organizzazione e strutturazione di basi di dati statistici ed il loro conseguente trattamento statistico informatizzato. A tal fine, Il corso si avvale dell'impiego del “pacchetto” statistico R, il cui crescente utilizzo è ormai ampiamente accertato nell'analisi statistica dei dati in ambito scientifico. L'apprendimento delle modalità di impiego del software statistico R è parte costituente delle competenze in uscita previste dal programma del corso.

L'obbiettivo fondamentale del corso è quello di mettere in grado lo studente di elaborare, in piena autonomia, la programmazione di una prova sperimentale fornita di adeguato disegno dell'esperimento, di una efficace definizione del campione-dati e di una sua opportuna modellazione statistica rivolta all'analisi dei dati.

Consentire allo Studente di elaborare una chiara definizione degli obbiettivi sperimentali di una ricerca, di una loro adeguata interpretazione statistica in funzione delle analisi condotte e di elaborare un rapporto esplicativo dei risultati ottenuti dalla ricerca costituiscono l’aspetto sostanziale delle competenze professionale cui l’attività del corso è rivolta.

Prerequisiti

Lo studente dovrà possedere le nozioni fondamentali della teoria formale della probabilità e delle principali distribuzioni di probabilità univariate (d.p.) sia le loro funzioni di distribuzione univariate (f.d.p.).

Tra queste lo studente dovrà mostrare di conoscere le distribuzioni probabilistiche discrete e continue quali la distribuzione binomiale ed ipergeometrica, la distribuzione normale (Z), la distribuzione t-student (t), la distribuzione chi-quadrato () la distribuzione di Fisher (F).

Lo studente dovrà inoltre essere in grado di strutturare un impianto formale di verifica di ipotesi riguardanti i test di inferenza statistica Z, T ed F, di formulare corrette ipotesi statistiche e di trarre adeguate conclusioni statistiche e scientifiche con riferimento alle ipotesi formulate.

Lo studente dovrà mostrare adeguata comprensione linguistica e capacità di elaborazione logica del testo riguardante la struttura delle ipotesi di ricerca scientifica e la loro articolazione in senso statistico.

La presentazione all’interno del corso di manualistica e report scientifici di rilevanza internazionale esige una adeguata conoscenza della lingua inglese.

È inoltre necessario possedere una competenza di base sull’impiego del computer nelle sue funzioni basilari in ambiente Windows o in ambiente Macintosh.

Contenuti

Di seguito viene riportato il programma dettagliato degli argomenti trattati in aula.

Presentazione del “package” statistico R e dell’ambiente di sviluppo R-Studio:
1) Installazione del software in ambiente Windows o Mac;
2) Utilizzo dell’ambiente di lavoro R-Studio per l’implementazione dei comandi di analisi statistica.
3) Installazione di librerie di comandi aggiuntive al pacchetto base;
4) Strutturazione del file dati e relativa definizione delle variabili osservate sul campione–dati;
5) Presentazione dei comandi interni ad R per l’esecuzione delle analisi statistiche rivolte al raggiungimento degli obiettivi formativi del corso.

Analisi di regressione:
1) Relazioni causali dirette e indirette;
2) Modello algebrico lineare;
3) Modello statistico lineare;
4) Metodo dei minimi quadrati;
5) Stima dei parametri lineari;
6) Equazioni normali della retta di regressione;
7) Somma dei quadrati della regressione lineare;
8) Coefficiente R di Pearson e covarianze;
9) Regressione lineare semplice;
10) Regressione multipla;
11) R al quadrato come indice di adattamento dati-modello;
13) Errore standard dei parametri;
14) Test T sui singoli parametri;
15) Test sui singoli parametri.

Analisi di varianza:
1) Modello between subjects con singolo fattore sperimentale;
2) Modello between subjects con due fattori sperimentali completamente randomizzato;
3) Modello con singolo fattore sperimentale within subjects;

Metodi Didattici

Il metodo didattico principale è costituito da lezioni frontali della durata di due ore. All’interno dell’attività frontale vengono trattati i temi relativi al programma del corso. Qualora, per ragioni di natura sanitaria, le lezioni frontali in presenza non possano avere luogo, sarà attivata la modalità alternativa online tramite collegamento al sistema telematico Adobe Connect, l’accesso al quale è predisposto, per gli insegnamenti del Corso di Studi, dall’Ateneo. Tutte le lezioni svolte in modalità online verranno registrate e lo studente abilitato potrà rivederle tramite collegamento internet agli specifici link relativi ai contenuti delle singole lezioni. I link saranno accessibili agli studenti dalla pagina personale del docente nella sezione dedicata ai materiali didattici del corso di Metodi di Analisi Multivariata.

I Materiali didattici supplementari al testo ufficiale d’esame sono presenti all’interno del corso online di Metodi di Analisi Multivariata nella piattaforma Moodle di Ateneo accessibile dal seguente link:

https://elearning.unica.it/.

oppure, in alternativa all'interno della sezione relativa ai materiali didattici della pagina personale del docente utilizzando il link:

http://people.unica.it/eraldofrancesconicotra/didattica/materiale-didattico/metodi-di-analisi-multivariata/.

Le studentesse e gli studenti che risultino regolarmente iscritti avranno accesso ai materiali didattici sussidiari ivi presenti. Per accedere al corso online sarà sufficiente registrarsi utilizzando le proprie credenziali di accesso ai servizi telematici d’Ateneo (fornite allo studente all’atto di immatricolazione universitaria e collegate con il proprio libretto telematico universitario). Per l’iscrizione al corso online sarà sufficiente collegarsi tramite il seguente link:

https://elearning.unica.it/course/view.php?id=117

Verifica dell'apprendimento

L’esame è in forma scritta. Il candidato dovrà dimostrare di possedere le conoscenze teoriche e metodologiche che lo conducano alla realizzazione di un piano di analisi statistica così delineato:

analisi ed identificazione delle relazioni strutturali che coinvolgono le variabili implicate nei protocolli sperimentali proposti in sede d’esami;
realizzazione di un programma di analisi statistica, sotto ambiente di programmazione R, rivolto alla stesura di un output statistico delle analisi;
valutazione quantitativa e qualitativa dei parametri stimati dal modello di analisi;

stesura di un report in formato scientifico dei risultati ottenuti con particolare riferimento a:
formulazione dell’obiettivo scientifico della ricerca;
valutazione della consistenza statistica dei risultati ottenuti;
valutazione scientifica sintetica dei risultati emersi dall’analisi.

Per ciò che concerne la valutazione del grado di competenza raggiunto sull’impiego dei modelli statistici trattati nel corso, tale valutazione sarà fondata sul grado di coerenza logico-argomentativa del modello di analisi statistica adottato, con chiaro riferimento alla strutturazione delle ipotesi oggetto di studio e alle conclusioni scientifiche descritte. In ultimo, la capacità di sintesi e correttezza linguistica delle espressioni verrà comunque valutata (corretto uso del linguaggio scritto).

Testi

Libri di riferimento:
Keppel, G.,(1991). Design and Analysis: a researcher's handbook. Prentice-Hall, Toronto, CA. ISBN: 0-13-200775-4.

I Materiali didattici supplementari al testo ufficiale d’esame sono presenti all’interno del corso online di Psicometria nella piattaforma Moodle di Ateneo accessibile dal seguente link:
https://elearning.unica.it/.

Le studentesse e gli studenti che risultino regolarmente iscritti avranno accesso ai materiali didattici sussidiari ivi presenti. Per accedere al corso online sarà sufficiente registrarsi utilizzando le proprie credenziali di accesso ai servizi telematici d’Ateneo (fornite allo studente all’atto di immatricolazione universitaria e collegate con il proprio libretto telematico universitario). Per l’iscrizione al corso online sarà sufficiente collegarsi tramite il seguente link:
https://elearning.unica.it/course/view.php?id=117
all’ambiente e-learning del corso.

Altre Informazioni

Il ricevimento studenti avrà luogo il mercoledì, dalle ore 16.00 alle ore 18.00, settimanalmente, presso il Dipartimento di Pedagogia, Psicologia, Filosofia qualora possibile in funzione dell’emergenza sanitaria attualmente presente, oppure, in alternativa, per via telematica sulla piattaforma Skype impiegando il nome Skype: live:nicer_24 previe richiesta di appuntamento orario al docente da inviare all’indirizzo e-mail enicotra@unica.it.

Questionario e social

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