Teoria Flashcards

1
Q

Metodo induttivo

A

Osservazione≥individuazione di un problema ≥documentazione ≥formulazione ipotesi ≥verifica sperimentale≥ conferma≥ comunicazione risultati ≥ricerche e altre verifiche

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2
Q

Metodo deduttivo

A

Teoria≥ problema≥ congettura ≥deduzione di previsioni ≥verifica sperimentale≥ confutazione≥ riformulazione teoria

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3
Q

De Groot

A

Osservazione induzione deduzione test valutazione osservazione

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4
Q

Caratteristiche della ricerca empirica

A

Produce assenti e messi tra assert
Giustifica gli assetti
Produce un sapere controllabile

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5
Q

Ipotesi

A

Tentativo di spiegare un fenomeno

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6
Q

McGuire

A

49 regole per formulare ipotesi

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7
Q

Caratteristiche indagine sistematica

A

Vengono applicate regole specifiche alla ricerca
Viene definita una strategia per le parole chiave
Viene applicata la stessa strategia a database diversi

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8
Q

P value

A

Differenza tra risultati attesi dall’ipotesi e risultati ottenuti ≥ livello di significatività osservato

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9
Q

Processo di analisi sistematica

A

Definizione dell’oggetto dell’analisi
Ricerca di studi rilevanti
Selezione studi
Estrazione dati
Sintesi dati
Interpretazione

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10
Q

Criteri

A

Inclusione ed esclusione

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11
Q

Validità esterna

A

Differenza del campione con la popolazione, deve essere il più possibile generalizzabile

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12
Q

Cohen

A

Effect size:misura della dimensione dell’effetto

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13
Q

Meta-analisi

A

Analisi di più ricerche per estrarre un risultato nuovo, combinando i dati da più studi

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14
Q

Odds ratio

A

Misura la correlazione tra fattori

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15
Q

Requisiti della metanalisi

A

Omogeneità, uniformità, assenza di bias

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16
Q

Modello pico

A

Problem, intervention, comparison, outcome

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17
Q

Tipi di statistica

A

Descrittiva e inferenziale

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18
Q

Parametrpo

A

Valore che sintetizza le proprietà prese in esame

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19
Q

Campione

A

Deve rappresentare la popolazione

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20
Q

Requisiti selezione del campione

A

Casuale
Indipendente

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21
Q

Metodi di campionamento

A

Randomizzazione semplice
Stratificato
Sistematico

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22
Q

Tipi di variabili

A

Dipendente e indipendente
Qualitativa o quantitativa

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23
Q

Requisiti variabile

A

Esaustiva
Esclusiva
Con attributi mutalmente esclusivi

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24
Q

Scale di misura

A

Nominale
Ordinale
A intervalli
A rapporti

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25
Q

Gerarchia tra scale di misura

A

Equivalenza
Ordine
Intervallo
Rapporto

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26
Q

Tipi di indagine scientifica

A

Descrittiva
Correlazionale
Sperimentale

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27
Q

indagine scientifica Descrittiva

A

Descrive variabili
No ipotesi
Non necessita di controllare le variabili o il gruppo in cui viene studiato il fenomeno

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28
Q

indagine scientifica Correlazionale

A

Identifica relazione tra variabili
Si ha un ipotesi
Non c’è manipolazione di variabili, ma solo controllo di fattori che ostacolano l’obiettivo dll’ indagine

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29
Q

indagine scientifica sperimentale

A

Relazioni di causa effetti tra variabili
Presenza di ipotesi
Le variabili vengono manipolate e le variabili disturbanti eliminate

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30
Q

Tipi di esperimento

A

Vero sperimento e uasi esperimento

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31
Q

Vero esperimento

A

Controllo totale sul gruppo
Possibilità di assegnare i soggetti a un determinato gruppo di controllo
Posso manipolare variabili (e persone ansiose sì mi piace manipolare gli ansiosi sono una manipolatrice di ansiosi♥️) daje rommmaaaaaaa

32
Q

Tipi di disegni

A

Gruppi di controllo non equivalenti
Gruppi di controllo assenti
Incentrati sullo sviluppo

33
Q

Disegno con gruppi di controllo non equivalenti

A

In questo caso i soggetti non vengono assegnati a caso ai due gruppi (una variabile non può cambiare) Si ha difficoltà nella scelta del modo di confrontare i risultati del gruppo sperimentale con quello di controllo

34
Q

Disegno senza gruppo di contrrollo

A

Consente di confrontare un gruppo con se stesso nel tempo

35
Q

Disegno per verificare cambiamenti nello sviluppo

A

Trasversale (controllo simultaneo di diverse fasce d’età)(si presenta il problema dell’effetto coorte)
Longitudinale (campioni di età simile osservati nello scorrere del tempo)

36
Q

Metanalisi processo

A

Definizione protocollo e criteri
Ricerca di studi
Selezione
Estrazione dei dati
Combinazione statistica dei risultati
Interpretazione

37
Q

Processo generale analisi sistematica

A

Identificazione
Screening
Eleggibilità
Inclusione

38
Q

Definizione misure di tendenza centrale

A

Valori che indicano il centro della distribuzione e forniscono indicazioni circa la centralità dei dati.
Sintetizzano la posizione del centro ideale e forniscono una visione globale degli elementi

39
Q

Moda

A

Valore che ricorre con maggior frequenza

40
Q

Mediana

A

50° percentile, valore al di sotto del quale cade la metà dei dati
In caso la serie sia formata da un numero pari di dati non esiste un solo elemento centrale ma due

41
Q

Media

A

Somma dati\numero dati
Può essere applicata a distribuzioni con frequenza unitaria e diversa
In presenza di valori estremi fornisce una rappresentazione distorta

42
Q

Outlier

A

Valore che differisce significativamente dalle altre osservazioni

43
Q

Distribuzioni simmetriche

A

I tre valori centrali coincidoono

44
Q

Variabilità

A

Quantità di dispersione presente nei dati

45
Q

Indici di diversità

A

Si usano per le variabili qualitative

46
Q

Range

A

Valore minimo- valore massimo
Facile da calcolare ma molto grossolano, troppo sensibile a valori anomali

47
Q

Quartili

A

Tre valori che dividono in quattro la distribuzione dei dati

48
Q

Scarto interquartile

A

Differenza tra terzo e primo quartile

49
Q

Misure di deviazione della media

A

Scarto e valore medio delle deviazioni
Non possono essere sommati perché la somma fa sempre zero

50
Q

Scostamento semplice medio

A

Scarto del valore medio in valore assoluto sommati tra loro per eliminare l’effetto del segno

51
Q

Varianza

A

Somma degli scarti della !edia elevati al quadrato

52
Q

Deviazione standard

A

Radice quadrata della varianza per mantenere l’unità di misura

53
Q

Coefficiente di variazione

A

(Dev s/media)x100
Permette di confrontare la variabilità di più distribuzioni

54
Q

Punteggio z

A

Fa riferimento alla distanza di un dato punteggio rispetto alla media, trasformando il punteggio in punteggio standardizzato

55
Q

Punteggio equivalenti

A

Correggono il punteggio grezzo del soggetto, eliminando altre influenze per poi trasferirlo in una scala ordinale

56
Q

Vantaggi punteggi equivalenti

A

Premettono di confrontare prestazioni in diversi fest

57
Q

Svantaggi punteggi equivalenti

A

Non discriminano in casi abdnormali
Utilizzano in aggiunta il calcolo dei punteggi z

58
Q

A cosa serve la differenza interquartile

A

Stimare la dispersione di una variabile intorno a un indicatore medio di posizione

59
Q

Percentili

A

Come i quartili solo che dividono la distribuzione in 100 parti

60
Q

Distribuzioni bivariate

A

Due variabili con più categorie

61
Q

Distribuzioni marginali

A

Totali ottenuti sommando le frequenze delle righe o delle colonne

62
Q

Distribuzione condizionata

A

Distribuzione in percentuale di una variabile in una specifica categoria

63
Q

Come rappresentare frequenze semplici o percentuali condizionate

A

Tramite grafico a barre o istogramma

64
Q

Definizione classica di probabilità

A

A priori

65
Q

Definizione frequentista

A

A posteriori

66
Q

Dati binomiali

A

Dati che risultano dalla misurazione di una variabile dicotomica

67
Q

Distribuzione di probabilità

A

Misura la probabilità di un evento dicotomico

68
Q

Distribuzione binomiale simmetrica

A

P=50

69
Q

Distribuzione binomiale asimmeyrica

A

P diverso da q

70
Q

Tipi di asimmetria nella distribuzione

A

Positiva e negativa

71
Q

Distribuzione normale unimodale

A

Significa che media moda e mediana coiincidono

72
Q

Distribuzione normale standardizzata

A

Da x si passa a valori z quindi si ha media e dev standard costanti (m 0 e dev s 1)
Si usano le tavole per calcolare le aree sottese al graficonper evitare il calcolo dell’integrale

73
Q

Legge dei grandi numeri

A

Con l’aumentare di n la dev st tende a 0 perché le medie campionarie tendono alla media

74
Q

Errore standard

A

Media delle deviazioni di ciascun campione

75
Q

Non conosco la dev s

A

Calcolo errore standard stimato

76
Q

Errori del primo tipo

A

Rifiuto di h0 quando è vera

77
Q

Errori del secondo tipo

A

Accettare l’ipotesi nulla quando è falsa
Indicato beta
1-beta è la potenza del test statistica
Beta è complementare con alfa