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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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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
Gerarchia tra scale di misura
Equivalenza Ordine Intervallo Rapporto
26
Tipi di indagine scientifica
Descrittiva Correlazionale Sperimentale
27
indagine scientifica Descrittiva
Descrive variabili No ipotesi Non necessita di controllare le variabili o il gruppo in cui viene studiato il fenomeno
28
indagine scientifica Correlazionale
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
29
indagine scientifica sperimentale
Relazioni di causa effetti tra variabili Presenza di ipotesi Le variabili vengono manipolate e le variabili disturbanti eliminate
30
Tipi di esperimento
Vero sperimento e uasi esperimento
31
Vero esperimento
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
Tipi di disegni
Gruppi di controllo non equivalenti Gruppi di controllo assenti Incentrati sullo sviluppo
33
Disegno con gruppi di controllo non equivalenti
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
Disegno senza gruppo di contrrollo
Consente di confrontare un gruppo con se stesso nel tempo
35
Disegno per verificare cambiamenti nello sviluppo
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
Metanalisi processo
Definizione protocollo e criteri Ricerca di studi Selezione Estrazione dei dati Combinazione statistica dei risultati Interpretazione
37
Processo generale analisi sistematica
Identificazione Screening Eleggibilità Inclusione
38
Definizione misure di tendenza centrale
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
Moda
Valore che ricorre con maggior frequenza
40
Mediana
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
Media
Somma dati\numero dati Può essere applicata a distribuzioni con frequenza unitaria e diversa In presenza di valori estremi fornisce una rappresentazione distorta
42
Outlier
Valore che differisce significativamente dalle altre osservazioni
43
Distribuzioni simmetriche
I tre valori centrali coincidoono
44
Variabilità
Quantità di dispersione presente nei dati
45
Indici di diversità
Si usano per le variabili qualitative
46
Range
Valore minimo- valore massimo Facile da calcolare ma molto grossolano, troppo sensibile a valori anomali
47
Quartili
Tre valori che dividono in quattro la distribuzione dei dati
48
Scarto interquartile
Differenza tra terzo e primo quartile
49
Misure di deviazione della media
Scarto e valore medio delle deviazioni Non possono essere sommati perché la somma fa sempre zero
50
Scostamento semplice medio
Scarto del valore medio in valore assoluto sommati tra loro per eliminare l'effetto del segno
51
Varianza
Somma degli scarti della !edia elevati al quadrato
52
Deviazione standard
Radice quadrata della varianza per mantenere l'unità di misura
53
Coefficiente di variazione
(Dev s/media)x100 Permette di confrontare la variabilità di più distribuzioni
54
Punteggio z
Fa riferimento alla distanza di un dato punteggio rispetto alla media, trasformando il punteggio in punteggio standardizzato
55
Punteggio equivalenti
Correggono il punteggio grezzo del soggetto, eliminando altre influenze per poi trasferirlo in una scala ordinale
56
Vantaggi punteggi equivalenti
Premettono di confrontare prestazioni in diversi fest
57
Svantaggi punteggi equivalenti
Non discriminano in casi abdnormali Utilizzano in aggiunta il calcolo dei punteggi z
58
A cosa serve la differenza interquartile
Stimare la dispersione di una variabile intorno a un indicatore medio di posizione
59
Percentili
Come i quartili solo che dividono la distribuzione in 100 parti
60
Distribuzioni bivariate
Due variabili con più categorie
61
Distribuzioni marginali
Totali ottenuti sommando le frequenze delle righe o delle colonne
62
Distribuzione condizionata
Distribuzione in percentuale di una variabile in una specifica categoria
63
Come rappresentare frequenze semplici o percentuali condizionate
Tramite grafico a barre o istogramma
64
Definizione classica di probabilità
A priori
65
Definizione frequentista
A posteriori
66
Dati binomiali
Dati che risultano dalla misurazione di una variabile dicotomica
67
Distribuzione di probabilità
Misura la probabilità di un evento dicotomico
68
Distribuzione binomiale simmetrica
P=50
69
Distribuzione binomiale asimmeyrica
P diverso da q
70
Tipi di asimmetria nella distribuzione
Positiva e negativa
71
Distribuzione normale unimodale
Significa che media moda e mediana coiincidono
72
Distribuzione normale standardizzata
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
Legge dei grandi numeri
Con l'aumentare di n la dev st tende a 0 perché le medie campionarie tendono alla media
74
Errore standard
Media delle deviazioni di ciascun campione
75
Non conosco la dev s
Calcolo errore standard stimato
76
Errori del primo tipo
Rifiuto di h0 quando è vera
77
Errori del secondo tipo
Accettare l'ipotesi nulla quando è falsa Indicato beta 1-beta è la potenza del test statistica Beta è complementare con alfa

Teoria Psicometria (1 decks)

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