Scopo del corso e' presentare una introduzione all’Analisi della Varianza e Regressione multipla. Queste importanti tecniche di inferenza statistica sono comunemente utilizzate nell'ambito delle scienze psicologiche. Durante le lezioni le procedure statistiche prese in considerazione verranno descritte. Inoltre, verranno presentati esempi della loro applicazione a temi della ricerca psicologica. Una adeguata preparazione per l'esame richiede lo svolgimento di esercizi riguardanti l'uso delle tecniche statistiche descritte durante il corso.
Prerequisiti
Statistica di base compresa nel corso del I anno:Psicometria
Metodi didattici
Il corso consiste in lezioni frontali, esercitazioni, elaboratori finalizzati ad apprendere l'uso del programma JASP al fine di condurre analisi statistiche.
Verifica Apprendimento
Esami solo in modalità scritta. Normalmente l'esame consiste nel risolvere esercizi/problemi analoghi a quelli presentati durante il corso.
Testi
Testi consigliati:
Russo, R. "Introduzione all'Analisi della Varianza". Dispensa con eserciziario disponibile in Kiro
Roberts, M and Russo R. (1999). "A Student's Guide to Analysis of Variance" Routledge, London. Oppure Keppel G. et al. (2001) Disegno sperimentale e analisi dei dati in Psicologia, EdiSES?, Napoli
o testi equivalenti a scelta dello studente
E’ essenziale per la preparazione all’esame svolgere esercizi associati ai temi trattati durante il corso.
A tal fine si consiglia il testo A. Areni - T.G. Scalisi - A. Bosco, Esercitazioni di Psicometria, Masson, Milano, 2004. o testi equivalenti a scelta dello studente
Altro materiale e' disponibile in KIRO: E.g. Lezioni registrate, fogli excel con dati da analizzare
Contenuti
Argomenti Breve ripasso: Errori di Tipo I e II in inferenza statistica. Distribuzione campionaria delle medie, Teorema del Limite Centrale e t di Student
Argomenti principali:
Analisi della varianza (ANOVA) come estensione del t-test a piu’ di due medie (campioni indipendenti).
ANOVA ad un fattore e relativi test post-hoc.
ANOVA ad un fattore (misure ripetute)
ANOVA a due fattori (campioni indipendenti): Introduzione.
ANOVA a due fattori (campioni indipendenti): Il concetto di interazione fra variabili ed i confronti fra livelli (simple-tests).
ANOVA a due fattori: Disegni misti ed entro-soggetti.
ANOVA a piu’ di due fattori: come interpretarne i risultati
Regressione Multipla: Una introduzione
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Altre informazioni
Nell’ambito delle attività di Ateneo per la Didattica Innovativa e al fine di favorire l’inclusione, il docente garantisce fino a 2 ore di ricevimento settimanali, da concordarsi con il docente stesso: email riccardo.russo@unipv.it
