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Questions and Answers
Quali test prevedono una risposta esatta?
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Gli item dei test di intelligenza sono sempre dicotomici.
Gli item dei test di intelligenza sono sempre dicotomici.
False
Qual è l'intervallo di difficoltà per selezionare gli item?
Qual è l'intervallo di difficoltà per selezionare gli item?
Tra 0.2 e 0.8
Il coefficiente di _________ è utilizzato per calcolare la correlazione tra l'item e il punteggio totale al test.
Il coefficiente di _________ è utilizzato per calcolare la correlazione tra l'item e il punteggio totale al test.
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Quale valore dell'indice di discriminazione indica che l'item discrimina nel verso corretto?
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La variazione di difficoltà dell'item viene calcolata dividendo il numero di risposte corrette per il numero totale di soggetti.
La variazione di difficoltà dell'item viene calcolata dividendo il numero di risposte corrette per il numero totale di soggetti.
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Qual è la soglia minima di correlazione per i test che hanno tra 20 e 30 item?
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La misura di attendibilità può essere definita come l'accordo tra tentativi indipendenti di misurare lo stesso __________.
La misura di attendibilità può essere definita come l'accordo tra tentativi indipendenti di misurare lo stesso __________.
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Quale tipo di attendibilità si riferisce alla stabilità della misurazione nel tempo?
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Cosa rappresenta l'errore casuale nella misurazione?
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Qual è l'importanza della media della popolazione in un test psicologico?
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Le norme di riferimento di un test psicologico possono essere utilizzate senza considerare il campionamento?
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Quali sono i tipi di campionamento?
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Che cosa rappresenta il campione normativo?
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L'errore standard della media diminuisce all'aumentare della numerosità del campione normativo: tale affermazione si basa sulla _____.
L'errore standard della media diminuisce all'aumentare della numerosità del campione normativo: tale affermazione si basa sulla _____.
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Cosa determina un buon campionamento?
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Cos'è la trasformazione in punti z?
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Un campione normativo di 20 anni fa è sempre rappresentativo della popolazione di oggi?
Un campione normativo di 20 anni fa è sempre rappresentativo della popolazione di oggi?
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Il punteggio al di sotto del quale cade il 25% dei soggetti del campione normativo è chiamato _____.
Il punteggio al di sotto del quale cade il 25% dei soggetti del campione normativo è chiamato _____.
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Come si calcola un intervallo di confidenza per il punteggio vero di un soggetto?
Come si calcola un intervallo di confidenza per il punteggio vero di un soggetto?
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Che cosa si intende per coerenza interna dell'attendibilità?
Che cosa si intende per coerenza interna dell'attendibilità?
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Qual è la misura più usata per misurare l'attendibilità come coerenza interna?
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Quali valori dell'Alpha di Cronbach sono considerati ottimi?
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Che cosa si usa per valutare l'accordo tra giudici diversi?
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Che cosa misura la validità di un test?
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È possibile avere una misura attendibile ma priva di validità?
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Qual è il coefficiente di validità?
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Quale tra queste è una forma di validità di criterio?
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Cosa indica la validità discriminante?
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Che cosa si intende per validità nomologica?
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Quali sono i tre diversi livelli di astrazione identificati da Bagozzi?
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Quale di queste affermazioni descrive una proposizione non osservabile?
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Cosa è un costrutto teorico?
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Il linguaggio matematico è comunemente utilizzato nelle teorie psicologiche.
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La teoria dell'errore casuale si basa sulla scomposizione del punteggio osservato in due componenti: il punteggio vero e __________.
La teoria dell'errore casuale si basa sulla scomposizione del punteggio osservato in due componenti: il punteggio vero e __________.
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Qual è uno dei principali problemi legati all'uso di lingue comuni in psicologia?
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Qual è il tipo di errore che influisce su tutti i punteggi nella stessa direzione?
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Gli indicatori riflettivi sono una somma di variabili osservate.
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Come viene classificata la somma lineare di una serie di indicatori?
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Quale tecnica statistica viene utilizzata per estrarre dimensioni latenti?
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Un campione di test psicologici dovrebbe avere un rapporto di __________ soggetti per ogni item.
Un campione di test psicologici dovrebbe avere un rapporto di __________ soggetti per ogni item.
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È buona pratica avere meno di 100 soggetti totali nel campione per i test psicologici.
È buona pratica avere meno di 100 soggetti totali nel campione per i test psicologici.
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Study Notes
Caratteristiche delle tabelle
- Le tabelle sono un modo comune per organizzare e visualizzare i dati in modo chiaro e conciso.
- La caratteristica principale di una tabella è la sua struttura organizzata in righe e colonne.
- Ogni riga rappresenta un record o un'istanza specifica di dati ed ogni colonna rappresenta un attributo o una proprietà specifica.
Formato delle tabelle
- Le tabelle sono solitamente formate da un titolo o intestazione che descrive il contenuto della tabella.
- Le intestazioni di colonna identificano gli attributi o le proprietà rappresentati in ciascuna colonna.
- Le celle all'interno della tabella contengono i dati effettivi, che possono includere testo, numeri, date o altri tipi di informazioni.
Obiettivi dell'utilizzo delle tabelle
- Le tabelle sono utilizzate per rappresentare i dati in modo strutturato, rendendoli facili da leggere, analizzare e confrontare.
- L'organizzazione dei dati in righe e colonne consente di individuare tendenze, schemi e relazioni tra diversi attributi.
Tipi di dati che non sono comunemente visibili nelle tabelle
- Le tabelle sono generalmente utilizzate per visualizzare dati quantitativi, come numeri, date e percentuali.
- Mentre è possibile incorporare dati qualitativi in una tabella, il formato potrebbe non essere il più adatto per la visualizzazione di dati descrittivi o narrativi estesi.
Organizzazione dei dati nelle tabelle
- La disposizione dei dati in una tabella dovrebbe essere logica e coerente, garantendo chiarezza e facilità di lettura.
- I dati dovrebbero essere ordinati in modo che i lettori possano facilmente identificare le relazioni e i modelli.
- Organizzare i dati in modo casuale o in un ordine non logico può rendere difficile l'interpretazione e l'analisi dei dati.
Costruzione di un Test Psicologico
- La costruzione di un test psicologico è un processo complesso che si basa su diversi livelli di astrazione.
- La teoria della Frustrazione-Aggressività di Dollard e colleghi (1939) afferma che la frustrazione è la causa principale dell'aggressività.
- Le teorie psicologiche hanno difficoltà ad esprimere le relazioni tra concetti teorici in modo matematico/logico, ciò porta a diverse sfide, tra cui la mancanza di un quadro teorico condiviso e la proliferazione di piccole teorie.
- I concetti derivati, più dettagliati rispetto ai concetti teorici, sono legati a questi ultimi tramite definizioni teoriche e creano costrutti teorici.
- Le regole di corrispondenza definiscono il legame tra concetti teorici e concetti empirici, portando alla formulazione di definizioni operative che misurano il costrutto teorico nel mondo reale.
- Indicatori sono misure empiriche che relazionano al costrutto teorico tramite le regole di corrispondenza.
- Le definizioni empiriche portano all'individuazione di indicatori che sono variabili osservate, come il punteggio di accordo con un'affermazione.
Modelli di Costruzione di Test
- I modelli di costruzione possono essere considerati come regole di corrispondenza tra costrutti teorici e indicatori.
- La teoria dell'errore casuale (Lord & Novick, 1968) è il modello più utilizzato per la costruzione di test.
- Secondo questa teoria, il punteggio osservato in un test è composto da una parte reale (punteggio vero) e una con errore casuale.
- Gli errori possono essere sistematici o casuali.
- L'errore casuale influenza in modo diverso i punteggi dei soggetti, mentre l'errore sistematico ha un impatto simile su tutti.
- La teoria dell'errore casuale afferma che il punteggio di un soggetto in un test è un campione di una popolazione di punteggi possibili che contiene il punteggio vero.
Modelli Fattoriali e Riflessivi
- Gli indicatori riflettivi sono causati dal costrutto latente, mentre gli indicatori formativi contribuiscono a formare il costrutto latente.
- Gli indicatori riflettivi sono correlati tra loro, mentre gli indicatori formativi non lo sono necessariamente.
- I modelli fattoriali sono utilizzati quando gli indicatori sono riflettivi, mentre i modelli regressivi sono usati quando gli indicatori sono formativi.
- L'analisi fattoriale è una tecnica statistica che individua dimensioni latenti in un insieme di variabili osservate.
- I modelli regressivi si basano sulla regressione multipla, dove una variabile dipendente è prevista da una serie di variabili indipendenti.
Selezione degli Item
- Le prove preliminari aiutano a rifinire la formulazione degli item, eliminando o modificando quelli confusi.
- Le istruzioni per la somministrazione del test devono essere chiare e comprensibili, spiegando il compito al soggetto e la modalità di risposta.
- Nei test di personalità e di atteggiamento, i soggetti devono rispondere sinceramente e senza riflettere troppo sulle domande.
- Per arrivare alla versione finale del test, sono solitamente necessarie almeno due somministrazioni.
- Per una prima somministrazione, il campione ideale dovrebbe essere almeno 3 soggetti per ogni item e almeno 100 soggetti in totale.
- Il campione dovrebbe essere stratificato per sesso e età.
Selezione degli Item: casi con risposte esatte
- Gli item nei test di intelligenza e di profitto prevedono una risposta esatta, mentre gli item nei test di personalità e di atteggiamento no.
- Tutti gli item, siano essi dicotomici o politomici, possono essere codificati come dicotomici (0 o 1), attribuendo 1 alla risposta corretta e 0 alla risposta sbagliata. ### Indice di difficoltà dell'item
- L'indice di difficoltà di un item, dato da Np/Ntot, indica il numero di persone che rispondono correttamente ad un item diviso per il numero totale di persone che lo hanno affrontato.
- L'indice di difficoltà varia tra 0 e 1.
- 0.5 indica che metà dei soggetti ha risposto correttamente.
Varianza dell'item
- La varianza dell'item è data dal prodotto tra la proporzione di risposte corrette e la proporzione di risposte errate.
- Formula: p * q
- La discriminazione massima di un item si ha quando p = q = 0.50
Primo criterio di selezione per item dicotomici
- Eliminazione degli item che discriminano poco.
- Selezione degli item con un indice di difficoltà compreso tra 0.2 e 0.8, ovvero tra il 20% e l'80% dei soggetti che hanno risposto correttamente.
Indice di discriminazione
- L'indice di discriminazione si calcola come differenza tra la proporzione di risposte corrette in due gruppi di soggetti: uno con punteggio totale al test basso (sotto il 30° percentile) e l'altro con punteggio totale alto (sopra il 70 ° percentile).
- L'indice di discriminazione varia tra -1 e +1.
- Valori positivi: item discrimina nel verso corretto; chi risponde correttamente all'item ha punteggi totali elevati.
- Valori negativi: item discrimina nel verso sbagliato; chi risponde correttamente all'item ha punteggi totali bassi.
Soglie critiche per l'indice di discriminazione
- D > 0.30: item discrimina in maniera efficace.
- D compreso tra 0.20 e 0.30: capacità discriminativa dell'item è intermedia e probabilmente dovrebbe essere modificato.
- D < 0.20: item deve essere eliminato o riformulato.
Correlazione item-punteggio totale
- Un terzo criterio di selezione si basa sulla correlazione tra l'item e il punteggio totale al test.
- Il coefficiente di correlazione punto-biseriale, adatto per item dicotomici, può essere utilizzato.
- Per test con lunghezza compresa tra 20 e 30 item, una correlazione superiore a 0.30 è la soglia minima da raggiungere: item con valori inferiori dovrebbero essere eliminati.
Selezione degli item: casi senza risposte esatte
- I test di personalità e di atteggiamento non prevedono una risposta esatta.
- Altri criteri di selezione sono necessari per questi tipi di test, rispetto a quelli con item dicotomici.
Selezione degli item per scale Likert a 7 punti
- Il potere discriminativo di un item in scala Likert è legato alla dispersione o variabilità dei punteggi.
- La distribuzione che massimizza la dispersione è quella rettangolare.
- La distribuzione normale è preferibile, con media uguale a 4 e deviazione standard uguale a 1.
- Con un campione di 100 soggetti, un item con distribuzione normale avrà:
- 1 soggetto con punteggio 1 o 7.
- 5 soggetti con punteggio 2 o 6.
- 24 soggetti con punteggio 3 o 5.
- 40 soggetti con punteggio 4.
Intervallo di fiducia per la selezione degli item
- Si crea un intervallo di fiducia di 1.5 deviazioni standard intorno al valore medio teorico.
- Per una scala Likert a 7 punti, l'intervallo di fiducia è tra 2.5 e 5.5.
- Deviazione standard accettabile tra 1 e 2.
Criteri di selezione per item Likert
- Media del punteggio compresa tra 2.5 e 5.5.
- Deviazione standard tra 1 e 2.
- Calcolo dell'asimmetria e della curtosi della distribuzione dei punteggi.
- Valori di asimmetria e di curtosi tra -1 e +1 indicano una distribuzione approssimativamente normale.
- Correlazione tra i punteggi dell'item e i punteggi totali al test tramite il coefficiente di Bravais-Pearson.
- Soglia di accettabilità per la correlazione intorno a 0.25-0.30.
Concetto di attendibilità
- L'attendibilità di un test indica l'accordo tra tentativi indipendenti di misurare lo stesso concetto teorico.
- In psicometria l'errore di misurazione è inevitabile.
- La definizione di attendibilità dipende dalle assunzioni della teoria classica dei test.
Assunzioni della teoria classica dei test
- Equazione di base: X = T + E
- La media degli errori casuali è nulla.
- La correlazione tra punteggio vero ed errore casuale è nulla.
Relazione tra attendibilità e varianza
- L'attendibilità è definita come rapporto tra la varianza vera e la varianza totale.
- Formula: R = σT²/σX²
- L'attendibilità è il complemento a 1 del rapporto tra varianza d'errore e varianza totale.
Altri metodi per calcolare l'attendibilità
- L'attendibilità può essere espressa in termini di correlazione tra il punteggio vero e il punteggio osservato.
- L'indice di attendibilità corrisponde alla radice quadrata del coefficiente di attendibilità.
Tipi di attendibilità
Attendibilità test-retest
- Misura la stabilità della misurazione nel tempo.
- Si calcola con la correlazione tra i punteggi ottenuti dallo stesso test somministrato due volte agli stessi individui a distanza di tempo.
Attendibilità forme parallele
- Si utilizzano due forme del test che misurano lo stesso costrutto in modo interscambiabile.
- Si valuta la correlazione tra i punteggi nei due test.
Attendibilità split-half
- Si somministra un solo test e si dividono gli item in due metà.
- Si calcola la correlazione tra i punteggi delle due metà, corretta con la formula profetica di Spearman-Brown.
Formula profetica di Spearman-Brown
- Stima l'attendibilità di un test in funzione dell'aumento del numero di item.
- Formula: 𝑟nt𝑡 = (n * 𝑟𝑡𝑡) / (1 + (n-1) * 𝑟𝑡𝑡)
- n è il rapporto tra numero di item finale ed iniziale.
Attendibilità come coerenza interna
- Misura il grado di accordo tra più misure dello stesso costrutto ottenute nello stesso momento con uno stesso metodo.
- L'Alpha di Cronbach misura il peso relativo della variabilità associata agli item rispetto alla variabilità totale del test (o di una specifica dimensione).
Alpha di Cronbach
- Formula: α = (k * si²) / (st² + (k-1) * si²)
- k è il numero di item, si² è la varianza del singolo item e st² è la varianza totale del test (o della dimensione).
Interpretazione dell'Alpha di Cronbach
- Valori superiori a 0.90: ottimi.
- Valori tra 0.80 e 0.90: buoni.
- Valori tra 0.70 e 0.80: discreti.
- Valori tra 0.60 e 0.70: sufficienti.
- Valori inferiori a 0.60: deficitari.
Attendibilità come accordo tra giudici
- Valuta il grado di accordo tra più osservatori che codificano comportamenti o risposte.
- Il coefficiente K di Cohen tiene conto della probabilità di accordo casuale.
Coefficiente K di Cohen
- Formula: K = (𝑃𝑜𝑠𝑠 - 𝑃𝑎𝑡𝑡) / (1 - 𝑃𝑎𝑡𝑡)
- 𝑃𝑜𝑠𝑠 è la proporzione di accordo osservato
- 𝑃𝑎𝑡𝑡 è la proporzione di accordo dovuta al caso
- L'indice varia tra 0 (nessun accordo) e 1 (accordo perfetto)
Interpretazione del coefficiente K di Cohen
- Valori tra 0.41-0.60: accordo moderato.
- Valori tra 0.61-0.80: accordo sostanziale.
- Valori tra 0.81-1.00: accordo ottimo.
Concetto di validità
- La validità di un test indica il grado e la precisione con cui esso misura una determinata caratteristica psicologica.
- La validità può essere intesa come assenza di errore, cioè come appropriatezza nel misurare il tratto che un test si propone di misurare.
- La validità è strettamente legata all'attendibilità.
- Un test valido deve essere anche attendibile, ma non viceversa.
Sommario
- L'attendibilità e la validità di un test sono aspetti fondamentali per garantire la qualità della misurazione e la significatività dei risultati.
- Per un buon test è necessario che raggiunga sia un buon livello di attendibilità, sia un buon livello di validità.
Attendibilità e validità
- Attendibilità: è il grado in cui un test è in grado di fornire risultati coerenti e stabili nel tempo.
- Validità: è il grado in cui un test misura effettivamente ciò che si propone di misurare.
- Attendibilità e validità sono due concetti distinti e importanti nella psicometria.
- Un test può essere attendibile ma non valido, mentre un test valido deve anche essere attendibile.
Teoria classica dei test
- I punteggi osservati in un test derivano dalla combinazione di una componente vera e una componente di errore.
- L'errore casuale può ridurre l'attendibilità e la validità di un test, attenuando la correlazione tra i punteggi osservati e il criterio.
- La formula per la correzione della correlazione per attenuazione consente di stimare la correlazione tra i punteggi veri nel test e nel criterio, tenendo conto dell'errore di misura.
Diverse dimensioni di validità
-
Bagozzi (1994) distingue cinque dimensioni del concetto di validità:
- Significatività teorica ed osservativa: Valuta la coerenza interna del linguaggio utilizzato per definire il costrutto e la bontà delle regole di corrispondenza tra termini teorici e definizione empirica.
- Attendibilità: Rappresenta il limite massimo della validità di un test: un test può essere al massimo tanto valido quanto attendibile.
-
Validità di criterio: Si riferisce al grado di corrispondenza o relazione tra una misura e un criterio di riferimento.
- Validità concorrente: Misura e criterio vengono rilevanti contemporaneamente.
- Validità predittiva: Il criterio viene rilevato in un momento successivo.
-
Validità di costrutto: Si riferisce al grado in cui uno strumento misura il costrutto che intende misurare.
- Validità convergente: Valuta il grado di accordo tra misure diverse dello stesso costrutto.
- Validità discriminante: Valuta il grado di distinzione tra misure di costrutti diversi.
- Validità nomologica: Si riferisce al grado in cui il costrutto predice ciò che deve predire e non predice ciò che non deve predire.
Standardizzazione dei test
- La standardizzazione di un test psicologico è un processo fondamentale per assegnare un significato psicologico ai punteggi grezzi ottenuti.
- La standardizzazione implica la costruzione di norme di riferimento, che definiscono la distribuzione di una certa caratteristica nella popolazione di interesse.
- Per ottenere norme di riferimento affidabili, è essenziale un campionamento rappresentativo della popolazione target.
-
Tipi di Campionamento:
-
Probabilistico: tutti i soggetti della popolazione hanno una probabilità nota e uguale di essere inclusi nel campione.
- Campionamento Casuale Semplice: si seleziona casualmente un numero prefissato di elementi dalla popolazione.
- Campionamento Stratificato: la popolazione viene suddivisa in strati omogenei e da ciascuno strato si estrae un campione casuale semplice.
- Non probabilistico: i soggetti non hanno la stessa probabilità di essere selezionati.
-
Probabilistico: tutti i soggetti della popolazione hanno una probabilità nota e uguale di essere inclusi nel campione.
Taratura dei test
- La taratura di un test prevede l'individuazione della popolazione di interesse, la scelta del tipo di campionamento e il calcolo di indicatori statistici.
- Gli indicatori statistici includono media, varianza, errore standard della media, indici di attendibilità e validità.
- La documentazione della procedura di taratura è essenziale per il corretto utilizzo del test.
Campione normativo
- Un campione normativo è un gruppo di soggetti le cui risposte al test vengono utilizzate come riferimento per valutare le risposte di altri soggetti.
- Il campione normativo deve essere rappresentativo della popolazione di interesse e sufficientemente ampio per minimizzare gli errori di stima.
- L'errore standard della media, calcolato a partire dalla deviazione standard e dalla numerosità del campione normativo, indica il margine di errore nella stima della media della popolazione.
Limiti nella standardizzazione
- Spesso, i test psicologici vengono standardizzati su popolazioni di comodo, come studenti universitari, con il rischio di non generalizzare i risultati a popolazioni più ampie.
- È importante considerare che la taratura di un test in popolazioni differenti da quella di origine richiede un'attenta valutazione e riadattamento del test.
Conclusioni
- L'attendibilità e la validità sono principi chiave nella psicometria per garantire l'accuratezza e l'utilità dei test psicologici.
- La standardizzazione dei test è un processo fondamentale per l'assegnazione di un significato psicologico ai punteggi ottenuti.
- Un campionamento rappresentativo e una taratura appropriata sono essenziali per ottenere norme di riferimento affidabili e applicabili.
Campionamento
- Il campionamento stratificato è utile per i test perché permette di ripartire i partecipanti in base a variabili correlate all'oggetto del test, come sesso, età e livello socioeconomico.
- Il campionamento a grappolo si utilizza quando la popolazione è già suddivisa in gruppi naturali, come aziende, ospedali o classi scolastiche.
- Si selezionano casualmente uno o più grappoli e si includono tutti gli individui di quel/quei grappolo/i nel campione.
- Il campionamento casuale semplice richiede più tempo, personale e risorse rispetto ad altre tecniche, per cui il campionamento stratificato o a grappolo può essere più vantaggioso.
Trasformazione dei Punteggi
- I punteggi grezzi ottenuti dai test psicologici vanno interpretati in riferimento ai punteggi normativi derivati da un campionamento su scala nazionale o su popolazioni specifiche (norme locali).
- È consigliabile interpretare i punteggi con riferimento a quelli di soggetti attuali, anche se il campione è non rappresentativo, poiché i campioni normativi molto datati potrebbero non essere più validi.
- La trasformazione in percentili si basa sulla posizione dei punteggi nella distribuzione dei punteggi ottenuti dal campione normativo.
- Il percentile indica il punteggio al di sotto del quale cade una determinata percentuale di soggetti nel campione normativo.
- I ranghi percentili hanno una distribuzione non normale, per cui la stessa differenza di punteggi grezzi viene amplificata o ridotta a seconda della posizione dei punteggi sulla distribuzione.
- La trasformazione in punti z è un metodo che usa i parametri del campione normativo (media e deviazione standard).
- La distribuzione dei punti z è normale con media 0 e deviazione standard 1.
- Un punto z di +1 significa che il punteggio è 1 deviazione standard sopra la media, indipendentemente dai valori della media e della deviazione standard del campione normativo.
- La trasformazione in punti z produce punteggi negativi, il che può essere un problema per le analisi statistiche e per la comunicazione dei risultati.
- Sono state proposte trasformazioni lineari dei punti z per risolvere il problema dei punteggi negativi.
- La scala in punteggi T è una trasformazione nota con media 50 e deviazione standard 10.
- Altre trasformazioni includono i punteggi stanine, sten e Q.I..
Errore Standard di Misura
- La teoria classica dei test afferma che il punteggio osservato di un soggetto non corrisponde mai perfettamente al suo punteggio vero.
- L'errore standard di misura stima la deviazione standard della distribuzione di punteggi che un soggetto otterrebbe se fosse sottoposto al test un numero infinito di volte.
- L'errore standard di misura è calcolabile tramite l'attendibilità del test e la deviazione standard del campione normativo.
- L'errore standard di misura serve per calcolare un intervallo di confidenza in cui cade il punteggio vero con una certa probabilità.
- L'errore standard di misura può anche essere utilizzato per confrontare i punteggi ottenuti da due soggetti con lo stesso test oppure per verificare se uno stesso soggetto è più abile in un campo rispetto ad un altro utilizzando due test diversi.
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Description
Questo quiz esplora le caratteristiche principali delle tabelle, la loro formattazione e l'uso nella rappresentazione dei dati. Attraverso una serie di domande, potrai testare le tue conoscenze su come e perché utilizziamo le tabelle. Scopri quali tipi di dati possono o non possono essere rappresentati in modo efficace.
