Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito le conoscenze e gli strumenti necessari per descrivere i dati e formulare inferenze statistiche in ambito psicologico. Inoltre, saranno in grado di individuare le tecniche statistiche più adatte ad affrontare specifiche questioni di ricerca, di applicarle e di interpretare i risultati. Gli studenti saranno inoltre sottoposti a una valutazione. Inoltre, verranno presentati loro diversi esempi tratti da vari ambiti della psicologia.
Conoscenze di base di statistica applicata alla psicologia.
L’insegnamento si svolgerà attraverso lezioni frontali, esercitazioni pratiche e attività di laboratorio, ponendo l’accento sulla discussione e sul dialogo con gli studenti, anche con l'utilizzo di slide e del software Jamovi.
L’esame consiste in una prova scritta. La prova comprende 31 domande a scelta multipla da risolvere in 40 minuti, che consentiranno di verificare se lo studente ha acquisito le basi teoriche e di valutare la sua capacità di applicare le conoscenze teoriche a problemi concreti relativi a specifici contesti di ricerca e di intervento. Per ogni risposta corretta verrà assegnato un punto. Il voto finale è dato dalla somma dei punteggi assegnati a ciascuna domanda. Gli studenti che forniranno risposte corrette a tutte le domande otterranno il voto massimo (30 e lode).
I voti saranno inviati all’indirizzo e-mail istituzionale di ciascuno studente tramite il sistema informatico dell’Università.
Il docente si riserva la facoltà di richiedere un colloquio orale integrativo, anche successivamente allo svolgimento della prova scritta, qualora ciò sia ritenuto necessario ai fini della verifica dell’effettiva acquisizione delle conoscenze e competenze previste dagli obiettivi formativi dell'insegnamento e della corretta attribuzione della valutazione.
Il corso offrirà una panoramica delle principali questioni relative alla misurazione in psicologia e ai metodi statistici inferenziali di analisi dei dati. Nello specifico, verranno trattati i seguenti argomenti: test di differenza delle medie (campione singolo, campioni indipendenti, campioni appaiati), test del chi quadrato (equiprobabilità, indipendenza, verifica di un modello), analisi della varianza, correlazione lineare e modello di regressione lineare generalizzata in alcune delle sue possibili forme, quali la regressione lineare normale e la regressione logistica binomiale.
Gli studenti che non frequentano le lezioni e gli studenti lavoratori devono attenersi al programma sopra descritto.
Per esigenze legate al corso, dopo opportuna lettura del syllabus e dei materiali presenti nella pagina e-learning del corso, gli studenti possono rivolgersi al docente incaricato personalmente o per posta elettronica.
Utilizzeremo principalmente: Learning Statistics with Jamovi: A Tutorial for Beginners in Statistical Analysis. 1st ed. Cambridge, UK: Open Book Publisher, 2025
