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Insegnamento
ANALISI DEI DATI IN PSICOLOGIA DELLO SVILUPPO
PSN1032309, A.A. 2019/20
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20
Dettaglio crediti formativi
Tipologia |
Ambito Disciplinare |
Settore Scientifico-Disciplinare |
Crediti |
CARATTERIZZANTE |
Psicologia generale e fisiologica |
M-PSI/03 |
9.0 |
Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione |
Secondo semestre |
Anno di corso |
I Anno |
Modalità di erogazione |
frontale |
Tipo ore |
Crediti |
Ore di didattica assistita |
Ore Studio Individuale |
LEZIONE |
9.0 |
63 |
162.0 |
Inizio attività didattiche |
02/03/2020 |
Fine attività didattiche |
12/06/2020 |
Visualizza il calendario delle lezioni |
Lezioni 2019/20 Ord.2017
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Commissioni d'esame
Nessuna commissione d'esame definita
Prerequisiti:
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Lo/a studente/ssa deve aver superato l'esame di Psicometria. |
Conoscenze e abilita' da acquisire:
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Partendo dall'analisi dei dati più utilizzata in psicologia, ossia la verifica della significatività dell'ipotesi nulla, questo corso vuole mettere in evidenza i fraintendimenti ed i conseguenti errori che derivano da un uso non consapevole della verifica di ipotesi. Particolare attenzione verrà data all'illustrazione della potenza del test statistico e della dimensione dell'effetto. |
Modalita' di esame:
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L'esame consiste in una prova scritta della durata di due ore.
Saranno presentati 8 o 10 problemi da risolvere (simili a quelli presentati alla fine di ogni capitolo del testo Disegno sperimentale e Analisi dei Dati).
In aggiunta verranno presentate 4 o 5 domande riguardanti i tre articoli scientifici (in lingua inglese) presentati e analizzati durante il corso dalla docente. |
Criteri di valutazione:
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La valutazione della preparazione degli studenti sarà basata sulla comprensione e applicazione dei concetti statistici presentati nel corso. Verrà inoltre valutata la comprensione degli aspetti metodologici presenti nei tre articoli di ricerca (vedi eventuali indicazioni sui materiali di studio). |
Contenuti:
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La logica della verifica di ipotesi; controversie nella verifica di ipotesi; la potenza del test statistico e la dimensione dell'effetto;
introduzione all'analisi degli esperimenti fattoriali; i confronti analitici nei disegni fattoriali; l'analisi dei disegni per misure ripetute;
il disegno fattoriale misto e i confronti analitici; correlazione e regressione; potenza e dimensione dell'effetto nei disegni correlazionali; statistica non parametrica. |
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento:
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Si consiglia vivamente agli studenti la frequenza al corso che, per le sue caratteristiche, favorisce l'acquisizione di competenze che non possono essere acquisite solamente attraverso lo studio del testo.
Durante le lezioni frontali verrà presentato il contenuto di 3 articoli scientifici con spiegazioni dettagliate riguardanti il metodo e le analisi statistiche.
Il corso sarà integrato da esercitazioni che permetteranno di familiarizzare con le applicazioni delle metodologie quantitative trattate nelle lezioni. |
Eventuali indicazioni sui materiali di studio:
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Johns, M., Schmader, T. & Martens, A. (2005). Knowing is half the battle. Psychological Science, 16, 175 – 179.
Bar-Haim, Y., Ziv, T., Lamy, D., & Hodes, R. M. (2006). Nature and nurture in own-race face processing. Psychological Science, 17, 159 – 163.
De Neys, W. & Vanderputte, K. (2011). When less is not always more: stereotype knowledge and reasoning development. Developmental Psychology, 47, 432-441. |
Testi di riferimento: |
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Keppel, G., Saufley, W. H. e Tokunaga, H., Disegno sperimentale e analisi dei dati in psicologia.. Napoli: EdiSes, 2001.
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Keppel, G. Wickens, T. D., Design and analysis. Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2004.
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Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
- Lecturing
- Working in group
- Problem solving
- Utilizzo di video disponibili online o realizzati
Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
- Moodle (files, quiz, workshop, ...)
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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