ITALIANO

Il laboratorio di focalizzerà sull’esecuzione tramite software statistici delle principali tecniche di analisi dei dati utili ai fini della realizzazione della ricerca oggetto di tesi, in particolare, servirà ad acquisire abilità e competenze specifiche relative a costruzione o importazione del filedati, analisi descrittive e analisi inferenziali utilizzabili a diversi fini (identificazione delle componenti e loro attendibilità, confronti tra gruppi o a misure ripetute, analisi di variabili qualitative, associazione, correlazione e regressione tra variabili).

Essendo un laboratorio applicato all’uso di software statistici, non ha bisogno di testi obbligatori per l’apprendimento. Gli studenti possono voler consultare come testi di riferimento:
1) Navarro, D.J., & Foxcroft, D.R. (2022). learning statistics with Jamovi: A tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.75). DOI: 10.24384/hgc3-7p15. Versione gratuita in lingua inglese.
2) Barbaranelli, C., & D’Olimpio, F. (2007). Analisi dei dati con SPSS. Le analisi di base (Vol. 1). LED.
In aula saranno forniti diversi materiali tra cui:
1) tabulati per l’esecuzione dell’analisi dei dati con determinati software;
2) porzioni di capitoli di libri (entro i limiti indicati dalla legge);
3) sintassi per l’esecuzione di determinate analisi.

Il laboratorio espresso di “Uso di software per la ricerca psicosociale” sarà tenuto dal prof. Augusto Gnisci per 16 ore (2 CFU) e dalla prof.ssa Francesca D’Olimpio per 8 ore (1 CFU). Esso intende trasmettere allo studente del corso le competenze e le abilità informatiche per eseguire una efficace e corretta analisi dei dati in ambito di psicologia sociale e applicata. Se da un lato costituisce un’applicazione dei concetti e delle teorie psicometriche legate al Corso di Metodologia e tecnica della ricerca applicata, dall’altro, si pone come obiettivo primario di fornire al discente un ventaglio di competenze informatiche specifiche riguardo le più utilizzate tecniche di analisi in psicologia sociale e applicata che possano coadiuvarlo in un eventuale lavoro di tesi basato su una ricerca quantitativa.
Al termine delle lezioni lo studente dovrà essere in grado di:
a) scegliere il tipo di analisi corretta per rispondere a qualunque ipotesi di ricerca, stante il tipo di problema di ricerca, di disegno di ricerca e di variabili utilizzate nell’analisi;
b) utilizzare l’appropriate tecnica di analisi dei dati col/i programma/i statistico/i utilizzato/i nelle lezioni (Jamovi, JASP, SPSS, ecc.), in particolare applicato all’uso di variabili legate ad uno strumento di misura come un inventario di personalità o una scala di atteggiamenti. Tra tali tecniche di analisi saranno presenti le più comuni tecniche utilizzate in psicologia sociale come l’Analisi delle Componenti Principali (ACP), l’ANOVA, il Chi quadro, la correlazione e la regressione.
c) interpretare l’output statistico dei programmi statistici e identificare l’eventuale verifica dell’ipotesi di ricerca.

Matematica livello scuole superiori, conoscenze e competenze psicometriche di base, conoscenze più avanzate delle tecniche di analisi fattoriali.

Lezioni guidate e/o interattive in laboratorio con idonei software, slides di PowerPoint, filedati e sintassi. Discussione in aula di specifici problemi dell’analisi. Esercitazioni informatiche con programmi statistici.
La frequenza è obbligatoria. Per conseguire l’idoneità lo/la studente/essa deve frequentare almeno il 70% delle lezioni.

Il laboratorio prevede il conseguimento di una idoneità.
L’esame sarà orale e prevede un breve colloquio in cui gli/le studenti/esse dovranno dimostrare di: a) saper individuare l’analisi adeguata al file dei dati che verrà proposto dai docenti, b) saper implementare l’analisi, c) saper interpretare i risultati ottenuti.

Gli orari e i luoghi di ricevimento sono specificati nella pagina di ogni docente. Si consiglia di prenotare il colloquio mediante e-mail o su Teams. In ogni caso, contattare sempre prima i docenti per e-mail.
Nella sezione Materiali del docente sul sito del dipartimento e sul team dedicato al Laboratorio (Ms Teams) si potrà reperire il materiale didattico e ricevere gli avvisi relativi al corso.
I professori sono disponibili, se il tempo a disposizione lo permette, ad analizzare in classe dati già raccolti dagli studenti per fini di tesi o esercitazione.

Aspetti introduttivi all’uso dei software
I. Inserimento, importazione, identificazione, screening e trasformazione dei dati raccolti.
II. Statistiche descrittive.
Tecniche di analisi
III. Analisi delle Componenti Principali.
IV. Attendibilità.
V. T-test e ANOVA.
VI. Analisi di variabili qualitative.
VII. Correlazione e Regressione.

Italian

The lab will focus on the execution by statistical software of the main techniques of data analysis, useful for the realization of the research that is the subject of the thesis. In particular, it will be useful to acquire specific skills and competences relating to building or importing a data file, descriptive and inferential analyses for different purposes (identification of the dimensions and their reliability, comparisons between groups or repeated measures, analysis of qualitative variables, association, correlation and regression between variables).

Being a laboratory applied to the use of statistical software, it does not need mandatory texts for learning. Students may wish to consult as reference texts:
1) Navarro, D.J., & Foxcroft, D.R. (2022). learning statistics with Jamovi: A tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.75). DOI: 10.24384/hgc3-7p15. Free English version.
2) Barbaranelli, C., & D'Olimpio, F. (2007). Data analysis with SPSS. The basic analyzes (Vol. 1). LEDs.
Various materials will be provided in the classroom including:
1) printouts for carrying out data analysis with certain software;
2) portions of book chapters (within the limits indicated by law);
3) syntax for performing certain analyses.

The practice laboratory of "Use of software for psychosocial research" will be held by prof. Augusto Gnisci for 16 hours (2 CFU) and by prof. Francesca D'Olimpio for 8 hours (1 CFU). It intends to convey to the students the skills and abilities to perform effective and correct data analysis in the field of social and applied psychology. If on the one hand it constitutes an application of the psychometric concepts and theories linked to the Class of "Applied research methodology and technique, on the other, its primary objective is to provide the learner with a range of specific skills regarding the most used analyzes in social and applied psychology that can assist him in a possible thesis work based on quantitative research.
At the end of the lessons the student must be able to:
a) choose the correct type of analysis to respond to any research hypothesis, given the type of research problem, research design and variables used in the analysis;
b) use the appropriate data analysis technique with the statistical program(s) used during the lessons (Jamovi, JASP, SPSS, etc.), in particular applied to the use of variables linked to a measurement instrument such as a personality inventory or an attitude scale. Among these analysis techniques there will be the most common techniques used in social psychology such as Principal Component Analysis (ACP), ANOVA, Chi square, correlation and regression.
c) interpret the statistical output of statistical programs and identify any verification of the research hypothesis.

High school level mathematics, basic psychometric knowledge and skills, more advanced knowledge of factor analysis techniques.

Lesson in classroom with PowerPoint slides. Discussion of specific research problems. Informatic exercises with statistical programs.
Attendance of 70% of the lessons is mandatory.

The laboratory requires obtaining a qualification.
The exam will be oral and includes a short interview in which the students will have to demonstrate: a) knowing how to identify the appropriate analysis for the data file that will be proposed by the teachers, b) knowing how to implement the analysis, c) know how to interpret the results obtained.

Student reception: Martedì 15:00 with previous reservation by email or directly online by Teams. Any case, always contact the teacher via email.
Address: Viale Ellittico 31, 81100, Caserta ; e-mail: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo. - II floor, Studio n. 15.
In the Materiali page of the webpage of the department, the student can find the notes from the slides of the lessons and other useful didactic materials.

The professor assigns the theses based on the multiple research topics identifiable in his articles and books. He assigns theses also outside the time windows eventually indicated by the CdS.

Introductory aspects to the use of software
I. Insertion, import, identification, screening and transformation of collected data.
II. Descriptive statistics.
Analysis techniques
III. Principal Components Analysis.
IV. Reliability.
V. T-test and ANOVA.
YOU. Analysis of qualitative variables.
VII. Correlation and Regression.