93214 - TECNICHE PSICOMETRICHE E DI ANALISI DEI DATI (B)

Anno Accademico 2022/2023

  • Moduli: Mariagrazia Benassi (Modulo 1) Sara Giovagnoli (Modulo 2)
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
  • Campus: Cesena
  • Corso: Laurea Magistrale in Neuroscienze e riabilitazione neuropsicologica (cod. 0989)

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine dell'attività formativa, lo studente è in grado di: - portare avanti un progetto di costruzione, validazione e normalizzazione dei test neuropsicologici; - condurre un'analisi statistica appropriata al disegno sperimentale; - interpretare i risultati dell'analisi statistica.

Contenuti

ll corso si svolge nel I semestre (da settembre a dicembre 2020) ed è rivolto agli studenti del I anno. Per tutti gli studenti le lezioni si tengono in presenza.

L'attività formativa intende offrire gli strumenti teorici e metodologici per l'applicazione di tecniche statistiche avanzate per la costruzione e standardizzazione dei test e per l'analisi dei dati utilizzati nelle ricerche in neuropsicologia e neuroscienze.

Esercitazioni su analisi statistiche verranno presentate in laboratorio.

I parte Basi metodologiche e statistiche per la costruzione, validazione e standardizzazione di test neuropsicologici

  • Statistiche descrittive
  • Analisi della correlazione
  • Costruzione dei range di normalità
    - limiti di confidenza e limiti di tolleranza
    - intervalli normali e studentizzati
    - range non parametrici
    Classificazione a soglia
    - sensibilità e specificità
    - curve ROC

II parte Analisi statistiche inferenziali per disegni sperimentali multivariati

  • Modello lineare generale
Modello lineare generalizzato

Testi/Bibliografia

Testi e materiali obbligatori propedeutici al corso:

  • Statistics in Psychology with SPSS (7e) By DennisHowitt, DuncanCramer Pearson Edition 2017
  • Materiale didattico fornito dal docente e disponibile sulla piattaforma di Ateneo Virtuale https://virtuale.unibo.it/
  • Esempi di Prove di esame disponibili online su piattaforma di Ateneo Virtuale https://virtuale.unibo.it/

Letture di approfondimento consigliate:

Articoli scientifici forniti dal docente https://virtuale.unibo.it/

Metodi didattici

Lezioni frontali, seminari di approfondimento su tematiche specifiche e lavori di gruppo

Visti i numerosi esempi di approfondimenti svolti in aula si consiglia di frequentare attivamente le lezioni.

Nel caso di necessità particolari si può contattare il docente in modo da attivare congiuntamente con il servizio di Ateneo per studenti con disabilità e DSA le modalità opportune di supporto.

In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, [https://elearning-sicurezza.unibo.it/] in modalità e-learning.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Discussione orale su un elaborato scritto preparato alla fine del corso.

Lo studente deve preparare un elaborato scritto nel quale approfondisce due tematiche a scelta fra quelle trattate nel programma (una sulla prima parte del corso, l’altra sulla seconda parte). Per ogni tematica deve essere presente una parte teorica di approfondimento della tecnica statistica e una parte applicativa. Nella parte applicativa lo studente può scegliere fra due alternative: 1. proporre una analisi critica della tecnica scelta e effettuata su dati raccolti appositamente in aula durante le lezioni; 2. Proporre una revisione critica di un articolo scientifico che utilizzi la stessa analisi statistica trattata nell'elaborato. La lunghezza complessiva massima deve essere 6000 parole. L'elaborato deve essere consegnato con allegato l'articolo tramite e-mail al docente una settimana prima della data ufficiale dell'appello. Durante l'appello verrà discusso l'elaborato oralmente.

L'elaborato viene valutato sulla base dei criteri: 1. chiarezza (voto massimo punti 10: da 0 a 3 elaborato poco chiaro; da 4 a 6 elaborato sufficientemente chiaro; da 7 a 9 elaborato abbastanza chiaro; 10 elaborato chiaro) ka chiarezza è valutata come coerenza degli argomenti, presenza di nessi logici fra le parti e fluidità espositiva; completezza (voto massimo punti 20: 0 se elaborato fuori tema; da 1 a 5 punti per completezza nella parte teorica, da 1 a 5 punti per completezza nella parte applicativa di ciascuno dei due temi; 1 viene assegnato per scarsa completezza, ovvero mancano la maggior parte delle informazioni; 2 mancano molte informazioni; 3 ci sono le informazioni essenziali; 4 ci sono tutte le informazioni; 5 ci sono riflessioni personali aggiuntive). All'elaborato verrà assegnato un voto in trentesimi che farà media con la verifica orale. La lode viene assegnata nel caso di compito scritto e orale eccellenti. il punteggio minimo per lo scritto è 18. nel caso in cui l'elaborato risulti inferiore a 18, si richiede la correzione degli errori e la nuova presentazione dell'elaborato. Il docente comunicherà allo studente gli errori e si accorderà con lui per una nuova data d'esame. La verifica orale verterà su tutto il programma. Sarà chiesto di rispondere a domande teoriche riguardanti gli argomenti del corso per verificare se sono stati raggiunti gli obiettivi del corso.

A causa della situazione attuale dovuta a emergenza Covid-19, l'esame orale verrà effettuato su piattaforma Teams. Gli studenti iscritti regolarmente all'appello riceveranno l'invito per partecipare all'esame in modo automatico il giorno stesso dell'esame. Nel caso ci fosse la possibilità di fare l'esame in presenza, tale opportunità sarà indicata nel stio del docente alla pagina Avvisi.

Nel caso di necessità particolari si può contattare il docente in modo da attivare congiuntamente con il servizio di Ateneo per studenti con disabilità e DSA le modalità opportune di supporto.

Per sostenere la prova d'esame è necessaria l'iscrizione tramite bacheca elettronica, nel rispetto inderogabile delle scadenze previste. Coloro che non riuscissero ad iscriversi per problematiche tecniche entro la data prevista, sono tenuti a comunicare tempestivamente (e comunque prima della chiusura ufficiale delle liste di iscrizione) il problema alla segreteria didattica. Sarà facoltà del docente ammetterli a sostenere la prova.

Strumenti a supporto della didattica

Lezioni frontali saranno supportate da diversi materiali:

libri di testo e elettronici, articoli scientifici, software informatici a disposizione dello studente tramite accesso al laboratorio.

Materiale didattico fornito dal docente e disponibile sulla piattaforma di Ateneo all'indirizzo Virtuale.unibo.it

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Mariagrazia Benassi

Consulta il sito web di Sara Giovagnoli

SDGs

Salute e benessere Istruzione di qualità

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.