VII. Veri esperimenti - Prof. Marina Pinelli · Sinonimo per definire le variabili indipendenti....

VII. Veri esperimentiVII. Veri esperimenti-- disegni a un solo fattore disegni a un solo fattore --

•• Veri e quasiVeri e quasi--esperimentiesperimenti•• Fattori, livelli, condizioni e trattamentiFattori, livelli, condizioni e trattamenti•• Disegni sperimentali da evitareDisegni sperimentali da evitare•• Elementi fondamentali di un disegno sperimentale validoElementi fondamentali di un disegno sperimentale valido•• Disegni entro i soggettiDisegni entro i soggetti•• Disegni tra i soggettiDisegni tra i soggetti

Veri e quasi-esperimentiVeri e quasiVeri e quasi--esperimentiesperimenti

VII. Veri esperimenti VII. Veri esperimenti -- disegni a un solo fattore disegni a un solo fattore --

Concetto cruciale del disegno sperimentale Concetto cruciale del disegno sperimentale èè quello delquello del CONTROLLOCONTROLLO..

Quando un numero sufficiente di fattori che possono minare la Quando un numero sufficiente di fattori che possono minare la validitvaliditààdelldell’’esperimento esperimento èè sotto controllo, si può parlare di sotto controllo, si può parlare di vero esperimentovero esperimento: lo : lo sperimentatore può controllare sperimentatore può controllare siasia ll’’assegnazione dei soggetti alle assegnazione dei soggetti alle condizioni condizioni siasia la presentazione delle condizioni ai soggetti. la presentazione delle condizioni ai soggetti.

Quando non sono soddisfatti i requisiti che definiscono il vero Quando non sono soddisfatti i requisiti che definiscono il vero esperimento, si parla di esperimento, si parla di quasiquasi--esperimentoesperimento..

Un Un quasiquasi--esperimentoesperimento somiglia a un esperimento ma manca almeno una somiglia a un esperimento ma manca almeno una delle caratteristiche che definiscono questo ultimo.delle caratteristiche che definiscono questo ultimo.

A paritA paritàà di altri fattori, un di altri fattori, un vero esperimentovero esperimento èè preferibile a un preferibile a un quasiquasi--esperimentoesperimento e un e un quasiquasi--esperimentoesperimento èè preferibile a un preferibile a un metodo non metodo non sperimentalesperimentale..

Le principali differenze sono:Le principali differenze sono:Veri esperimenti:Veri esperimenti:

--Controllo completo su: Controllo completo su: chichi,,cosacosa,, quandoquando,, dove dove ee comecome--Assegnazione [Assegnazione [preferibilmentepreferibilmentecasualecasuale, , affinchaffinchéé altre variabili altre variabili possano confondersi con la VI possano confondersi con la VI solo per casosolo per caso]] dei soggetti alle dei soggetti alle condizioni sperimentali (condizioni sperimentali (CHICHI))--Il controllo sul Il controllo sul COSACOSA, , QUANDOQUANDO, , DOVEDOVE e e COMECOME comporta che sia comporta che sia padroneggiato totalmente il modo padroneggiato totalmente il modo in cui viene eseguito in cui viene eseguito ll’’esperimento (presentazione delle esperimento (presentazione delle condizioni ai soggetti, condizioni ai soggetti, manipolazione delle variabili)manipolazione delle variabili)

QuasiQuasi--esperimenti:esperimenti:--Manca controlloManca controllo

--Manca lManca l’’assegnazione assegnazione (selezione dei soggetti per le (selezione dei soggetti per le condizioni in gruppi gicondizioni in gruppi giàà esistenti [esistenti [eses: : per sesso] per sesso] -- ““ex post factoex post facto””))

--Osservazione di categorie di soggetti Osservazione di categorie di soggetti in base a una differenza che riteniamo in base a una differenza che riteniamo importanteimportante

Veri e quasi-esperimentiVeri e quasiVeri e quasi--esperimentiesperimenti


Termini riguardanti la variabile indipendente:Termini riguardanti la variabile indipendente:•• FattoriFattoriSinonimo per definire le variabili indipendenti. Sinonimo per definire le variabili indipendenti. Ogni esperimento ha Ogni esperimento ha almeno 1 fattorealmeno 1 fattore altrimenti non sarebbe un esperimento!altrimenti non sarebbe un esperimento!•• LivelliLivelliParticolare valore di una variabile indipendente. Particolare valore di una variabile indipendente. Una variabile indipendente ha sempre Una variabile indipendente ha sempre almeno 2 livellialmeno 2 livelli, altrimenti non sarebbe una , altrimenti non sarebbe una variabile!variabile!•• CondizioniCondizioniParticolare modo in cui sono trattati i soggetti. Particolare modo in cui sono trattati i soggetti. ÈÈ il termine piil termine piùù ampio usato per ampio usato per parlare di VI.parlare di VI.Ci sono tante condizioni quanti sono i modi in cui i soggetti soCi sono tante condizioni quanti sono i modi in cui i soggetti sono trattati. no trattati. In un esperimento TRA i soggetti, le condizioni coincidono con iIn un esperimento TRA i soggetti, le condizioni coincidono con i gruppi. gruppi. In un esperimento ENTRO i soggetti, lo stesso gruppo viene sottoIn un esperimento ENTRO i soggetti, lo stesso gruppo viene sottoposto a tutte le posto a tutte le diverse condizioni (quindi non si parla di gruppi). diverse condizioni (quindi non si parla di gruppi). •• TrattamentiTrattamentiSinonimo di condizione.Sinonimo di condizione. In statistica, indica un test statistico sullIn statistica, indica un test statistico sull’’effetto delle varie effetto delle varie condizioni dellcondizioni dell’’esperimento.esperimento.

Fattori, livelli, condizioni e trattamentiFattori, livelli, condizioni e trattamentiFattori, livelli, condizioni e trattamenti


•• NO! Un gruppo e una sola provaNO! Un gruppo e una sola prova

Disegno in cui un soggetto viene sottoposto a un trattamento e pDisegno in cui un soggetto viene sottoposto a un trattamento e poi oi esaminato riguardo a qualche variabile dipendente.esaminato riguardo a qualche variabile dipendente.

Non cNon c’è’è una misura di come era la situazione precedente, non cuna misura di come era la situazione precedente, non c’è’è prova prova che non sia intervenuto qualche altro fattore, che non sia intervenuto qualche altro fattore, per cui non si può per cui non si può attribuire il cambiamento al trattamento.attribuire il cambiamento al trattamento.

Esempio: Esempio: ““ComCom’è’è quellquell’’integratore? integratore? -- Ho sempre usato quello ed Ho sempre usato quello ed èè ottimoottimo””

Disegni sperimentali da evitareDisegni sperimentali da evitareDisegni sperimentali da evitare

TrattamentoTrattamentoSingolo gruppoSingolo gruppo PresentePresente

ProvaProvaPresentePresente


Disegni sperimentali da evitareDisegni sperimentali da evitareDisegni sperimentali da evitare•• NO! Una sola prova e gruppi di controllo non equivalentiNO! Una sola prova e gruppi di controllo non equivalenti

Quando il gruppo di controllo non Quando il gruppo di controllo non èè preso a partire dalla stessa preso a partire dalla stessa popolazione; anche se si cerca di creare il gruppo di controllo popolazione; anche se si cerca di creare il gruppo di controllo pareggiandolo per un ampio numero di variabili, in ogni caso nonpareggiandolo per un ampio numero di variabili, in ogni caso non èè coscosììefficace. efficace.

ÈÈ comunque un disegno migliore del precedente, ma il gruppo di comunque un disegno migliore del precedente, ma il gruppo di controllo non controllo non èè equivalente a quello sperimentale, in quanto i 2 gruppi equivalente a quello sperimentale, in quanto i 2 gruppi non sono stati costituiti a partire dalla stessa popolazione.non sono stati costituiti a partire dalla stessa popolazione.

ÈÈ quindi un quindi un quasiquasi--esperimentoesperimento, perch, perchéé non vi non vi èè ll’’assegnazione casuale assegnazione casuale dei soggetti alle condizioni.dei soggetti alle condizioni.

TrattamentoTrattamentoGruppo 1Gruppo 1 PresentePresente

ProvaProvaPresentePresentePresentePresenteAssenteAssenteGruppo 2Gruppo 2

Assegnazione di soggetti e gruppiAssegnazione di soggetti e gruppi

Qualsiasi metodo non casualeQualsiasi metodo non casuale


•• NO! Un gruppo e due proveNO! Un gruppo e due prove

Manca il gruppo di controllo. Manca il gruppo di controllo.

Si fa una prova Si fa una prova primaprima e una e una dopodopo il trattamento. il trattamento.

Rimane il problema di determinare se il cambiamento Rimane il problema di determinare se il cambiamento èè stato causato dal stato causato dal trattamento o da altri eventi non legati ad esso. trattamento o da altri eventi non legati ad esso.

Se anche fosse causato dal trattamento, non si può dire a quale Se anche fosse causato dal trattamento, non si può dire a quale aspetto di aspetto di esso esso èè dovuto ldovuto l’’effetto (effetto (vedivedi effetto effetto HawthorneHawthorne).).

LL’’aggiunta di un gruppo di controllo non equivalente a un disegno aggiunta di un gruppo di controllo non equivalente a un disegno con con due prove migliora ulteriormente il controllo, e può quindi essedue prove migliora ulteriormente il controllo, e può quindi essere re considerato un considerato un quasiquasi--esperimentoesperimento..

TrattamentoTrattamentoSingolo gruppoSingolo gruppo PresentePresente

Seconda ProvaSeconda ProvaPresentePresente

Prima ProvaPrima ProvaPresentePresente

Disegni sperimentali da evitareDisegni sperimentali da evitareDisegni sperimentali da evitare


Esistono diverse tipologie di disegni sperimentali.Esistono diverse tipologie di disegni sperimentali.

2 elementi fondamentali permettono di controllare tanti fattori 2 elementi fondamentali permettono di controllare tanti fattori che che minacciano la validitminacciano la validitàà di un disegno sperimentale:di un disegno sperimentale:

•• 1. Esistenza di un 1. Esistenza di un gruppogruppo o di una o di una condizionecondizione di di controllocontrollo

•• 2. Assegnazione 2. Assegnazione casualecasuale dei soggetti alle condizionidei soggetti alle condizioni

Se lSe l’’esperimento esperimento èè ENTRO i soggetti, ogni soggetto ENTRO i soggetti, ogni soggetto èè sottoposto a tutte le sottoposto a tutte le condizioni, quindi non si può applicare la distribuzione casualecondizioni, quindi non si può applicare la distribuzione casuale dei dei soggetti entro le condizioni, ma essi vanno sottoposti alle condsoggetti entro le condizioni, ma essi vanno sottoposti alle condizioni in izioni in ordineordine casuale o controbilanciato.casuale o controbilanciato.

Negli esperimenti TRA i soggetti, questi debbono venire assegnatNegli esperimenti TRA i soggetti, questi debbono venire assegnati a casoi a casoalle condizioni, il che assicura che i gruppi siano uguali da tualle condizioni, il che assicura che i gruppi siano uguali da tutti i punti di tti i punti di vista, escluse le differenze dovute appunto al caso.vista, escluse le differenze dovute appunto al caso.

Elementi fondamentaliElementi fondamentaliElementi fondamentali


Nei disegni ENTRO i soggetti tutti i soggetti sono sottoposti a Nei disegni ENTRO i soggetti tutti i soggetti sono sottoposti a tutte le tutte le condizioni. condizioni.

Il comportamento del soggetto in una condizione viene confrontatIl comportamento del soggetto in una condizione viene confrontato con il o con il comportamento dello stesso soggetto in uncomportamento dello stesso soggetto in un’’altra condizione. altra condizione.

Se i soggetti sono inizialmente uguali, qualsiasi differenza troSe i soggetti sono inizialmente uguali, qualsiasi differenza trovata può vata può essere attribuita alle differenze tra condizioni.essere attribuita alle differenze tra condizioni.

LL’’uso del soggetto come controllo di se stesso uso del soggetto come controllo di se stesso èè desiderabile quando desiderabile quando ll’’effetto di una condizione effetto di una condizione nonnon influenza una o piinfluenza una o piùù delle altre condizioni; delle altre condizioni; mentre se si pensa che gli effetti dell'mentre se si pensa che gli effetti dell'ordineordine e della e della sequenzasequenza siano siano sostanziali, vanno evitati e si usa un disegno TRA i soggetti. sostanziali, vanno evitati e si usa un disegno TRA i soggetti.

Possono essere dovuti sia a variabili legate ai soggetti sia allPossono essere dovuti sia a variabili legate ai soggetti sia alle condizioni e condizioni delle prove.delle prove.

Disegni entro i soggettiDisegni entro i soggettiDisegni entro i soggetti


ÈÈ quindi necessario controllare gli:quindi necessario controllare gli:

•• Effetti dellEffetti dell’’ordineordine

Derivano dalla Derivano dalla posizione ordinaleposizione ordinale delle condizioni nelldelle condizioni nell’’esperimento, ad esperimento, ad esempio, lesempio, l’’affaticamento, la pratica (o riscaldamento).affaticamento, la pratica (o riscaldamento).

Qualsiasi condizione venga applicata per prima si associa a una Qualsiasi condizione venga applicata per prima si associa a una prestazione diversa (superiore o inferiore, rispettivamente) risprestazione diversa (superiore o inferiore, rispettivamente) rispetto alle petto alle condizioni successive (in quanto i soggetti o sono picondizioni successive (in quanto i soggetti o sono piùù freschi o non freschi o non hanno ancora sufficiente pratica del compito).hanno ancora sufficiente pratica del compito).

•• Effetti della sequenzaEffetti della sequenzaDipendono da Dipendono da interazioni tra le condizioniinterazioni tra le condizioni (vedi effetto di contrasto nella (vedi effetto di contrasto nella valutazione successiva di pesi).valutazione successiva di pesi).




Nei disegni ENTRO i soggetti Nei disegni ENTRO i soggetti èè particolarmente importante controllare particolarmente importante controllare ordine e sequenza. ordine e sequenza.

In generale, si controllano gli In generale, si controllano gli effetti delleffetti dell’’ordineordine facendo in modo che facendo in modo che ciascuna condizione capiti con la stessa frequenza in ciascuna pciascuna condizione capiti con la stessa frequenza in ciascuna posizione osizione ordinale (prima, seconda, terza, ordinale (prima, seconda, terza, etcetc.)..).

Gli Gli effetti della sequenzaeffetti della sequenza generalmente si controllano disponendo le generalmente si controllano disponendo le condizioni in modo che ciascuna condizione segua qualsiasi altracondizioni in modo che ciascuna condizione segua qualsiasi altra con la con la stessa frequenza.stessa frequenza.

Se possibile, si controllano gli effetti di ordine e sequenza ENSe possibile, si controllano gli effetti di ordine e sequenza ENTRO i TRO i soggetti, altrimenti si controllano TRA i soggetti.soggetti, altrimenti si controllano TRA i soggetti.


Disegni entro i soggettiDisegni entro i soggettiDisegni entro i soggettiControllo degli effetti di ordine e sequenza Controllo degli effetti di ordine e sequenza ENTRO i SOGGETTIENTRO i SOGGETTI

ÈÈ possibile quando ciascun soggetto possibile quando ciascun soggetto èè sottoposto a tutte le condizioni.sottoposto a tutte le condizioni.

•• RandomizzazioneRandomizzazione: può essere usata quando ciascun soggetto : può essere usata quando ciascun soggetto èèsottoposto varie volte a ciascuna condizione o quando un numero sottoposto varie volte a ciascuna condizione o quando un numero sufficiente di soggetti viene esaminato in modo che una particolsufficiente di soggetti viene esaminato in modo che una particolare are sequenza non abbia probabilitsequenza non abbia probabilitàà di avere influenza sui risultati. di avere influenza sui risultati.

EsEs: esperimenti sull: esperimenti sull’’apprendimento e sulla percezione, presentazione degli apprendimento e sulla percezione, presentazione degli stimoli molte volte in ordine casuale per ciascun soggetto.stimoli molte volte in ordine casuale per ciascun soggetto.

Non esiste un numero Non esiste un numero ““magicomagico”” di soggetti o ripetizioni sufficiente per una di soggetti o ripetizioni sufficiente per una randomizzazionerandomizzazione efficace.efficace.



RandomizzazioneRandomizzazione a blocchia blocchi: : ll’’ordineordine delle condizioni delle condizioni èè randomizzatorandomizzatoallall’’interno di ciascun blocco. interno di ciascun blocco.

EsEs: 4 condizioni (A, B, C, D) da applicare 2 volte: BCAD : 4 condizioni (A, B, C, D) da applicare 2 volte: BCAD -- ADCB. ADCB.

Permette anche di evitare effetti della Permette anche di evitare effetti della sequenzasequenza ((eses: AABDBCCD). : AABDBCCD).

Utile se ogni condizione deve essere applicata piUtile se ogni condizione deve essere applicata piùù volte e/o lvolte e/o l’’esperimento esperimento richiede pirichiede piùù sedute.sedute.



ControbilanciamentoControbilanciamento inversoinverso: per controllare : per controllare ll’’ordineordine quando vi sono quando vi sono pochi soggetti e parecchie condizioni da applicare poche volte. pochi soggetti e parecchie condizioni da applicare poche volte.

EsEs: 3 condizioni (A, B, C) da applicare 2 volte: ABC : 3 condizioni (A, B, C) da applicare 2 volte: ABC -- CBA. CBA.

Funziona bene quando si sospetta che le possibili variabili di cFunziona bene quando si sospetta che le possibili variabili di confusione onfusione agiscano in maniera agiscano in maniera linearelineare attraverso le condizioni. attraverso le condizioni.

Il controllo della Il controllo della sequenzasequenza non non èè completo.completo.

Se la variabile ha un forte effetto nella parte iniziale dellSe la variabile ha un forte effetto nella parte iniziale dell’’esperimento e in esperimento e in seguito un effetto minore (seguito un effetto minore (effetto di riscaldamentoeffetto di riscaldamento o o praticapratica), non si può ), non si può usare il usare il controbilanciamentocontrobilanciamento (non basta), ma si fa un (non basta), ma si fa un addestramentoaddestramento prima prima delldell’’esperimento, facendo quindi fare sufficiente pratica ai soggettiesperimento, facendo quindi fare sufficiente pratica ai soggetti prima prima della prova in modo da eliminare ldella prova in modo da eliminare l’’effetto della pratica. effetto della pratica.


Disegni entro i soggettiDisegni entro i soggettiDisegni entro i soggettiControllo degli effetti di ordine e sequenza Controllo degli effetti di ordine e sequenza ENTRO i GRUPPIENTRO i GRUPPI

Nel caso in cui non sia possibile presentare ciascuna condizioneNel caso in cui non sia possibile presentare ciascuna condizione un un numero di volte sufficiente a numero di volte sufficiente a randomizzarerandomizzare ll’’ordine o se il ordine o se il controbilanciamentocontrobilanciamento non non èè appropriato, bisogna lasciare che lappropriato, bisogna lasciare che l’’ordine e la ordine e la sequenza si confondano con la condizione entro i soggetti ma vensequenza si confondano con la condizione entro i soggetti ma vengano gano controllati ENTRO i GRUPPI.controllati ENTRO i GRUPPI.

OrdineOrdine

ABCABC

SoggettoSoggetto

112233445566

ACBACBBACBACBCABCACABCABCBACBA


•• Tutte le combinazioni possibiliTutte le combinazioni possibili: si controbilancia : si controbilancia completamente ordine e sequenza entro il gruppo, completamente ordine e sequenza entro il gruppo, poichpoichéé ogni condizione occupa la stessa posizione ogni condizione occupa la stessa posizione ordinale lo stesso numero di volte e segue ciascuna ordinale lo stesso numero di volte e segue ciascuna altra condizione lo stesso numero di volte. altra condizione lo stesso numero di volte. Si controllano quindi ordine e sequenza Si controllano quindi ordine e sequenza in un in un gruppogruppo di soggetti anche se ogni singolo soggetto di soggetti anche se ogni singolo soggetto viene sottoposto ad una sequenza non bilanciata.viene sottoposto ad una sequenza non bilanciata.Lo svantaggio di questo metodo Lo svantaggio di questo metodo èè che il numero che il numero richiesto di ordini e quindi di soggetti aumenta richiesto di ordini e quindi di soggetti aumenta geometricamente con il numero di condizionigeometricamente con il numero di condizioni ((eses: 4 : 4 condizioni condizioni --> 24 soggetti; 5 > 24 soggetti; 5 --> 120, ecc.)> 120, ecc.). .

EsEs: 3 condizioni (A, B, C) : 3 condizioni (A, B, C) 6 soggetti6 soggetti


Quadrato latinoQuadrato latino: :

NB: controlla solo NB: controlla solo ll’’ordineordine! !

Usa meno soggetti, ma rinuncia al controllo della Usa meno soggetti, ma rinuncia al controllo della sequenzasequenza (richiede che (richiede che ogni condizione segua qualsiasi altra lo stesso numero di volte)ogni condizione segua qualsiasi altra lo stesso numero di volte), per cui se , per cui se vi fossero effetti di contrasto tra le condizioni, il disegno spvi fossero effetti di contrasto tra le condizioni, il disegno sperimentale NON erimentale NON sarebbe in grado di controllarlo.sarebbe in grado di controllarlo.

EsEs: 4 condizioni (A, B, C, D) e 4 soggetti: 4 condizioni (A, B, C, D) e 4 soggettiOrdineOrdine

IISoggettoSoggetto11

IIII

2233

BBCCDD

DDAABB

44

IIIIII IVIVCCDDAA

AABBCC

AA CCBBDD



Quadrato latino bilanciatoQuadrato latino bilanciato: :

permette di controllare gli effetti della sequenza della condizipermette di controllare gli effetti della sequenza della condizione one immediatamente precedente. immediatamente precedente.

Ogni condizione Ogni condizione èè preceduta immediatamente per una sola volta da ogni preceduta immediatamente per una sola volta da ogni altra condizione.altra condizione.

ÈÈ efficace quando si può ritenere che gli effetti di contrasto riefficace quando si può ritenere che gli effetti di contrasto riguardino guardino principalmente le principalmente le coppiecoppie di condizioni. di condizioni.

OrdineOrdineIISoggettoSoggetto

11IIII

2233

BBDDAA

DDCCBB

44

IIIIII IVIVCCAADD

AABBCC

CC AABBDD


Alcuni disegni rappresentativi Alcuni disegni rappresentativi entro i soggettientro i soggetti•• Disegno sperimentale a due condizioniDisegno sperimentale a due condizioni

Assegnazione Trattamento

Condizione 1(o sperimentale)

Condizione 1(o sperimentale)

Condizione 2(o di controllo)

Tutti i soggetti sottoposti aentrambe le condizioni inordine controbilanciato Condizione 2

(o di controllo)

Disegni entro i soggetti - esempi -Disegni entro i soggetti Disegni entro i soggetti -- esempi esempi --

ÈÈ il piil piùù semplice disegno possibile per un vero esperimento, perchsemplice disegno possibile per un vero esperimento, perchéé ha ha solo 2 condizioni e ciascun soggetto viene sottoposto a entrambesolo 2 condizioni e ciascun soggetto viene sottoposto a entrambe in in ordine controbilanciato e serve da controllo per se stesso.ordine controbilanciato e serve da controllo per se stesso.

Non Non èè usato tanto spesso per 2 ragioni:usato tanto spesso per 2 ragioni:

1. In genere gli esperimenti comportano pi1. In genere gli esperimenti comportano piùù di 2 condizioni.di 2 condizioni.2. Sono possibili effetti di trasferimento da una condizione all2. Sono possibili effetti di trasferimento da una condizione all’’altra. altra.



Condizione 1 Condizione 1

Condizione 2 Condizione 2

Condizione 3

Tutti i soggetti sottoposti atutte le condizioni in ordinecasuale o controbilanciato

Condizione 3

Disegni entro i soggetti - esempi -Disegni entro i soggetti Disegni entro i soggetti -- esempi esempi --

•• Disegno sperimentale a condizioni multipleDisegno sperimentale a condizioni multipleSi decide di fare esperimenti con piSi decide di fare esperimenti con piùù di 2 condizioni perchdi 2 condizioni perchéé::-- raramente si affrontano domande a cui si può rispondere con un raramente si affrontano domande a cui si può rispondere con un ssìì o con o con un no, quindi si vogliono confrontare lun no, quindi si vogliono confrontare l’’efficacia di parecchie variabili e efficacia di parecchie variabili e trattamenti;trattamenti;-- per determinare la forma della funzione che lega le variabili iper determinare la forma della funzione che lega le variabili indipendenti e ndipendenti e dipendenti;dipendenti;-- per eliminare le ipotesi alternative.per eliminare le ipotesi alternative.

La maggior parte degli esperimenti con condizioni multiple sono La maggior parte degli esperimenti con condizioni multiple sono però TRA però TRA i soggetti, perchi soggetti, perchéé spesso spesso èè impossibile o scorretto esporre tutti i soggetti impossibile o scorretto esporre tutti i soggetti alle varie condizioni, ma sono frequenti anche quelli ENTRO i soalle varie condizioni, ma sono frequenti anche quelli ENTRO i soggetti.ggetti.



Gruppo 1 Condizione 1

Gruppo 2 Condizione 2Assegnazione casuale deisoggetti ai gruppi

Disegni tra i soggettiDisegni tra i soggettiDisegni tra i soggettiIn molte situazioni i soggetti non possono essere usati come conIn molte situazioni i soggetti non possono essere usati come controllo di trollo di loro stessi a causa della possibilitloro stessi a causa della possibilitàà di effetti di influenza di una prova di effetti di influenza di una prova sullsull’’altra (ordine e sequenza). (vedi esperimento su ansia e motivazialtra (ordine e sequenza). (vedi esperimento su ansia e motivazione one allall’’affiliazione)affiliazione)•• Disegno sperimentale a due condizioniDisegno sperimentale a due condizioni




Gruppo 3

Assegnazione casuale deisoggetti ai gruppi

Condizione 3

•• Disegno sperimentale a condizioni multipleDisegno sperimentale a condizioni multiple


VII. Veri esperimentiVII. Veri esperimenti-- disegni fattoriali disegni fattoriali --

•• Definizione, effetto principale, interazioneDefinizione, effetto principale, interazione•• TrasformazioniTrasformazioni•• Disegni entro i soggetti, tra i soggetti, mistiDisegni entro i soggetti, tra i soggetti, misti

I disegni sperimentali fattoriali sono disegni in cui si vuole vI disegni sperimentali fattoriali sono disegni in cui si vuole valutare nello alutare nello stesso esperimento lstesso esperimento l’’effetto di 2 o pieffetto di 2 o piùù variabili indipendenti (o fattori).variabili indipendenti (o fattori).LL’’obiettivo obiettivo èè quello di mettere in luce le quello di mettere in luce le interazioniinterazioni tra le variabili.tra le variabili.In un disegno fattoriale 2 o piIn un disegno fattoriale 2 o piùù variabili sono impiegate in modo che tutte variabili sono impiegate in modo che tutte le possibili combinazioni dei valori selezionati di ciascuna varle possibili combinazioni dei valori selezionati di ciascuna variabile sono iabile sono utilizzate.utilizzate.Nel caso piNel caso piùù semplice, semplice, 2 variabili2 variabili ciascuna a ciascuna a 2 livelli2 livelli: : disegno 2 x 2disegno 2 x 2. Da . Da origine a 4 combinazioni.origine a 4 combinazioni.Oppure, 3 variabili ognuna a 2 livelli: 2 x 2 x 2, con 8 combinaOppure, 3 variabili ognuna a 2 livelli: 2 x 2 x 2, con 8 combinazioni zioni possibili. possibili. Con esperimenti di questo tipo Con esperimenti di questo tipo èè possibile scoprire se qualche possibile scoprire se qualche combinazione di variabili invece di una sola ha determinato il ncombinazione di variabili invece di una sola ha determinato il nostro ostro risultato.risultato.Si può avere qualsiasi numero di variabili e di livelli; va consSi può avere qualsiasi numero di variabili e di livelli; va considerato però iderato però che questo aumenta la complessitche questo aumenta la complessitàà delldell’’esperimento, il tempo per esperimento, il tempo per eseguirlo e la difficolteseguirlo e la difficoltàà delldell’’interpretazione. interpretazione. Nella maggior parte degli esperimenti si usano 2 o 3 fattori, ciNella maggior parte degli esperimenti si usano 2 o 3 fattori, ciascuno con ascuno con livelli da 2 a 6.livelli da 2 a 6.

Definizione, effetto principale, interazioneDefinizione, effetto principale, interazioneDefinizione, effetto principale, interazione

VII. Veri esperimenti VII. Veri esperimenti -- disegni fattoriali disegni fattoriali --


•• Un esempio di disegno fattoriale sempliceUn esempio di disegno fattoriale sempliceVogliamo scoprire le caratteristiche di una persona che influenzVogliamo scoprire le caratteristiche di una persona che influenzano il giudizio di ano il giudizio di colpevolezza dato da un giudice quando una persona colpevolezza dato da un giudice quando una persona èè accusata di un crimine. accusata di un crimine. Le ipotesi sono che la piacevolezza dellLe ipotesi sono che la piacevolezza dell’’aspetto e laspetto e l’’espressione facciale espressione facciale sorridente possano influenzare il giudice.sorridente possano influenzare il giudice.Variabili indipendenti:Variabili indipendenti:A. Espressione facciale A. Espressione facciale --> > 2 livelli:2 livelli: -- neutraneutra (A1)(A1)

-- sorridente (A2)sorridente (A2)B. Piacevolezza dellB. Piacevolezza dell’’aspetto aspetto --> > 2 livelli:2 livelli: -- attraente (B1)attraente (B1)

-- non attraente (B2)non attraente (B2)4 combinazioni delle condizioni: attraente/sorridente; attraente4 combinazioni delle condizioni: attraente/sorridente; attraente/neutra; non /neutra; non attraente/sorridente; non attraente/neutra.attraente/sorridente; non attraente/neutra.Variabile dipendente:Variabile dipendente:Giudizio di colpevolezzaGiudizio di colpevolezza

4 gruppi diversi di soggetti, ognuno dei quali giudica la colpev4 gruppi diversi di soggetti, ognuno dei quali giudica la colpevolezza di ciascuna olezza di ciascuna facciafaccia--stimolo dopo aver letto una descrizione del presunto crimine. Ilstimolo dopo aver letto una descrizione del presunto crimine. Il giudizio giudizio viene espresso su una scala da 0 (innocente) a 100 (colpevole).viene espresso su una scala da 0 (innocente) a 100 (colpevole).



•• Un esempio di disegno fattoriale sempliceUn esempio di disegno fattoriale sempliceVariabili indipendenti:Variabili indipendenti:Variabili indipendenti:Variabili indipendenti:A. Espressione facciale A. Espressione facciale --> > 2 livelli:2 livelli: -- neutraneutra (A1)(A1)

-- sorridente (A2)sorridente (A2)B. Piacevolezza dellB. Piacevolezza dell’’aspetto aspetto --> > 2 livelli:2 livelli: -- attraente (B1)attraente (B1)

-- non attraente (B2)non attraente (B2)Variabile dipendente:Variabile dipendente:Giudizio di colpevolezzaGiudizio di colpevolezzaIl giudizio viene espresso su una scala da 0 (innocente) a 100 (Il giudizio viene espresso su una scala da 0 (innocente) a 100 (colpevole).colpevole).

RisultatiRisultati:: Espressione facciale (A)Espressione facciale (A)Piacevolezza (B)Piacevolezza (B)

A1A1--B1B11616

Media delle righeMedia delle righe(effetti di B)(effetti di B)

Attraente (B1)Attraente (B1)

Non attraente (B2)Non attraente (B2)

Media delle colonneMedia delle colonne(effetti di A)(effetti di A)

Neutra (A1)Neutra (A1) Sorridente (A2)Sorridente (A2)

A1A1--B2B28888

5252

A2A2--B1B13232

A2A2--B2B22424

2828

2424

5656

Si può concludere che le espressioni neutre sono giudicate piSi può concludere che le espressioni neutre sono giudicate piùù colpevoli di quelle sorridenti e colpevoli di quelle sorridenti e quelle non attraenti piquelle non attraenti piùù di quelle attraenti. di quelle attraenti. Questi sono gli Questi sono gli EFFETTI PRINCIPALIEFFETTI PRINCIPALI..


PerPer effetto principaleeffetto principale si intende lsi intende l’’effetto medio di una variabile in tutti i effetto medio di una variabile in tutti i valori di unvalori di un’’altra variabile.altra variabile.Le conclusioni basate sugli effetti principali delle variabili iLe conclusioni basate sugli effetti principali delle variabili indipendenti ndipendenti possono essere fuorvianti e scorrette se non si tiene conto di epossono essere fuorvianti e scorrette se non si tiene conto di eventuali ventuali INTERAZIONIINTERAZIONI:: si dice che 2 variabili interagiscono se lsi dice che 2 variabili interagiscono se l’’effetto di una effetto di una variabile dipende dal livello dellvariabile dipende dal livello dell’’altra.altra.Esempio: il sorriso riduce il giudizio di colpevolezza nelle facEsempio: il sorriso riduce il giudizio di colpevolezza nelle facce non attraenti (88 vs. 24) ma lo fa ce non attraenti (88 vs. 24) ma lo fa aumentare nelle facce attraenti (16 vs. 32).aumentare nelle facce attraenti (16 vs. 32).Pertanto la conclusione tratta dallPertanto la conclusione tratta dall’’effetto principale cheeffetto principale che il sorriso diminuisce il giudizio di il sorriso diminuisce il giudizio di colpevolezza colpevolezza èè vera solo per le facce non attraenti.vera solo per le facce non attraenti.Questo Questo èè un esempio di interazione tra 2 variabili, perchun esempio di interazione tra 2 variabili, perchéé ll’’effetto del sorriso dipende dal livello di effetto del sorriso dipende dal livello di piacevolezza dellpiacevolezza dell’’aspetto.aspetto.


Espressione facciale (A)Espressione facciale (A)Piacevolezza (B)Piacevolezza (B)

A1A1--B1B11616


Attraente (B1)Attraente (B1)

Non attraente (B2)Non attraente (B2)


Neutra (A1)Neutra (A1) Sorridente (A2)Sorridente (A2)

A1A1--B2B288885252

A2A2--B1B13232

A2A2--B2B224242828

2424

5656


INTERAZIONIINTERAZIONI


Neutra - A1 Sorridente - A2

0

20

40

60

80

100

Attraente (16-32)

non attraente (88-24)effetto

principale di A

(52-28)

A - Espressione facciale (x)

Colpevolezza (y)

Non attraente - B2 Attraente - B1

0

20

40

60

80

100

Sorridente (24-32)

Neutra (88-16)effetto principale

di B(24-56)

B - Piacevolezza (x)Colpevolezza (y)

Il giudizio di colpevolezza può essere rappresentato come funzioIl giudizio di colpevolezza può essere rappresentato come funzione dellne dell’’espressione facciale (A) espressione facciale (A) con la piacevolezza (B) come parametro (con la piacevolezza (B) come parametro (vedivedi grafico a grafico a snsn) o viceversa (grafico a ) o viceversa (grafico a dxdx).).Le linee mostrano lLe linee mostrano l’’effetto delleffetto dell’’espressione separatamente per le facce attraenti e non, e si vedespressione separatamente per le facce attraenti e non, e si vede che e che il sorriso fa diminuire la colpevolezza delle facce non attraentil sorriso fa diminuire la colpevolezza delle facce non attraenti e lo fa aumentare per quelle attraenti.i e lo fa aumentare per quelle attraenti.Questo significa che cQuesto significa che c’è’è un interazione. Lun interazione. L’’effetto principale delleffetto principale dell’’espressione espressione èè la media dei livelli di la media dei livelli di piacevolezza, e indica che il sorriso fa diminuire i giudizi di piacevolezza, e indica che il sorriso fa diminuire i giudizi di colpevolezza.colpevolezza.



INTERAZIONIINTERAZIONILa rappresentazione grafica dei dati permette in modo semplice dLa rappresentazione grafica dei dati permette in modo semplice di individuare la i individuare la presenza di unpresenza di un’’interazione: se le curve non sono parallele vuol dire che cinterazione: se le curve non sono parallele vuol dire che c’è’èinterazione tra variabili.interazione tra variabili.Siccome piccole differenze possono essere dovute al caso Siccome piccole differenze possono essere dovute al caso èè sempre necessaria sempre necessaria una valutazione statistica.una valutazione statistica.Tutte le volte che cTutte le volte che c’è’è unun’’interazione nei dati, gli effetti principali non possono interazione nei dati, gli effetti principali non possono essere interpretati senza discutere lessere interpretati senza discutere l’’interazione.interazione.

Interazione senza effetto principaleInterazione senza effetto principaleÈÈ possibile avere interazione in assenza di effetto principale inpossibile avere interazione in assenza di effetto principale in una o nessuna una o nessuna delle variabili indipendenti.delle variabili indipendenti.Esempio: esperimento per studiare il grado di attrazione tra memEsempio: esperimento per studiare il grado di attrazione tra membri di coppie i cui componenti sono vicini o bri di coppie i cui componenti sono vicini o separati da una certa distanza.separati da una certa distanza. Distanza (A)Distanza (A)

Tipo di amore (B)Tipo di amore (B)

A1A1--B1B188

Vero (B1)Vero (B1)

Non vero (B2)Non vero (B2)


Vicino (A1)Vicino (A1) Lontano (A2)Lontano (A2)

A1A1--B2B26677

A2A2--B1B11212

A2A2--B2B22277

1010

44




Interazione senza effetto principaleInterazione senza effetto principale

Vicino - A1 Lontano - A2

0

2

4

6

8

10

Non vero (6-2)

Vero amore (8-12)

effetto principale

di A(7-7)

A - Distanza (x)

Attrazione (y)

Non vero - B2 Vero - B1

Lontano (2-12)

Vicino (6-8)

effetto principale

di B(4-10)

B - Tipo di amore (x)Attrazione (y)

12

0

2

4

6

8

10

12

Dalle medie delle colonne (effetto principale di A) si vede che Dalle medie delle colonne (effetto principale di A) si vede che la distanza non ha effetto la distanza non ha effetto sullsull’’attrazione, ma cattrazione, ma c’è’è unun’’interazione per cui la distanza fa aumentare linterazione per cui la distanza fa aumentare l’’attrazione per le attrazione per le coppie innamorate, ma diminuisce per i flirt. Esiste invece sia coppie innamorate, ma diminuisce per i flirt. Esiste invece sia un effetto principale di B sia un effetto principale di B sia ll’’interazione tra tipo di amore e distanza: linterazione tra tipo di amore e distanza: l’’attrazione aumenta in funzione della distanza attrazione aumenta in funzione della distanza per le coppie veramente innamorate, mentre diminuisce per le copper le coppie veramente innamorate, mentre diminuisce per le coppie che hanno solo un pie che hanno solo un flirt.flirt.



Interazione senza effetto principale in nessuna delle due variabInterazione senza effetto principale in nessuna delle due variabiliili

A1 A2

0

2

4

6

8

10

effetto principale

di A

A - (x)

B - (y)

12

(A)(A)(B)(B)

A1A1--B1B11010

(B1)(B1)

(B2)(B2)


(A1)(A1) (A2)(A2)

A1A1--B2B22266

A2A2--B1B122

A2A2--B2B2101066

66

66


B2

B1



Tipi di interazioneTipi di interazione

A1 A2

0

2

4

6

8

10

effetto principale

di A

A - (x)

B - (y)

12

Vicino - A1 Lontano - A2

0

2

4

6

8

10

Non vero (6-2)

Vero amore (8-12)

effetto principale

di A(7-7)

A - Distanza (x)

Attrazione (y)

12

Interazione antagonistaInterazione antagonista: le 2 variabili indipendenti tendono ad invertire gli : le 2 variabili indipendenti tendono ad invertire gli effetti leffetti l’’una delluna dell’’altra. Una variabile ha un effetto per un livello dellaltra. Una variabile ha un effetto per un livello dell’’altra altra variabile e lvariabile e l’’effetto opposto per leffetto opposto per l’’altro livello.altro livello.

B2

B1




A1 A2

0

2

4

6

8

10

effetto principale

di A

A - (x)

B - (y)

12

Interazione sinergicaInterazione sinergica: il livello pi: il livello piùù alto di una variabile potenzia lalto di una variabile potenzia l’’effetto effetto delldell’’altra e viceversa. Questa relazione altra e viceversa. Questa relazione èè evidenziata dalla maggior evidenziata dalla maggior pendenza della linea che collega la variabile dipendente ad una pendenza della linea che collega la variabile dipendente ad una variabile variabile indipendente (indipendente (eses: A) quando l: A) quando l’’altra (B) ha valore pialtra (B) ha valore piùù elevato.elevato.

B2

B1




A1 A2

0

2

4

6

8

10effetto

principale di A

A - (x)

B - (y)

12

Interazione con effetto tettoInterazione con effetto tetto: il livello pi: il livello piùù elevato di una variabile (elevato di una variabile (eses: B) : B) riduce lriduce l’’effetto differenziale delleffetto differenziale dell’’altra variabile (A) sulla variabile altra variabile (A) sulla variabile dipendente quando dipendente quando èè associata al piassociata al piùù elevato livello di della prima (B).elevato livello di della prima (B).

B2

B1


La presenza di unLa presenza di un’’interazione in un insieme di dati dipende completamente dal interazione in un insieme di dati dipende completamente dal modo con cui i dati sono stati elaborati: unmodo con cui i dati sono stati elaborati: un’’operazione di operazione di trasformazionetrasformazione dei dati dei dati ha spesso un effetto sulla possibilitha spesso un effetto sulla possibilitàà di trovare undi trovare un’’interazione. interazione.

�� ÈÈ prassi comune applicare certe trasformazioni numeriche dei datiprassi comune applicare certe trasformazioni numeriche dei dati, , eses: : logaritmo, reciproco, ecc. logaritmo, reciproco, ecc.

Una trasformazione può produrre unUna trasformazione può produrre un’’interazione mentre i dati non trasformati non interazione mentre i dati non trasformati non ne mostravano alcuna oppure può farla sparire o ancora trasformane mostravano alcuna oppure può farla sparire o ancora trasformare re unun’’interazione da un tipo ad un altro.interazione da un tipo ad un altro.

�� I tipi di trasformazione sono spesso dettati dalla teoriaI tipi di trasformazione sono spesso dettati dalla teoria..

ÈÈ però circolare usare una trasformazione a causa di una teoria eperò circolare usare una trasformazione a causa di una teoria e poi usare i dati poi usare i dati per confermare quella teoria. per confermare quella teoria.

Bisogna sempre ricordare che la presenza o lBisogna sempre ricordare che la presenza o l’’assenza di unassenza di un’’interazione e la sua interazione e la sua forma dipendono dal tipo di trasformazione operata sui dati.forma dipendono dal tipo di trasformazione operata sui dati.

�� Sono da preferirsi le trasformazioni che portano a Sono da preferirsi le trasformazioni che portano a distribuzioni normalidistribuzioni normali dei dati dei dati e e con uguale variabilitcon uguale variabilitàà tra le condizioni; da preferirsi anche per scopi teorici.tra le condizioni; da preferirsi anche per scopi teorici.

TrasformazioniTrasformazioniTrasformazioni


EsempioEsempio: Relazione fra latenza e fame: Relazione fra latenza e fame

TrasformazioniTrasformazioniTrasformazioniProveProve

Livello di fameLivello di fame

100 s100 sBassaBassa

AltaAlta

11 22

32 s32 s

32 s32 s

10 s10 s

33

10 s10 s

3.2 s3.2 s

1 3

0

20

40

60

80

100

Alto livello di fame

Basso livellodi fame

Prove (x)

Latenza in s (y)

2

DallDall’’esame del grafico si potrebbe concludere che esiste unesame del grafico si potrebbe concludere che esiste un’’interazione tra tempo interazione tra tempo impiegato a percorrere il labirinto e livello di fame, dove il limpiegato a percorrere il labirinto e livello di fame, dove il livello di fame ha un ivello di fame ha un effetto maggiore durante le prove iniziali. effetto maggiore durante le prove iniziali. Si potrebbe concludere che Si potrebbe concludere che ll’’apprendimento apprendimento èè stato rapido allstato rapido all’’inizio per poi livellarsi.inizio per poi livellarsi.


EsempioEsempio: Relazione fra velocit: Relazione fra velocitàà e fame, si riporta la velocite fame, si riporta la velocitàà invece del tempo invece del tempo (velocit(velocitàà e latenza sono inversamente proporzionali).e latenza sono inversamente proporzionali).


ProveProveLivello di fameLivello di fame

.01 (1/s).01 (1/s)BassaBassa

AltaAlta

11 22

.032 .032

.032 .032

.1 .1

33

.1 .1

.32 .32

1 3

0

.1

.2

.3

.4

.5



Prove (x)

Velocità-1/durata-(y)

2

In questo caso lIn questo caso l’’interazione interazione èè invertita; i livelli di fame hanno un effetto maggiore invertita; i livelli di fame hanno un effetto maggiore sulla velocitsulla velocitàà nelle ultime prove. nelle ultime prove. Si potrebbe quindi concludere che Si potrebbe quindi concludere che ll’’apprendimento era lento allapprendimento era lento all’’inizio e piinizio e piùù rapido in seguito.rapido in seguito.


EsempioEsempio: Ragione teorica per scegliere una trasformazione: una teoria : Ragione teorica per scegliere una trasformazione: una teoria sullsull’’apprendimento potrebbe prevedere che esso si verifichi a ritmo capprendimento potrebbe prevedere che esso si verifichi a ritmo costante in ostante in termini di miglioramento proporzionale da una prova alla successtermini di miglioramento proporzionale da una prova alla successiva. Quindi, si iva. Quindi, si potrebbero trasformare i dati in logaritmi.potrebbero trasformare i dati in logaritmi.


ProveProveLivello di fameLivello di fame

2.0 (log s)2.0 (log s)BassaBassa

AltaAlta

11 22

1.51.5

1.51.5

1.01.0

33

1.01.0

.5.5

1 3

0

1.0

2.0



Prove (x)

Log della latenza (y)

2

Con la trasformazione dei dati in logaritmo si vede che le modifCon la trasformazione dei dati in logaritmo si vede che le modificazioni della icazioni della risposta in funzione dello stimolo sono proporzionalmente costanrisposta in funzione dello stimolo sono proporzionalmente costanti e si ottengono ti e si ottengono linee rette, per cui non vi linee rette, per cui non vi èè interazione. interazione. Si potrebbe quindi concludere che Si potrebbe quindi concludere che ll’’apprendimento apprendimento èè stato costante e uguale per entrambi i gruppi.stato costante e uguale per entrambi i gruppi.


Disegni entro i soggetti, tra i soggetti, mistiDisegni entro i soggetti, tra i soggetti, mistiDisegni entro i soggetti, tra i soggetti, misti

Gli esperimenti possono essere eseguiti ENTRO o TRA i soggetti, Gli esperimenti possono essere eseguiti ENTRO o TRA i soggetti, ma i disegni ma i disegni fattoriali TRA i soggetti sono i pifattoriali TRA i soggetti sono i piùù comuni.comuni.Un disegno MISTO ha almeno una variabile Un disegno MISTO ha almeno una variabile entroentro e una e una tratra i soggetti.i soggetti.

ENTRO i soggettiENTRO i soggettiGli stessi soggetti vengono sottoposti a tutte le condizioni.Gli stessi soggetti vengono sottoposti a tutte le condizioni. Bisogna ricordarsi di controllare per Bisogna ricordarsi di controllare per ll’’ordineordine e per la e per la sequenzasequenza, usando ad esempio un quadrato latino bilanciato. Bastano 8 sog, usando ad esempio un quadrato latino bilanciato. Bastano 8 soggetti.getti.

A1A1 A2A2

S1S1 S1S1S2S2 S2S2““ ““

B1B1 ““ J J (A1B1)(A1B1) ““ KK (A2B1)(A2B1)““ ““““ ““S8S8 S8S8

S1S1 S1S1S2S2 S2S2““ ““

B2B2 ““ L L (A1B2)(A1B2) ““ MM (A2B2)(A2B2)““ ““““ ““S8S8 S8S8

OrdineOrdineIISoggettoSoggetto

S1S1IIII

S2S2S3S3

KKMMJJ

MMLLKK

S4S4

IIIIII IVIVLLJJMM

JJKKLL

LL JJKKMMS5S5S6S6

JJLL

MMKK

S7S7

LLJJ

KKMM

MM LLKKJJS8S8 KK JJMMLL

Disegno fattoriale 2 x 2Disegno fattoriale 2 x 22 VI (A, B), ognuna a 2 livelli, per un totale di 4 condizioni2 VI (A, B), ognuna a 2 livelli, per un totale di 4 condizioni



TRA i soggettiTRA i soggettiGruppi separati di soggetti sono sottoposti alle diverse condiziGruppi separati di soggetti sono sottoposti alle diverse condizioni.oni. Servono 32 soggetti per avere 8 Servono 32 soggetti per avere 8 risposte in ciascuna delle 4 condizioni.risposte in ciascuna delle 4 condizioni.

GruppoGruppoSoggettiSoggettiS1S1--88S9S9--1616S17S17--2424S25S25--3232

A1B1A1B1

Disegno fattoriale 2 x 2Disegno fattoriale 2 x 22 VI (A, B), ognuna a 2 livelli, per un totale di 4 condizioni2 VI (A, B), ognuna a 2 livelli, per un totale di 4 condizioniA1A1 A2A2

S1S1 S17S17S2S2 S18S18““ ““

B1B1 ““ ““““ ““““ ““S8S8 S24S24

S9S9 S25S25S10S10 S26S26““ ““

B2B2 ““ ““““ ““““ ““S16S16 S32S32

A1B2A1B2A2B1A2B1A2B2A2B2



MISTOMISTOUna variabile indipendente (A) Una variabile indipendente (A) èè la variabile ENTRO i soggetti, lla variabile ENTRO i soggetti, l’’altra (B) altra (B) èè TRA i soggetti. I 2 gruppi TRA i soggetti. I 2 gruppi di soggetti vengono sottoposti a 1 solo livello della variabile di soggetti vengono sottoposti a 1 solo livello della variabile TRA i soggetti ma a entrambi i livelli TRA i soggetti ma a entrambi i livelli della variabile ENTRO i soggetti, per cui bisogna controllare ldella variabile ENTRO i soggetti, per cui bisogna controllare l’’ordine di presentazione delle ordine di presentazione delle condizioni. Servono 16 soggetti.condizioni. Servono 16 soggetti.

Variabile ENTRO i soggetti (A)Variabile ENTRO i soggetti (A)

Variabile TRA i soggetti (B)Variabile TRA i soggetti (B) A1A1 A2A2

S1S1 S1S1S2S2 S2S2““ ““

B1B1 ““ ““““ ““““ ““S8S8 S8S8

S9S9 S9S9S10S10 S20S20““ ““

B2B2 ““ ““““ ““““ ““S16S16 S26S26

SoggettiSoggettiS1S1--44S5S5--88S9S9--1212

S25S25--3232

Prima A1B1 poi A2B1Prima A1B1 poi A2B1

GruppoGruppo

B1B1

B2B2

I disegni MISTI sono usati quando I disegni MISTI sono usati quando ll’’impiego degli stessi soggetti in tutte impiego degli stessi soggetti in tutte le condizioni non le condizioni non èè possibile (possibile (eses: : variabile sesso) o desiderabile.variabile sesso) o desiderabile.

OrdineOrdine






Vantaggi e svantaggi dei diversi disegniVantaggi e svantaggi dei diversi disegni

Il vantaggio principale dei disegni ENTRO i soggetti Il vantaggio principale dei disegni ENTRO i soggetti èè che richiedono meno che richiedono meno soggetti rispetto ai disegni MISTI (ne richiedono il doppio), chsoggetti rispetto ai disegni MISTI (ne richiedono il doppio), che, a loro e, a loro volta, richiedono meno soggetti dei disegni TRA (richiedono il dvolta, richiedono meno soggetti dei disegni TRA (richiedono il doppio di oppio di quelli misti).quelli misti).La scelta dei disegni ENTRO i soggetti La scelta dei disegni ENTRO i soggetti èè quindi particolarmente indicata quindi particolarmente indicata quando il reclutamento dei soggetti quando il reclutamento dei soggetti èè problematico.problematico.Bisogna sempre ricordare che però vanno evitati nel caso in cui Bisogna sempre ricordare che però vanno evitati nel caso in cui ci si ci si attendano effetti dellattendano effetti dell’’ordine e della sequenza.ordine e della sequenza.


VIII. Esperimenti su singoli VIII. Esperimenti su singoli

soggettisoggetti

•• Vantaggi e svantaggiVantaggi e svantaggi•• StrategieStrategie

Si può fare ricerca anche su un solo soggetto.I metodi della psicofisica, tuttora utilizzati, sono stati inventati alla fine del 1800 da FECHNER, che lavorò estesamente su se stesso come soggetto; gli associazionisti, utilizzando la tecnica dell’introspezione, hanno sperimentato su singoli o pochi soggetti, e anche PAVLOV ha studiato il condizionamento su singoli cani.A quei tempi, in cui non esistevano metodi statistici, si risolvevano i problemi dell’attendibilità e della validità facendo tante osservazioni e replicando frequentemente i risultati.La statistica ha scoperto che le caratteristiche umane si distribuiscono normalmente attorno alla media: si osserva quindi sempre una variabilitàindividuale.Il compito dello scienziato è di separare l’effetto del trattamento sperimentale da questa variabilità intrinseca. Esistono pertanto metodi statistici per analizzare i dati di singoli soggetti.

VIII. Esperimenti su singoli soggettiVIII. Esperimenti su singoli soggetti

Vantaggi e svantaggiVantaggi e svantaggiVantaggi e svantaggi

Vantaggi (1)

Evidenziazione della prestazione individualeQuando mettiamo assieme i dati ottenuti da più soggetti, la media dei dati per tutto il gruppo può mostrare un andamento completamente diverso da quello ottenuto da ogni singolo partecipante.



12345

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

Nu

mer

o d

i ris

po

ste

Prove

Apprendimento di un gruppo di soggetti

no

si

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

risp

ost

e

Prove

Apprendimento dei singoli soggetti

S1 S2 S3 S4 S5

Vantaggi (2)Evidenziazione dei grossi effetti In un esperimento su grandi gruppi di soggetti è probabile scoprire un effetto della VI anche se è molto piccolo, trovando quindi un risultato con significativitàstatistica ma, presumibilmente, con scarsa significatività clinica. (vedi trattamento che produce un miglioramento nel 55% dei soggetti contro il 50% del gruppo di controllo che migliora spontaneamente)Negli esperimenti su singoli soggetti è meno probabile scoprire l’effetto di una variabile poco importante.

Un ricercatore ha 2 mezzi per aumentare la probabilità di ottenere un risultato significativo: potenziare l’entità dell’effetto o aumentare il campione (più soggetti o più osservazioni).Negli studi sui singoli soggetti si applica la prima. Trovare un effetto più grosso vuol dire trovare lo stesso livello di significatività e correlazioni più forti con meno soggetti/osservazioni (->controllando meglio la variabilità).



Vantaggi (3)Può superare problemi etici e praticiNel caso, ad esempio, di trattamenti farmacologici di malattie gravi, in cui non sarebbe etico inserire dei soggetti nel gruppo di controllo senza trattamento, per cui vengono tutti sottoposti alla VI ma vengono considerati casi singoli.Oppure, in tutti quei casi in cui è difficile reperire un numero elevato di soggetti per costituire il gruppo da studiare (esempio, coloro che sono affetti da una malattia rara)

Flessibilità del disegnoUn esperimento su un gruppo di soggetti deve essere progettato in modo che tutti siano esposti alle stesse esperienze in modo da essere paragonabili, e questo può far sì che il disegno non sia il migliore per tutti i singoli. (vedi istruzioni, rinforzi, eventi esterni, etc.)Se invece il disegno è per singoli soggetti l’esperimento può essere modificato istantaneamente sulla base delle situazioni che si vengono a creare.



Svantaggi

Difficoltà di applicazione dei metodi statistici

Difficoltà di controllo delle fonti di variabilità

-Non si vedono gli effetti che sono piccoli rispetto alla variabilità.

-Non sempre è applicabile, perché alcuni effetti per definizione sono tra i soggetti: è impossibile somministrare allo stesso tempo alla stessa persona due tipologie di istruzione diverse o insegnare lo stesso materiale con due metodi diversi.



per il controllo:Identificare una linea di base stabileI disegni per gruppi prevedono di confrontare 2 gruppi diversi o un gruppo in 2 condizioni diverse, assumendo che prima del trattamento la situazione fosse identica, altrimenti non si può attribuire la causa della modifica del comportamento al trattamento.On un singolo soggetto si confronta il comportamento precedentemente alla manipolazione della variabile sperimentale e quello successivo.Il comportamento precedente però deve essere misurato per un periodo sufficientemente lungo per ottenere una linea di base stabile con cui confrontare il comportamento successivo.La linea di base che si ottiene può essere anche discendente o crescente se si suppone che il trattamento produca, rispettivamente, un aumento o una diminuzione del comportamento in esame.NB Attenzione perché talvolta la condizione in atto è dannosa o pericolosa per il soggetto, il che sconsiglia un lungo periodo di osservazione per ottenere una linea di base stabile.


StrategieStrategieStrategie

per il controllo:Interruzione del trattamento (ABA)Osservando solo il comportamento prima e dopo il trattamento non possiamoessere sicuri che la modificazione non sia dovuta a altre variabili diverse.Si analizzano gli effetti prima (linea di base) del trattamento, dopo il trattamentoe dopo un’interruzione del trattamento: l’ipotesi che il trattamento sia causa dellamodificazione osservata è rafforzata se dopo l’interruzione il comportamentoosservato ritorna verso i livelli della linea di base.

Problemi: 1. l’effetto del trattamento può non essere completamente reversibile; (vedi

lesione cerebrale, apprendimento, etc.) -spesso è quello che si desidera!-2. può essere desiderabile lasciare il soggetto nella nuova condizione anziché

riportarlo allo stato originario. (vedi fobie, anoressia, compulsioni, etc.)

Ovviamente, molto raramente si interrompe l’esperimento al raggiungimento della linea di base o all’interruzione del trattamento.



per il controllo:Trattamenti ripetuti (ABAB)Introduzioni e interruzioni ripetute dei trattamenti.Questo può produrre delle forti prove della validità dell’effetto della VI (vedicondizionamento operante.



per il controllo:Variare di livello 1 solo fattore per volta

Particolarmente importante nelle ricerche su singoli soggetti è variare 1 sola variabile alla volta. Se 2 variabili vengono variate simultaneamente, è impossibile decidere se un’eventuale modificazione del comportamento sia causata dalla variazione di una, dell’altra, o di entrambe.

Se vi sono 2 variabili, dette B e C e la condizione di base è A, una sequenza accettabile di presentazione delle condizioni potrebbe essere A-B-(A-B)-BC-B-BC (DISEGNO CON INTERAZIONE), in modo che ogni condizione sia preceduta e seguita dalla stessa almeno una volta e da modificare una sola variabile alla volta.

Permette solo di vedere se la variabile C ha un effetto in aggiunta a quello di B da sola. (esempio: effetto sull’apprendimento di premio + lode)



per il controllo:Linee di base multiple

Introdurre il trattamento in tempi diversi per ciascuno dei diversi comportamenti o per lo stesso comportamento in situazioni diverse al fine di vedere se l’insorgenza della modificazione del comportamento coincide con il trattamento stesso. Utile specialmente quando il trattamento causa modificazioni irreversibili.

Criterio variabile

Cambiare nel tempo il criterio per la somministrazione, ad esempio, del rinforzo. Dopo che il comportamento si è stabilizzato ad un dato livello, il criterio può essere innalzato fino a quando il comportamento si stabilizza nuovamente e cosìvia. Il comportamento associato a ciascun criterio diventa linea di base per valutare l’effetto del trattamento al criterio successivo.Anch’esso utile se le modificazioni sono irreversibili.



IX. QuasiIX. Quasi--esperimentiesperimenti

•• IntroduzioneIntroduzione•• Tipi di disegniTipi di disegni•• Disegno nel cambio dello sviluppoDisegno nel cambio dello sviluppo

Nei quasi-esperimenti lo sperimentatore non controlla tutte le variabili (il CHI e, in qualche caso, anche il CHE, il QUANDO, il DOVE e il COME)

In particolare, non controlla l’assegnazione dei soggetti alle condizioniCosì è quando una variabile, della quale si studia l’effetto, è associata al soggetto precedentemente alla scelta del campione, ad es., il sesso.

Nei disegni fattoriali, alcuni fattori possono essere controllati e alcuni non controllati

Si sviluppano disegni specifici per il controllo: Disegni con gruppi di controllo non equivalentiDisegni con regressione discontinuaDisegni senza gruppi di controlloDisegni per verificare cambi nello sviluppo


IntroduzioneIntroduzioneIntroduzione

Con gruppi di controllo non equivalentiQuando esistono gruppo sperimentale e di controllo ma i soggetti non vengono assegnati a caso. È il più tipico dei quasi esperimenti. Siccome i soggetti non vengono assegnati a caso, non abbiamo buone ragioni per ritenere che i due gruppi fossero equivalenti prima del trattamento. L’interpretabilità dei quasi-esperimenti con gruppi di controllo non equivalenti e due accertamenti prima e dopo il trattamento è variabile. I risultati pre-trattamento devono essere simili nei due gruppi.


Tipi di disegniTipi di disegniTipi di disegni

1

8

pre-trattamento post-trattamento

risposta

gruppo sperimentale

gruppo di controllo

0

3

In questo caso la prestazione dei due gruppi era uguale al momento dell'accertamento prima del trattamento. La prestazione del gruppo sperimentale era migliorata all'accertamento dopo il trattamento, mentre quella del gruppo di controllo non si modificava. Siccome il comportamento iniziale dei due gruppi non equivalenti era uguale le prestazioni e i risultati possono essere confrontati.




1

8

0

3

In questo esempio al primo accertamento il GS aveva una prestazione migliore di quella del GC. Entrambi i gruppi mostravano un miglioramento al secondo accertamento, ma il miglioramento del GS era doppio rispetto a quello del GC. Non si può attribuire il miglioramento al trattamento sperimentale perché il miglioramento proporzionale era uguale per entrambi i gruppi.

gruppo di controllo

gruppo sperimentale


risposta




1

8

0

3

La prestazione del gruppo sperimentale era inferiore a quella del gruppo di controllo al primo accertamento ma migliore al secondo accertamento. Da un quadro di risultati come questo si può dedurre che il trattamento sperimentale è stato efficace.

gruppo sperimentale

gruppo di controllo


risposta

Con gruppo di controllo a posteriori

Con regressione discontinuaSi usa nel caso in cui si voglia valutare l’effetto di un trattamento sperimentale su 2 gruppi già diversi in partenza. Si cerca, nel grafico di funzione, la diversitàdelle rette di regressione tra il gruppo sperimentale e il controllo. I disegni con regressione discontinua forniscono dati difficili da interpretare a meno che i dati non siano così ben raggruppati da costituire una linea.

Senza gruppo di controlloA serie temporali interrotte: si controlla il gruppo sperimentale con se stesso in tempi diversiTrattamento ripetuto: si analizzano le tendenze degli effetti con e senza trattamento



I disegni per verificare il cambio nello sviluppo richiedono una particolare attenzione, quando esistono tendenze

storiche•Due variabili indipendenti: età e anno della prova.Queste sono collegate con l’anno di nascita; gli effetti possono confondersi quando ci sono delle tendenze storiche (es: mutamenti nella condizione economica, nella tecnologia) ® effetto di coorte

•Metodi di indagine e di analisi:Ricerca trasversaleTutti i gruppi di età analizzati nello stesso periodoRicerca longitudinaleTutti i soggetti hanno la stessa data di nascita, misure a distanza di tempoRicerca trasversale-sequenzialeSi separano età e tempo come fattori indipendenti. Qui è possibile trasformare poi i dati: età e anno della prova, età e anno di nascita, anno di nascita e data della prova.


Disegni nel cambio dello sviluppoDisegni nel cambio dello sviluppoDisegni nel cambio dello sviluppo

VII. Veri esperimenti - Prof. Marina Pinelli · Sinonimo per definire le variabili indipendenti....

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