“Fondamenti di statistica: introduzione alla ricerca in psicologia” è un libro di statistica di base pensato per psicologi ma adatto anche a tutti coloro che cercano un approccio non matematico basato più sui ragionamenti che sulle formule. Perfetto per chi parte da zero ma anche per chi vuole colmare delle lacune.
Indice
Introduzione
Questo libro di statistica di base, edito da Pearson, è stato scritto da Arthur Aron (un professore di psicologia), Elliot J.Coups (un professore di medicina) e Elaine N.Aron (ricercatrice, scrittrice e psicologa clinica).
Il testo mi ha colpito fin da subito da alcune frasi presenti nell’Introduzione. Te le riporto qui sotto per far capire meglio anche a te l’approccio originale alla statistica adottato dagli autori nello scrivere questo libro:
“Un libro tanto tanto diverso dalla maggior parte dei testi statistici convenzionali quanto Parigi è diversa dalla Patagonia.”
“Il nostro fervente desiderio dall’inizio è stato di fornire un testo che rendesse l’apprendimento della statistica veramente più piacevole e meno angosciante per gli studenti. Per tutto il libro mettiamo l’accento sull’intuizione e non sulla matematica, e cerchiamo di spiegare i diversi argomenti con un linguaggio semplice, diretto.”
“Quello che è importante oggi non è che gli studenti imparino a calcolare a mano un test t su un ampio insieme di dati […] Quello che è importante oggi è che gli studenti affrontino i quesiti in modo da essere costantemente consapevoli della logica sottostante a quello che stanno facendo.”
I pro di questo libro di statistica
Tra i punti di forza di questo libro c’è sicuramente il fatto di spiegare ogni procedura da diversi punti vista: non viene solo fornita una formula e la sua definizione ma ne viene anche spiegato il significato con parole comprensibili e con figure di supporto.
Inoltre, al suo interno troverai molti esempi di come una determinata analisi statistica è riportata negli articoli scientifici ed alcuni esercizi che si basano proprio sull’interpretazione di alcuni brevi passi estratti da analisi realmente pubblicate sulle principali riviste del settore.
Alla fine di ogni capitolo ci sono anche dei piccoli tutorial su come effettuare le principali analisi statistiche usando SPSS.
I contro di questo libro
Questo libro è stato scritto da psicologi per psicologi. Pertanto, tutti gli esempi e gli esercizi sono incentrati su argomenti psicologici e questo potrebbe risultare inizialmente un ostacolo per chi non ha dimestichezza con tale materia.
L’approccio non-matematico non è poi indicato per chi preferisce analizzare tutte le formule e tutti i passaggi per comprendere a fondo il perché da un punto di vista tecnico si utilizzi una determinata formula piuttosto che un’altra.
Struttura del libro
Il libro si suddivide in 13 capitoli cartacei per un totale di 596 pagine più due capitoli (il 14 ed il 15) disponibili online.
1 – La rappresentazione dei dati tramite grafici e tabelle
Un utile ripasso dei concetti di base che ti aiuterà a chiarirti le idee sulla differenza tra statistica descrittiva ed inferenziale, su quali sono i vari tipi di variabili, su come si costruisce una tabella di frequenza ed un istogramma e su come descrivere la forma di una distribuzione.
2 – Tendenza centrale e variabilità
La media è certamente l’indice statistico più conosciuto e diffuso, ma non sempre è quello preferibile e da solo non è sufficiente per descrivere una variabile. A rimarcare questi concetti, un’intera sezione di questo capitolo è dedicata alla “tirannia della media”.
3 – Alcuni concetti fondamentali della statistica inferenziale
I punti Z, le curve normali, i campioni e le popolazioni e le probabilità sono gli argomenti trattati in questo capitolo.
4 – Introduzione alla verifica d’ipotesi
Un’ipotesi è una previsione su una popolazione che si intende verificare attraverso un’analisi di dati campionari. La verifica d’ipotesi è il processo sistematico che permette di valutare se i risultati della ricerca sostengono tale ipotesi. Qui scoprirai passo passo come costruire un sistema d’ipotesi e come interpretarne l’output.
5 – La verifica delle ipotesi con le medie dei campioni
Qui sono trattati argomenti un po’ più teorici, che ti spiegano cosa si intende per distribuzione delle medie, a cosa serve e quando si usa (spoiler: raramente) il test Z per il confronto tra medie e cosa si intende per significatività marginale.
6 – Dare un senso alla significatività statistica
Questo è uno dei capitoli che più contraddistingue il libro e secondo me ne è un punto di forza. Troverai infatti spiegati concetti come la potenza statistica e la dimensione dell’effetto che non è usuale trovare nei testi di base ma è indispensabile conoscere nel momento in cui si progetta un’indagine statistica.
7 – Introduzione al test t. Campione singolo e campioni indipendenti
Se devi confrontare una media con un valore di riferimento o le medie di due gruppi, questo è il capitolo giusto per te. Scoprirai quali sono le situazioni in cui si può usare un test t per un campione singolo e quelle in cui usare un test t per campioni indipendenti. Inoltre, i vantaggi e svantaggi del disegno per misure ripetute.
8 – Il test t per campioni indipendenti
Un approfondimento sui test t ed un interessante spiegazione del perché fare troppi test t in uno studio possa essere un errore.
9 – Introduzione all’analisi della varianza
Quando si vogliono confrontare più di due medie, è necessario ricorrere all’ANOVA. Qui scoprirai quando è possibile usare questa analisi, cosa si intende per confronti pianificati e test post hoc ed anche un approccio alternativo all’analisi della varianza dato dal modello strutturale.
10 – Analisi della varianza fattoriale
Un’estensione delle procedure presentate nel capitolo precedente da utilizzare quando si vogliono valutare contemporaneamente gli effetti di due o più variabili qualitative tenendo conto anche della loro interazione.
11 – La correlazione
Per valutare la relazione tra due variabili quantitative, si può partire da un grafico a dispersione e poi calcolare un coefficiente di correlazione e la sua significatività. In questo capitolo troverai anche utili approfondimenti sulla differenza tra correlazione e causalità, e su cosa si intende per correlazione grande.
12 – La previsione
Una delle tecniche statistiche più utilizzate per predire i valori di una variabile in base ai valori di altre variabili è la regressione. Oltre alle spiegazioni di base, ti segnalo la sezione 12.11 che spiega le differenze tra coefficienti di regressione standardizzati e non standardizzati e il quadro 12.1 che mette invece a confronto la previsione clinica con la previsione statistica.
13 – I test chi-quadro
Questo test è uno dei più utilizzati quando si trattano variabili di tipo qualitativo nominale. Troverai tutti i passaggi per calcolare la statistica chi quadro su una variabile ma anche indicazioni su come costruire il test chi quadro per l’indipendenza.
Manuale di statistica per la ricerca: e adesso?
Ti è piaciuta questa recensione? Allora corri a dare un’occhiata anche agli libri che ho già recensito: li ho raggruppati tutti insieme per te in questa pagina dedicata ai libri di statistica. Buona lettura!
