Metodi e tecniche della ricerca – Processi Quantitativi II

Modulo Prof. Brighetti

Obiettivi

Il corso fornirà strumenti di conoscenza teorica del modello process-based-therapy (PBT) (Hoffman 2025) che verranno usati per applicazioni di analisi statistica a rete (NETWORK ANALYSIS) da svilupparsi attraverso il Software JASP e l’uso di alcuni script in linguaggio R.  Le applicazioni consentiranno agli studenti di analizzare basi di dati, descrivendone le caratteristiche, verificando ipotesi e inferenze. 

Nelle lezioni a carattere pratico-applicativo verranno utilizzati file di dati sui quali verrà richiesto agli studenti di proporre analisi, sviluppare ipotesi e verificarne i risultati. 

Programma

Il corso svilupperà queste tematiche: 

Lezioni

• Il modello process-based-therapy: aspetti teorici e metodologici
• Applicazioni del modello alla pratica psicoterapeutica
• La visione sindromica del modello “malattia latente” e il suo rapporto con il modello CBT
• Alternative al modello della malattia latente: i modelli RDoC e HiTOP
• Il modello a RETE: Teoria del controllo di RETE
• La tecnica dell’analisi di RETE: Nodi, Bordi, Modelli Correlazionali
• PLOTS AND TABLES: Network Plots, Centrality Plots, Clustering Plots
• Centrality Tables, Clustering Tables, Weights Matrices
• Bootstrap Options, Graphical Options

Esame

Due domande sulle caratteristiche del modello teorico. Una prova pratica di conoscenza dell’uso del software di analisi a rete

Bibliografia

• Hofmann SG. A Network Control Theory of Dynamic Systems Approach to Personalize Therapy. Behav Ther. 2025 Jan;56(1):199-212. doi: 10.1016/j.beth.2024.10.006. Epub 2024 Nov 5. PMID: 39814513.
• Ong CW, Hayes SC and Hofmann SG (2022) A process-based approach to cognitive behavioral therapy: A theory-based case illustration. Front. Psychol. 13:1002849. doi: 10.3389/fpsyg.2022.1002849
• Epskamp S, van Borkulo CD, van der Veen DC, Servaas MN, Isvoranu AM, Riese H, Cramer AOJ. Personalized Network Modeling in Psychopathology: The Importance of Contemporaneous and Temporal Connections. Clin Psychol Sci. 2018 May;6(3):416-427. doi: 10.1177/2167702617744325. Epub 2018 Jan 19. PMID: 29805918; PMCID: PMC5952299.

Modulo Prof.ssa Oppo

Obiettivi

Il corso fornirà le basi teoriche e pratiche della metodologia della ricerca applicata alla psicologia. Gli studenti acquisiranno competenze su strumenti statistici avanzati e sulla loro applicazione nella ricerca sperimentale ed epidemiologica in ambito psicologico.

Prerequisiti

• Statistica descrittiva: conoscenza dei concetti fondamentali come media, mediana, moda, varianza, deviazione standard e distribuzioni di frequenza.
• Statistica inferenziale: familiarità con distribuzioni campionarie, test di ipotesi parametrici e non parametrici.
• Verifica di ipotesi: comprensione di errori di I e II tipo, livello di significatività, potenza statistica e p-value.
• Basi con software statistici: esperienza nell’uso di software per l’analisi dei dati, inclusa l’importazione di dataset, gestione delle variabili e operazioni fondamentali tra variabili.
• Operazioni di gestione dati, elaborazione di statistiche descrittive, applicazione di test statistici e interpretazione dei risultati.

Programma

Lezione 1: Elementi di epidemiologia e fattori di rischio

• Definizione di epidemiologia e suoi ambiti di applicazione
• Tipi di studi epidemiologici: studi trasversali, caso-controllo e di coorte
• Fattori di rischio e misure di associazione: rischio relativo, odds ratio, rischio attribuibile
• Bias e confondenti negli studi epidemiologici
• Esempi applicativi e analisi di articoli scientifici

Lezione 2: La regressione logistica

• Introduzione alla regressione logistica: modello e assunzioni
• Interpretazione dei coefficienti della regressione logistica
• Valutazione dell’adattamento del modello: test di Hosmer-Lemeshow
• Applicazioni pratiche in studi epidemiologici e psicologici
• Utilizzo di software statistici per l’implementazione della regressione logistica

Lezione 3: Modelli fattoriali per studi sperimentali

• Disegno di esperimenti e importanza dei modelli fattoriali
• Effetti principali e interazioni tra fattori
• Analisi della varianza (ANOVA) e modelli lineari generalizzati
• Esempi di studi sperimentali in ambito psicologico e sociale
• Interpretazione dei risultati e utilizzo di software per l’analisi dei dati

Lezione 4: Software JAMOVI

Esame

Gli esami dei due moduli sono indipendenti, il voto è costituito dalla media dei due voti.

L’esame di questo modulo è costituito da una prova pratica orale individuale.

Bibliografia

Materiale fornito dal docente