Autumn school: un corso intensivo sull'analisi della potenza

11 Aprile 2022 psicologia sociale,

Docenti: Marco Perugini, Giulio Costantini, Marcello Gallucci 
Periodo orientativo: ottobre-novembre, 2022 
Modalità di erogazione del corso: a distanza 
Durata: tre moduli, una giornata e mezza. 

La potenza statistica è uno strumento importante da utilizzare durante la pianificazione degli studi. Questi tre giorni di seminario mirano a chiarire di cosa si tratta, sottolineare perché è importante, articolare quando e come dovrebbe essere utilizzata, e affrontare questioni di base riguardanti i suoi vantaggi e limiti. Verranno rinfrescati alcuni concetti statistici di base e chiarito il ruolo chiave della potenza statistica e dell'accuratezza delle stime, con enfasi sulle loro implicazioni per inferenze corrette e sul loro impatto sulla probabilità di ottenere risultati replicabili in Psicologia. L'accento sarà posto su pratiche metodologiche e di ricerca concrete che aumentino la probabilità di progettare studi informativi e di fare inferenze corrette dai dati. Ci concentreremo sulle applicazioni dell'analisi della potenza per studi correlazionali e disegni sperimentali spesso incontrati in Psicologia, a partire dalla semplice analisi unidirezionale della varianza a disegni fattoriali, analisi del contrasto, analisi delle tendenze, analisi di regressione, analisi della covarianza e analisi della mediazione. Particolare attenzione sarà data all'applicazione dell'analisi della potenza statistica ai modelli di moderazione, considerando sia predittori e moderatori dicotomici che continui. Durante il seminario verranno forniti esempi pratici illustrativi basati su software gratuiti quali i pacchetti G*Power e R. Le applicazioni dell'analisi della potenza per disegni più complessi, come modelli multilivello e misti, verranno affrontate mediante simulazioni. Questo approccio generale consente di estendere l'applicazione della potenza statistica praticamente a qualsiasi disegno. L'approccio di simulazione verrà illustrato prima per disegni semplici per dimostrare come i risultati siano equivalenti a quelli ottenuti con pacchetti statistici standard, e quindi applicato a disegni più complessi. Verranno anche illustrati pregi e limiti dell’approccio di simulazione.  

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