Scuola estiva di metodologia - Sezione di Psicologia dell'Educazione e dello Sviluppo

Studio degli effetti diretti, di mediazione e di moderazione nei modelli di regressione multipla e calcolo della potenza statistica

Coordinatore: Tiziana Aureli
Università degli Studi "G. D'Annunzio" di Chieti, Dipartimento di Neuroscienze, Imaging e Scienze Cliniche.
Relatore: Fabio Presaghi
Dipartimento di Psicologia dei Processi di Sviluppo e Socializzazione, La Sapienza Università di Roma, Via dei Marsi, 78, 00185 Roma; tel: +39 0649917927; email: fabio.presaghi@uniroma1.it
 
Prerequisiti: conoscenza di base della statistica descrittiva (media, ds, distribuzioni), degli indici di correlazione e regressione bivariata (r di pearson, coefficiente di determinazione, coefficiente di regressione) della statistica di inferenziale (intervalli di confidenza, t-test, f-test, chi-quadro).
 
Il corso è mirato all'acquisizione delle conoscenze e competenze necessarie a svolgere e a commentare gli effetti diretti e condizionati di una Analisi della Regressione Multipla e al calcolo della relativa potenza statistica e/o al calcolo della grandezza ottimale del campione dato un certo effetto atteso. In particolare, dopo aver introdotto i concetti base della Regressione Multipla e i relativi effetti diretti dei predittori sul criterio, il corso si focalizzerà su come gli effetti di un predittore sul criterio possono essere “condizionati” da un altro predittore. Saranno quindi considerati in particolare gli effetti di moderazione, dove l’effetto di un predittore sul criterio dipende dai valori che può assumere il predittore-moderatore, e gli effetti di mediazione, dove l’effetto del predittore sul criterio è condizionato dall’effetto indiretto che il predittore ha sul criterio attraverso un predittore-mediatore. Saranno infine considerati i modelli di regressione multipla con effetti di mediazione moderata. All’interno di ogni modello relativo ad un effetto condizionato particolare attenzione sarà dedicata al calcolo della potenza statistica e al relativo calcolo della dimensione ottimale del campione dato un certo effetto atteso. Le lezioni saranno svolte principalmente al computer e laddove indispensabile brevi e mirate introduzioni teoriche precederanno le esercitazioni con l'obiettivo di rendere gli studenti indipendenti nella lettura e interpretazione degli effetti di mediazione moderata e di moderazione moderata. Le esercitazioni saranno svolte con i principali e più diffusi software di analisi dei dati (SPSS o R).
 
Il corso ha durata complessiva di 32 ore e si svolgerà in 4 giorni di lezioni. Ogni giorno prevede 4 ore di lezione teorica la mattina e 4 ore di pratica il pomeriggio.
 
Giorno
ATTIVITA’ FORMATIVE
 
Attività Didattica Frontale
Lunedì,
15 Luglio
Analisi della Regressione Multipla
I Parte:
- Introduzione alla Regressione Multipla con variabile dipendente continua e con distribuzione normale
- Stima dei coefficienti secondo il metodo dei minimi quadrati
- Indici di relazione R-multiplo e indici di Fit (R-quadro), scomposizione della devianza, test F di Fisher
- Stima dei coefficienti di regressione multipla, metodi di selezione dei predittori (metodi non-statistici e metodi statistici), interpretazione dei coefficienti di regressione, standardizzazione dei coefficienti di regressione, test inferenziale sui coefficienti di regressione
- Assunzioni della regressione multipla
- Calcolo della potenza statistica e della dimensione ottimale del campione
II Parte:
- Analisi della regressione multipla con il software di riferimento (SPSS o R)
- metodi di selezione dei predittori: standard, stepwise, gerarchica
- Indici di fit e significatività
- tabella dei coefficienti di regressione multipla e test di significatività
- Lettura, interpretazione e presentazione dei risulti in forma di report scientifico
- Esercitazioni sui propri computer
- Esempi presi dalla letteratura
Martedì,
16 Luglio
Modelli di analisi di Regressione Multipla con effetti di Moderazione:
I Parte
- Introduzione agli effetti condizionati da un Moderatore (continuo o dicotomico) su variabili dipendenti continue o categoriali (dicotomici)
- scomposizione dell'interazione nelle simple slopes e loro rappresentazione grafica
- Effetti di moderazione a due moderatori (continui o dicotomici)
- Calcolo della potenza statistica e della dimensione ottimale del campione
II Parte
- Implementazione degli effetti nel software di analisi dei dati utilizzato (SPSS, R)
- Lettura, interpretazione e presentazione dei risulti in forma di report scientifico
- Esercitazioni sui propri computer
- Esempi presi dalla letteratura
Mercoledì,
17 Luglio
Modelli di analisi di Regressione Multipla con effetti di Mediazione:
I Parte
- Effetti di mediazione con un mediatore continuo: scomposizione dell'effetto totale in effetto diretto, indiretto ed stima della loro significatività
- Effetti di mediazione multipla con due mediatori in parallelo o in sequenza
- Calcolo della potenza statistica e della dimensione ottimale del campione
II Parte
- Implementazione degli effetti nel software di analisi dei dati utilizzato (SPSS, R)
- Lettura, interpretazione e presentazione dei risulti in forma di report scientifico
- Esercitazioni sui propri computer
- Esempi presi dalla letteratura
Giovedì,
18 Luglio
Modelli di Mediazione-Moderata:
I Parte
- Introduzione alle mediazioni moderate con un moderatore continuo o dicotomico
- Modelli di mediazione con moderazione sul path diretto, sul primo path indiretto o sul secondo path indiretto: scomposizione degli effetti indiretti-moderati
- Calcolo della potenza statistica e della dimensione ottimale del campione
II Parte
- Implementazione degli effetti nel software di analisi dei dati utilizzato (SPSS, R)
- Lettura, interpretazione e presentazione dei risulti in forma di report scientifico
- Esercitazioni sui propri computer
- Esempi presi dalla letteratura
 
 
Regressione multipla:
            Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S., (2001). Using Multivariate Statistics (4th ed.). Allyn & Bacon.
            Cohen, J., Cohen, P., West, S.G., Aiken, L.S., (2003). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associated Inc.
 
Regressione multipla con effetti condizionati:
            Cohen, J., Cohen, P., West, S.G., Aiken, L.S., (2003). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associated Inc.
            Hayes, A.F., (2018) Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis: a Regression-Based Approach (Second Edition). Guilford Press.
 
La scuola è aperta agli studiosi di Università ed Enti di ricerca interessati a svolgere studi in ambito evolutivo. La condizione di socio AIP è requisito necessario per l’iscrizione alla scuola. Saranno accettate al massimo 25 iscrizioni. La domanda di iscrizione va compilata online sul sito dell’AIP entro il 1 Giugno 2019 e la risposta verrà comunicata dalla segreteria della Scuola entro il 15 Giugno 2019. In caso di accettazione della domanda, occorre versare la quota di iscrizione tramite bonifico bancario (vedi sotto) e inviare copia del bonifico all’indirizzo scuolaestiva.aipsviluppo@unich.it entro il 25 Giugno 2019.
Il costo dell’iscrizione è di € 400, comprensivo del pranzo per ciascun giorno. Il bonifico bancario va effettuato sul c/c dell'AIP n. 052844267311 (ABI: 03268 - CAB: 03204), IBAN IT41 I0326803204052844267311 della Banca Sella Agenzia D1, Via di Vigna Stelluti, 22 – Roma. Il modulo del bonifico deve contenere il NOME e COGNOME della persona che intende iscriversi alla scuola; la CAUSALE del versamento, ovvero “ISCRIZIONE SCUOLA ESTIVA DI METODOLOGIA”; l’INTESTATARIO del conto, ovvero “AIP-SEZIONE  PSICOLOGIA DELLO SVILUPPO E DELL’EDUCAZIONE ”.
 
Allo scopo di favorire la partecipazione dei giovani ricercatori alla Scuola, la sezione AIP- Psicologia dello sviluppo e dell’educazione bandisce n. 16 borse di formazione a copertura di una parte della suddetta quota, e precisamente: n. 6 (€ 250 ciascuna) a dottorandi, n. 5 (€ 100 ciascuna) ad assegnisti e n. 5 (€ 100 ciascuna) a borsisti. Le borse, destinate esclusivamente a candidati in regola con l’iscrizione all’AIP per l’annualità in corso, saranno assegnate in base all’ordine cronologico di invio delle domande di iscrizione. A parità di condizione saranno selezionate le domande che soddisfano i seguenti criteri aggiuntivi: A) iscrizione più recente alle scuole di dottorato; B) non far parte di progetti finanziati; C) essere alla prima iscrizione alla Scuola estiva. I nominativi dei vincitori verranno comunicati dalla segreteria della Scuola entro il 15 Giugno 2019. L’accettazione della borsa dovrà essere comunicata all’indirizzo scuolaestiva.aipsviluppo@unich.it entro il 20 Giugno 2019, pena la decadenza della borsa stessa. La quota non coperta dal contributo dovrà essere versata entro il 25 Giugno 2019 secondo le modalità riportate sopra.               
                                               
Il corso ha sede presso il Campus Universitario di Chieti scalo, Aula D, Ex Rettorato. L’ospitalità è fornita a prezzo convenzionato in strutture alberghiere di Pescara e di Chieti e precisamente:
  1. Pescara:
  • Hotel Ambra  (5 minuti a piedi dalla Stazione ferroviaria e dal Terminal degli autobus per il Campus universitario di Chieti, distante circa mezzora). Il prezzo delle camere a notte è € 45 per la singola, € 65 per la doppia, € 85 per la tripla. La colazione è compresa nel prezzo.
  1. Chieti:
  • Albergo degli Amici (all’interno del Campus universitario). Il prezzo della camera a notte è € 40 per la singola, € 55 per la doppia. La colazione è inclusa nel prezzo.
  • Campus X (5 minuti a piedi dal Campus universitario). Il prezzo della camera a notte è € 40 per la singola, € 50 per la doppia, 68 per la tripla. La colazione è inclusa nel prezzo.