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Title of test: TEORIE E TECNICHE DEI TEST B Description: eCampus by order Author: Joe Welcome Other tests from this author Creation Date: 08/12/2024 Category: Others Number of questions: 270

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La psicometria scientifica ci aiuta a: analizzare in maniera ingenua una variabile quantificare soggettivamente la presenza di una caratteristica analizzata quantificare oggettivamente la presenza di una caratteristica analizzata valutare soggettivamente la presenza di una caratteristica analizzata. Durante un'analisi gli attributi o caratteristiche vengono misurati facendo riferimento a: attributo costante oggetti variabile. Le caratteristiche che misuriamo durante un'analisi possono essere: oggetti o caratteristiche variabili o oggetti costanti o caratteristiche variabili o costanti. Una caratteristica viene definita variabile quando: si modifica durante la ricerca non è misurabile assume una sola modalità assume almeno due modalità diverse. Una caratteristica viene definita costante quando: non si modifica durante la ricerca non è misurabile assume una sola modalità assume almeno due modalità diverse. La misurazione ci permette di: identificare tramite delle caratteristiche qualitative i caratteri salienti dei soggetti esprimere come quantità le caratteristiche degli oggetti reali identificare tramite delle caratteristiche qualitative i caratteri secondari dei soggetti esprimere come qualità le caratteristiche degli oggetti reali. Una costante, nel processo di misurazione: Fornisce informazioni utili È irrilevante Viene analizzata durante la misurazione È rilevante. Durante un'analisi ciò che vogliamo misurare è definito come: attributo oggetto variabile costante. I primi tentativi di sistematizzare il processo di misurazione in psicologia nacquero grazie a: Il costruttivismo La filosofia La teologia La psicofisica. Uno dei primi scienziati ad occuparsi del problema della misurazione in psicologica fu: Fechner Michell Krantz Cartesio. La misurazione si basa sulla possibilità di: Esprimere come qualità le caratteristiche degli oggetti reali Esprimere come ordine le caratteristiche degli oggetti reali Esprimere come quantità le caratteristiche degli oggetti reali Esprimere come struttura grafica le caratteristiche degli oggetti reali. Per stabilire una scienza quantitativa è necessario attuare: Entrambe le alternative Un processo strumentale Nessuna delle alternative Un processo scientifico. Quando voglio rendere quantitativa una scienza dovrò: Indagare sperimentalmente l'ipotesi che l'attributo sia quantitativo Nessuna delle alternative Sviluppare procedure di misurazione specifiche per l'attributo da misurare Entrambe le alternative. Secondo Stevens la misurazione è: l'assegnazione di etichette numeriche a persone senza l'uso di regole specifiche l'assegnazione di etichette numeriche a oggetti o eventi in base ad una regola l'assegnazione di etichette alfa-numeriche a oggetti o eventi in base ad una regola l'assegnazione di etichette alfa-numeriche a oggetti o eventi senza l'uso di regole specifiche. La condizione principale che dobbiamo rispettare quando vogliamo creare un test è: sapere il numero di item che il test dovrà avere ricreare uno strumento già esistente definire a posteriori il costrutto da misurare avere molto ben chiaro che cosa voglio andare a misurare. Il processo di definizione del costrutto può anche essere detto: tabulazione analisi fattoriale costruzione operazionalizzazione. Per capire meglio quello che un test vuole misurare dobbiamo definire: alfa gli item il costrutto le risposte. Quando definiamo il dominio di contenuto è meglio scegliere: item complessi item semplici misure con un singolo indicatore misure con più indicatori. Definire il dominio di contenuto ci permette di: delimitare i comportamenti che meglio possono rappresentare le operazionalizzazioni del nostro costrutto delimitare gli item che meglio possono rappresentare le operazionalizzazioni del nostro costrutto delimitare i soggetti che meglio possono rappresentare le operazionalizzazioni del nostro costrutto delimitare le risposte che meglio possono rappresentare le operazionalizzazioni del nostro costrutto. Grazie all'operazionalizzazione troveremo: le risposte corrette al test indicatori latenti del costrutto che vogliamo misurare gli item di un questionario indicatori osservabili del costrutto che vogliamo misurare. L'operazionalizzazione: rende osservabile una variabile misurabile rendere latente una variabile osservabile permette di assegnare etichette numeriche a oggetti o eventi in base ad una regola rendere osservabile e misurabile una variabile latente. Per definire i pattern di comportamenti sarà necessario che i comportamenti selezionati: si modifichino in maniera prevedibile grazie alla teoria di riferimento si modifichino in maniera coerente tra loro entrambe le alternative nessuna delle alternative. Le facets sono: le sfaccettature che un costrutto può avere quando è astratto le sfaccettature che un costrutto può avere quando è semplice le sfaccettature che un costrutto può avere quando è ampio le sfaccettature che un costrutto può avere quando è concreto. Quando un costrutto è composto da facets dovrà essere chiamato: questionario item struttura dominio. Invece di scegliere dei comportamenti osservabili per definire un costrutto potrei usare: risposte aperte risposte chiuse aggettivi verbi. Quando abbiamo terminato la definizione del dominio di contenuto le aree di contenuto specifiche ci permettono di: definire gli item del test raggruppare operazionalizzazioni più differenti tra loro definire le risposte del test raggruppare operazionalizzazioni più omogenee tra loro. Per misurare le facets userò: la correlazione la regressione il t test nessuna delle alternative. Quando uso un test per uno scopo diverso rispetto a quello per cui è stato creato: misurerò il costrutto sbagliato non è corretto parlare di scopo di un test otterrò dei dati non appropriati non avrò nessun problema. I test orientati al criterio ci servono per: operazionalizzare un costrutto ottenere un campionamento corretto identificare particolari gruppi di soggetti in base al punteggio ottenuto alla nostra prova verificare empiricamente la nostra teoria. Quando creo un test devo aver in mente sin da subito: a cosa serve a chi si rivolge entrambe le alternative nessuna delle alternative. Nei test orientati al costrutto useremo il nostro strumento per: ottenere un campionamento corretto verificare empiricamente la nostra teoria operazionalizzare un costrutto identificare particolari gruppi di soggetti in base al punteggio ottenuto alla nostra prova. Per creare un test orientati al costrutto dovrò partire: dalla creazione delle risposte dalla definizione degli item dall'osservazione del comportamento da una precisa e corretta operazionalizzazione teorica del costrutto. Un limite dei test orientati al criterio è quello di: essere troppo corto essere troppo lungo avere un'applicabilità limitata essere applicabile solo da chi abbraccia la teoria specifica di riferimento. Un limite dei test orientati al costrutto è quello di: essere applicabile solo da chi abbraccia la teoria specifica di riferimento essere troppo corto essere troppo lungo avere un'applicabilità limitata. L'orientamento al costrutto e al criterio: sono mutualmente escludentisi vengono usati solo in psicologia dell'educazione non vengono usati in picologia non sono mutualmente escludentisi. Nella formula della Teoria classica dei test "X" è: le abilità del soggetto l'errore di misurazione il punteggio osservato al test il punteggio vero. Lo scaling ci permette di: ottenere la misura quantitativa di una variabile psicologica ottenere la misura quantitativa di un processo di definizione del costrutto ottenere la misura qualitativa di un disegno sperimentale ottenere la misura qualitativa di una variabile psicologica. Quando mettiamo in atto un processo di scaling assegnamo ad un individio un numero che indica: il numero di caratteristiche indagate che possiede il grado in cui possiede la caratteristica che vogliamo indagare il numero di risposte sbagliate il numero di risposte giuste. Un modello di misurazione ci permette di: nessuna delle alternative esplicitare la relazione tra gli item e gli indicatori esplicitare la relazione tra la variabile latente e gli indicatori esplicitare la relazione tra la variabile latente e il costrutto. Solitamente il peso che viene dato ad ogni item è pari a: 1 alla percentuale di concordanza alla sua correlazione con il costrutto 100. La formula che rappresenta la Teoria classica dei test è: E=V+X X=V+V X=V+E V=X+E. Nei "Causal Indicator Measurement Model": gli indicatori osservabili determinano la variabile latente nessuna delle alternative gli indicatori latenti determinano la variabile osservabile gli indicatori riflettono la presenza del costrutto. Nella formula della Teoria classica dei test "V" è: il punteggio vero il punteggio osservato al test le abilità del soggetto l'errore di misurazione. Nei "Reflective Indicator Measurement Model": nessuna delle alternative gli indicatori riflettono la presenza del costrutto entrambe le alternative gli indicatori riflettono la presenza della variabile. Nella formula della Teoria classica dei test "E" è: l'errore di misurazione il punteggio vero il punteggio osservato al test le abilità del soggetto. La Teoria classica dei test è un modello in cui: non vengono considerate anche le abilità del soggetto vengono considerate anche le abilità del soggetto gli indicatori non riflettono la presenza del costrutto gli indicatori riflettono la presenza del costrutto. La validità del Metodo dei Confronti a Coppie dipende da: tutte le alternative lingua con cui viene stilata la lista l'esaustività della prima lista di stimoli dalla continua modifica della prima lista di stimoli. Il Metodo dei Confronti a Coppie è stato elaborato per misurare: i valori sociali la personalità le preferenze elettorali il Q.I. Il Metodo dei Confronti a Coppie è stato elaborato da: Fechner Michell Krantz Thurstone. Il Metodo dei Confronti a Coppie fa parte dello scaling; centrato sullo sperimentatore centrale centrato sui soggetti centrato sugli stimoli. L'assunzione del metodo dei Confronti a Coppie è: esiste una media relativa della caratteristica e i giudizi medi sono più rari di quelli estremi non esiste una media relativa della caratteristica e i giudizi estremi sono più rari di quelli medi non esiste una media relativa della caratteristica e i giudizi medi sono più rari di quelli estremi esiste una media relativa della caratteristica e i giudizi estremi sono più rari di quelli medi. Tra le caratteristiche delle misure associate al modello di Rasch l'indipendenza locale indica: le misure relative agli oggetti da misurare devono essere indipendenti dalle misure degli oggetti usati per misurare i punteggi degli indicatori osservabili sono fra loro indipendenti quando la variabile latente viene mantenuta tale il punteggio al test ci basta per determinare il livello di caratteristica posseduto dal soggetto e la difficoltà degli item in base al comportamento di risposta osservato è possibile separare gli effetti dovuti alle persone e quelli dovuti agli item. Tra le caratteristiche delle misure associate al modello di Rasch la sufficienza indica: in base al comportamento di risposta osservato è possibile separare gli effetti dovuti alle persone e quelli dovuti agli item i punteggi degli indicatori osservabili sono fra loro indipendenti quando la variabile latente viene mantenuta tale le misure relative agli oggetti da misurare devono essere indipendenti dalle misure degli oggetti usati per misurare il punteggio al test ci basta per determinare il livello di caratteristica posseduto dal soggetto e la difficoltà degli item. Il modello di Rasch afferma che: una persona che è più abile dovrebbe avere una maggiore probabilità di rispondere correttamente ad uno specifico item rispetto ad una persona con minore abilità l'abilità di una persona non influenza la probabilità di rispondere correttamente ad uno specifico item una persona che è meno abile dovrebbe avere una maggiore probabilità di rispondere correttamente ad uno specifico item rispetto ad una persona con maggiore abilità una persona che è più abile dovrebbe avere una minore probabilità di rispondere correttamente ad uno specifico item rispetto ad una persona con minore abilità. La curva caratteristica dell'item indica la probabilità di rispondere correttamente ad un item in funzione: entrambe le alternative dell'abilità del soggetto nessuna delle alternative della differenza tra l'abilità del soggetto e la difficoltà dell'item. Se l'abilità del soggetto è inferiorre alla difficoltà dell'item, il rapporto tra le due risulterà: minore di 1 uguale a zero uguale a 1 maggiore di 1. Se l'abilità del soggetto è maggiore della difficoltà dell'item, il rapporto tra le due risulterà: uguale a zero minore di 1 maggiore di 1 uguale a 1. La teoria classica dei test ha come limite il fatto di non considerare: le competenze del soggetto il punteggio al test il grado di difficoltà degli item gli errori di misura. Tra le caratteristiche delle misure associate al modello di Rasch la separabilità indica: in base al comportamento di risposta osservato è possibile separare gli effetti dovuti alle persone e quelli dovuti agli item le misure relative agli oggetti da misurare devono essere indipendenti dalle misure degli oggetti usati per misurare il punteggio al test ci basta per determinare il livello di caratteristica posseduto dal soggetto e la difficoltà degli item i punteggi degli indicatori osservabili sono fra loro indipendenti quando la variabile latente viene mantenuta tale. Tra le caratteristiche delle misure associate al modello di Rasch l'oggettività specifica indica: le misure relative agli oggetti da misurare devono essere indipendenti dalle misure degli oggetti usati per misurare il punteggio al test ci basta per determinare il livello di caratteristica posseduto dal soggetto e la difficoltà degli item in base al comportamento di risposta osservato è possibile separare gli effetti dovuti alle persone e quelli dovuti agli item i punteggi degli indicatori osservabili sono fra loro indipendenti quando la variabile latente viene mantenuta tale. Le caratteristiche delle misure associate al modello di Rasch sono: Oggettività specifica, Varianza, Separabilità, indipendenza generale Soggettività specifica, Sufficienza, assolutezza, indipendenza locale Oggettività specifica, Sufficienza, Separabilità, Indipendenza locale Oggettività specifica, Sufficienza, indissolubilità, indipendenza locale. Lo scopo del modello di Rasch è quello di: stimare le modalità di risposta dei soggetti stimare l'abilità del soggetto indipendentemente dalla difficoltà dell'item stimare l'abilità del soggetto legata alla difficoltà dell'item stimare la validità di un test. Il modello di Rasch viene viene denominato anche: Item Response Theory Metodo dei Confronti a Coppie teoria classica dei test Causal Indicator Measurement Model. I modelli IRT riguardano: variabili latenti unidimensionali variabili manifeste unidimensionali variabili manifeste multidimensionali variabili latenti multidimensionali. L'utilità dei modelli Item Response Theory sono utili principalmente per i test di: prestazione tipica prestazione massima nessuna delle alternative entrambe le alternative. Secondo l'Item Response Theory la risposta all'item è funzione: della difficoltà della domanda del grado di caratteristica posseduta dal soggetto nessuna delle alternative del grado di caratteristica posseduta dal soggetto e della difficoltà della domanda. I test proiettivi si basano su: domande chiuse chiarezza ambiguità lunghezza. Le caratteristiche che gli item dovrebbero avere sono: attendibilità e validità validità esterna, interna e di facciata centralità rispetto alla definizione del costrutto e al contesto, chiarezza e non offensività Oggettività specifica, Sufficienza, indissolubilità, indipendenza locale. Un item è centrale rispetto alla definizione del costrutto quando: entrambe le alternative nessuna delle alternative non è ambiguo o troppo generico non fanno parte del continuum che vogliamo misurare ma rispecchiano caratteristiche simili. Un item è chiaro quando: nessuna delle alternative entrambe le alternative non è ambiguo o troppo generico non fanno parte del continuum che vogliamo misurare ma rispecchiano caratteristiche simili. La chiarezza è una caratteristica che devono possedere anche: il setting le istruzioni di un test i soggetti nessuna delle precedenti. Il problema della non offensività dipende da: il grado di chiarezza il fatto che sia un costrutto in costante mutamento il grado di profondità il grado di ambiguità. Un item è centrale rispetto al contesto quando: è in contrasto rispetto alla situazione in cui viene somministrato è appropriato rispetto alla siutazione in cui viene somministrato non è congruo alla situazione in cui viene somministrato è stato progettato per una situazione diversa rispetto a quella in cui viene somministrato. In un item a scelta multipla forzata il soggetto: deve scegliere la risposta che meno lo rispecchia tra una serie di alternative deve scegliere la risposta che più lo rispecchia tra una serie di alternative risponderà usando le sue parole per descrivere quello che prova risponderà usando le sue parole per descrivere la sua opinione in merito al costrutto analizzato. Una scala Likert può misurare: tutte le alternative Intensità Accordo Frequenza. In una summated rating scale il punteggio: è fornito dalla somma delle risposte errate è fornito dalla somma delle risposte corrette è fornito dalla somma delle valutazioni fornite per ogni item è fornito dalla somma delle risposte corrette e di quelle sbagliate. Una tipologia di item con scala di valutazione è: Causal Indicator Measurement Model La Scala LIKERT Metodo dei Confronti a Coppie teoria classica dei test. Un item Sì/No, Vero/Falso: solitamente è costituito da una sola parola solitamente è costituito da molte parole prevede risposte aperte non prevede risposte aperte. Un item Mi piace/Non mi piace: prevede risposte aperte prevede 4 alternative di risposta prevede un'unica alternativa di risposta prevede una risposta dicotomica. I formati di risposta per i test di prestazione tipica sono: item numerici, item visuo-spaziali, item a tempo Item Sì/No, Item Mi piace/Non mi piace, Item a scelta multipla forzata, Item con scala di valutazione sillogismi, equazioni, VAS, analogie Item a risposta aperta. In accordo con la letteratura la miglior scala likert dovrebbe avere: 4 o 6 punti 6 o 8 punti 7 o 6 punti 5 o 6 punti. In una scala Likert i termini di ancoraggio: indicano la risposta più probabile danno un quadro di riferimento al soggetto per collocare la sua risposta indicano la risposta errata indicano la risposta giusta. Il frequency effect si riferisce a quel fenomeno per cui: un comportamento sarà inserito nella lista a seconda della frequenza di altri comportamenti inseriti nella lista. se il numero di comportamenti da valutare è abbastanza ampio, i soggetti tenderanno ad utilizzare tutte le categorie della scala di valutazione con la stessa frequenza un comportamento può essere più o meno frequente a seconda della frequenza di altri comportamenti inseriti nella lista. se il numero di comportamenti da valutare è abbastanza ristretto, i soggetti tenderanno ad utilizzare tutte le categorie della scala di valutazione con la stessa frequenza. Il range effect si riferisce a quel fenomeno per cui: un comportamento può essere più o meno frequente a seconda della frequenza di altri comportamenti inseriti nella lista. un comportamento sarà inserito nella lista a seconda della frequenza di altri comportamenti inseriti nella lista. se il numero di comportamenti da valutare è abbastanza ampio, i soggetti tenderanno ad utilizzare tutte le categorie della scala di valutazione con la stessa frequenza se il numero di comportamenti da valutare è abbastanza ristretto, i soggetti tenderanno ad utilizzare tutte le categorie della scala di valutazione con la stessa frequenza. Le scale di valutazione possono avere come formati di risposta: aperte o chiuse unipolare o bipolare item a scelta multipla libera e forzata sì/no, vero/falso. In una scala di valutazione il formato unipolare parzialmente ambiguo prevede che: venga indicato esplicitamente il punto neutro il punto neutro si faccia coincidere con il punto massimo della scala Non venga indicato esplicitamente il punto neutro nessuna delle alternative. In una scala di valutazione il formato bipolare prevede che: Non venga indicato esplicitamente il punto neutro Le risposte vengono chiaramente esplicitate Le risposte non vengono chiaramente esplicitate non ci siano risposte definite. Le negazioni doppie o poste a inizio frase andrebbero evitate perché: complicano gli item e possono confondere il soggetto entrambe le alternative possono confondere il soggetto nessuna delle alternative complicano gli item. Negli item di prestazione tipica: non c'è il rischio che le risposte vengano falsificate c'è il rischio che le risposte vengano falsificate ci sono risposte giuste o sbagliate ci sono solo risposte sbagliate. Quando creiamo item di prestazione tipica è consigliabile: far emergere la risposta errata usare termini il cui significato sia noto e condiviso usare termini tecnici e scientifici far emergere la risposta corretta. In un item di prestazione tipica: entrambe le alternative si può far riferimento a più situazioni insieme nessuna delle alternative non si può far riferimento a più situazioni insieme. Quando creiamo item di prestazione tipica è necessario: lasciare al soggetto la possibilità di descrivere con le sue parole la risposta analizzare principalmente comportamenti o situazioni generiche usare spesso riferimenti alla frequenza cercare di essere dettagliati quando si parla di comportamenti o situazioni generiche. L'item "nell'ultima settimana mi sono sentito: 1) depresso, 2) apatico, 3) stressato": è scorretto perché fa riferimento a più dimensioni è corretto perché fa riferimento a più dimensioni è corretto perché fa riferimento ad una sola dimensione è scorretto perché fa riferimento ad una sola dimensione. È necessario evitare che il soggetto intuisca lo scopo dell'item perché: potrebbe falsificare la risposta per compiacere l'esaminatore potrebbe falsificare la risposta per dare una buona impressione di sé entrambe le alternative nessuna delle alternative. Gli item straight sono: risposte errate item orientati nella direzione del costrutto risposte corrette item orientati nella direzione opposta a quella del costrutto. Gli item reverse sono: risposte corrette item orientati nella direzione opposta a quella del costrutto risposte errate item orientati nella direzione del costrutto. Il fattore distorcente "estremismo" si ha quando il soggetto: è sistematicamente d'accordo con tutte le affermazioni Sceglie sempre le alterntive più estreme Sceglie sempre i punti centrali della scala o le alternative «non so» Risponde in modo da essere socialmente accettabile. L'effetto alone si presenta quando il soggetto: Sceglie sempre i punti centrali della scala o le alternative «non so» Sceglie sempre i punti centrali della scala o le alternative «non so» si fa influenzare dalla valutazione generale su di sé nella valutazione di aspetti specifici Risponde in modo da essere socialmente accettabile. Un soggetto può essere definito inaccurato quando: Fornisce più di una risposta o produce risposte prolisse per domande aperte Sceglie risposte insolite rispondere a caso o in modo incoerente si fa influenzare dalla valutazione generale su di sé nella valutazione di aspetti specifici. Il punto centrale di una scala di valutazione: non viene quasi mai scelto nessuna delle alternative fornisce risposte estreme ha un effetto attrattore. I response set sono: distorsioni limitate a particolari test tipi di risposta agli item distorsioni più sistematiche e costanti caratteristiche che gli item devono avere. I response style sono: tipi di risposta agli item distorsioni limitate a particolari test distorsioni più sistematiche e costanti caratteristiche che gli item devono avere. La desiderabilità sociale si ha quando un soggetto: Risponde in modo da essere socialmente accettabile è sistematicamente d'accordo con tutte le affermazioni Sceglie sempre i punti centrali della scala o le alternative «non so» Sceglie sempre le alterntive più estreme. Gli item reverse possono essere Negated regular Polar opposites tutte le alternative Negated polar opposites. Negli item reverse "negated polar opposites": si usa un termine concettualmente contrario a quello dell'item straight nessuna delle alternative viene aggiunta una negazione all'affermazione dell'item straight entrambe le alternative. Negli item reverse "negated regular": entrambe le alternative si usa un termine concettualmente contrario a quello dell'item straight nessuna delle alternative viene aggiunta una negazione all'affermazione dell'item straight. Negli item reverse "polar opposites": entrambe le alternative viene aggiunta una negazione all'affermazione dell'item straight nessuna delle alternative si usa un termine concettualmente contrario a quello dell'item straight. Un problema degli item reverse è che: non hanno le stesse proprietà psicometriche degli item straight attivano il bias dell'Over-reporting servono come speed bump prevedono solo rispsote corrette. Il fattore distorcente "evasività" si ha quando il soggetto: -Sceglie sempre i punti centrali della scala o le alternative «non so» Sceglie sempre le alternative più estreme Sceglie sempre i punti centrali della scala o le alternative «non so» Risponde in modo da essere socialmente accettabile. Un soggetto può essere definito acquiescente quando: Sceglie sempre le alterntive più estreme è sistematicamente d'accordo con tutte le affermazioni Risponde in modo da essere socialmente accettabile Sceglie sempre i punti centrali della scala o le alternative «non so». L'intelligenza cristallizzata è: un costrutto sviluppato da Spearman un costrutto sviluppato da Thurstone definita dalla cultura nella quale l'individuo è immerso ed è stato formato usata per risolvere problemi e adattarsi all'ambiente. L'intelligenza fluida è: definita dalla cultura nella quale l'individuo è immerso ed è stato formato usata per risolvere problemi e adattarsi all'ambiente un costrutto sviluppato da Spearman un costrutto sviluppato da Thurstone. L'intelligenza: è composta da diversi item non può essere considerata come un fattore unico è composta da diversi attitudini deve essere considerata come un fattore unico. Le attitudini sono: usate per risolvere problemi e adattarsi all'ambiente predisposizioni naturali o idoneità a fare qualcosa -predisposizioni naturali o idoneità a fare qualcosa sovrapponibili all'intelligenza. Le attitudini: sono usate per risolvere problemi e adattarsi all'ambiente hanno una forte connotazione culturale. sono sovrapponibili all'intelligenza non hanno una forte connotazione culturale. Le analogie: Consisono in un elenco di elementi in cui tutti gli elementi, tranne uno, rientrano in una categoria specifica richiedono che venga trovato l'item mancante all'interno di una sequenza data Misurano le attitudini si basano sulla capacità del soggetto di estrarre dalla prima parte dell'item una relazione da estendere alla seconda. Gli item ad esclusione: Consisono in un elenco di elementi in cui tutti gli elementi, tranne uno, rientrano in una categoria specifica richiedono che venga trovato l'item mancante all'interno di una sequenza data Misurano le abitudini si basano sulla capacità del soggetto di estrarre dalla prima parte dell'item una relazione da estendere alla seconda. Gli item di abilità verbale: Consisono in un elenco di elementi in cui tutti gli elementi, tranne uno, rientrano in una categoria specifica Misurano l'intelligenza cristallizzata si basano sulla capacità del soggetto di estrarre dalla prima parte dell'item una relazione da estendere alla seconda richiedono che venga trovato l'item mancante all'interno di una sequenza data. Gli item a sequenza: Misurano le abitudini richiedono che venga trovato l'item mancante all'interno di una sequenza data Consisono in un elenco di elementi in cui tutti gli elementi, tranne uno, rientrano in una categoria specifica si basano sulla capacità del soggetto di estrarre dalla prima parte dell'item una relazione da estendere alla seconda. Quando parliamo di "item stem" facciamo riferimento a: le alternative di risposta la risposta giusta le risposte sbagliate il testo della domanda o del problema. I test di profitto: Misurano l'intelligenza cristallizzata Misurano l'intelligenza fluida Misurano le attitudini servono per valutare l'esito di un processo di apprendimento. I test di profitto prevedono risposte: vero-falso tutte le alternative ad abbinamento a scelta multipla. Un item di prestazione massima a scelta multipla sarà composta da: L'item stem e le alternative di risposta solamente caratteri numerici nessuna delle precedenti le sole alternative di risposta. Quando si comunicano le istruzioni è necessario: spiegare bene le modalità di compilazione tutte le precedenti alternative dilungarsi anche se il soggetto ci ha dato prova di aver compreso la consegna fare in modo che il soggetto capisca da solo le modalità di compilazione senza intervenire. L'ordine con cui un test viene presentato: può invogliare alla compilazione non va tenuto in grande conto quando si somministra il questionario non influisce sulla motivazione del soggetto se manca stimola la creatività. Prima di somministrare un test durante una ricerca è necessario presentare: gli altri soggetti il consenso informato gli item le alternative di risposta. Il consenso informato comprende: lle eventuali modalità di restituzione le modalità di trattamento dei dati personali e tutte le alternative le informazioni sullo scopo della valutazione. Quando viene presentato un test è necessario specificare: che i dati saranno divulgati riportando il nome del soggetto le domande corrette la presenza di eventuali limiti di tempo l'identità degli altri soggetti che svolgeranno lo stesso test. La somministrazione di un test dovrebbe essere: personalizzata standardizzata assente ridotta al minimo. La natura dinamica della validità di contenuto implica: un'instabilità nel tempo degli indici che la determinano un ri-esame periodico della validità di contenuto di un test l'eventuale revisione di un test tutte le alternative. La validità di contenuto prevede un giudizio: oggettivo standardizzato qualitativo quantitativo. La validità di contenuto è il grado in cui gli elementi di uno strumento di valutazione: nessuna delle alternative sono rilevanti e rappresentativi del costrutto che si vuole misurare e per un particolare scopo di valutazione sono rilevanti rispetto al costrutto che si vuole misurare e per un particolare scopo di valtazione sono rappresentativi del costrutto che si vuole misurare. La validità di facciata: tutte le alternative è il grado in cui gli item di un test sembrano misurare il costrutto che intendono misurare riguarda il fatto che il test sembri valido a chi lo compila o a chi lo somministra viene chiamata anche validità "esteriore". Chi può giudicare la validità di facciata di un test? le persone a cui viene somministrato il test, gli operatori che utilizzano il test e l'opinione pubblica chi somministra il test un gruppo di esperti chi compila il test. Una fiducia troppo elevata nella validità di facciata può portare: alla faith validity alla credenza che il test sia valido senza basarsi sull'evidenza empirica nessuna delle alternative entrambe le alternative. Lo studio preliminare prevede: entrambe le alternative nessuna delle alternative il campionamento dei soggetti e la valutazione della rappresentatività della popolazione selezionata la definizione dei criteri di inclusione e esclusione nel campione. Solitamente non viene considerato un criterio di esclusione: una diagnosi psichiatrica un QI inferiore a 75 l'assenza di un titolo di studio lo status socio-economico. Per quale motivo sarebbe meglio far compilare a posteriori una scheda socio-anagrafica? per non influenzare il giudizio dell'esaminatore perché viene somministrata solo alle persone che saranno incluse nel campione per ottenere delle informazioni più complete per mantenere una buona alleanza con il soggetto. In base a quale o a quali criteri si decide se eliminare o mantenere un item? in base ai dati statistici in base ai dati statistici e alle considerazioni di ordine teorico nessuna delle alternative in base alle proprietà psicometriche. Il livello di difficoltà di un item di un test di prestazione massima si ottiene: dividendo il numero di risposte scorrette per il numero di risposte corrette dividendo il numero di soggetti che non rispondono correttamente all'item per il numero totale di soggetti contando il totale di risposte missing per quell'item contando quanti soggetti hanno fornito una risposta scorretta a quell'item. Il valore ottimale di P(errata) per valutare il livello di difficoltà di un item di un test di prestazione massima è: 0 ,50 1 maggiore di 1. Se il valore di P(errata) per un item di un test di prestazione massima è maggiore di ,90 o minore di ,10: si può mantenere l'item senza necessariamente riesaminarlo l'item non ha una buona validità di costrutto l'item deve essere eliminato l'item non ha una buona validità di facciata. Per correggere la possibile distorsione determinata dalle risposte date a caso è possibile calcolare: entrambe le alternative l'indice di difficoltà di Ebel l'indice di difficoltà ponderato nessuna delle alternative. Lo scopo dell'analisi dei distrattori è: valutare l'effettiva difficoltà degli item stimare la proporzione di soggetti che potrebbe aver risposto casualmente in modo corretto a un item valutare se le caratteristiche di un setting sono adeguate alla somministrazione di un test verificare se le alternative di risposta a un item sono valide. A livello statistico, l'uniformità della distribuzione dei distrattori può essere valutata con: il valore di P(errata) l'indice di attendibilità la somma degli errori casuali l'indice dell'effetto del chi-quadrato per un campione. Per disciminatività degli item di un test di prestazione massima si intende: la buona formulazione degli item in modo tale che non vi siano sovrapposizioni concettuali la capacità degli item di distinguere i soggetti con alta performance da quelli con bassa performance a quel test la misura di quanto ogni item è in grado di distinguere i soggetti con livelli elevati nel costrutto da quelli con un livello basso nessuna delle alternative. Un valore dell'indice di discriminatività uguale a 0 indica che: nessuna delle alternative entrambe le alternative l'item non discrimina tra i due gruppi con alto e basso punteggio al test l'item non distingue i soggetti con livelli elevati nel costrutto da quelli con un livello basso. l valore dell'indice di discriminatività può variare: da ,20 a ,40 da -1 a +1 da 0 a 1 da -2 a + 2. La formula per calcolare l'indice di discriminatività D è: D = P (Alto)/P (Basso) D = P (Alto) - P (Basso)/n° item D = P (Alto) - P (Basso)/n° distrattori D = P (Alto) - P (Basso). Nella formula per calcolare l'indice di discriminatività D, "P (Basso)" sta per: la proporzione di soggetti che ha effettuato pochi errori nel rispondere agli item la proporzione di soggetti che ha risposto correttamente all'item nel gruppo con punteggi bassi il totale di soggetti che ha ottenuto un punteggio basso in quell'item la proporzione di soggetti che ha ottenuto un punteggio basso in quell'item. La misura di quanto ogni item è rappresentativo dell'intera scala e del costrutto misurato viene detta: correlazione item-totale corretta validità di costrutto rappresentatività discriminatività. Solitamente si considerano ridondanti gli item che correlano tra loro almeno: 0.70 0.50 + 1 - 1. Si parla di ridondanza degli item in un test di prestazione massima quando: due o più item sono uguali due o più item sono formulati in modo simile due o più item sono sovrapponibili a livello concettuale due o più item hanno lo stesso livello di difficoltà. Il valore della correlazione item-totale corretta può variare per i test di prestazione massima: da -1 a +1 da -2 a + 2 da 0 a 1 da ,20 a ,40. Un problema che si può riscontrare nel calcolo della correlazione item-totale corretta è: la ridondanza la presenza di numeri negativi nessuna delle alternative la scarsa rappresentatività degli item. La forma della distribuzione delle caratteristiche psicologiche è: tutte le alternative Gaussiana normale a campana. Quando secondo alcuni autori i dati mancanti non costituiscono un problema per le analisi? quando possono essere recuperati somministrando di nuovo gli item quando sono meno del 5% per ogni item quando sono meno del 10% per ogni item quando sono meno del 3% per ogni item. Cosa si intende per dati mancanti o missing? entrambe le alternative dati con valori anomali nessuna delle alternative item per cui non è stata fornita una risposta. Perché è importante la procedura di "data cleaning"? per individuare gli errori di inserimento tutte le alternative per individuare i valori anomali per pulire i dati inseriti nel database prima di iniziare le analisi. Un'osservazione in cui il dato è presente e il cui valore è compatibile con quelli previsti per quella variabile è detta: caso idoneo caso legittimo caso valido caso attendibile. Gli indici di dispersione per i test di prestazione tipica sono: entrambe le alternative differenza interquartile deviazione standard nessuna delle alternative. Nell'analisi degli item a livello ordinale per i test di prestazione tipica utilizzerò: la varianza lo scarto medio assoluto la differenza interquartile la deviazione standard. Nell'analisi degli item a livello metrico per i test di prestazione tipica utilizzerò: lo scarto medio assoluto la varianza la differenza interquartile la deviazione standard. Nei test orientati al criterio l'analisi degli item si focalizza: nessuna delle alternative sull'individuare i soggetti che hanno ottenuto punteggi massimi e punteggi minimi sull'individuare quegli item che meglio consentono la discriminazione tra due gruppi sull'individuare quegli item che sono maggiormente rappresentativi di un certo costrutto. Per i test di prestazioni tipica, la discriminatività del test in generale può essere valutata: nessuna delle alternative il valore mediano dell'indice di dimensione dell'effetto una variante dell'indice ? di Ferguson entrambe le alternative. Nell'analisi della discriminatività per i test di prestazione tipica: i soggetti non vengono suddivisi i soggetti vengono suddivisi in centili in base al punteggio totale i soggetti vengono suddivisi in quartili in base al punteggio totale i soggetti non vengono suddivisi in quartili in base al punteggio totale. Nell'analisi della discriminatività per i test di prestazione tipica la media viene utilizzata se: gli ancoraggi sono ben bilanciati la distribuzione delle frequenze è sufficientemente simile alla normale tutte le alternative il numero delle alternative ordinabili è almeno uguale a 5. Il valore della correlazione item-totale corretta può variare per i test di prestazione tipica: da -2 a + 2 da ,20 a ,40 da 0 a 1 da -1 a +1. Nei test di prestazione tipica la correlazione item-totale viene calcolata con: il coefficiente di determinazione la regressione lineare il coefficiente prodotto-momento di Pearson la covarianza. L'errore di misurazione ha valore atteso uguale a: 1 0 2 0.50. L'errore casuale determina: una distorsione sia dei punteggi individuali che di quelli del gruppo una sovrastima o sottostima dei valori ottenuti una distorsione dei punteggi individuali, ma a livello di gruppo tendono a compensarsi una distorsione dei punteggi del gruppo. L'errore sistematico determina: una sistematica sovrastima o sottostima dei valori ottenuti una sistematica sovrastima dei valori ottenuti una sistematica sottostima dei valori ottenuti una distorsione dei punteggi a livello individuale ma non di gruppo. Secondo la "Teoria classica dei test": il punteggio al test corrisponde esattamente al livello nel costrutto il punteggio al test comprende anche l'errore di misurazione il punteggio al test deve essere "pulito" dagli errori casuali il punteggio al test non comprende anche l'errore di misurazione. Secondo la "Teoria classica dei test": il costrutto non ha un effetto casuale sulle risposte agli item il costrutto ha un effetto causale sulle risposte agli item il costrutto ha un effetto casuale sulle risposte agli item il costrutto non ha alcuna influenza sulle risposte agli item. La proprietà psicometrica di un test relativa all'accuratezza con cui un test o una scala misura una certa variabile psicologica è detta: validità validità di costrutto discriminatività attendibilità. La proprietà psicometrica di un test relativa all'accuratezza con cui un test o una scala misura una certa variabile psicologica è detta: affidabilità attendibilità fedeltà tutte le alternative. Nelle versioni alternative di un test la correlazione tra le due versioni X1 e X2 viene detta: coefficiente di attendibilità coefficiente di Pearson coefficiente di equivalenza coefficiente di precisione. Le versioni di un test che hanno punteggi veri e varianze d'errore uguali sono dette: simili parallele o sostituibili equivalenti uguali. La correlazione tra i punteggi ottenuti dai soggetti nelle due versioni X1 e X2 viene detta: correlazione di Spearman nessuna delle alternative coefficiente di attendibilità coefficiente di Pearson. Nella stima dell'attendibilità, se le varianze d'errore sono diverse ma i punteggi veri sono uguali si parla di: forme tau-equivalenti forme essenzialmente tau-equivalenti forme equivalenti forme tau. Nelle forme tau-equivalenti: medie e deviazioni standard dei punteggi osservati sono uguali le medie dei punteggi osservati sono diverse, ma le deviazioni standard sono uguali le medie dei punteggi osservati sono uguali, ma le deviazioni standard sono diverse medie e deviazioni standard dei punteggi osservati sono diverse. Nelle forme essenzialmente tau-equivalenti: le medie dei punteggi osservati sono diverse, ma le deviazioni standard sono uguali le medie e le deviazioni standard dei punteggi osservati sono diverse le medie e le deviazioni standard dei punteggi osservati sono uguali le medie dei punteggi osservati sono uguali, ma le deviazioni standard sono diverse. Quando le varianze d'errore sono diverse e i punteggi veri differisco non solo per una costante additiva ma anche per una moltiplicativa si parla di: test concentrici (congenerici) test paralleli nessuna delle alternative test alternativi. Il valore ottimale del coefficiente di attendibilità è pari a: 0,90 -1 +1 0. Per attendibilità test-retest si intende: l'indipendenza del punteggio del test dai cambiamenti temporali nessuna delle alternative entrambe le alternative la stabilità del punteggio nel tempo. L'attendibilità test-retest è indicata per: i test di massima performance i test neuropsicologici i questionari per valutare l'ansia e l'umore le caratteristiche psicologiche che si ritengono stabili. Il valore minimo accettabile per una correlazione test-retest è: +1 0,90 0.70 0. Due versioni parallele di un test hanno: medie e deviazioni standard dei punteggi osservati discrepanti medie e deviazioni standard dei punteggi osservati diverse medie e deviazioni standard dei punteggi osservati uguali medie e deviazioni standard dei punteggi osservati statisticamente significative. A cosa serve la formula profetica di Spearman-Brown? a stimare quale sarebbe l'attendibilità del test se venisse aggiunto o tolto un certo numero di item paralleli a stimare quale sarebbe l'attendibilità del test se venisse aggiunto un certo numero di item paralleli a valutare la correlazione tra gli item a stimare quale sarebbe l'attendibilità del test se venisse tolto un certo numero di item paralleli. L'indice che viene utilizzato per la stima dell'attendibilità mediante una somministrazione è: l'alpha di Cronbach il coefficiente di Pearson il chi quadrato il coefficiente di determinazione. Il valore ottimale dell'alpha di Cronbach è: ?0,90 0.50 tra 0,80 e 0,90 tra 0,60 e 0,70. Nell'analisi della coerenza interna bisogna considerare: nessuna delle alternative entrambe le alternative l'alpha senza item la correlazione multipla al quadrato. Il valore dell'alpha di Cronbach: può assumere anche valori negativi può assumere solo valori positivi può variare solo tra 0 e 1 può variare solo da -1 a +1. Quale caratteristica degli item viene presa in considerazione per valutare l'attendibilità di un test sulla base di una singola somministrazione? la coerenza interna l'affidabilità la validità di costrutto la discriminatività. Il metodo split-half prevede: la suddivisione arbitraria del campione in due metà la suddivisione arbitraria del test in due metà la suddivisione arbitraria dei casi validi in due metà la suddivisione arbitraria dei punteggi veri in due metà. Un'adeguata coerenza interna per l'unidimensionalità di un insieme di item è: una condizione sufficiente una condizione necessaria ma non sufficiente una condizione necessaria una condizione necessaria e sufficiente. Per verificare se le relazioni tra gli item hanno tutte più o meno la stessa forza si utilizza: correlazione di Spearman la correlazione item-totale corretta la matrice di correlazioni il coefficiente di Pearson. Se le relazioni tra gli item in una matrice di correlazioni hanno tutte più o meno la stessa forza, si può sostenere: l'ipotesi di attendibilità della scala l'ipotesi di unidimensionalità della scala l'ipotesi di coerenza interna della scala l'ipotesi di validità di costrutto della scala. Cosa si intende per "numero di saturazioni sostanziali"? è il numero di fattori con cui una variabile ha una relazione forte è il numero di fattori con cui una variabile ha una correlazione è il numero di fattori con cui una variabile ha una relazione statisticamente significativa è il numero di fattori con cui una variabile ha una buona relazione. La proporzione di variabilità condivisa tra due variabili viene calcolata attraverso: il coefficiente di determinazione il coefficiente di Pearson l'alpha di Cronbach la matrice di correlazioni. Si ritiene adeguata un'analisi fattoriale in cui ogni fattore è saturato in modo sostanziale: da almeno 10 item da almeno 2 item da almeno 3 item da almeno 5 item. Per "unicità" si intende: la quota di variabilità del punteggio osservato la quota di variabilità del punteggio non spiegata dai fattori la quota di variabilità del punteggio spiegata dai fattori la quota di variabilità del punteggio spiegata dalle variabili latenti. Una saturazione viene valutata sostanziale quando: il suo valore è ?0,90 spiega almeno il 5% della variabilità dell'item il suo valore è compreso tra 0,80 e 0,90 spiega almeno il 10% della variabilità dell'item. Il "numero di saturazioni sostanziali" di una variabile rappresenta: entrambe le alternative la sua complessità fattoriale il numero di fattore con cui la variabile ha una relazione forte nessuna delle alternative. Nell'analisi fattoriale la variabile di controllo per la correlazione è: una variabile osservata una variabile dipendente una variabile latente una variabile indipendente. Le variabili non osservate sono dette: variabili celate variabili latenti variabili nascoste variabili implicite. Su quali principi si basa l'Analisi Fattoriale Esplorativa (AFE)? causazione parsimonia struttura semplice tutte le alternative. Per quale motivo si effettua la verifica degli "outlier multivariati"? per individuare i casi che dovrebbero essere esclusi dal dataset per individuare i casi che presentano combinazioni di punteggi insoliti in un dataset per individuare gli item che correlano con diversi fattori per individuare le variabili latenti. Nella formula dell'equazione di specificazione troviamo: i fattori di errore (E) i fattori specifici (S) i fattori comuni (F) tutte le alternative. Per "fattori specifici" (S) si intende: le variabili che spiegano la variabilità specifica e sistematica degli item la parte di varianza dell'item dovuta all'errore di misurazione i casi che presentano combinazioni di punteggi insoliti le variabili che sintetizzano la variabilità che ciascuna variabile condivide con le altre. Nell'analisi fattoriale la correlazione tra i fattori comuni e quelli unici è uguale a: 0 0.50 2 1. La matrice di correlazione policorica e quella tetracorica: si applicano in base al tipo di analisi fattoriale che si vuole effettuare hanno la stessa funzione e si applicano a prescindere dal tipo di item non hanno la stessa funzione hanno la stessa funzione, ma si applicano a diversi tipi di item. Quando gli item sono Likert, molti con valori di skewness e curtosi fuori dal range si utilizza la matrice di correlazione: tetracorica di Spearman policorica di Pearson. Quando gli item sono troppo difficili si verifica: l'effetto pavimento l'effetto soffitto l'effetto di discriminatività l'effetto di complessità. Quando gli item sono troppo facili si verifica: l'effetto di facilitazione l'effetto di semplicità l'effetto soffitto l'effetto pavimento. Il punto in cui si incrociano le media di due variabili in un diagramma di dispersione viene detto: epicentro centro centroide punto mediano. L'indice di fattorizzabilità che fornisce la misura di quanto sono indipendenti le variabili all'interno della matrice di correlazione viene detto: indice di autonomia indice di libertà indice di autodeterminazione determinante. Quando gli item sono Likert, molti con valori di skewness e curtosi all'interno del range si utilizza la matrice di correlazione: di Pearson tetracorica di Spearman policorica. La matrice di correlazione tetracorica si applica quando: tutti gli item sono dicotomici si hanno item sia dicotomici che Likert gli item sono a risposta multipla tutti gli item sono Likert. Quale metodo viene utilizzato per la stima delle comunalità iniziali? correlazione multipla al quadrato entrambe le alternative nessuna delle alternative comunalità iterate. Quanti fattori si dovrebbero estrarre secondo il criterio Kaiser-Guttman? almeno 3 almeno 5 almeno il 10% tanti fattori quanti sono quelli con gli autovalori maggiori di 1. Il "modello dei fattori comuni" presuppone che: ogni variabile osservata sia in relazione lineare con uno o più fattori comuni ogni variabile osservata sia in relazione lineare con uno o più fattori di unicità ogni variabile osservata sia in relazione con uno o più fattori comuni e un fattore di unicità ogni variabile osservata sia in relazione lineare con uno o più fattori comuni e un fattore di unicità. Le variabili latenti non osservabili che influenzano casualmente alcune o tutte le variabili osservate e spiegano le correlazioni fra esse si chiamano: fattori comuni fattori complessivi fattori generali fattori di unicità. Le variabili latenti che hanno un effetto causale su una sola variabile osservata e non spiegano niente delle correlazione fra le variabili osservate si chiamano: fattori di unicità fattori comuni fattori impliciti fattori generali. Il metodo "Principal Axis Factoring" (PAF) cerca di spiegare: il massimo possibile della varianza il massimo possibile della varianza totale il massimo possibile della varianza in comune degli item il massimo possibile della varianza in comune degli item e di quella totale. Lo scopo dell'analisi delle componenti principali è: sintetizzare i punteggi nelle variabili osservate in un numero ridotto di variabili latenti ridurre i dati spiegare la varianza totale delle variabili osservate tutte le alternative. Il metodo di rotazione che ha la caratteristica di normalizzare le saturazioni è: EQUAMAX QUARTIMAX VARIMAX PROMAX. La rotazione dei fattori: modifica e ridistribuisce la varianza spiegata è facoltativa non modifica la varianza spiegata, ma la ridistribuisce modifica la varianza spiegata. La matrice che contiene i coefficienti che sintetizzano l'effetto totale dei fattori sulle variabili si chiama: matrice di correlazione tetracorica matrice di correlazione policorica structure matrix pattern matrix. La matrice che contiene i coefficienti che sintetizzano gli effetti diretti dei fattori sulle variabili osservate al netto delle relazioni tra i fattori stessi si chiama: matrice di correlazione policorica pattern matrix structure matrix matrice di correlazione tetracorica. In quale caso un fattore risulta interpretabile? se ha almeno 3 item che saturano su di esso se ha almeno 5 item che saturano su di esso se ha almeno 10 item che saturano su di esso se ha almeno 2 item che saturano su di esso. Il valore degli indici di goodness of fit e di badness of fit varia tra: da 0 a 1 0 e 1 da -1 a +1 da ,20 a ,40. Quale valore dovrebbero superare gli indici di goodness of fit? 0.90 0.50 0 1. Gli indici di badness of fit devono essere inferiori a: 0.08 1 0.90 0.50. La validità di costrutto discriminante viene valutata attraverso: le correlazioni mono-tratto mono-metodo i coefficienti mono-tratto etero-metodo le correlazioni etero-tratto mono-metodo i triangoli etero-tratto mono-metodo. La validità convergente è supportata se le correlazioni con le misure dei costrutti sono: superiori a 0,30 inferiori a 0,30 inferiori a 0,50 superiori a 0,50. In una matrice multi-tratto multi-metodo la diagonale di validità covergente rappresenta: le attendibilità delle misure ottenute la correlazione disattenuata i coefficienti mono-tratto etero-metodo le correlazioni mono-tratto mono-metodo. In una matrice multi-tratto multi-metodo la diagonale dell'attendibilità rappresenta: le correlazioni mono-tratto mono-metodo le attendibilità delle misure ottenute nessuna delle alternative entrambe le alternative. Il metodo principale per valutare la validità di costrutto è: la pattern matrix la matrice di correlazione policorica la structure matrix la matrice multi-tratto multi-metodo. La validità discriminante è supportata se le correlazioni con le misure dei costrutti sono: inferiori a 0,30 superiori a 0,50 inferiori a 0,50 superiori a 0,30. La validità di criterio può essere classificata in: predittiva e postdittiva concorrente, postdittiva, predittiva concorrente e postdittiva concorrente e predittiva. La capacità di un test nello stimare accuratamente uno stato psicologico o comportamento dell'individuo viene detta: validità di criterio validità predittiva validità postdittiva validità concorrente. La validità convergente rappresenta: la quota di variabilità che due misure condividono solo perché sono ottenute con lo stesso procedimento le correlazioni trascurabili con misure di costrutti concettualmente diversi da quello in esame le associazioni tra procedure di misurazione indipendenti progettate per misurare lo stesso costrutto nessuna delle alternative. La validità discriminante rappresenta: la quota di variabilità che due misure condividono solo perché sono ottenute con lo stesso procedimento nessuna delle alternative le associazioni tra procedure di misurazione indipendenti progettate per misurare lo stesso costrutto le correlazioni trascurabili con misure di costrutti concettualmente diversi da quello in esame. La varianza dovuta al metodo rappresenta: le associazioni tra procedure di misurazione indipendenti progettate per misurare lo stesso costrutto le correlazioni trascurabili con misure di costrutti concettualmente diversi da quello in esame la quota di variabilità che due misure condividono solo perché sono ottenute con lo stesso procedimento nessuna delle alternative. Per errore standard di misurazione (SEM) si intende: la varianza di errore la deviazione standard dell'errore causale di misurazione la varianza di errore dei punteggi al test stimata a partire dai dati campionari la deviazione standard degli errori di misurazione associata ai punteggi a un test per un gruppo specifico di esaminandi. Quale metodo può essere utilizzato per stimare il punteggio vero per un singolo punteggio di un soggetto? l'alpha di Cronbach il metodo split-half la regressione lineare il coefficiente di determinazione. I coefficienti di attendibilità che vengono utilizzati per l'errore standard di misurazione sono: la coerenza interna e l'attendibilità test-retest l'attendibilità test-retest e l'alpha di Cronbach l'attendibilità test-retest e il metodo split-half la coerenza interna e l'alpha di Cronbach. Il punteggio normativo indica: quanto la prestazione di un soggetto è normale quanto la prestazione di un soggetto è lontana da quella più frequente nel campione di riferimento quanto la prestazione di un soggetto è nella media quanto la prestazione di un soggetto è tipica. Gli intervalli di fiducia dei punteggi al test possono essere calcolati se: gli errori hanno distribuzione normale il punteggio osservato è uguale alla somma del punteggio vero più la componente di errore tutte le alternative la media degli errori è uguale a 0. I punteggi di riferimento nella popolazione vengono detti: punteggi medi punteggi normali punteggi normativi o norme punteggi standardizzati. Per decidere il numero di soggetti necessari per il campione normativo è importante determinare: i margini di errore e il livello di fiducia la stima della varianza della popolazione, i margini di errore, il livello di fiducia la stima della varianza della popolazione e il livello di fiducia la stima della varianza della popolazione e i margini di errore. L'ispezione dell'istogramma con la distribuzione di frequenza serve per valutare: nessuna delle alternative se la distribuzione dei punteggi al test è sufficientemente normale se la distribuzione dei punteggi al test è adatta a una standardizzazione in punteggi standard entrambe le alternative. La standardizzazione mediante punti percentili si utilizza: se la distribuzione è standardizzata se la distribuzione è simmetrica se la distribuzione non è normale se la distribuzione è normale. I punti T: hanno media 100 e deviazione standard 15 hanno media 0 e deviazione standard 1 hanno media 5 e deviazione standard 2 hanno media 50 e deviazione standard 10. Nella standardizzazione mediante punteggi standard i punteggi grezzi vengono trasformati in: punteggi normativi punti T punti percentili punti z. I punteggi standard: hanno media 100 e deviazione standard 15 hanno media 5 e deviazione standard 2 hanno media 50 e deviazione standard 10 hanno media 0 e deviazione standard 1. Quando i punteggi dei test non possono essere considerati come misura su scala a intervalli, la standardizzazione avviene tramite: ranghi percentili punti T punti z punti Sten. Si effettua la standardizzazione tramite ranghi percentili quando: la distribuzione dei punteggi è normale la distribuzione dei punteggi è simmetrica la distribuzione dei punteggi è standardizzata la distribuzione dei punteggi non è normale. Quale tipo di punteggio da informazioni sull'entità della differenza tra due punteggi? punti T i percentili punteggio standardizzato punti z. Le norme di un test: sono le stesse per qualsiasi soggetto a cui viene somministrato un certo test si diversificano a seconda delle variabili socio-demografiche non subiscono l'influenza dell'età e del genere sono indipendenti dalle variabili socio-demografiche. Nel caso di variabili dicotomiche, per sapere se sono necessarie norme differenziate le analisi dei dati si effettuano attraverso: la correlazione di Pearson o di Spearman l'analisi della varianza o il test di Kruskal-Wallis il test t per campioni indipendenti o il test Mann-Whitney nessuna delle precedenti. Nel caso di variabili nominali, per sapere se sono necessarie norme differenziate le analisi dei dati si effettuano attraverso: nessuna delle precedenti il test t per campioni indipendenti o il test Mann-Whitney la correlazione di Pearson o di Spearman l'analisi della varianza o il test di Kruskal-Walli. Nel caso di variabili ordinali o metriche, per sapere se sono necessarie norme differenziate le analisi dei dati si effettuano attraverso: il test t per campioni indipendenti o il test Mann-Whitney l'analisi della varianza o il test di Kruskal-Wallis nessuna delle precedenti la correlazione di Pearson o di Spearman. Il manuale del test contiene informazioni relative a: tutte le alternative le qualifiche richieste per la somministrazione del test le procedure di sviluppo degli item le procedure di somministrazione. L'adattamento di un test in una lingua diversa dall'originale prevede: la modificazione dei costrutti la traduzione letterale degli item la modificazione del dominio di contenuto l'adattamento della formulazione degli item in base alle differenze cross-culturali. Il bias di item si verifica quando: l'item non rispecchia il costrutto l'item non è rappresentativo l'item è stato tradotto male e le parole hanno una diversa connotazione a seguito della traduzione nessuna delle alternative. L'adattamento di un test in una lingua diversa dall'originale pone problemi: solo sul piano linguistico solo sul piano psicologico sia sul piano linguistico che su quello psicologico solo sul piano psicometrico. A cosa fa riferimento un bias di costrutto? a distorsioni del costrutto alle differenze culturali nelle definizioni dei costrutti a diverse definizioni del costrutto a seconda delle caratteristiche socio-demografiche a diverse definizioni del costrutto in una stessa cultura. La versione adattata di un test deve avere un buon grado di: equivalenza semantica equivalenza concettuale tutte le alternative equivalenza normativa.

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