psmr20mMetodologia della ricerca educativa - Attività 13
Roberto Trinchero

Gentile studentessa, gentile studente,
Adesso che hai concluso l’analisi monovariata delle variabili che descrivono il campione su cui hai lavorato, puoi passare al controllo delle ipotesi che hai formulato a seguito della costruzione del quadro teorico. Questo viene fatto con quella che si chiama analisi bivariata dei dati. L’analisi bivariata prevede che venga controllata la presenza di una relazione significativa, ossia non imputabile al caso, tra le variabili generate dal fattore indipendente e le variabili generate dal fattore dipendente, prese due a due, ossia la prima di quelle generate dal fattore indipendente con tutte quelle generate dal fattore dipendente, poi la seconda generata dal fattore indipendente con tutte quelle generate dal fattore dipendente, poi la terza e così via. Tutte le relazioni significative che avrai trovato, ossia con valore di significatività p minore di 0,05, potranno essere delle conferme o delle confutazioni per le tue ipotesi. Se non avrai trovato relazioni significative, la tua ipotesi non sarà né confermata né confutata dai dati.
In particolare in questa lezione imparerai come costruire delle tabelle a doppia entrata per controllare la presenza di una relazione tra due variabili categoriali. Per svolgere l’Attività devi compiere i seguenti passi:

  1. Studiare accuratamente le slides 3, 25, 26, 27, 28, 29, 30 e 31 del blocco slides 4: http://www.edurete.org/ps1/ps-ebe2016-A4.pdf, approfondendole con quanto indicato sul libro di testo.
  2. Rispondere alle domande che troverai nella prima parte dell’Attività, che ti serviranno per controllare la tua comprensione di quanto studiato.
  3. Selezionare la matrice dei dati che hai composto, copiarla ed incollarla nella casella grande (denominata ‘Matrice dei dati’) su JsStat.
  4. Selezionare la prima variabile categoriale generata dal fattore indipendente nella casella ‘Variabile indipendente’ di JsStat.
  5. Selezionare la prima variabile categoriale generata dal fattore dipendente nella casella ‘Variabile dipendente’ di JsStat.
  6. Selezionare nella casella Tipo di elaborazione ‘Tabella a doppia entrata’ e cliccare sul pulsante Analisi dei dati introdotti.
  7. Se la significatività della relazione è inferiore a 0,05, selezionare i risultati ottenuti con JsStat, copiarli ed incollarli nelle caselle dell’Attività, dove richiesto. Queste relazioni andranno riportate nel rapporto di ricerca finale.
  8. Ripetere la stessa operazione per tutte le variabili generate dal fattore indipendente, incrociandole una per una con tutte le variabili generate dal fattore dipendente.

Puoi svolgere questa Attività quante volte vuoi. Le tue risposte verranno tracciate sul server e la loro presenza costituirà credito di frequenza per la lezione di giovedì 21 maggio 2020.
Per qualsiasi dubbio non esitare a contattare il docente all’email roberto.trinchero@unito.it Buon lavoro!

1. Scrivi il tuo numero di Matricola:  

2. Dichiaro che il mio Cognome è:  

3. Dichiaro che il mio Nome è:  

4. Lavoro in gruppo con (inserire Cognome e Nome degli altri membri del gruppo con cui stai conducendo la ricerca empirica, se lasci il campo vuoto significa che stai lavorando da solo):

Rispondi alle seguenti domande. Una volta inserite tutte le risposte premi il tasto “Invia i dati” per memorizzarle sul server:


5. Scrivi il Problema di ricerca su cui stai lavorando con il tuo gruppo, nella forma “Vi è relazione tra … e …?” (ad esempio: Vi è relazione tra motivazione allo studio e profitto scolastico?):


6. Cosa significa ‘Spiegare gli stati assunti da un dato fattore sulla base di quelli assunti da un altro fattore’?
    Controllare la presenza di relazioni tra ciascuna variabile generata dal fattore indipendente significativo con ciascuna variabile generata dal fattore dipendente significativo
    Controllare la presenza di relazioni tra variabili particolarmente significative generate dal fattore indipendente con variabili particolarmente significative generate dal fattore dipendente
    Controllare la presenza di relazioni significative tra ciascuna variabile generata dal fattore indipendente con ciascuna variabile generata dallo stesso fattore
    Controllare la presenza di relazioni significative tra ciascuna variabile generata dal fattore indipendente con ciascuna variabile generata dal fattore dipendente

    Controllare la presenza di relazioni significative tra una variabile generata dal fattore indipendente con una variabile generata dal fattore dipendente

7. Quando la presenza di una relazione significativa conferma l’ipotesi di partenza di una ricerca?
    Quando la relazione va nel verso opposto a quella ipotizzata (ad esempio: le trentenni femmine tendono più spesso a vivere con i genitori)
    Quando la relazione va nel verso opposto a quella ipotizzata (ad esempio: i trentenni maschi tendono più spesso a vivere da soli)
    Quando la relazione è significativamente orientata nello stesso verso di quella ipotizzata (ad esempio: i trentenni maschi tendono più spesso a vivere con i genitori)
    Quando la relazione va nel verso opposto a quella ipotizzata (ad esempio: i trentenni maschi tendono più spesso a vivere con i genitori)
    Quando la relazione va nello stesso verso di quella ipotizzata (ad esempio: i trentenni maschi tendono più spesso a vivere con i genitori)

8. Quando la presenza di una relazione significativa confuta l’ipotesi di partenza di una ricerca?
    Quando la relazione va nello stesso verso rispetto a quella ipotizzata (ad esempio: le trentenni femmine tendono più spesso a vivere con i genitori)
    Quando la relazione è significativamente orientata nel verso opposto di quella ipotizzata (ad esempio: i trentenni maschi tendono più spesso a vivere con i genitori)
    Quando la relazione va nel verso opposto rispetto a quella ipotizzata (ad esempio: i trentenni maschi tendono più spesso a vivere con i genitori)
    Quando la relazione va nello stesso verso rispetto a quella ipotizzata (ad esempio: i trentenni maschi tendono più spesso a vivere con i genitori)

    Quando la relazione va nello stesso verso rispetto a quella ipotizzata (ad esempio: i trentenni maschi tendono più spesso a vivere da soli)

9. Come si controlla la presenza di una relazione tra due variabili categoriali?
    Con il calcolo dei punteggi z
    Con il calcolo delle percentuali di cella
    Con il calcolo del coefficiente di correlazione
    Con la tabella a doppia entrata e il calcolo di un indice denominato X quadro
    Con l’analisi della varianza e il calcolo di un indice che si chiama eta quadro

10. Come si controlla la presenza di una relazione tra due variabili cardinali?
    Con il calcolo delle percentuali di cella
    Con l’analisi della varianza e il calcolo di un indice che si chiama eta quadro
    Con la tabella a doppia entrata e il calcolo di un indice denominato X quadro
    Con il calcolo del coefficiente di correlazione

    Con il calcolo dei punteggi z

11. Come si controlla la presenza di una relazione tra una variabile categoriale e una cardinale?
    Con la tabella a doppia entrata e il calcolo di un indice denominato X quadro
    Con l’analisi della varianza e il calcolo di un indice che si chiama eta quadro
    Con il calcolo del coefficiente di correlazione

    Con il calcolo delle percentuali di cella
    Con il calcolo dei punteggi z

12. Cos’è una frequenza osservata?
    E’ il numero di casi che hanno una data modalità di una delle due variabili della tabella a doppia entrata
    E’ il numero di casi che hanno una data combinazione di due modalità delle due variabili della tabella a doppia entrata
    E’ il numero di casi che avrebbe una data combinazione di due modalità delle due variabili della tabella a doppia entrata se fossimo in condizione di assenza di relazione tra le due variabili
    E’ il numero di casi totali presenti in una tabella a doppia entrata

    E’ il numero di celle a cui si può imporre - entro certi limiti - un valore, dati i marginali presenti

13. Cos’è una frequenza attesa?
    E’ il numero di celle a cui si può imporre - entro certi limiti - un valore, dati i marginali presenti
    E’ il numero di casi che avrebbe una data combinazione di due modalità delle due variabili della tabella a doppia entrata se fossimo in condizione di assenza di relazione tra le due variabili
    E’ il numero di casi che hanno una data combinazione di due modalità delle due variabili della tabella a doppia entrata
    E’ il numero di casi totali presenti in una tabella a doppia entrata
    E’ il numero di casi che hanno una data modalità di una delle due variabili della tabella a doppia entrata

14. Cos’è una frequenza marginale?
    E’ il numero di casi che avrebbe una data combinazione di due modalità delle due variabili della tabella a doppia entrata se fossimo in condizione di assenza di relazione tra le due variabili
    E’ il numero di casi che hanno una data combinazione di due modalità delle due variabili della tabella a doppia entrata
    E’ il numero di casi che hanno una data modalità di una delle due variabili della tabella a doppia entrata

    E’ il numero di casi totali presenti in una tabella a doppia entrata
    E’ il numero di celle a cui si può imporre - entro certi limiti - un valore, dati i marginali presenti

15. Cos’è il parametro N in una tabella a doppia entrata?
    E’ il numero di celle a cui si può imporre - entro certi limiti - un valore, dati i marginali presenti
    E’ il numero di casi che hanno una data modalità di una delle due variabili della tabella a doppia entrata
    E’ il numero di casi che avrebbe una data combinazione di due modalità delle due variabili della tabella a doppia entrata se fossimo in condizione di assenza di relazione tra le due variabili
    E’ il numero di casi che hanno una data combinazione di due modalità delle due variabili della tabella a doppia entrata
    E’ il numero di casi totali presenti in una tabella a doppia entrata

16. Cos’è il numero di gradi di libertà in una tabella a doppia entrata?
    E’ il numero di casi che avrebbe una data combinazione di due modalità delle due variabili della tabella a doppia entrata se fossimo in condizione di assenza di relazione tra le due variabili
    E’ il numero di casi che hanno una data combinazione di due modalità delle due variabili della tabella a doppia entrata
    E’ il numero di casi totali presenti in una tabella a doppia entrata
    E’ il numero di celle a cui si può imporre - entro certi limiti - un valore, dati i marginali presenti

    E’ il numero di casi che hanno una data modalità di una delle due variabili della tabella a doppia entrata

17. Quanto vale la frequenza osservata della cella Bassa motivazione allo studio – Alto profitto scolastico nella tabella a doppia entrata della slide 27 del blocco slides 4?
    5
    6
    8

    4,6
    7,6

18. Quanto vale la frequenza attesa della cella Alta motivazione allo studio – Basso profitto scolastico nella tabella a doppia entrata della slide 27 del blocco slides 4?
    5,4
    6,4
    4,6
    5

    7,6

19. Quanti gradi di libertà vi sono nella tabella a doppia entrata della slide 27 del blocco slides 4?
    24
    4
    2
    1

    3

20. Come si calcola la frequenza osservata in una tabella a doppia entrata?
    Si fa una proporzione con il numero dei casi
    Si moltiplica il numero di righe della tabella meno uno per il numero di colonne della tabella meno uno
    Si contano i casi con quelle modalità presenti nella matrice dei dati
    Si moltiplicano i marginali di riga e di colonna corrispondenti alla cella e si dividono per il numero dei casi

    Si fa una proporzione tra i marginali di riga e di colonna

21. Come si calcola la frequenza attesa in una tabella a doppia entrata?
    Si fa una proporzione tra i marginali di riga e di colonna
    Si moltiplica il numero di righe della tabella meno uno per il numero di colonne della tabella meno uno
    Si moltiplicano i marginali di riga e di colonna corrispondenti alla cella e si dividono per il numero dei casi
    Si contano i casi con quelle modalità presenti nella matrice dei dati

    Si fa una proporzione con il numero dei casi

22. Come si calcolano i gradi di libertà in una tabella a doppia entrata?
    Si fa una proporzione con il numero dei casi
    Si moltiplica il numero di righe della tabella meno uno per il numero di colonne della tabella meno uno
    Si contano i casi con quelle modalità presenti nella matrice dei dati
    Si moltiplicano i marginali di riga e di colonna corrispondenti alla cella e si dividono per il numero dei casi
    Si fa una proporzione tra i marginali di riga e di colonna

23. Perché è importante calcolare le frequenze attese in una tabella a doppia entrata?
    Per definire le frequenze marginali
    Per definire le frequenze osservate
    Per definire la situazione corrente
    Per definire un punto di riferimento che indica l’assenza di una relazione
    Per definire quanti casi sono significativi e quanti no

24. Perché è importante calcolare le frequenze attese in una tabella a doppia entrata?
    Per definire le frequenze marginali
    Per definire le frequenze osservate
    Per definire quanti casi sono significativi e quanti no
    Per definire un punto di riferimento che indica l’assenza di una relazione
    Per definire la situazione corrente

25. Cos’è l’indice X quadro?
    E’ un indice che dice quanto la situazione corrente ha opportuni gradi di libertà
    E’ un indice che dice quanto la situazione di assenza di relazione è significativa
    E’ un indice che dice quanto la situazione corrente è distante dalla situazione di assenza di relazione
    E’ un indice che dice quanto la situazione corrente è significativa

    E’ un indice che dice quanto la situazione corrente e la situazione di assenza di relazione sono significative

26. Perché per calcolare l’indice X quadro è necessario sottrarre dalle frequenze osservate le frequenze attese?
    Per quantificare la distanza tra la situazione corrente e la situazione marginale
    Per quantificare la distanza tra la situazione corrente e la situazione ipotetica di assenza di relazione

    Per quantificare la distanza tra la situazione ipotetica di assenza di relazione e la situazione marginale
    Per quantificare la distanza tra la singola cella e la situazione ipotetica di assenza di relazione
    Per quantificare la distanza tra la singola cella e la situazione corrente

27. Perché per calcolare l’indice X quadro è necessario elevare al quadrato la differenza tra le frequenze osservate e le frequenze attese?
    Perché altrimenti gli scarti di segno negativo annullerebbero gli scarti di segno positivo
    Perché altrimenti gli scarti di segno negativo sarebbero uguali a zero
    Perché altrimenti gli scarti di segno positivo sarebbero uguali a zero
    Perché altrimenti non si potrebbe dividere per le frequenze attese
    Perché altrimenti anche grossi scarti genererebbero un indice molto piccolo

28. Perché per calcolare l’indice X quadro è necessario dividere la differenza tra le frequenze osservate e le frequenze attese, elevata al quadrato, per la frequenza attesa?
    Perché altrimenti anche grossi scarti genererebbero un indice molto piccolo
    Perché altrimenti gli scarti andrebbero ad infinito
    Perché altrimenti gli scarti di segno positivo sarebbero uguali a zero
    Perché altrimenti gli scarti di segno negativo sarebbero uguali a zero
    Perché altrimenti anche piccoli scarti genererebbero un indice molto grande

29. Perché per calcolare l’indice X quadro è necessario sommare per tutte le celle della tabella la differenza tra le frequenze osservate e le frequenze attese, elevata al quadrato e divisa per la frequenza attesa?
    Perché altrimenti anche grossi scarti genererebbero un indice molto piccolo
    Perché altrimenti gli scarti di segno positivo sarebbero uguali a zero
    Perché altrimenti gli scarti di segno negativo sarebbero uguali a zero
    Perché altrimenti anche piccoli scarti genererebbero un indice molto grande

    Perché altrimenti gli scarti andrebbero ad infinito

30. Perché per calcolare la significatività dell’X quadro servono i gradi di libertà?
    Perché la curva della distribuzione dei casi cambia a seconda del numero di gradi di libertà considerati
    Perché le frequenze attese cambiano a seconda del numero di gradi di libertà considerati
    Perché la curva di probabilità associata all’X quadro (detta distribuzione Chi-quadro) cambia a seconda del numero di gradi di libertà considerati

    Perché le frequenze osservate cambiano a seconda del numero di gradi di libertà considerati
    Perché le frequenze marginali cambiano a seconda del numero di gradi di libertà considerati

31. Se l’X quadro è vicino a zero:
    Le frequenze attese sono più significative delle frequenze osservate
    Vi è una discreta relazione tra le due variabili
    Vi è il massimo della relazione tra le due variabili
    Non vi è relazione tra le due variabili

    Le frequenze osservate sono più significative delle frequenze attese

32. Se l’X quadro è vicino al numero totale dei casi:
    Le frequenze osservate sono più significative delle frequenze attese
    Vi è una discreta relazione tra le due variabili
    Vi è il massimo della relazione tra le due variabili
    Non vi è relazione tra le due variabili

    Le frequenze attese sono più significative delle frequenze osservate

33. Se l’X quadro è vicino a 1/3 del numero totale dei casi:
    Le frequenze attese sono più significative delle frequenze osservate
    Le frequenze osservate sono più significative delle frequenze attese
    Vi è il massimo della relazione tra le due variabili
    Vi è una discreta relazione tra le due variabili

    Non vi è relazione tra le due variabili

34. Il residuo standardizzato di cella:
    Indica la significatività dell’X quadro corrispondente a quella cella
    Indica l’attrazione o la repulsione tra le due modalità della variabili corrispondenti a quella cella
    Indica la significatività delle due modalità della variabili corrispondenti a quella cella

    Indica la componente dell’X quadro corrispondente a quella cella
    Indica l’attrazione o la repulsione tra le due variabili

35. Il residuo standardizzato di cella:
    Si calcola sottraendo la frequenza attesa della cella alla frequenza osservata della cella e dividendo per la radice quadrata della frequenza osservata
    Si calcola sottraendo la frequenza osservata della cella alla frequenza attesa della cella e dividendo per la radice quadrata della frequenza attesa
    Si calcola sottraendo la frequenza attesa della cella alla frequenza osservata della cella e dividendo per la radice quadrata della frequenza attesa

    Si calcola sottraendo la frequenza osservata della cella alla frequenza attesa della cella e dividendo per la radice quadrata della frequenza osservata

    Si calcola sottraendo la frequenza attesa della cella alla frequenza osservata della cella e dividendo per la frequenza attesa

36. Quanto vale il residuo standardizzato di cella per la cella Bassa motivazione allo studio – Alto profitto scolastico della tabella a doppia entrata presente nella slide 30 del blocco slide 4?
    14
    -0,17
    0,15
    -0,16

    0,19

37. Quando si può dire che vi è attrazione significativa tra le modalità delle due variabili corrispondenti ad una data cella?
    Quando il residuo standardizzato è vicino a 0
    Quando il residuo standardizzato è inferiore a -1,96
    Quando il residuo standardizzato è superiore a -1,96
    Quando il residuo standardizzato è inferiore a +1,96
    Quando il residuo standardizzato è superiore a +1,96

38. Quando si può dire che vi è repulsione significativa tra le modalità delle due variabili corrispondenti ad una data cella?
    Quando il residuo standardizzato è vicino a 0
    Quando il residuo standardizzato è superiore a -1,96
    Quando il residuo standardizzato è inferiore a +1,96
    Quando il residuo standardizzato è inferiore a -1,96
    Quando il residuo standardizzato è superiore a +1,96

39. Quando si può dire che non vi è né attrazione né repulsione significativa tra le modalità delle due variabili corrispondenti ad una data cella?
    Quando il residuo standardizzato è inferiore a X quadro
    Quando il residuo standardizzato è superiore a +1,96 e inferiore a -1,96
    Quando il residuo standardizzato è inferiore a +1,96 e superiore a -1,96
    Quando il residuo standardizzato è maggiore di 0

    Quando il residuo standardizzato è inferiore ai gradi di libertà

40. 27 ragazzi che frequentano un centro estivo svolgono attività di recupero delle insufficienze in matematica che hanno avuto nell’anno scolastico precedente. 12 seguono lezioni personalizzate con un educatore e gli altri seguono un percorso di training cognitivo al computer. 14 ragazzi hanno avuto un netto miglioramento delle loro abilità matematiche, dimostrate da un test. Sapendo che i ragazzi che hanno seguito il percorso di training al computer e hanno avuto un netto miglioramento delle loro abilità matematiche sono 8, trova le frequenze osservate, esplicitando per iscritto tutti i passaggi (mentali e fisici) che hai compiuto:

41. 27 ragazzi che frequentano un centro estivo svolgono attività di recupero delle insufficienze in matematica che hanno avuto nell’anno scolastico precedente. 12 seguono lezioni personalizzate con un educatore e gli altri seguono un percorso di training cognitivo al computer. 14 ragazzi hanno avuto un netto miglioramento delle loro abilità matematiche, dimostrate da un test. Sapendo che i ragazzi che hanno seguito il percorso di training al computer e hanno avuto un netto miglioramento delle loro abilità matematiche sono 8, trova le frequenze attese, esplicitando per iscritto tutti i passaggi (mentali e fisici) che hai compiuto:

42. 27 ragazzi che frequentano un centro estivo svolgono attività di recupero delle insufficienze in matematica che hanno avuto nell’anno scolastico precedente. 12 seguono lezioni personalizzate con un educatore e gli altri seguono un percorso di training cognitivo al computer. 14 ragazzi hanno avuto un netto miglioramento delle loro abilità matematiche, dimostrate da un test. Sapendo che i ragazzi che hanno seguito il percorso di training al computer e hanno avuto un netto miglioramento delle loro abilità matematiche sono 8, trova X quadro, esplicitando per iscritto tutti i passaggi (mentali e fisici) che hai compiuto:

43. 27 ragazzi che frequentano un centro estivo svolgono attività di recupero delle insufficienze in matematica che hanno avuto nell’anno scolastico precedente. 12 seguono lezioni personalizzate con un educatore e gli altri seguono un percorso di training cognitivo al computer. 14 ragazzi hanno avuto un netto miglioramento delle loro abilità matematiche, dimostrate da un test. Sapendo che i ragazzi che hanno seguito il percorso di training al computer e hanno avuto un netto miglioramento delle loro abilità matematiche sono 8, trova i residui standardizzati, esplicitando per iscritto tutti i passaggi (mentali e fisici) che hai compiuto:

44. 27 ragazzi che frequentano un centro estivo svolgono attività di recupero delle insufficienze in matematica che hanno avuto nell’anno scolastico precedente. 12 seguono lezioni personalizzate con un educatore e gli altri seguono un percorso di training cognitivo al computer. 14 ragazzi hanno avuto un netto miglioramento delle loro abilità matematiche, dimostrate da un test. Sapendo che i ragazzi che hanno seguito il percorso di training al computer e hanno avuto un netto miglioramento delle loro abilità matematiche sono 8, usa i parametri che hai calcolato precedentemente per dire se vi è relazione significativa tra aver seguito il percorso di training al computer e miglioramento delle abilità matematiche, esplicitando per iscritto tutti i passaggi (mentali e fisici) che hai compiuto:


45. Cerca relazioni significative nella tua matrice dei dati incrociando, con il programma JsStat, una per una le variabili generate dal fattore indipendente e quelle generate dal fattore dipendente, come indicato nell’introduzione. Dopo aver svolto le elaborazioni, seleziona le relazioni significative che hai trovato su JsStat, copiali e fai incolla nella casella sotto. Se non trovi relazioni significative, incolla quella che si avvicina di più alla significatività:

46. Spiega nella casella sottostante perché ritieni significative le relazioni che hai incollato nella casella precedente:


47. Se nelle Attività precedenti hai dichiarato di aver avuto delle difficoltà che ti hanno bloccato nella rilevazione dei dati, dì se sei riuscito a superarle o sei tuttora bloccato:


48. Quali difficoltà hai avuto nello svolgere questa Attività?

49. Cosa pensi di aver appreso nello svolgere questa Attività?

 

Inserire i dati, avendo cura di completare i campi obbligatori (campi con sfondo giallo), se presenti. Una volta completato, il modulo potrà essere inviato al server.