Fondamenti di psicometria

Fondamenti di psicometria Titolo: Fondamenti di psicometria
Autore: Carlo Chiorri
Editore: McGraw-Hill Education
Anno edizione: 2014
EAN: 9788838668470

"Chi conosce il lettore, non fa più,nulla per il lettore". Questo souvenir dei miei studi liceali, tratto dal celeberrimo Così parlò Zarathustra di Nietzsche, mi è tornato in mente più volte nel curare la seconda edizione di questo manuale. Nei quasi quattro anni che sono trascorsi da quando è uscita la prima edizione ho avuto il privilegio e il piacere di conoscerli, i miei lettori. Il fatto che queste persone abbiano trovato il tempo di scrivermi e abbiano voluto condividere le loro opinioni è stato per me un graditissimo regalo, e in questa nuova edizione ho provato a fare qualcosa per i miei lettori cercando non solo di correggere le inesattezze, ma anche provando a rendere il testo più, snello sia nella scrittura, sia nell’organizzazione dei capitoli. Gli argomenti trattati sono gli stessi della prima edizione, ma sono organizzati in un numero maggiore di capitoli. Ho anche rivisto tutti i materiali supplementari, aggiungendo alcuni Approfondimenti e aggiornando gli Strumenti Informatici alla luce delle nuove funzioni delle ultime versioni di SPSS. La novità più importante sul piano del contenuto di questa seconda edizione è rappresentata dal capitolo sulla relazione fra le variabili (Capitolo 9). Per come l’argomento era trattato nella prima edizione, infatti, alcuni lettori avevano l’impressione che la relazione fra variabili potesse essere studiata solo attraverso gli indici di associazione, che non è vero, dato che anche tutti i test statistici per il confronto fra campioni di osservazioni, coinvolgendo due variabili, sono a pieno titolo test di associazione – anche se non producono come esito dell’analisi un coefficiente di associazione.

Sempre nel Capitolo 9 ho ritenuto inoltre opportuno approfondire la questione della causalità di una relazione, che troppo spesso vedo fraintesa. In questo senso, mi sono anche impegnato, nei capitoli successivi, a discutere in breve la plausibilità dell’esistenza di una relazione causale fra le variabili implicate negli esempi, con la speranza che anche questo costituisca un miglioramento rispetto all’edizione precedente. Inoltre, ho aggiunto nuove formule per il calcolo della dimensione dell’effetto: visto che nella stesura di un articolo scientifico può capitare di riportare vari indici, ognuno con linee guida diverse per la sua interpretazione, ho inserito le formule per convertire qualunque indice di dimensione dell’effetto nella metrica di r, in modo da poter riportare sempre lo stesso indice, con le stesse linee guida per l’interpretazione, indipendentemente dal test statistico utilizzato. (l’Autore)

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