Statistica Psicometrica (matricole dispari)

Benvenuti!

Domenico Vistocco

domenico.vistocco@unina.it

Dipartimento Scienze Politiche, Università di Napoli Federico II

March 3, 2026

Prologo

Presentazioni …

Dati biografici

[Lettera di Italo Calvino a G.P. Bottino (1964)]

Io sono ancora di quelli, con Croce, che credono che di un autore contano solo le opere. (Quando contano naturalmente). Perciò dati biografici non li do, o li do falsi, o comunque cerco di cambiarli da una volta all’altra. Mi chieda pure quel che vuol sapere, e glielo dirò. Ma non le dirò mai la verità, di questo può star sicura.

Quello che vi serve sapere…

Usa un poco del tuo tempo per familiarizzare con la piattaforma del corso (vedi pagina successiva)

La piattaforma del corso …

Vi racconto una storia…

📖 Vi racconto una storia (nuova?)

Un’altra storia?

La Leggenda del Golem di Praga

Praga, fine del XVI secolo

• Comunità ebraica del ghetto sotto minaccia (pettegolezzi antisemiti e persecuzioni)
• Il rabbino Rabbi Judah Löw ben Bezalel usa rituali cabalistici per modellare un gigante d’argilla per proteggere la comunità
• Plasmato dalle rive della Moldava
• Rituale cabalistico con i quattro elementi (fuoco, acqua, aria, terra)
• Il rabbino inserisce sulla fronte della creatura una pergamena con la parola “Emeth” (אמת - verità), donandole vita come servo obbediente (ma privo di coscienza)

Il Golem non comprende, esegue meccanicamente gli ordini

Introdurre il contesto storico: persecuzioni contro gli ebrei, atmosfera di tensione, rabbi Löw come figura di riferimento spirituale e intellettuale. Sottolineare: il Golem è una creatura potente ma priva di libero arbitrio, creata con uno scopo preciso seguendo un “protocollo” ben definito.

Il servizio (e il disservizio) al ghetto

Josef, il servitore d’argilla

• Protegge la comunità ebraica
• Svolge lavori pesanti
• Sventa complotti e accuse
• Ogni Shabbat, Löw rimuove la pergamena per “disattivarlo”

Ma cosa succede se si perde il controllo?

Un venerdì, Rabbi Löw dimentica di disattivare il Golem...

• Josef inizia a vagare per le strade di Praga
• Distrugge case e semina terrore, uccide chiunque incontri
• Nessuno riesce a fermarlo

Il rabbino corre, cancella una lettera: אמת → מת
Emeth (verità) → Meth (morte)

Il Golem crolla, torna argilla inerte

Momento critico: la perdita di controllo. Anche il creatore più esperto può sbagliare, con conseguenze catastrofiche.

Epilogo della leggenda

• I resti vengono nascosti nella soffitta della Sinagoga Vecchia-Nuova (Staronova)
• L’accesso è proibito ancora oggi
• Il Golem riposa lì, secondo la tradizione

Le creazioni dell’uomo possono sfuggire di mano

Transizione verso il collegamento con la statistica: il Golem come metafora di qualcosa di potente ma che richiede responsabilità.

Il nostro Golem?
Il modello statistico

Parallelo 1: Creazione dall’uomo

Il Golem

• Plasmato dall’argilla
• Rituale preciso
• Scelta dei materiali
• Nessuna vita propria

Il Modello Statistico

• Costruito dai dati
• Procedura metodologica
• Scelta di variabili e forma
• Nessuna “intelligenza”

Come il rabbino forma il Golem scegliendo l’argilla giusta, noi scegliamo gli “ingredienti” giusti per rendere operativo il nostro modello statistico

Parallelo 2: La parola giusta

אמת (Emeth)

• Parola che dà vita
• Se scritta male, il Golem non funziona (o peggio, funziona in modo distorto)

Le Assunzioni del Modello

• Indipendenza, distribuzione degli errori, linearità, normalità, ecc.
• Se sbagliamo, il modello “impazzisce”

Assunzioni errate = Golem fuori controllo

Le assunzioni sono la “magia” che fa funzionare il modello. Se sbagliate, produce inferenze completamente fuorvianti.

Parallelo 3: Lo scopo applicativo

Il Golem nasce per proteggere il ghetto

Il modello nasce per rispondere a una domanda

• Prevedere un fenomeno
• Stimare un parametro
• Testare un’ipotesi scientifica
• Supportare una decisione

Non costruiamo modelli per il gusto di dominare formule, ma per difenderci dal caos dei dati

Parallelo 4: La ribellione

Quando il Golem sfugge al controllo, diventa pericoloso

Quando il modello sfugge al controllo:

• Overfitting: troppo complesso, aderisce al rumore → previsioni catastrofiche su nuovi dati
• Bias: addestrato su dati distorti → amplifica discriminazioni (giustizia predittiva, credito)
• Uso fuori dominio: applicato a popolazioni diverse da quelle di addestramento (training)
• Estrapolazione: utilizzato oltre i limiti dei dati osservati

Un modello può sembrare ‘obbediente’, ma senza controllo può fare più danni che benefici

Parallelo 5: Spegnere il Golem

Cancellare una lettera

אמת → מת

• Trasforma “verità” in “morte”
• Il Golem si ferma
• Torna argilla inerte

Validazione e diagnostica

• Test sui residui
• Validazione incrociata
• Confronto tra modelli
• Decidere di NON usarlo

Il bravo (psicologo)-statistico sa quando è il momento di spegnere o cambiare un modello

Non basta saper stimare parametri: bisogna saper riconoscere quando un modello non funziona e avere il coraggio di abbandonarlo.

Obiettivi del corso

In questo corso impareremo a:

• Costruire “Golem statistici” utili e affidabili
• Leggere le “parole scritte sulla loro fronte” (verificare le assunzioni)
• Riconoscere quando stanno per “ribellarsi” (diagnostica)
• Sapere quando correggerli o “spegnerli” (model selection)
• Usarli in modo etico e responsabile

La statistica è “potere”, e come ogni potere richiede responsabilità

Take-home message

Ogni volta che costruiamo un modello, stiamo plasmando un Golem. Ricordiamoci sempre di scrivere la parola giusta sulla sua fronte.

• Potente ma non onnipotente
• Utile ma non infallibile

• Creato per servire, non per dominare
• Richiede vigilanza costante

Statistica e Psicologia?

Perché questo corso è importante per voi

Ogni articolo scientifico in psicologia usa almeno uno degli strumenti che studierete

• t-test e ANOVA per confrontare gruppi (es. efficacia terapie)
• Correlazione per esplorare relazioni tra variabili psicologiche
• Regressione per prevedere comportamenti e sintomi
• Chi-quadro per analizzare associazioni tra categorie

Senza statistica, la psicologia non può essere una scienza empirica

Enfatizzare che non si tratta solo di “fare calcoli”, ma di rispondere a domande cliniche reali e aiutare le persone.

Esempio 1

t-test (Psicologia clinica)

Gibbons, C. J., Fournier, J. C., Stirman, S. W., DeRubeis, R. J., Crits-Christoph, P., & Beck, A. T. (2010). The clinical effectiveness of cognitive therapy for depression in an outpatient clinic. Journal of Affective Disorders, 125(1-3), 169-176.

📊 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jad.2009.12.030
📖 PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20080305/

• Problema clinico
• Metodi usati
• Risultati chiave

La terapia cognitiva è efficace nel ridurre i sintomi depressivi in un contesto clinico reale (non solo negli studi controllati)?

• t-test appaiato: per confrontare i punteggi BDI (Beck Depression Inventory) degli stessi pazienti prima e dopo il trattamento cognitivo
• Analisi dell’effetto clinico: percentuale di pazienti che raggiungono remissione o risposta clinica

• Riduzione significativa dei sintomi depressivi dal pre al post-trattamento (t significativo, p < .001)
• 46% dei pazienti ha raggiunto la remissione completa
• 67% dei pazienti ha mostrato una risposta clinica significativa
• L’efficacia in contesto clinico reale è comparabile a quella degli studi controllati randomizzati

Sottolineare: t-test appaiato quando gli stessi soggetti sono misurati due volte (pre/post). Questo studio dimostra che la terapia cognitiva funziona anche fuori dal laboratorio, nella pratica clinica quotidiana.

Esempio 2

ANOVA (Psicologia Cognitiva)

Kóbor, A., Janacsek, K., Takács, Á., & Nemeth, D. (2017). Statistical learning leads to persistent memory: Evidence for one-year consolidation. Scientific Reports, 7(1), 760.

📊 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-017-00807-3
📖 PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28396586/

• Problema clinico
• Metodi usati
• Risultati chiave

Come si consolida la memoria a lungo termine? L’apprendimento statistico implicito (capacità di estrarre pattern dall’ambiente) porta a tracce mnestiche che resistono dopo un anno senza pratica?

• ANOVA a misure ripetute 2×9: con fattori TRIPLET (alta probabilità vs bassa probabilità) × EPOCH (1–9) per analizzare l’apprendimento durante la fase iniziale
• ANOVA 2×2×2: SESSION (Test vs Retest dopo 1 anno) × TRIPLET × EPOCH per verificare la resistenza all’oblio

• Effetto significativo dell’apprendimento statistico: F(1, 28) = 96.71, p < .001, η²p = 0.775
• Nessuna differenza nella memoria statistica tra test immediato e retest dopo 1 anno (interazione SESSION×TRIPLET: F = 0.08, p = .774)
• La memoria implicita acquisita statisticamente persiste intatta per un anno senza pratica

ANOVA a misure ripetute quando gli stessi soggetti sono misurati più volte. Questo studio mostra che alcuni tipi di memoria (statistica implicita) sono incredibilmente stabili nel tempo, più di quanto si pensasse.

Esempio 3

Correlazione e regressione (Psicologia della personalità)

Basterra-Gortari, V., Gil-Conesa, M., Sayón-Orea, C., Lahortiga-Ramos, F., De la Fuente-Arrillaga, C., Martínez-González, M. A., & Bes-Rastrollo, M. (2026). Personality Traits and Psychological Well-Being: Association Within the “Seguimiento Universidad de Navarra” (SUN) Cohort. Personality and Mental Health, 20(1), e70065.

📊 DOI: https://doi.org/10.1002/pmh.70065
📖 PMC: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12931997/

• Problema clinico
• Metodi usati
• Risultati chiave

Quali tratti di personalità (anche maladattivi) predicono il benessere psicologico nel tempo? Come personalità e benessere si influenzano prospetticamente in un campione di adulti?

• Correlazioni di Pearson: per esplorare le associazioni tra domini PID-5 (tratti maladattivi) e dimensioni di benessere psicologico di Ryff
• Regressioni lineari multiple: per identificare quali tratti di personalità predicono il benessere psicologico 2 anni dopo, controllando per le altre dimensioni (mutually adjusted)

• Detachment (evitamento sociale/emotivo): β = −2.43, p < .001 → forte predittore negativo del benessere
• Negative affect (affettività negativa): β = −1.09, p < .001 → secondo predittore negativo
• Antagonism (comportamenti conflittuali): β = +0.76, p < .01 → associazione positiva con benessere (pattern complesso)
• I tratti di personalità spiegano il 26.4% della varianza nel benessere psicologico totale

Messaggio clinico:
La regressione multipla permette di distinguere l’effetto indipendente di ciascun tratto di personalità sul benessere futuro. Alcuni tratti (distacco emotivo, negatività) predicono riduzione del benessere, aprendo possibilità di interventi preventivi mirati.

Studio prospettico su 2080 adulti (56.9% donne, età media 57 anni): personalità misurata al tempo 1, benessere 2 anni dopo. La regressione multipla con aggiustamento reciproco permette di isolare l’effetto specifico di ciascun tratto.

Esempio 4

chi-quadro (Psicologia della salute)

Herawati, K., & Gayatri, D. (2019). The correlation between sleep quality and levels of stress among students in Universitas Indonesia. Enfermería Clínica, 29(Suppl 2), 357-361.

📊 DOI: https://doi.org/10.1016/j.enfcli.2019.04.044
📖 Repository: https://scholar.ui.ac.id/en/publications/the-correlation-between-sleep-quality-and-levels-of-stress-among-

• Problema clinico
• Metodi usati
• Risultati chiave

Esiste un’associazione tra qualità del sonno e livelli di stress negli studenti universitari? Gli studenti che dormono male hanno maggiore probabilità di essere stressati?

• Test chi-quadro di indipendenza: per verificare l’associazione tra qualità del sonno (buona/scarsa, misurata con PSQI) e livello di stress (basso/moderato/alto, misurato con PSS) in 450 studenti
• Odds ratio: per quantificare il rischio relativo di stress elevato in chi ha scarsa qualità del sonno

• Associazione significativa tra qualità del sonno e livello di stress: χ² test, p = 0.001 (α = 0.05)
• Gli studenti con scarsa qualità del sonno hanno 4.7 volte maggiore probabilità di avere livelli di stress elevati rispetto a chi dorme bene (OR = 4.7)
• La scarsa qualità del sonno è più prevalente nel cluster di scienze sociali e umanistiche

Messaggio clinico:
Il chi-quadro rivela un’associazione sistematica tra due variabili categoriali (qualità sonno × stress). Questo apre la strada a interventi di gestione dello stress per migliorare il sonno negli studenti, con impatto su salute fisica e performance accademica.

Studio cross-sectional su 450 studenti dell’Università dell’Indonesia. Il chi-quadro è perfetto quando entrambe le variabili sono categoriali. L’odds ratio (4.7) quantifica quanto è più probabile essere stressati se si dorme male.

Uno sguardo d’insieme: la cassetta degli attrezzi

Test Statistico	Quando si usa	Esempio in psicologia
T-test	Confronto tra 2 gruppi (o pre/post)	Efficacia terapia cognitiva nella depressione
ANOVA	Confronto tra 3+ gruppi o misure ripetute	Apprendimento statistico e memoria a lungo termine
Correlazione	Forza associazione tra 2 variabili quantitative	Tratti di personalità e benessere psicologico
Regressione	Predire un outcome da più predittori	Quali tratti predicono il benessere futuro
Chi-quadro	Associazione tra 2 variabili categoriali	Qualità del sonno × livelli di stress

Questi sono gli strumenti che imparerete in questo corso!

• Ogni test risponde a una domanda clinica specifica
• Saper scegliere il test giusto è fondamentale quanto saperlo calcolare
• La statistica vi permette di leggere, comprendere e produrre ricerca scientifica