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Questa Cmap, creata con IHMC CmapTools, contiene informazioni relative a: m080, se il punto z di un soggetto è negativo, allora significa che è al di sotto della media (il solo dato grezzo non standardizzato non avrebbe permesso di giungere a questa conclusione) in conclusione la standardizzazione è necessaria per capire la posizione di un soggetto in un gruppo con riferimento ad una certa caratteristica, ma è anche necessaria per confrontare differenti caratteristiche di uno stesso soggetto misurate con scale differenti, Distribuzione Normale (DN) (o curva di Gauss) in psicologia la si trasforma in Distribuzione Normale Standardizzata (DNS), Standardizzazione delle misure definizione rendere i dati di differenti test/scale confrontabili tra loro adeguando le misure ad una scala standard con media e varianza note (nella maggior parte dei casi, non è possibile farlo con i dati grezzi), Distribuzione Normale (DN) (o curva di Gauss) si usa perché 1) in psicologia molti fenomeni seguono, più o meno, l'andamento di questa curva; 2) molti test utilizzati nella verifica delle ipotesi hanno andamenti simili, a = Media (M) b = Deviazione standard (S) (valori della nuova scala) con M=5 e S=2 si ha scala stanine (standard nine), rendere i dati di differenti test/scale confrontabili tra loro adeguando le misure ad una scala standard con media e varianza note (nella maggior parte dei casi, non è possibile farlo con i dati grezzi) esempi di utilizzo - quando si vogliono confrontare risultati di test su diverse caratteristiche psicologiche (p.e. memoria e intelligenza). farlo su valori grezzi non avrebbe senso;, Distribuzione Normale (DN) (o curva di Gauss) è una distribuzione teorica di frequenza dei punteggi di una popolazione (riguarda solo variabili continue), Punti z trasformazione lineare se si vuole lavorare con punti z positivi e interi, si può procedere ad una trasformazione lineare, Distribuzione Normale Standardizzata (DNS) ovvero si trasforma la DN in DNS con μ=0, σ=1 standardizzando i valori della x con la formula dei punti z, a = Media (M) b = Deviazione standard (S) (valori della nuova scala) con M=50 e S=10 si ha scala T, scala stanine (standard nine) caratteristica permette di ottenere una nuova scala con 9 categorie standardizzate, Y = a + bz dove a = Media (M) b = Deviazione standard (S) (valori della nuova scala), a = Media (M) b = Deviazione standard (S) (valori della nuova scala) con M=5 e S=1 si ha punti St, Distribuzione Normale (DN) (o curva di Gauss) caratteristiche 1) asse delle ascisse: valori di x, numeri reali da - ∞ a +∞; asse delle ordinate: le frequenze 2) forma della curva a campana 3) soltanto un valore di x (quello centrale) ha la frequenza massima 4) la curva è simmetrica e unimodale. In ciascuna metà della curva c'è un punto di flesso (in corrispondenza ai valori μ - σ e μ + σ) 5) la curva è definita da due soli valori: - media (che corrisponde al valore di x con la frequenza massima) - deviazione standard 6) è asintotica all'asse delle ascisse 7) l'area sottesa dell'intera curva è = 1. Quindi, conoscendo la Media e la Deviazione Standard, è possibile calcolare la frequenza di qualsiasi valore di x. Inoltre, siccome il valore della Media rappresenta il punto centrale, sia l'area compresa tra -∞ e la Media, che quella tra +∞ e la Media, è uguale a 0,50 8) qualunque siano i valori di Media e DV, vi sono degli intervalli in cui l'area è sempre la stessa: μ ± 1 σ ≈ 0,68 μ ± 2 σ ≈ 0,95 μ ± 3 σ ≈ 0,99, a = Media (M) b = Deviazione standard (S) (valori della nuova scala) con M=100 e S=10 si ha punti QI, scala sten (standard ten) caratteristica permette di ottenere una nuova scala con 10 categorie standardizzate, se si vuole lavorare con punti z positivi e interi, si può procedere ad una trasformazione lineare ovvero Y = a + bz, rendere i dati di differenti test/scale confrontabili tra loro adeguando le misure ad una scala standard con media e varianza note (nella maggior parte dei casi, non è possibile farlo con i dati grezzi) procedura trasformare una qualsiasi serie di punteggi xi in una serie di punteggi zi, Punti z definizione indicano la posizione dei dati in termini di distanza dalla media (numero di deviazioni standard), a = Media (M) b = Deviazione standard (S) (valori della nuova scala) con M=5,5 e S=2 si ha scala sten (standard ten)