Metodi di ricerca in psicologia

In questa sezione, esaminiamo alcuni modi diversi per progettare un esperimento., La distinzione principale che faremo è tra approcci in cui ogni partecipante sperimenta un livello della variabile indipendente e approcci in cui ogni partecipante sperimenta tutti i livelli della variabile indipendente. I primi sono chiamati esperimenti tra soggetti e i secondi sono chiamati esperimenti all’interno di soggetti.

In un esperimento tra soggetti, ogni partecipante viene testato in una sola condizione. Ad esempio, un ricercatore con un campione di 100gli studenti universitari potrebbero assegnare metà di loro a scrivere di un evento traumatico e l’altra metà a scrivere di un evento neutro., Oppure un ricercatore con un campione di 60 persone con grave agorafobia (paura degli spazi aperti) potrebbe assegnare 20 di loro a ricevere ciascuno dei tre diversi trattamenti per quel disturbo. È essenziale in un esperimento tra soggetti che il ricercatore assegni ai partecipanti condizioni in modo che i diversi gruppi siano, in media, molto simili tra loro., Quelli in una condizione di trauma e una condizione neutra, ad esempio, dovrebbero includere una percentuale simile di uomini e donne, e dovrebbero avere quozienti di intelligenza medi simili (IQ), livelli medi simili di motivazione, numeri medi simili di problemi di salute e così via. Questa corrispondenza è una questione di controllo di queste variabili partecipanti estranee tra le condizioni in modo che non diventino variabili confondenti.,

Assegnazione casuale

Il modo principale in cui i ricercatori realizzano questo tipo di controllo di variabili estranee tra le condizioni è chiamato assegnazione casuale, il che significa utilizzare un processo casuale per decidere quali partecipanti vengono testati in quali condizioni. Non confondere l’assegnazione casuale con il campionamento casuale. Il campionamento casuale è un metodo per selezionare un campione da una popolazione ed è usato raramente nella ricerca psicologica., L’assegnazione casuale è un metodo per assegnare i partecipanti in un campione alle diverse condizioni, ed è un elemento importante di tutta la ricerca sperimentale in psicologia e in altri campi.

Nel senso più stretto, l’assegnazione casuale dovrebbe soddisfare due criteri. Uno è che ogni partecipante ha la stessa possibilità di essere assegnato a ciascuna condizione (ad esempio, una probabilità del 50% di essere assegnato a ciascuna delle due condizioni). Il secondo è che ogni partecipante viene assegnato a una condizione indipendentemente dagli altri partecipanti., Quindi un modo per assegnare i partecipanti a due condizioni sarebbe quello di lanciare una moneta per ciascuno di essi. Se la moneta atterra heads, il partecipante viene assegnato alla Condizione A, e se atterra tails, il partecipante viene assegnato alla Condizione B. Per tre condizioni, si potrebbe usare un computer per generare un numero intero casuale da 1 a 3 per ogni partecipante. Se il numero intero è 1, il partecipante viene assegnato alla Condizione A; se è 2, il partecipante viene assegnato alla Condizione B; e se è 3, il partecipante viene assegnato alla Condizione C., In pratica, una sequenza completa di condizioni—una per ogni partecipante che dovrebbe essere nell’esperimento—viene solitamente creata prima del tempo e ogni nuovo partecipante viene assegnato alla condizione successiva nella sequenza mentre viene testato. Quando la procedura è computerizzata, il programma per computer spesso gestisce l’assegnazione casuale.

Un problema con il lancio di monete e altre procedure rigorose per l’assegnazione casuale è che è probabile che si traducano in dimensioni del campione disuguali nelle diverse condizioni., Le dimensioni del campione disuguali non sono generalmente un problema serio e non dovresti mai buttare via i dati che hai già raccolto per ottenere dimensioni del campione uguali. Tuttavia, per un numero fisso di partecipanti, è statisticamente più efficiente dividerli in gruppi di uguali dimensioni. È pratica standard, quindi, utilizzare una sorta di assegnazione casuale modificata che mantiene il numero di partecipanti in ciascun gruppo il più simile possibile. Un approccio èblocco randomizzazione. Nella randomizzazione dei blocchi, tutte le condizioni si verificano una volta nella sequenza prima che una di esse venga ripetuta., Poi tutti si verificano di nuovo prima che qualcuno di loro si ripete di nuovo. All’interno di ciascuno di questi “blocchi”, le condizioni si verificano in un ordine casuale. Di nuovo, la sequenza di condizioni viene solitamente generata prima che tutti i partecipanti vengano testati e ogni nuovo partecipante viene assegnato alla condizione successiva nella sequenza. La tabella 6.2 mostra una tale sequenza per assegnare nove partecipanti a tre condizioni. Il sito web Research Randomizer genererà sequenze di randomizzazione a blocchi per qualsiasi numero di partecipanti e condizioni., Ancora una volta, quando la procedura è computerizzata, il programma per computer gestisce spesso la randomizzazione del blocco.

Tabella 6.,ab”>4

B
5	C
6	A
7	C
8	B
9	A

Random assignment is not guaranteed to control all extraneous variables across conditions., È sempre possibile che solo per caso, i partecipanti in una condizione potrebbero rivelarsi sostanzialmente più anziani, meno stanchi, più motivati o meno depressi in media rispetto ai partecipanti in un’altra condizione. Tuttavia, ci sono alcune ragioni per cui questa possibilità non è una preoccupazione importante. Uno è che l’assegnazione casuale funziona meglio di quanto ci si possa aspettare, specialmente per campioni di grandi dimensioni., Un altro è che le statistiche inferenziali che i ricercatori usano per decidere se una differenza tra i gruppi riflette una differenza nella popolazione prende in considerazione la “fallibilità” dell’assegnazione casuale. Ancora un altro motivo è che anche se l’assegnazione casuale si traduce in una variabile confondente e quindi produce risultati fuorvianti, è probabile che questa confusione venga rilevata quando l’esperimento viene replicato. Il risultato è che l’assegnazione casuale a condizioni-sebbene non infallibile in termini di controllo di variabili estranee—è sempre considerata un punto di forza di un progetto di ricerca.,

Condizioni di trattamento e controllo

Gli esperimenti tra soggetti sono spesso utilizzati per determinare se un trattamento funziona. Nella ricerca psicologica, un trattamento è qualsiasi intervento destinato a cambiare il comportamento delle persone in meglio. Questo intervento comprende psicoterapie e trattamenti medici per disturbi psicologici, ma anche interventi volti a migliorare l’apprendimento, promuovere la conservazione, ridurre i pregiudizi, e così via., Per determinare se un trattamento funziona, i partecipanti sono assegnati in modo casuale a una condizione di trattamento, in cui ricevono il trattamento, o una condizione di controllo, in cui non ricevono il trattamento. Se i partecipanti alla condizione di trattamento finiscono meglio dei partecipanti alla condizione di controllo—ad esempio, sono meno depressi, imparano più velocemente, conservano di più, esprimono meno pregiudizi—allora il ricercatore può concludere che il trattamento funziona., Nella ricerca sull’efficacia delle psicoterapie e dei trattamenti medici, questo tipo di esperimento è spesso chiamato uno studio clinico randomizzato.

Esistono diversi tipi di condizioni di controllo. In una condizione di controllo senza trattamento, i partecipanti non ricevono alcun trattamento. Un problema con questo approccio, tuttavia, è l’esistenza di effetti placebo. Un placebo è un trattamento simulato che manca di qualsiasi principio attivo o elemento che dovrebbe renderlo efficace e un effetto placebo è un effetto positivo di tale trattamento., Molti rimedi popolari che sembrano funzionare-come mangiare zuppa di pollo per un raffreddore o mettere il sapone sotto le lenzuola per fermare i crampi alle gambe notturni—probabilmente non sono altro che placebo. Sebbene gli effetti placebo non siano ben compresi, probabilmente sono guidati principalmente dalle aspettative delle persone che miglioreranno. Avere l’aspettativa di migliorare può portare a ridurre lo stress, l’ansia e la depressione, che possono alterare le percezioni e persino migliorare il funzionamento del sistema immunitario (Price, Finniss, & Benedetti, 2008).,

Gli effetti placebo sono interessanti di per sé (vedi Nota “Il potente placebo”), ma rappresentano anche un problema serio per i ricercatori che vogliono determinare se un trattamento funziona. La figura 6.2 mostra alcuni risultati ipotetici in cui i partecipanti a una condizione di trattamento sono migliorati più in media rispetto ai partecipanti a una condizione di controllo senza trattamento. Se queste condizioni (le due barre più a sinistra nella figura 6.2) erano le uniche condizioni in questo esperimento, tuttavia, non si poteva concludere che il trattamento funzionasse., Potrebbe essere invece che i partecipanti al gruppo di trattamento migliorassero di più perché si aspettavano di migliorare, mentre quelli nella condizione di controllo senza trattamento no.

Fortunatamente, ci sono diverse soluzioni a questo problema., Uno è quello di includere una condizione di controllo placebo, in cui i partecipanti ricevono un placebo che assomiglia molto al trattamento, ma manca il principio attivo o elemento pensato per essere responsabile per l’efficacia del trattamento. Quando i partecipanti in una condizione di trattamento prendono una pillola, ad esempio, quelli in una condizione di controllo placebo prenderebbero una pillola dall’aspetto identico che manca del principio attivo nel trattamento (una “pillola di zucchero”). Nella ricerca sull’efficacia della psicoterapia, il placebo potrebbe comportare l’andare da uno psicoterapeuta e parlare in modo non strutturato dei propri problemi., L’idea è che se i partecipanti sia al trattamento che ai gruppi di controllo placebo si aspettano di migliorare, allora qualsiasi miglioramento nel gruppo di trattamento oltre a quello nel gruppo di controllo placebo deve essere stato causato dal trattamento e non dalle aspettative dei partecipanti. Questa differenza è ciò che viene mostrato da un confronto tra le due barre esterne in Figura 6.2.

Naturalmente, il principio del consenso informato richiede che ai partecipanti venga detto che saranno assegnati a un trattamento o a una condizione di controllo placebo—anche se non può essere detto quale fino alla fine dell’esperimento., In molti casi ai partecipanti che erano stati nella condizione di controllo viene quindi offerta l’opportunità di avere il trattamento reale. Un approccio alternativo consiste nell’utilizzare una condizione di controllo della lista d’attesa, in cui ai partecipanti viene detto che riceveranno il trattamento ma devono attendere che i partecipanti alla condizione di trattamento lo abbiano già ricevuto. Questodisclosureconsente ai ricercatori di confrontare i partecipanti che hanno ricevuto il trattamento con i partecipanti che non lo stanno attualmente ricevendo ma che si aspettano ancora di migliorare (alla fine)., Una soluzione finale al problema degli effetti placebo è quello di lasciare fuori la condizione di controllo completamente e confrontare qualsiasi nuovo trattamento con il miglior trattamento alternativo disponibile. Ad esempio, un nuovo trattamento per la fobia semplice potrebbe essere confrontato con la terapia di esposizione standard. Poiché i partecipanti in entrambe le condizioni ricevono un trattamento, le loro aspettative sul miglioramento dovrebbero essere simili. Questo approccio ha anche senso perché una volta che c’è un trattamento efficace, la domanda interessante su un nuovo trattamento non è semplicemente ” Funziona?,”ma” Funziona meglio di quello che è già disponibile?

Esperimenti all’interno di soggetti

In un esperimento all’interno di soggetti, ogni partecipante viene testato in tutte le condizioni. Considera un esperimento sull’effetto dell’attrattiva fisica di un imputato sui giudizi della sua colpevolezza., Ancora una volta, in un esperimento tra soggetti, a un gruppo di partecipanti sarebbe stato mostrato un imputato attraente e chiesto di giudicare la sua colpevolezza, e ad un altro gruppo di partecipanti sarebbe stato mostrato un imputato poco attraente e chiesto di giudicare la sua colpevolezza. In un esperimento all’interno di soggetti, tuttavia, lo stesso gruppo di partecipanti giudicherebbe la colpevolezza sia di un imputato attraente che di un imputato poco attraente.

Il vantaggio principale di questo approccio è che fornisce il massimo controllo delle variabili partecipanti estranee., I partecipanti in tutte le condizioni hanno lo stesso QI medio, lo stesso status socioeconomico, lo stesso numero di fratelli e così via—perché sono le stesse persone. Gli esperimenti all’interno dei soggetti consentono anche di utilizzare procedure statistiche che rimuovono l’effetto di queste variabili partecipanti estranee sulla variabile dipendente e quindi rendono i dati meno “rumorosi” e l’effetto della variabile indipendente più facile da rilevare. Vedremo più da vicino questa idea più avanti nel libro. Tuttavia, non tutti gli esperimenti possono utilizzare un design all’interno di soggetti né sarebbe auspicabile.,

Effetti di riporto e controbilanciamento

Lo svantaggio principale dei disegni all’interno dei soggetti è che possono causare effetti di riporto. Un effetto di riporto è un effetto di essere testato in una condizione sul comportamento dei partecipanti in condizioni successive. Un tipo di effetto di riporto è un effetto di pratica, in cui i partecipanti svolgono un compito meglio in condizioni successive perché hanno avuto la possibilità di praticarlo. Un altro tipo è un effetto di fatica, in cui i partecipanti svolgono un compito peggiore in condizioni successive perché diventano stanchi o annoiati., Essere testati in una condizione può anche cambiare il modo in cui i partecipanti percepiscono gli stimoli o interpretano il loro compito in condizioni successive. Questo tipo di effetto è chiamato effetto contesto. Ad esempio, un imputato dall’aspetto medio potrebbe essere giudicato più duramente quando i partecipanti hanno appena giudicato un imputato attraente rispetto a quando hanno appena giudicato un imputato poco attraente. Gli esperimenti all’interno dei soggetti rendono anche più facile per i partecipanti indovinare l’ipotesi., Ad esempio, un partecipante a cui viene chiesto di giudicare la colpevolezza di un imputato attraente e quindi viene chiesto di giudicare la colpevolezza di un imputato poco attraente è probabile che indovini che l’ipotesi è che l’attrattiva del convenuto influenzi i giudizi di colpevolezza. Questa conoscenza potrebbe portare il partecipante a giudicare il convenuto poco attraente più duramente perché pensa che questo è ciò che ci si aspetta di fare. Oppure potrebbe rendere i partecipanti giudicare i due imputati in modo simile, nel tentativo di essere “giusto.”

Gli effetti di riporto possono essere interessanti di per sé., (L’attrattiva di una persona dipende dall’attrattiva di altre persone che abbiamo visto di recente?) Ma quando non sono al centro della ricerca, gli effetti di riporto possono essere problematici. Immaginate, ad esempio, che i partecipanti giudichino la colpevolezza di un imputato attraente e poi giudichino la colpevolezza di un imputato poco attraente. Se giudicano l’imputato poco attraente più duramente, questo potrebbe essere a causa della sua mancanza di attrattiva. Ma potrebbe essere invece che lo giudicano più duramente perché stanno diventando annoiati o stanchi., In altre parole, l’ordine delle condizioni è una variabile confondente. La condizione attraente è sempre la prima condizione e la condizione poco attraente la seconda. Pertanto, qualsiasi differenza tra le condizioni in termini di variabile dipendente potrebbe essere causata dall’ordine delle condizioni e non dalla variabile indipendente stessa.

Esiste una soluzione al problema degli effetti dell’ordine, tuttavia, che può essere utilizzata in molte situazioni. È controbilanciante, il che significa testare diversi partecipanti in ordini diversi., Ad esempio, alcuni partecipanti sarebbero stati testati nella condizione attraente convenuto seguito dalla condizione poco attraente convenuto, e altri sarebbero stati testati nella condizione poco attraente seguita dalla condizione attraente. Con tre condizioni, ci sarebbero sei ordini diversi (ABC, ACB, BAC, BCA, CAB e CBA), quindi alcuni partecipanti sarebbero testati in ciascuno dei sei ordini. Con il controbilanciamento, i partecipanti vengono assegnati agli ordini in modo casuale, utilizzando le tecniche che abbiamo già discusso., Quindi l’assegnazione casuale svolge un ruolo importante nei progetti all’interno dei soggetti, proprio come nei progetti tra i soggetti. Qui, invece di assegnare casualmente alle condizioni, vengono assegnati casualmente a diversi ordini di condizioni. In realtà, si può tranquillamente affermare che se uno studio non comporta l’assegnazione casuale in una forma o nell’altra, non è un esperimento.

Un modo efficace di controbilanciare è attraverso un disegno quadrato latino che randomizza attraverso l’avere righe e colonne uguali. Ad esempio, se si dispone di quattro trattamenti, è necessario disporre di quattro versioni., Come un puzzle di Sudoku, nessun trattamento può ripetere in una riga o colonna. Per quattro versioni di quattro trattamenti, il quadrato latino design sarà simile:

A	B	C	D
B	C	D	A
C	D	A	B
D	A	B	C

Ci sono due modi di pensare che cosa controbilanciare compie., Uno è che controlla l’ordine delle condizioni in modo che non sia più una variabile confondente. Invece della condizione attraente essere sempre prima e la condizione poco attraente essere sempre seconda, la condizione attraente viene prima per alcuni partecipanti e secondo per gli altri. Allo stesso modo, la condizione poco attraente viene prima per alcuni partecipanti e seconda per gli altri. Pertanto, qualsiasi differenza complessiva nella variabile dipendente tra le due condizioni non può essere stata causata dall’ordine delle condizioni., Un secondo modo di pensare a ciò che il controbilanciamento realizza è che se ci sono effetti di riporto, rende possibile rilevarli. Si possono analizzare i dati separatamente per ogni ordine per vedere se ha avuto un effetto.

Progetti simultanei all’interno di soggetti

Finora, abbiamo discusso un approccio ai progetti all’interno di soggetti in cui i partecipanti vengono testati in una condizione alla volta. C’è un altro approccio, tuttavia, che viene spesso utilizzato quando i partecipanti fanno più risposte in ogni condizione., Immagina, ad esempio, che i partecipanti giudichino la colpevolezza di 10 imputati attraenti e 10 imputati poco attraenti. Invece di avere persone fanno giudizi su tutti i 10 imputati di un tipo seguito da tutti i 10 imputati dell’altro tipo, il ricercatore potrebbe presentare tutti i 20 imputati in una sequenza che ha mescolato i due tipi. Il ricercatore potrebbe quindi calcolare la valutazione media di ciascun partecipante per ciascun tipo di imputato. Oppure immagina un esperimento progettato per vedere se le persone con disturbo d’ansia sociale ricordano aggettivi negativi (ad esempio, “stupido”, “incompetente”) meglio di quelli positivi (ad esempio,, “felice”, “produttivo”). Il ricercatore potrebbe far studiare ai partecipanti una singola lista che include entrambi i tipi di parole e poi farli provare a ricordare quante più parole possibili. Il ricercatore potrebbe quindi contare il numero di ogni tipo di parola che è stata richiamata. Ci sono molti modi per determinare l’ordine in cui vengono presentati gli stimoli, ma un modo comune è quello di generare un ordine casuale diverso per ogni partecipante.

Tra i soggetti o all’interno dei soggetti?

Quasi tutti gli esperimenti possono essere condotti utilizzando un design tra soggetti o un design all’interno di soggetti., Questa possibilità significa che i ricercatori devono scegliere tra i due approcci in base ai loro meriti relativi per la particolare situazione.

Gli esperimenti tra soggetti hanno il vantaggio di essere concettualmente più semplici e richiedono meno tempo di test per partecipante. Inoltre evitano gli effetti di riporto senza la necessità di controbilanciare. Gli esperimenti all’interno dei soggetti hanno il vantaggio di controllare le variabili partecipanti estranee, che generalmente riducono il rumore nei dati e rendono più facile rilevare una relazione tra le variabili indipendenti e dipendenti.,

Una buona regola empirica, quindi, è che se è possibile condurre un esperimento all’interno dei soggetti (con un adeguato controbilanciamento) nel tempo disponibile per partecipante-e non si hanno serie preoccupazioni sugli effetti di riporto—questo design è probabilmente l’opzione migliore. Se un design all’interno di soggetti sarebbe difficile o impossibile da eseguire, allora dovresti prendere in considerazione un design tra soggetti., Ad esempio, se stavi testando i partecipanti nella sala d’attesa di un medico o gli acquirenti in fila in un negozio di alimentari, potresti non avere abbastanza tempo per testare ogni partecipante in tutte le condizioni e quindi opteresti per un design tra soggetti. Oppure immagina di aver cercato di ridurre il livello di pregiudizio delle persone facendole interagire con qualcuno di un’altra razza. Un design all’interno dei soggetti con controbilanciamento richiederebbe il test di alcuni partecipanti nella condizione di trattamento prima e poi in una condizione di controllo., Ma se il trattamento funziona e riduce il livello di pregiudizio delle persone, allora non sarebbero più adatti per i test nella condizione di controllo. Questa difficoltà è vera per molti progetti che comportano un trattamento destinato a produrre cambiamenti a lungo termine nel comportamento dei partecipanti (ad esempio, studi che testano l’efficacia della psicoterapia). Chiaramente, un design tra soggetti sarebbe necessario qui.

Ricorda anche che l’utilizzo di un tipo di design non preclude l’utilizzo dell’altro tipo in uno studio diverso., Non c’è motivo per cui un ricercatore non possa utilizzare sia un design tra soggetti che un design all’interno di soggetti per rispondere alla stessa domanda di ricerca. In realtà, i ricercatori professionisti spesso prendono esattamente questo tipo di approccio metodi misti.