Modelli di Regressione Multipla per disegni longitudinali e trasversali: effetti di Mediazione e Moderazione

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La Scuola estiva di metodologia (V edizione) promossa dalla Sezione AIP-Psicologia dello sviluppo e dell’educazione e organizzata da Tiziana Aureli e Mirco Fasolo (Università di Chieti-Pescara) riprende questo anno il tema svolto l’anno precedente, dedicando tuttavia maggiore attenzione all’aspetto pratico della formazione. A questo riguardo, la parte metodologica sarà dedicata in una prima fase a esercitazioni su dati simulati, tratti da ricerche già pubblicate, e successivamente su dati reali, proposti dai corsisti e tratti dal loro lavoro di ricerca. Le prime consentiranno, in approfondimento della parte teorica, di comprendere meglio come gli autori hanno commentato i propri risultati e supportato le ipotesi. Le seconde serviranno ai corsisti per inquadrare la propria ricerca alla luce delle tecniche apprese e di elaborare un report da presentare e discutere in classe.
La modalità di svolgimento del corso è on-line. D’accordo con il docente, si cercherà di rendere le lezioni il più possibile interattive. La parte teorica verrà svolta giornalmente in una finestra di due ore, seguita da commenti, domande e approfondimenti. Le esercitazioni di laboratorio verranno condotte sotto la supervisione del docente, in contemporanea con lo svolgimento dell’esercitazione nella prima fase e in successione nella seconda fase.
 
 

PROGRAMMA

Coordinatore e Docente: Fabio Presaghi,
Università di Roma “La Sapienza”
email: fabio.presaghi@uniroma1.it
 
Prerequisiti: conoscenza di base della statistica descrittiva (media, ds, distribuzioni), degli indici di correlazione e regressione bivariata (r di pearson, coefficiente di determinazione, coefficiente di regressione) della statistica di inferenziale (intervalli di confidenza, t-test, f-test, chi-quadro).
 
Il corso è mirato all’acquisizione delle conoscenze e abilità necessarie a individuare, calcolare e commentare gli effetti di mediazione e moderazione su una variabile target, che possono influenzare gli effetti diretti di un predittore all’interno di un modello di Regressione Multipla.
Per quanto riguarda gli effetti di moderazione, si considereranno i casi in cui l’effetto di un predittore focale (continuo o dicotomico) sul criterio (continuo o dicotomico) varia in modo significativo in funzione dei valori assunti dal moderatore (M). Per gli effetti di mediazione, si prenderanno in considerazione le situazioni in cui gli effetti di un predittore  (continuo o dicotomico) sul criterio (continuo o dicotomico) sono condizionati dall’effetto indiretto di un secondo predittore. Saranno infine considerati gli aspetti legati alla potenza statistica legati sia al ruolo dell’ampiezza del campione sia al ruolo di covariate e variabili di controllo.
Le lezioni sono specialmente orientate all’acquisizione di una competenza pratica. Saranno quindi svolte principalmente al computer e saranno accompagnate da esercitazioni su dati di ricerche già pubblicate e su dati raccolti dagli studenti nel corso delle proprie ricerche. Nella medesima direzione, a completamento delle analisi, ogni studente è invitato a presentare un proprio studio di moderazione e/o mediazione e discuterlo con i colleghi presenti.
Lo svolgimento delle esercitazioni richiede agli studenti di dotare il proprio PC del programma SPSS. Occorre anche scaricare il software PROCESS tramite il seguente link: http://processmacro.org/download.html
 
La modalità in presenza adottata nelle scorse edizioni prevede lo svolgimento del corso in 4 giorni consecutivi, con 4 ore di lezione teorica la mattina e 4 ore di esercitazioni il pomeriggio. Data la modalità online adottata in questa edizione, l’organizzazione abituale del corso può essere modificata, in accordo con il docente, allo scopo di assicurarne la migliore fruibilità.  La tabella seguente è presentata come riferimento orientativo per la scansione giornaliera dei contenuti teorici e pratici del corso.
 
 
Giorno
ATTIVITA’ FORMATIVE
 
Attività Didattica Frontale
13 Luglio
Analisi della Regressione Multipla (opzionale nel caso non sia necessario il ripasso)
I Parte:
  • Introduzione alla Regressione Multipla con variabile dipendente continua e con distribuzione normale
  • Stima dei coefficienti secondo il metodo dei minimi quadrati
  • Indici di relazione R-multiplo e indici di Fit (R-quadro), scomposizione della devianza, test F di Fisher
  • Stima dei coefficienti di regressione multipla, metodi di selezione dei predittori (metodi non-statistici e metodi statistici), interpretazione dei coefficienti di regressione, standardizzazione dei coefficienti di regressione, test inferenziale sui coefficienti di regressione
  • Potenza statistica e Assunzioni della regressione multipla
II Parte:
  • Analisi della regressione multipla con il software di riferimento (SPSS o R)
  • Metodi di selezione dei predittori: standard, stepwise, gerarchica
  • Indici di fit e significatività
  • Tabella dei coefficienti di regressione multipla e test di significatività
  • Lettura, interpretazione e presentazione dei risultati in forma di report scientifico
  • Esercitazioni sui propri computer
  • Esempi tratti dalla letteratura
14 Luglio
Modelli di Regressione Multipla con effetti di Moderazione:
I Parte
  • Introduzione agli effetti condizionati da un Moderatore (continuo o dicotomico) su variabili dipendenti continue (o dicotomiche)
  • scomposizione dell’interazione nelle simple slopes e loro rappresentazione grafica
  • Effetti di moderazione a due moderatori (continui o dicotomici)
II Parte
  • Implementazione degli effetti nel software di analisi dei dati utilizzato (SPSS, R)
  • Lettura, interpretazione e presentazione dei risulti in forma di report scientifico
  • Esercitazioni sui propri computer
  • Esempi tratti dalla letteratura
15 Luglio
Modelli di Regressione Multipla con effetti di Mediazione:
I Parte
  • Effetti di mediazione con un mediatore continuo: scomposizione dell’effetto totale in effetto diretto, indiretto ed stima della loro significatività
  • Effetti di mediazione multipla con due mediatori in parallelo o in sequenza
II Parte
  • Implementazione degli effetti nel software di analisi dei dati utilizzato (SPSS, R)
  • Lettura, interpretazione e presentazione dei risultati in forma di report scientifico
  • Esercitazioni sui propri computer
  • Esempi tratti dalla letteratura
16 Luglio
Modelli di Mediazione-Moderata:
I Parte
  • Introduzione alle mediazioni moderate con un moderatore continuo o dicotomico
  • Modelli di mediazione con moderazione sul path diretto, sul primo path indiretto o sul secondo path indiretto: scomposizione degli effetti indiretti-moderati
II Parte – WORKSHOP
  • Presentazione e discussione dei modelli di mediazione e moderazione elaborati dagli studenti a partire dai propri dati
 
Regressione multipla:
  • Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S., (2001). Using Multivariate Statistics (4th ed.). Allyn & Bacon.
  • Cohen, J., Cohen, P., West, S.G., Aiken, L.S., (2003). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associated Inc.
Regressione multipla con effetti condizionati:
  • Cohen, J., Cohen, P., West, S.G., Aiken, L.S., (2003). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associated Inc.
  • Hayes, A.F., (2018) Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis: a Regression-Based Approach (Second Edition). Guilford Press.
La scuola è aperta agli studiosi di Università ed Enti di ricerca specialmente interessati a svolgere studi in ambito evolutivo. La sua attivazione prevede un numero minimo di iscritti pari a 12 e un numero massimo pari a 25. La condizione di socio AIP, in regola con l’iscrizione per l’annualità in corso, è requisito necessario per l’iscrizione alla scuola.
Il costo di iscrizione è di Euro 400.
La domanda di iscrizione va compilata online sul sito dell’AIP entro il 21 Giugno 2020 e la risposta verrà comunicata dalla segreteria della Scuola tramite l’indirizzo scuolaestiva.aipsviluppo@unich.it entro il 25 Giugno 2020. In caso di accettazione della domanda, occorre versare la quota di iscrizione entro il 5 luglio 2020 secondo le modalità che verranno comunicate.
 
 
Allo scopo di favorire la partecipazione dei giovani ricercatori alla Scuola, la sezione AIP-Psicologia dello sviluppo e dell’educazione finanzia la copertura di una parte della quota per n. 13 candidati, fissando cifre di iscrizione differenziate per tipologia di candidati (dottorandi, borsisti/assegnisti) e prevedendo una graduatoria per ciascuna tipologia basata sull’ ordine cronologico di invio delle domande di iscrizione. Stabilisce quindi che:
 
  • i primi 8 dottorandi collocati in graduatoria pagheranno una quota di Euro 150.00;
  • i primi 5 borsisti/assegnisti collocati in graduatoria pagheranno una quota di Euro 300.00.
A parità di condizione, saranno selezionate le domande che soddisfano i seguenti criteri aggiuntivi: A) iscrizione più recente alle scuole di dottorato; B) non far parte di progetti finanziati; C) essere alla prima iscrizione alla Scuola estiva. I nominativi dei posti riservati in graduatoria verranno comunicati dalla segreteria della Scuola entro il 25 Giugno 2020. L’accettazione della borsa dovrà essere comunicata all’indirizzo scuolaestiva.aipsviluppo@unich.it entro il 28 Giugno 2020, pena la decadenza della borsa stessa. La quota dovrà essere versata entro il 5 Luglio 2020 secondo le modalità che verranno comunicate.