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Definizioni operative
Per verificare un’idea, si devono raccogliere dati. Questo significa mettere in relazione le parole di un’affermazione con eventi concreti e misurabili nel mondo. Per colmare questo divario, gli scienziati hanno bisogno di definizioni operative. Queste sono definizioni che specificano come misurare o rilevare qualcosa.
Come si può testare l’affermazione che il 90% del potere del cervello è inutilizzato? Di cosa ci si può rendere conto, a quel punto?
Considerate l’affermazione che “il 90% della potenza del cervello è inutilizzata”. Questa è un’affermazione che molte persone sembrano prendere sul serio.
Il neurofisiologo premio Nobel Sir John Eccles ha apparentemente ripetuto un’idea simile in una conferenza del 1974 all’Università del Colorado, anche se ha aggiunto: “Come si può prendere una percentuale di infinito?” quindi non era letterale. Alcuni pensano che l’affermazione risalga a un secolo fa, all’affermazione di Freud che il 90% della mente è sotto la superficie, inconscia, come il 90% di un iceberg.
Anche l’approvazione di un premio Nobel o di un’autorità famosa non rende vera un’affermazione. Per adottare un atteggiamento scientifico nei confronti di questa affermazione, bisogna pensare a come verrebbe messa alla prova.
Prima si dovrebbero definire i termini. Cos’è il “potere del cervello”? Come si misura? Come si prende una percentuale di esso?
Se si pensa a come una tale affermazione verrebbe testata, diventa chiaro che, con ogni probabilità, l’affermazione che “il 90% del cervello è inutilizzato” non è mai stata testata. È solo un’idea divertente.
Quando la gente lo dice, probabilmente intende: “La maggior parte delle persone ha un grande potenziale non sfruttato”. Una bella discussione sul “mito del dieci per cento” appare qui: https://www.csicop.org/si/9903/ten-percent-myth.html.
Per valutare le prove, bisogna testare le idee. Per testare le idee, bisogna raccogliere dati. Per raccogliere dati, bisogna capire come tradurre le parole di un’affermazione in operazioni di misurazione.
Quale problema incontrano gli scienziati ogni volta che cercano di valutare un’affermazione?
In altre parole, i ricercatori devono definire ogni parola di un’affermazione dicendo quali azioni o operazioni la misurano. Se le parole di un’affermazione non possono essere definite in questo modo, l’affermazione è priva di significato dal punto di vista scientifico. Sono solo parole.
Gli scienziati affrontano questo problema ogni volta che cercano di testare un’idea. Devono sempre decidere come tradurre le parole di un’affermazione in specifiche operazioni di misurazione.
Cos’è una definizione operativa?
Gli scienziati cercano di affrontare questa sfida con un tipo speciale di definizione, la definizione operativa. Questa è una definizione che specifica come misurare o rilevare qualcosa.
Definizioni operative: Non sempre buone
Alcuni studenti sviluppano un’idea sbagliata sulle definizioni operative. Pensano che tutte le definizioni operative siano “buone” o scientificamente approvate. Non è così!
Una definizione operativa è solo una decisione sulle operazioni per misurare qualcosa. La decisione potrebbe essere sbagliata.
Quale idea sbagliata sviluppano alcuni studenti, e perché non è corretta?
Per esempio, supponiamo che si voglia studiare la felicità. Per studiarla, bisogna misurarla.
Forse il modo più semplice per operazionalizzare la felicità è contare i sorrisi. Questo si può fare. La felicità può essere misurata contando il numero di sorrisi che una persona emette durante un periodo di osservazione di una certa durata.
Tuttavia, contare i sorrisi è una definizione poco operativa della felicità. Questo è stato dimostrato in uno studio in cui gli psicologi della Cornell University hanno analizzato le registrazioni video dei giocatori di bowling e dei tifosi a una partita di hockey.
Hanno scoperto che raramente si sorrideva quando le persone erano felici, come quando la squadra di casa segnava. Al contrario, le persone sorridevano soprattutto per motivi sociali, come quando urtavano accidentalmente qualcuno (Rubenstein, 1980).
Se contare i sorrisi non è una buona definizione operativa di felicità, qual è una buona definizione operativa di felicità? Come si fa a trovare una buona procedura di misurazione, quando è coinvolto un processo psicologico?
Questa non è mai una domanda facile a cui rispondere. La felicità o il benessere soggettivo (SWB) è in realtà oggetto di decenni di ricerca. I ricercatori fanno del loro meglio, usando valutazioni di “soddisfazione della vita” e rapporti di felicità personale (Diener, Suh, Lucas, & Smith, 1999).
Variabili e valori
In tutto questo libro faremo riferimento a variabili psicologiche. Alcuni studenti non hanno afferrato il termine variabile, quindi questo potrebbe essere un buon momento per chiarire il concetto.
Una variabile è una caratteristica del mondo che può variare o cambiare. È qualcosa che può essere misurato o rilevato. Perciò le definizioni operative (che definiscono una parola dicendo come misurare o rilevare qualcosa) definiscono sempre una variabile.
Le variabili sono distinte dai valori, che sono numeri o punteggi. Le variabili possono assumere molti valori possibili, a seconda di ciò che viene misurato.
Cosa sono le variabili? Come si rapportano alle definizioni operative? Qual è la differenza tra una variabile e un valore?
La seguente tabella mostra esempi di variabili, definizioni operative e valori.
Variabili, definizioni operative e valori
L’ultima definizione nella tabella (numero di peli sul pollice sinistro) ci ricorda il punto fatto sopra. Le definizioni operative non sono sempre buone o valide. Sono semplicemente descrizioni di azioni di misurazione.
L’ultima definizione è effettivamente una definizione operativa, se implica un insieme di operazioni di misurazione (guardare il pollice sinistro, contare i peli). Tuttavia, è una definizione stupida se una persona vuole misurare l’intelligenza.
Anche le definizioni dalla prima alla terza non sono molto buone. La prima equipara l’intelligenza all’abilità verbale misurata da un test standardizzato. Questo trascura molte forme di intelligenza.
La seconda e la terza definizione sono mal specificate (quale questionario? quale riparazione?). Non si può assumere che una definizione operativa sia valida, solo perché un ricercatore genera un numero con essa.
Affidabilità e validità
Se le definizioni operative non sono sempre buone, come si distingue una buona da una cattiva? Questo porta a due concetti scientifici fondamentali: affidabilità e validità.
Una buona definizione operativa dovrebbe essere affidabile e valida. Ecco le definizioni della capsula:
Un test è affidabile se produce gli stessi risultati, più e più volte, quando misura la stessa cosa.
Un test è valido se misura ciò che si pensa che misuri, come determinato da modi indipendenti di misurare la stessa cosa.
Un modo per misurare l’affidabilità è quello di prendere le misure in due occasioni diverse, assicurandosi di misurare la stessa cosa esattamente entrambe le volte. Se si ottengono risultati diversi quando si misura la stessa cosa in due occasioni diverse, lo strumento non è affidabile.
Cosa significa dire che una definizione è affidabile? Valida?
Con un test carta e matita che usa molti item, l’affidabilità potrebbe essere testata usando il metodo delle metà. Gli elementi dispari sono trattati come un test, quelli pari come un altro, e le due metà sono confrontate. Se concordano, è più probabile che il test sia affidabile.
Come funziona la tecnica “split-halves”?
Non tutti gli strumenti di misura possono essere divisi in questo modo. L’affidabilità è di solito testata usando misure ripetute: misurando la stessa cosa ripetutamente.
Con le abilità umane, può essere difficile misurare la stessa cosa due volte. Gli effetti della pratica si verificano quando una persona è esposta a un test o a una tecnica di misurazione.
Le persone cambiano il modo in cui rispondono al test, in base all’esperienza fatta la prima volta. Questo può essere consapevole o meno, ma rende le misure ripetute inutili come controllo di affidabilità.
In questo caso, l’affidabilità deve essere valutata usando lo stesso test su molti soggetti diversi. Spesso questo è l’unico modo per controllare i test psicologici. L’affidabilità viene valutata su un lungo periodo di tempo tracciando l’affidabilità del test.
In che modo gli effetti della pratica rendono difficile il test di affidabilità?
La validità è stata descritta come una proprietà che un test possiede se “misura ciò che si pensa che misuri”. Come si determina?
Un giudizio di senso comune sulla validità è che una misurazione sembra ragionevole in apparenza. Questo si chiama validità di facciata. È solo un’opinione che una tecnica di misurazione sembra buona.
La validità di facciata non è molto utile agli scienziati. Infatti, può essere un problema, perché un test con un’alta validità visiva può non essere contestato anche se produce risultati fuorvianti (come equiparare il sorriso alla felicità, l’esempio usato prima).
Gli esperti di test elencano diversi altri tipi di validità che sono più importanti della validità visiva. Tutte sono variazioni sul tema della validità predittiva. Un test o una misurazione sono validi se si possono usare per fare previsioni accurate.
Che cos’è la validità facciale? Validità predittiva?
Per esempio, un test occupazionale ha lo scopo di determinare chi è adatto per un lavoro. Se il test predice accuratamente chi rimarrà sul lavoro e riceverà buone valutazioni, ha una validità predittiva.
Misure self-report: Notoriamente inaffidabile
Un particolare tipo di definizione operativa è ben noto per la sua mancanza di affidabilità: le misure self-report. Una misura self-report è una definizione operativa in cui una persona riferisce verbalmente il proprio comportamento o contenuto mentale.
Esempi di misure self-report sono le domande: “Quanto dolore senti su una scala da 1 a 10?” o “Sogni a colori?” o “Quante calorie hai mangiato ieri?” La maggior parte delle persone accetta di rispondere a queste domande, ma i risultati non sono affidabili. Infatti, le misure self-report sono notoriamente imprecise e inaffidabili.
Le self-report retrospettive sono il tipo meno accurato. Chiedono a una persona di guardare indietro nel tempo per ricordare dettagli di comportamenti o esperienze precedenti.
Un esempio è chiedere alle persone quali cibi hanno mangiato il giorno precedente. Questo è un self-report retrospettivo. Combina l’incertezza del self-report con l’incertezza della ricostruzione della memoria.
Un problema con gli auto-rapporti retrospettivi è che le persone possono aggiungere o sottrarre dettagli. Ma gli errori possono essere più grandi di questo. Quando alle persone viene chiesto di ricordare incidenti accaduti in precedenza, anche chi si sforza di dire la verità non può necessariamente distinguere tra un’invenzione creativa e un ricordo genuino.
Il problema è che ogni ricordo è una creazione fresca, e di solito sembra accurato che lo sia o meno. Vedremo le prove di ciò in almeno tre luoghi diversi in questo libro: nello studio dell’ipnosi, nello studio della memoria e nello studio della testimonianza oculare.
Cosa c’è di sbagliato nelle misure self-report? Qual è il tipo meno accurato?
Nella scuola di specializzazione, i miei professori discutevano dell’inaccuratezza dei dati retrospettivi self-report. Tuttavia, la verità non ha preso vita per me fino a quando non ho fatto una ricerca sull’apprendimento degli studenti per la mia tesi di dottorato.
In uno studio, ho chiesto agli studenti di stimare (alla mezz’ora più vicina) la quantità di tempo che avevano passato a studiare il capitolo della settimana precedente. Tutti i miei studenti hanno accettato di rispondere a questa domanda.
Nessuno ha detto “Non ricordo” o “Non posso fare questa stima”. Supponendo che le informazioni fossero accurate, mi sono preparato ad usarle nella mia ricerca.
Poi ho perso alcuni dei questionari. Nessun problema: gli studenti hanno allegramente compilato dei questionari identici e duplicati.
Il giorno dopo ho trovato i questionari originali, così ho confrontato i due set per vedere come si confrontavano i dati. Con mio shock, le stime del tempo di studio erano completamente diverse!
Uno studente che ha messo “4 ore” sul primo questionario potrebbe mettere “1 ora e mezza” sul secondo. Queste due risposte provenivano dallo stesso studente, interrogato sullo stesso capitolo (il compito della settimana precedente) in due giorni successivi.
Sono rimasto costernato, ma è stata una lezione preziosa. La mia definizione operativa di tempo di studio, usando l’auto-riferito retrospettivo dello studente, era chiaramente inaffidabile.
Quindi non era nemmeno valida. Non misurava ciò che pensavo misurasse. Le risposte di un giorno non prevedevano nemmeno le risposte del giorno successivo.
Se si devono usare dati auto-riportati, dovrebbero sempre essere etichettati come tali. (La parola “loro” è usata qui perché la parola dati è plurale; datum è la forma singolare.)
Cosa si dovrebbe sempre fare, se si usano dati self-report?
Per esempio, una persona che chiede alle persone se sono felici sta raccogliendo dati self-report. Il ricercatore dovrebbe mettere in guardia i lettori etichettando questi dati come felicità auto-riferita.
Questo approccio è usato, per esempio, per affrontare il problema della misurazione della felicità. I ricercatori usano comunemente dati auto-riferiti etichettati come tali, oppure usano il termine benessere soggettivo. La parola soggettivo significa che si tratta di un self-report.
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Diener, E., Suh, E. M., Lucas, R. E., & Smith, H. E. (1999). Benessere soggettivo: Tre decenni di progresso. Psychological Bulletin, 125, 276-302.
Rubenstein, C (1980, febbraio). Quando si sorride. Psychology Today, p.18.
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