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- Manuale di neuropsicologia Clinica ed elementi di riabilitazione. Vallar G. & Papagno C. Il Mulino, 2018. ISBN edizione digitale: 9788815350084. ISBN edizione a stampa: 9788815278708. Capitolo 5 (Approcci statistici in ambito neuropsicologico: dalla valutazione della normalità e della patologia alla stima delle variabili latenti) disponibile sulla piattaforma e-learning.
“STATISTICA SPERIMENTALE UNIVARIATA: UNA GUIDA PRATICA CON L’AUSILIO DEL SOFTWARE JASP (Di Plinio & Ebisch, 2021)” disponibile sulla piattaforma e-learning.

Elementi di statistica per la psicologia. Anna Paola Ercolani, Alessandra Areni e Luigi Leone. ISBN 978-88-15-12169-1. Il Mulino, Bologna, 2018. (Materiale opzionale a supporto del corso).

Introducing ANOVA and ANCOVA: a GLM approach. Andrew Rutherford. SAGE publications, 2001. ISBN 0 7619 5160 1. (Libro opzionale a supporto del corso).
- Handbook of Psychological Assessment, 6th Edition. Gary Groth-Marnat, A. Jordan Wright. ISBN: 978-1-118-96064-6 May 2016. (Libro opzionale a supporto del corso: Capitoli 5 e 10).

Articoli aggiuntivi disponibili sulla pagina e-learning del corso:
- Crawford, J. R., & Howell, D. C. (1998). Comparing an individual's test score against norms derived from small samples. The Clinical Neuropsychologist, 12(4), 482-486.
- Crawford, J. R., & Garthwaite, P. H. (2002). Investigation of the single case in neuropsychology: Confidence limits on the abnormality of test scores and test score differences. Neuropsychologia, 40(8), 1196-1208.
- Crawford, J. R. & Garthwaite, P.H. (2005). Testing for suspected impairments and dissociations in single-case studies in neuropsychology: Evaluation of alternatives using Monte Carlo simulations and revised tests for dissociations”. Neuropsychology,19, 318-331.

Materiale didattico aggiuntivo (diapositive, esercizi, materiale didattico in formato pdf, link web ai programmi statistici free/open source) sarà disponibile sulla piattaforma e-learning
 

L’insegnamento concorre alla realizzazione dell’obiettivo formativo del corso di studi in Psicologia fornendo sia le basi teoriche che le abilità pratiche per l’applicazione dei metodi e le tecniche di misura e l’analisi statistica nella ricerca e nella clinica psicologica, incluso lo studio della relazione tra cervello e comportamento. L’insegnamento prevede anche la familiarizzazione con le procedure informatiche per le analisi dei dati quantitativi di ricerca e di clinica.
Riguardo ai risultati di apprendimento attesi, alla fine dell’insegnamento lo studente dovrà saper dimostrare di aver acquisito:
1) La conoscenza dei concetti, le operazionalizzazioni e gli strumenti di misura psicometrica dei costrutti psicologici generali;
2) La conoscenza dell’utilizzo dei costrutti psicologici nell’ambito di caratterizzare le differenze individuali nelle neuroscienze cognitive e cliniche;
3) La capacità di rivelare i deficit nei pazienti e la dissociazione tra punteggi nei test psicologici e cognitivi, utilizzando i metodi statistici principali per individuare il funzionamento psicologico e cognitivo tipico e atipico nell’ambito della neuropsicologia clinica;
4) La capacità di utilizzare dei dataset quantitativi e digitali/elettronici di ricerca nelle neuroscienze cognitive, e di applicare le procedure e i modelli statistici principali per le analisi dei dati (dati con fattori categorici, misure ripetute e scale continue) partendo da un’ipotesi;
5) La comprensione dell’utilizzo degli strumenti informatici (programmi/software, dataset elettronici, e piattaforme di condivisione dei dati quantitativi) per le analisi statistiche legate al punto 3) e 4);
6) La capacità di integrare e di interpretare i risultati ottenuti dalle procedure descritte nei punti 1-5) a livello statistico, concettuale e clinico, e di poter comunicare tale interpretazione mediante il lessico disciplinare ad interlocutori specialisti e non specialisti.

 

- Conoscenza di base del calcolo probabilistico

- Conoscenza del principi di attendibilità e di validità



 

L’insegnamento è strutturato in 60 ore di didattica frontale, suddivise in lezioni da 2 e 3 ore, due o tre volte alla settimana, in base al calendario accademico. La didattica frontale si costituisce in parte di lezioni teoriche. Durante l’insegnamento verrà dedicato anche un tempo considerevole alle esercitazioni pratiche (>16 ore) con lo scopo di consolidare le conoscenze teoriche acquisite e per fornire l’opportunità agli studenti di acquisire familiarità, praticità e autonomia nell’applicazione e la comprensione delle tecniche statistiche trattate durante il corso. Le esercitazioni pratiche saranno svolte a livello di gruppo e a livello individuale in modo interattivo con il docente e gli altri studenti. L’uso di un computer portatile personale durante le lezioni può essere utile per lo studente come sostegno dell’insegnamento. La frequenza è facoltativa, tuttavia data la complessità degli argomenti trattati si consiglia fortemente di frequentare le lezioni in modo regolare e continuo.

Oltre alle lezioni frontali, verrà utilizzata la piattaforma e-learning che consente di fornire materiale agli studenti per l’approfondimento e l’esercitazione in modo autonomo. Il materiale didattico e gli esercizi sulla piattaforma e-learning verranno approfonditi anche durante le lezioni frontali.

Verrà utilizzato il seguente materiale informatico come sostegno delle lezioni frontali e le esercitazioni:
- Software (gratuito) per l’analisi statistica dei casi singoli in neuropsicologia:
https://homepages.abdn.ac.uk/j.crawford/pages/dept/SingleCaseMethodology.htm
- Software (gratuito) per le analisi statistiche sperimentali (JASP open source)
https://jasp-stats.org
- Piattaforma online (gratuita) per i dataset per le esercitazioni (Open Science Framework) https://osf.io
 

L’esame sarà composto da due parti (massimo 30 punti in base alla sommatoria delle due parti; voto finale in trentesimi con il voto 18 come minimo per la sufficienza).

1) Prova scritta: La valutazione dell’apprendimento dello studente verrà svolta con esame scritto della durata di 30 minuti: la scrittura di un sommario secondo le normative APA in base ai risultati da un t-test di discrepanza per casi singoli (10 punti; 1/3 del voto finale). Gli argomenti d'esame rifletteranno quelli presenti nel programma e la prova sarà elaborata in modo da richiedere l’integrazione delle conoscenze apprese e la riflessione critica sulle stesse. La prova rifletterà il contenuto del corso sia a livello teorico che a livello applicativo. La prova scritta verrà svolta opzionalmente come esame parziale; altrimenti verrà svolta nello stesso giorno della prova orale.

2) Prova orale: La verifica della preparazione degli studenti avverrà in modalità di esame orale (20 punti; 2/3 del voto finale) tramite colloquio con il docente di 20 minuti. Scopo della prova orale sarà di esaminare la capacità dello studente di lettura e di interpretazione dei risultati quantitativi e probabilistici di un’analisi statistica, nonché della comunicazione dei risultati statistici in termini teorici o clinici in linguaggio adeguato per interlocutori specialisti e non specialisti. A livello applicativo verrà esaminato nello specifico la capacità di determinare quale è il modello statistico adeguato per rispondere ad una domanda sperimentale partendo da un’ipotesi e un dataset (es. indicare in un determinato contesto quale è il test/modello più adatto, individuare le variabili, i fattori e i livelli dei fattori).


Valutazione: Voto Finale
 

 

Contatto elettronico docente: s.ebisch@unich.it

Oltre al ricevimento (Martedì 9-11 am, ITAB 319), il docente è disponibile per chiarire le domande degli studenti anche nell’ambito delle lezioni frontali.

Gli studenti sono incoraggiati a consultare regolarmente la pagina e-learning dell’insegnamento dove verranno caricate le comunicazioni riguardo al contenuto delle lezioni ed eventuali preparazioni consigliate, le diapositive delle lezioni e spunti di riflessione: 
https://elearning.unich.it/course/view.php?id=2695 (in attesa dell'attivazione del corso 2026/2027)

Pagina web docente: https://www.dnisc.unich.it/home-ebisch-sjoerd-johannes-hendrikus-4237