Psicologia Boundless
Ricerca sperimentale
La ricerca sperimentale testa un’ipotesi e stabilisce la causalità utilizzando variabili indipendenti e dipendenti in un ambiente controllato.
Obiettivi di apprendimento
Confrontare il ruolo della variabile indipendente e dipendente nel disegno sperimentale
Punti chiave
Punti chiave
- Gli esperimenti sono generalmente gli studi più precisi e hanno il potere più conclusivo. Sono particolarmente efficaci nel sostenere le ipotesi sulle relazioni di causa ed effetto. Tuttavia, poiché le condizioni in un esperimento sono artificiali, potrebbero non applicarsi alle situazioni quotidiane.
- Un esperimento ben progettato ha caratteristiche che controllano le variabili casuali per assicurarsi che l’effetto misurato sia causato dalla variabile indipendente manipolata. Queste caratteristiche includono l’assegnazione casuale, l’uso di un gruppo di controllo, e l’uso di un disegno singolo o doppio cieco.
- Un sperimentatore decide come manipolare la variabile indipendente mentre misura solo la variabile dipendente. In un buon esperimento, solo la variabile indipendente influenzerà la variabile dipendente.
Termini chiave
- variabile dipendente: L’aspetto o il soggetto di un esperimento che è influenzato dall’aspetto manipolato; un risultato misurato per vedere l’efficacia del trattamento.
- variabile indipendente: La variabile che viene cambiata o manipolata in una serie di esperimenti.
- assegnazione casuale: L’assegnazione casuale dei soggetti alle condizioni sperimentali e di controllo è un processo utilizzato per distribuire uniformemente le qualità individuali dei partecipanti tra le condizioni.
La ricerca sperimentale in psicologia applica il metodo scientifico per raggiungere i quattro obiettivi della psicologia: descrivere, spiegare, prevedere e controllare il comportamento e i processi mentali. Uno psicologo può usare la ricerca sperimentale per testare un’ipotesi specifica misurando e manipolando le variabili. Creando un ambiente controllato, i ricercatori possono testare gli effetti di una variabile indipendente su una o più variabili dipendenti.
Per esempio, uno psicologo potrebbe essere interessato all’impatto della violenza dei videogiochi sull’aggressività dei bambini. Lo psicologo assegna a caso alcuni bambini a un videogioco violento per 1 ora e altri bambini a un videogioco non violento per 1 ora. Poi lo psicologo osserva i bambini socializzare in seguito per determinare se i bambini nella condizione “videogioco violento” si comportano più aggressivamente dei bambini nella condizione “videogioco non violento”. In questo esempio, la variabile indipendente è il gruppo di videogiochi. La nostra variabile indipendente ha due livelli: videogiochi violenti e videogiochi non violenti. La variabile dipendente è ciò che vogliamo misurare – in questo caso, il comportamento aggressivo.
Variabili indipendenti e dipendenti
In uno studio sperimentale, la variabile indipendente è il fattore che lo sperimentatore controlla e manipola. Si ipotizza che questa variabile sia la causa di un particolare risultato di interesse. La variabile dipendente, d’altra parte, dipende dalla variabile indipendente, e cambierà (o meno) a causa della variabile indipendente. La variabile dipendente è la variabile che vogliamo misurare (al contrario di manipolare). In un semplice esperimento, un ricercatore potrebbe ipotizzare che i biscotti faranno completare agli individui un compito più velocemente. In una condizione, ai partecipanti verranno offerti dei biscotti se completano un compito, mentre in un’altra condizione non verranno offerti biscotti. In questo caso la presenza di una ricompensa (ricevere o meno i biscotti) è la variabile indipendente, e il tempo impiegato per completare il compito è la variabile dipendente.
Effetto di una ricompensa: Effetti della ricezione di un biscotto come ricompensa (variabile indipendente) sul tempo impiegato per completare il compito (variabile dipendente). Come mostrato nella figura, i partecipanti che hanno ricevuto un biscotto hanno impiegato molto meno tempo per completare il compito rispetto ai partecipanti che non hanno ricevuto un biscotto.
Un esperimento può avere più di una variabile indipendente. Un ricercatore potrebbe decidere di testare l’ipotesi che i biscotti fanno lavorare di più gli individui solo se il compito è facile all’inizio. In questo caso, sia la presenza di una ricompensa che la difficoltà del compito sarebbero variabili indipendenti.
Disegno sperimentale
Lo scopo di un esperimento è quello di studiare la relazione tra due variabili per verificare un’ipotesi. Usando il metodo scientifico, uno psicologo può pianificare e progettare un esperimento che risponderà alla domanda di ricerca. I passi fondamentali del disegno sperimentale sono:
- Identificare una domanda ed eseguire una ricerca preliminare per determinare ciò che è già noto
- Creare un’ipotesi
- Identificare e definire le variabili indipendenti e dipendenti
- Determinare come la variabile indipendente sarà manipolata e come la variabile dipendente sarà misurata
Il metodo scientifico: Il metodo scientifico è il processo attraverso il quale si ottengono e si verificano nuove conoscenze scientifiche. Per prima cosa bisogna identificare una domanda e, dopo alcune ricerche preliminari, formulare un’ipotesi per rispondere a quella domanda. Dopo aver progettato un esperimento per testare l’ipotesi e aver raccolto i dati dall’esperimento, uno scienziato trarrà una conclusione. La conclusione sosterrà l’ipotesi o la confuterà. Lo scienziato riformulerà quindi l’ipotesi o si baserà sull’ipotesi originale. Il metodo scientifico non può dimostrare un’ipotesi, ma solo sostenerla o confutarla.
Progettazione sperimentale: Principi importanti
Uno studio mal progettato non produrrà dati affidabili. Ci sono componenti chiave che devono essere inclusi in ogni esperimento: l’inclusione di un gruppo di confronto (noto come “gruppo di controllo”), l’uso dell’assegnazione casuale, e gli sforzi per eliminare i bias. Quando uno studio è progettato correttamente, l’unica differenza tra i gruppi è quella fatta dal ricercatore.
Gruppi di controllo
I gruppi di controllo sono usati per determinare se la variabile indipendente influenza effettivamente la variabile dipendente. Il gruppo di controllo dimostra cosa succede quando la variabile indipendente non viene applicata. Il gruppo di controllo aiuta i ricercatori a bilanciare gli effetti dell’essere in un esperimento con gli effetti della variabile indipendente. Questo aiuta a garantire che non ci siano variabili casuali che influenzano il comportamento. In un esperimento di monitoraggio della produttività, per esempio, si è ipotizzato che l’illuminazione aggiuntiva avrebbe aumentato la produttività dei lavoratori della fabbrica. Quando i lavoratori sono stati osservati con un’illuminazione supplementare, sono stati più produttivi, ma solo perché erano osservati. Se un gruppo di controllo fosse stato osservato anche senza illuminazione aggiuntiva, questo effetto sarebbe stato ovvio.
Assegnazione casuale
Per minimizzare le possibilità che una variabile non voluta influenzi i risultati, i soggetti devono essere assegnati in modo casuale a diversi gruppi di trattamento. L’assegnazione casuale è usata per assicurare che qualsiasi differenza preesistente tra i soggetti non abbia un impatto sull’esperimento. Distribuendo le differenze in modo casuale tra le condizioni, l’assegnazione casuale riduce le possibilità che fattori come l’età, lo stato socioeconomico, le misure di personalità e altre variabili individuali influenzino la risposta complessiva del gruppo alla variabile indipendente. Teoricamente, la linea di base di entrambi i gruppi, sperimentale e di controllo, sarà la stessa prima dell’inizio dell’esperimento. Quindi, se c’è una differenza nel comportamento dei due gruppi alla fine dell’esperimento, l’unica ragione sarebbe il trattamento dato al gruppo sperimentale. In questo modo, un esperimento può provare una connessione causa-effetto tra le variabili indipendenti e dipendenti.
Biasket e Bias dello sperimentatore
Per preservare l’integrità del gruppo di controllo, sia il ricercatore che il soggetto possono essere “accecati”. Se un ricercatore si aspetta certi risultati da un esperimento e di conseguenza influenza inconsapevolmente le risposte dei soggetti, si parla di demand bias. Se lo sperimentatore interpreta inavvertitamente le informazioni in un modo che supporta l’ipotesi quando altre interpretazioni sono possibili, si parla di effetto aspettativa. Per contrastare la distorsione dello sperimentatore, i soggetti possono essere tenuti non informati sulle intenzioni dell’esperimento, il che è chiamato cecità singola. Se le persone che raccolgono le informazioni e i partecipanti sono tenuti disinformati, allora si parla di esperimento in doppio cieco. Usando la cecità, un ricercatore può eliminare le possibilità di influenzare inavvertitamente il risultato dell’esperimento.
Counterbalancing
Quando si esegue un esperimento, un ricercatore vorrà prestare molta attenzione al suo disegno per evitare errori che possono essere introdotti da un non corretto bilanciamento delle condizioni. Considerate il seguente esempio. State conducendo uno studio in cui i partecipanti completano il compito di premere il pulsante A con la mano sinistra se vedono una luce verde e di premere il pulsante B con la mano destra se vedono una luce rossa. Trovate supporto alla vostra ipotesi che gli stimoli rossi sono processati più velocemente di quelli verdi. Tuttavia, una spiegazione alternativa è che le persone sono più veloci a rispondere con la mano destra semplicemente perché la maggior parte delle persone sono destre. La soluzione a questo problema è di “controbilanciare” il vostro progetto. Assegnerete in modo casuale il 50% dei partecipanti a rispondere allo stimolo rosso con la mano destra (e il verde con la sinistra) e assegnerete l’altro 50% a rispondere allo stimolo rosso con la mano sinistra (e il verde con la destra). In questo modo, state anticipando e controllando questa ulteriore fonte di errore nel vostro progetto.
Punti di forza e di debolezza della ricerca sperimentale
Uno dei principali punti di forza della ricerca sperimentale è che spesso può determinare una relazione di causa ed effetto tra due variabili. Manipolando e isolando sistematicamente la variabile indipendente, il ricercatore può determinare con sicurezza l’effetto causale della variabile indipendente sulla variabile dipendente. Un altro punto di forza della ricerca sperimentale è la capacità di assegnare i partecipanti a condizioni diverse attraverso l’assegnazione casuale. L’assegnazione casuale dei partecipanti alle condizioni assicura che ogni partecipante abbia la stessa probabilità di essere assegnato a una condizione o a un’altra, e che non ci siano differenze tra i gruppi sperimentali.
Anche se la ricerca sperimentale può spesso rispondere alle domande sulla causalità che sono lasciate poco chiare dagli studi correlazionali, questo non è sempre il caso. A volte gli esperimenti possono non essere possibili o etici. Consideriamo l’esempio dello studio della correlazione tra i videogiochi violenti e il comportamento aggressivo. Non sarebbe etico assegnare ai bambini di giocare a molti videogiochi violenti per un lungo periodo di tempo per vedere se questo ha un impatto sulla loro aggressività. Inoltre, poiché la ricerca sperimentale si basa su ambienti controllati e artificiali, a volte può essere difficile generalizzare a situazioni del mondo reale, a seconda del disegno dell’esperimento e della dimensione del campione. Se questo è il caso, si dice che l’esperimento ha una scarsa validità esterna, il che significa che la situazione a cui i partecipanti sono stati esposti ha poca somiglianza con qualsiasi situazione di vita reale.