Nella tabella (Tabella 12) riportiamo il test di normalità di Shapiro-Wilk. Esso è considerato in letteratura uno dei test più potenti per la verifica della normalità, soprattutto per piccoli campioni, effettuato sulle scale cliniche del MMPI- 2, sulle scale della PSY-5 e sulle scale del questionario degli adattamento della personalità.
(Tabella 12: Test di normalità di Shapiro-Wilk)
Statistica Significatività ETA' ,942 ,004 Hs ,956 ,022 D ,976 ,239 Hy ,985 ,638 Pd ,928 ,001 Mf ,953 ,015 Pa ,961 ,040 Pt ,940 ,003 Sc ,938 ,003 Ma ,980 ,384 Si ,961 ,039 AGGR ,970 ,109 PSYC ,887 ,000 DISC ,952 ,013 NEGE ,974 ,188 INTR ,963 ,051
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(Legenda Tabella: Hs=Ipocondria; D=Depressione; Hy=Isteria; Pd=Deviazione Psicopatica; Mf= Mascolinità/Femminilità; Pt=Psicoastenia; Sc=Schizofrenia;
Ma=Ipomania; Si=Introversione sociale; AGGR=Aggressitività; PSYC=
Psicoticismo; DISC= Alterazione dell’Autocontrollo; NEGE= Emozionalità Negativa; INTR= Introversione)
Secondo i risultati del test di Shapiro-Wilk (Tabella 12) è risultato che ci sono diversi fattori che non si distribuiscono in maniera normale, tra cui la variabile ETA’ (questo evidentemente si riferisce al fatto che il campione è cambiato, ed è stato raccolto in due momenti diversi, e di conseguenza risultano essere meno omogenei tra loro); la variabile Deviazione Psicopatica (Pd, p<0,01); Psicoastenia (Pt, p<0,01); Schizofrenia (Sc, p<0,01); Psicoticismo (PSYC, p<0,01) ed infine Antisociale (p<0,01). Ottenuti questi risultati poco normali, si è deciso di utilizzare metodi non parametrici, e quindi di utilizzare l’indice di correlazione Rho di Spearman. Questo tipo di correlazione permette di valutare la forza del rapporto tra due variabili non distribuite normalmente. Si è applicata a blocchi, prima tra gli adattamenti di personalità e le scale cliniche (Tabella 13), poi tra gli adattamenti di personalità e le scale PSY-5 (Tabella 14).
(Tabella 13: Correlazione tra le Scale Cliniche e gli Adattamenti di Personalità)
Schizoide Antisociale Paranoide Pass-Agg Oss-Com Istrionico
Hs 0,02 0,20 0,38** 0,42** 0,32** 0,24 D -0,04 -0,02 0,28* 0,48** 0,25* 0,23 Hy -0,17 -0,13 -0,21 0,17 -0,04 -0,18 Pd -0,09 0,22 0,19 0,42** 0,24 0,36** Mf 0,02 -0,06 -0,21 0,34** -0,09 0,10 Schizoide ,958 ,027 Antisociale ,901 ,000 Paranoide ,951 ,012 Pass-Agg ,957 ,024 Oss-Com ,971 ,137 Istrionico ,971 ,133
70 Pa -0,06 0,05 -0,10 0,30* 0,05 0,25* Pt 0,01 0,22 0,33** 0,53** 0,30* 0,34** Sc 0,05 0,16 0,30* 0,44** 0,28* 0,30* Ma -0,26* 0,40** 0,16 0,24 0,23 0,42** Si 0,29* -0,06 0,21 0,54** 0,18 0,14
(Legenda: ** La correlazione è significativa al livello 0,01 (2-code). * La correlazione è significativa al livello 0,05 (2-code); Hs=Ipocondria; D= Depressione;
Hy=Isteria; Pd=Deviazione Psicopatica; Mf= Mascolinità/Femminilità;
Pt=Psicoastenia; Sc=Schizofrenia; Ma=Ipomania; Si=Introversione sociale)
Dalla tabella di correlazione tra le scale cliniche e gli adattamenti, possiamo riscontrare la presenza di alcune correlazioni significative ma deboli tra l’adattamento Paranoide e le scale dell’ Ipocondria, Depressione, Psicoastenia e Schizofrenia; anche l’adattamento Istrionico ha una correlazione significativa ma debole con la scala Deviazione Psicopatica, Paranoia, Psicoastenia, Schizofrenia, mentre correla significativamente e con moderazione con l’Ipomania; l’Ossessivo- Compulsivo ha correlazioni significative deboli con la scala Ipocondria, Depressione, Psicoastenia, e Ipomania; infine anche i due adattamenti Antisociale e Schizoide hanno correlazioni significative ma deboli (rispettivamente con la scala Ipomania, e Introversione Sociale). Una correlazione significativa e moderata si ha tra l’adattamento di personalità Passivo- Aggressivo e la maggior parte delle scale
cliniche (Hs=Ipocondria, D=Depressione, Pd= Deviazione Psicopatica,
Mf=Mascolinità/Femminilità, Pa=Paranoia, Pt=Psicoastenia, Sc=Schizofrenia,
Si=Introversione Sociale). Interessante è il fatto che la scala Isteria (Hy) sembra sfuggire agli item del questionario degli adattamenti. Questi risultati sono stati ulteriormente rappresentati graficamente con una “Heatmap” (figura 5).
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(Figura 5, Legenda: Colore Rosso = ** La correlazione è significativa al livello
p<0,01; Colore Blu =* La correlazione è significativa al livello p<0,05)
È stata eseguita successivamente una seconda correlazione, quella tra Adattamenti di Personalità e scale PSY-5. (Tabella 14)
(Tabella 14: Correlazioni tra Scale PSY-5 e Adattamenti di Personalità)
Schizoide Antisociale Paranoide Pass- Agg Oss- Com Istrionico AGGR -0,11 0,21 0,28* -0,25* 0,17 0,06 PSYC -0,03 0,42** 0,58** 0,22 0,42** 0,35** DISC -0,07 0,29* 0,11 -0,03 0,14 0,06 NEGE -0,07 0,29* 0,23 0,53** 0,17 0,45** INTR 0,20 -0,17 0,11 0,35** 0,16 -0,03
(Legenda : ** La correlazione è significativa al livello p<0,01 (2-code). * La correlazione è significativa al livello p<0,05 (2-code); AGGR= Aggressività; PSYC=Psicoticismo; DISC=Alterazione dell’Autocontrollo; NEGE=Emozionalità negativa; INTR= Introversione)
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Da questi risultati si osserva una correlazione significativa ma debole tra l’ adattamento Antisociale e le scale DISC (Alterazione dell’Autocontrollo), e NEGE (Emozionalità Negativa), e una significativa e moderata con la scala PSYC (Psicoticismo); tra l’Adattamento Paranoide e la scala PSYC (Psicoticismo) risulta una correlazione significativa e moderata; tra l’adattamento Passivo- Aggressivo e le scale AGGR (Aggressività) e INTR (Introversione) significativa ma debole, e con la scala NEGE (Emozionalità Negativa) moderata; si nota una correlazione significativa moderata tra l’adattamento Ossessivo- Compulsivo e la scala PSYC (Psicoticismo), ed infine l’adattamento Istrionico che correla moderatamente con le scale PSYC (Psicoticismo) e NEGE (Emozionalità Negativa); per l’adattamento Schizoide invece non vi sono correlazioni di nessun tipo. Anche in questo caso abbiamo riportato graficamente questi risultati (Figura 6)
(Figura 6,Legenda: Colore Rosso = ** La correlazione è significativa al livello
p<0,01; Colore Blu =* La correlazione è significativa al livello p<0,05)
Successivamente è stata eseguita un’analisi di Clustering, o Analisi dei gruppi
(Tyron, 1939) . La cluster analysis è una tecnica di analisi multivariata dei dati
attraverso la quale è possibile raggruppare le unità statistiche in un insieme, in modo da minimizzare la “lontananza logica” interna a ciascun gruppo e di massimizzare quella tra i gruppi. La “lontananza logica” viene quantificata per mezzo di misure di
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similarità/dissimilarità definite tra le unità statistiche. Gli algoritmi di Clustering raggruppano quindi gli elementi sulla base della loro appartenenza o meno ad un insieme. Nei risultati potremmo avere raggruppamenti che vanno dal basso verso l'alto, in questo caso tutti gli elementi sono considerati cluster a sé, e poi l'algoritmo provvede ad unire quelli più vicini, fino ad ottenere un numero prefissato. Oppure dall'alto verso il basso, dove all'inizio tutti gli elementi sono un unico cluster, fino a diventare tanti cluster di dimensioni inferiori. Il criterio che guida la divisione è naturalmente quello di ottenere gruppi sempre più omogenei. Quindi più in basso si ottengono dei raggruppamenti, e più vorrà dire che avremo delle similarità. Nella nostra ricerca abbiamo utilizzato questa analisi, inglobando le scale cliniche, le PSY- 5 e gli adattamenti, per individuare se vi è una similarità tra gli elementi, che appartengono a scale differenti. (Figura 7)
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Dai risultati dell’analisi di Clustering si può osservare la formazione di due blocchi distinti, il primo blocco che va dall’Adattamento Schizoide (numero 16 della figura) alla scala Pt (Psicoastenia, numero 7); il secondo blocco è formato dagli elementi che vanno dall’adattamento Paranoide (numero 18) all’’adattamento Istrionico (21). Si vanno a formare quindi dei raggruppamenti fra scale cliniche, scale PSY-5 e Adattamenti. Dalla tabella possiamo vedere come effettivamente l’adattamento Passivo- Aggressivo si raggruppa con la maggior parte delle scale cliniche, e le scale NEGE (Emozionalità negativa) e INTR (Introversione), riflettendo i risultati della correlazione. Nella nostra ricerca abbiamo successivamente eseguito una regressione sull’età dei campioni rappresentativi, per andare a indagare se questa variabile può avere un’influenza sulle scale cliniche, adattamenti, e scale PSY-5, e quindi predire le risposte ai test. Alcuni autori hanno eseguito l’analisi di regressione con lo scopo di valutare il valore delle variabili demografiche, tra cui l’età, e della personalità nel processo riabilitativo di persone disabili misurate con l’MMPI-2. I punteggi di 79 clienti sono stati utilizzati come variabili predittive in un'analisi di regressione, che hanno dato come risultato una significatività di 0,05 tra età di esordio della disabilità ed età al momento della somministrazione. I maggior riscontri sono stati ottenuti con scale Mf (Mascolinità/Femminilità) , K (Correzione) e Pd (Deviazione Psicopatica)
(Ayer, M. J., Thoreson, R. W., & Butler, A. J., 1966). I risultati di questa regressione, ci dicono tuttavia che l’Età in generale non predice significativamente né le scale PSY-5, né gli Adattamenti, con i quali non ha realmente nessuna relazione, e neanche con le scale cliniche, sebbene vi siano relazioni molto deboli con le scale Deviazione Psicopatica (p= .025) e la scala Mascolinità/Femminilità (p=.040). Infine, abbiamo eseguito la cosiddetta “Representantional Similarity Analysis “ (RSA= Analisi della rappresentazione della similarità). Questo termine si riferisce ad una tecnica statistica che ha come obiettivo la raccolta di dati dei soggetti in termini di distanze relative tra i soggetti stessi (Kriegeskorte et al. 2008). Questa operazione favorisce il confronto tra diversi sistemi di riferimento, semplicemente misurando la coerenza delle distanze reciproche dei soggetti tra i vari sistemi di riferimento considerati (in questo caso i nostri questionari). Fornisce quindi un’informazione su quanto correlano le scale dei singoli soggetti a coppie. Il sistema di riferimento crea le cosiddette matrici di dissimilarità: si tratta di matrici quadrate e simmetriche con
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diagonale pari a 1 che codificano la somiglianza (correlazione) tra tutte le coppie di campioni o condizioni di dati in un set di dati. Tramite queste matrici si può descrivere il campione sperimentale, e la correlazione tra le matrici ottenute dai diversi questionari fornisce informazioni riguardo alla similarità globale nelle risposte ai questionari degli adattamenti di personalità, delle scale cliniche o delle scale PSY-5. La distanza tra i soggetti all'interno di ogni questionario, viene misurata con la correlazione di Spearman. Successivamente, queste matrici sono state ulteriormente confrontate tra loro (utilizzando ancora la correlazione di Spearman) per misurare effettivamente la similitudine tra i vari questionari. Andando a confrontare le tre matrici separatamente si può vedere come i soggetti si dispongono l’uno nei confronti dell’altro, e se lo fanno in maniera più o meno simile fra le misurazioni delle tre diverse scale (gli adattamenti di personalità, o le scale cliniche o la scala MMPI-2, la PSY-5). Per questo è stato calcolato anche un indice RHO di correlazione. (Figure 8,9,10)
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Figura 9: RSA sulla scala PSY-5
Figura 10: RSA sugli Adattamenti di personalità
Correlazioni tra scale PSY-5 e adattamenti: r= 0.04 p = 0.10
Correlazioni tra scale cliniche e adattamenti: r = -0.01 p=0.58
Guardando le immagini si nota visivamente che nella matrice delle scale cliniche e delle scale PSY-5 la popolazione si distribuisce in modo coerente alle risposte al test, invece nella matrice degli Adattamenti sembra esserci una variabilità
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di risposta maggiore, suggerita dalla grande quantità di valori di correlazione più bassi o negativi. Dalla correlazione delle tre matrici non risultano significatività e quindi non sembrano esserci pattern di similarità fra il questionario adattamenti di personalità, le scale cliniche e le scale PSY-5. Dai risultati si evince quindi che non vi sono similarità tra il comportamento dei soggetti rispetto alle due misure, e non c’è una significatività statistica che permetta di affermare che sono correlati.