S08.044: L’uso dell’approccio Bayesiano nell’indagine della relazione tra la sensibilità al disgusto per gli odori corporei e atteggiamen
Liuzza M1
1Università Magna Graecia di Catanzaro
In questa presentazione si mostrerà come l’uso dell’approccio bayesiano alla verifica delle ipotesi e alla stima dei parametri possa contribuire a fornire delle risposte più esaustive, rispetto al ritualistico uso e abuso del Null Hypothesis Significance testing (NHST), alle domande di ricerca che ci siamo posti sulla relazione tra sensibilità al disgusto per gli odori corporei (SDOC) e atteggiamenti sociali (autoritarismo, xenofobia e pregiudizi impliciti). In particolare, nei nostri studi abbiamo mostrato come utilizzare la conoscenza degli effetti di studi precedenti per plasmare le nostre credenze a priori (prior) sui parametri. Verranno presentati in tutto cinque studi, quattro correlativi, condotti su piattaforme online, e uno sperimentale, condotto in laboratorio. Nei primi tre studi (159 = Ns = 391) abbiamo verificato la correlazione tra l’autoritarismo di destra e la SDOC. Nel quarto studio (N = 805), pre-registrato sulla piattaforma Open Science Framework (OSF), abbiamo indagato la relazione tra SDOC e xenofobia. Infine, nel quinto studio (N = 35) abbiamo verificato in maniera sperimentale l’effetto dell’esposizione a odori di diversa valenza sugli atteggiamenti impliciti verso una minoranza etnica. Anche in questo caso, lo studio è stato pre-registrato su OSF. Per ottimizzare la raccolta dei dati, abbiamo usato la procedura del Sequential Bayes Factor, che consente di terminare la raccolta una volta raggiunto un determinato grado di evidenza a favore dell’ipotesi alternativa o della nulla. La varietà di strumenti analitici e metodologici bayesiani usati nei nostri studi riflette la mancanza di uno standard condiviso per l’approccio bayesiano. Tale pluralismo metodologico non rappresenta, però, necessariamente un limite. Infatti, unitamente a pratiche come la pre-registrazione, può contribuire a rendere più informativa la ricerca psicologica
S08.042: Un approccio bayesiano all’analisi dei dati in psicologia: stato dell’arte e prospet- tive
Pastore M1, Calcagnì A1
1Università degli Studi di Padova
Negli ultimi anni l’approccio inferenziale più utilizzato nella ricerca psicologica, il NHST (Null Hypothesis Significance Testing), è stato al centro di profonde critiche accompagnate da un crescente interesse verso approcci alternativi. Tra questi, l’approccio Bayesiano è uno dei più rilevanti. La sua diffusione, inizialmente riservata alle discipline strettamente statistiche, si sta sempre più allargando anche verso le scienze mediche, sociali e psicologiche, grazie anche alla crescente disponibilità di software statistici. In questo lavoro verranno discussi i fondamenti dell’approccio bayesiano all’analisi dei dati psicologici. In particolare saranno illustrati, con esempi pratici, i vantaggi che da esso derivano, sia per ottenere più informazioni dai dati osservati, sia per aumentare la trasparenza del processo di analisi e la replicabilità dei risultati.
S08.043: Elicitazione e utilizzo del parere degli esperti
Zandonella Callegher C1, Toffalini E1, Altoè G1 1Università degli Studi di Padova
L’utilizzo di informazioni a priori formalizzate in termini statistici (prior), tipico dell’approccio inferenziale bayesiano, viene spesso considerato con duplice valenza. Da una parte, le prior sono riconosciute come un utile strumento per includere nell’analisi informazioni esterne allo studio, ad esempio precedenti risultati della letteratura; dall’altra sono viste con scetticismo perché si ritiene possano introdurre un certo livello di arbitrarietà e soggettività nell’analisi dei dati. Tuttavia, è importante riconoscere che ogni aspetto dell’indagine scientifica implica decisioni, giudizi e scelte da parte del ricercatore che sono necessariamente di carattere soggettivo. Proprio per questo motivo è opportuno che ogni procedura sia resa la più obiettiva possibile e venga chiaramente ed accuratamente espressa per favorire trasparenza e replicabilità dei risultati. In questo contesto si inserisce l’elicitazione del parere degli esperti. Con tale metodo si vuole, in modo strutturato e trasparente, formalizzare delle prior informative che riflettano il giudizio e la conoscenza degli esperti sul fenomeno oggetto di studio. L’uso delle prior offre il vantaggio di poter formalizzare modelli e formulare ipotesi che riflettano assunti e prospettive teoriche che possano essere poi valutate e confrontate direttamente nelle analisi, ad esempio attraverso un approccio di model comparison. Questo favorisce a sua volta un ruolo attivo del ricercatore affinché faccia riferimento a teorie “forti” per giustificare le proprie ipotesi, senza limitarsi ad un’analisi esplorativa in cui i risultati siano interpretati solamente a posteriori. Nell’intervento saranno presentate le principali caratteristiche metodologiche dell’elicitazione del parere degli esperti, e verrà proposta una applicazione in ambito psicologico.
S08.041: Un modello bayesiano per dati di connettività cerebrale basato su latent distance models
Aliverti E1
1Università degli Studi di Padova
Dati basati su reti di connessioni celebrali sono raccolti frequentemente per più individui con l’aggiunta di informazioni sulle regioni celebrali, variabili queste che riguardano tipicamente le posizioni spaziali delle regioni celebrali come la posizione nei diversi lobi ed emisferi. Nonostante recenti studi abbiano esplorato gli effetti spaziali sottostanti alle reti di connessioni neurologiche, un’analisi statistica che rappresenti la rete di connettività non spiegata esclusivamente dalle proprietà spaziali delle regioni è ancora mancate. In questo contributo si risponderà a questo interrogativo tramite un modello Bayesiano a spazi latenti per reti replicate, modello che sarà in grado di fornire una rappresentazione delle connessioni tramite un insieme di posizioni latenti, alle quali è assegnata una mistura di distribuzioni Gaussiane, e di variabili anatomiche. Questa metodologia permette di fare inferenza sui pattern di reti celebrali che non possono essere spiegati, esclusivamente, dalla struttura anatomica, e permette inoltre di individuare gruppi di regioni celebrali sulla base di similarità locali nelle posizioni latenti. I risultati forniscono un contributo innovativo per spiegare i meccanismi di connessioni tra insiemi di ragioni celebrali, i quali differiscono in modo sostanziale dalla prossimità spaziale.