Nelle scienze sociali l'espressione "variabili latenti" viene utilizzata per indicare un costrutto teorico non direttamente osservabile. In letteratura sono proposti diversi modelli di misura che mettono in relazione i costrutti non direttamente osservabili con le variabili osservate. L'analisi fattoriale è il metodo classicamente utilizzato in psicologia per misurare una variabile latente (es. autostima) a partire da una serie di variabili osservate (es. gli item della scala di Rosenberg).
La Summer School introduce due modelli di misura alternativi per l'analisi di variabili latenti, considerate sia come continue (Item Response Theory, IRT) sia come categoriali (Latent Class Analysis, LCA). Questi modelli sono utilizzabili quando le variabili osservate sono discrete, misurate su scala categoriale e/o dicotomica.

Il percorso prevede due moduli, "LCA" e "IRT", con possibilità di partecipare a entrambi o al singolo modulo di interesse.
 

OBIETTIVI

Al termine delle attività, i partecipanti avranno acquisito le seguenti conoscenze e competenze, attestate dal rilascio di un Open Badge previo superamento di una prova di valutazione che consisterà in un test a risposta multipla e a una frequenza pari almeno al 75% del monte ore totale:

Conoscenze:

• gestione della complessità di fenomeni non direttamente osservabili tramite diversi modelli di misura;
• modelli di misura alternativi per l'analisi di variabili latenti continue (Item Response Theory, IRT) e categoriali (Latent Class Analysis, LCA);
• gestione dei dati (raccolta, analisi, visualizzazione e comunicazione dei dati e dei risultati)

Competenze:

• problem solving
• capacità critica
• utilizzo dei software R e Mplus
• interpretazione dei grafici redatti per la gestione dei dati

VANTAGGI

• L'alta qualità scientifica della Faculty
• L'approccio didattico fortemente pratico, con esercitazione guidate dai docenti e utilizzo di software specifici
• L'attestato di partecipazione e l'Open Badge per facilitare la visibilità delle competenze acquisite, rilasciati da Università Cattolica del Sacro Cuore
   

DESTINATARI

Dottorandi, docenti a contratto, assegnisti di ricerca, ricercatori, professori universitari
 

DURATA

Dal 10 luglio al 13 luglio 2023
 

SEDE

Milano, UCSC

PROGRAMMA

La Summer School è organizzata in due moduli:

1. Modulo Latent Class Analysis
   I modelli che permettono di identificare sottogruppi omogenei di partecipanti caratterizzati da uno specifico profilo di risposte date a variabili misurate su scala categoriale o dicotomica. Le esercitazioni verranno svolte utilizzando il software Mplus.
2. Modulo IRT
   I modelli IRT per risposte dicotomiche che permettono di interpretare la risposta osservata a un certo item alla luce delle caratteristiche sia della persona sia dell'item. Le esercitazioni verranno svolte utilizzando il software R.

Calendario
Lunedì 10 luglio
Mattino: Introduzione teorica alla Latent Class Analysis (LCA): person-centered approach, definizione e obiettivi della LCA, gli step per eseguire una LCA.
Pomeriggio: Esecuzione della LCA in Mplus. Indici di fit e scelta del modello di misura LCA migliore.

Martedì 11 luglio
Mattino: Come salvare l'appartenenza delle unità (e.g. soggetti) a ciascuna classe (i.e., profilo di risposta) e studiare tale appartenenza in relazione a predittori e outcome. Esercitazioni in Mplus e SPSS.
Pomeriggio: Presentazione delle possibili estensioni della LCA e modelli simili. Esercitazione finale di ripasso.

Mercoledì 12 luglio
Mattino: Introduzione teorica ai modelli Item Response Theory (IRT) e loro differenza rispetto ai modelli della teoria classica dei test (CTT). Illustrazione dei modelli IRT per risposte dicotomiche e politomiche.
Pomeriggio: Piccola introduzione a R. Stima dei modelli IRT per risposte dicotomiche in R, confronto fra modelli, indici di fit del modello, indici di fit per le persone e per gli item.

Giovedì 13 luglio
Mattino: Valutazione e interpretazione del Differential Item Functioning.
Pomeriggio: Modelli lineari e modelli IRT. Piccola esercitazione finale.

La metodologia didattica prevede lezioni frontali, applicazioni ed esercitazioni con il software Mplus (per il modulo della Latent Class Analysis) e con il software R (per il modulo di Item Response Theory), una cui conoscenza preliminare è fortemente consigliata ma non obbligatoria. Materiali e video che introducono all'utilizzo di questi software verranno condivisi come preparazione al corso.
 

ISCRIZIONI

La quota di partecipazione è fissata in: Euro 420,00 + Iva

Quote agevolate:

Euro 380,00 + IVA per i laureati e diplomati dell'Ateneo iscritti ai Servizi Premium della Community Alumni dell'Università Cattolica
Euro 280,00 + IVA per la partecipazione a un singolo modulo (2 giornate)

Il versamento può essere effettuato con una delle seguenti modalità:

• Bonifico bancario: i dati relativi al bonifico saranno disponibili nell'email di conferma di avvenuta iscrizione. Si prega di inviare, entro cinque giorni dalla data di iscrizione, la ricevuta del pagamento effettuato, al seguente indirizzo email: claudio.prina@unicatt.it;
• Carta di credito dal form iscrizioni.

420.00 + Iva: quota base
380.00 + Iva: per gli iscritti ai Servizi Premium della Community Alumni dell'Università Cattolica
280.00 + Iva: quota di partecipazione a un singolo modulo (di 2 giornate)
336.00 + Iva: per i dottorandi UC e per chi si iscrive alla Summer Introduzione alla Psychometric Network Analysis in psicologia
 

FACULTY

Margherita LANZ, Direttore scientifico, Professore ordinario di Psicometria, Università Cattolica del Sacro Cuore

Angela SORGENTE, Ricercatore in Psicometria, Università Cattolica del Sacro Cuore

Ottavia EPIFANIA, Assegnista di ricerca in Psicometria, Università degli Studi di Padova, e docente a contratto, Università Cattolica del Sacro Cuore

CONTATTI

Università Cattolica del Sacro Cuore
Formazione Permanente
Via Carducci 28/30 - 20123 Milano
formazionecontinua.unicatt.it

Email
claudio.prina@unicatt.it
formazione.permanente-mi@unicatt.it

Telefono
+39 02.7234 5701

Clicca qui per visitare la pagina dedicata alla summer school sul sito della Formazione Continua