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Rilevanza della statistica non parametrica in psicologia

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Anteprima della tesi: Rilevanza della statistica non parametrica in psicologia, Pagina 3
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che tale distribuzione si potesse applicare solamente in ambito astronomico e in 
settori affini.  
Si allontanò leggermente da questa visione Quetelet Lambert Adolphe Jacques 
(1796-1874) dimostrando che i dati raccolti sulla misura di statura e torace di soldati 
scozzesi e francesi si distribuivano secondo la classica forma a campana della “curva 
di Gauss”. Nonostante Lambert ne avesse ampliato l’ambito di applicazione, egli 
rimase comunque convinto che il distribuirsi dei suoi dati seguendo la curva di 
Gauss, fosse una caratteristica insita delle stature umane. 
Come afferma Caracciolo (1992): 
 
Fu invece la genialità di Galton a comprendere il vero significato della curva di Gauss. Egli 
si rese conto che, con lo stesso tipo di curva, potevano essere analizzati decine e decine di 
parametri diversi. E cominciò a considerare la “curva gaussiana” come uno schema di 
distribuzione dei “dati”, piuttosto che di “errori”. E conseguentemente ne enfatizzò la 
denominazione “normale”. 
 Fu così che iniziò l’uso della statistica nell’ambito della psicologia sperimentale. E […] per 
molte altre scienze naturali che, entro breve tempo, incominciarono a seguirne l’esempio  
(p. XXXV). 
 
Procedendo nella raccolta dei dati, Galton si accorse che ogni caratteristica 
misurata, aveva insita la peculiarità di distribuirsi secondo una “curva gaussiana”, ma 
soprattutto, che tale peculiarità non era propria solo di un tipo di dati, bensì era 
universalmente valida, che fossero essi: anatomici, fisiologici, o risultati di test 
mentali (ai quali Galton si interessò a lungo). “Pertanto ritenne che la “curva di 
Gauss” rappresentasse il substrato normale, la norma di qualunque distribuzione si 
verificasse in natura: una sorta di caratteristica generale, tipica di ogni categoria di 
dati” (Caracciolo, 1992, p. XXXV). 
Altra intuizione geniale di Galton, fu quella di affermare che ogni curva 
potesse essere riepilogata con soli due parametri: la media aritmetica e la varianza, 
ossia quanto si discostano i valori dal valore atteso (media). Nacque così quella che 
oggi è per noi la statistica parametrica.

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Rilevanza della statistica non parametrica in psicologia

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Informazioni tesi

  Autore: Matteo Saderi
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2012-13
  Università: Università degli Studi di Cagliari
  Facoltà: Psicologia
  Corso: Psicologia
  Relatore: Gianmarco Altoè
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 35

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