LA NARRAZIONE AUTOBIOGRAFICA E IL FUNZIONAMENTO DEL SÉ

ispetto alla simmetria dalla media: una distribuzione asimmetrica presenta uno sbilanciamento
della curva, cioè una coda risulta più estesa rispetto all’altra. Un indice di asimmetria positivo
caratterizza una distribuzione sbilanciata verso destra; uno negativo, invece, sulla sinistra. Il
valore della curtosi (kurtosis) è invece un parametro della densità dei punteggi e del grado di
“appiattimento” della curva: indica, cioè, quanti punteggi si addensano verso la media oppure
verso gli estremi della distribuzione (code). Una curva è detta leptocurtica, platicurtica o
mesocurtica, a seconda che assuma una forma campanulata con addensamento dei punteggi al
centro oppure si presenti appiattita. Si definisce mesocurtica una curva con un indice di curtosi
approssimativamente di valore 3, leptocurtica se il valore è superiore a 3 e platicurtica se
inferiore a 3. È importante ricornoscere le caratteristiche della forma di una distribuzione,
soprattutto la curtosi, per selezionare le analisi parametriche necessarie alle analisi successive.
Secondo le linee-guida di Curran, West and Finch (1996), una distribuzione normale presenta
un indice skew = 0.0 e curtosi = 0.0, una distribuzione moderatamente non-normale skew >
2.0 o curtosi > 7.0, e una distribuzione non normale skew > 3.0 o curotsi > 21.0.
b. Si è scelto di applicare un modello loglineare trivariato (Lee, 1977; Mannarini, 1999;
Robusto & Cristante, 2001; Cristante, Robusto, Mannarini, 2002), che valuta la presenza di co-
occorrenze tra categorie specifiche di variabili categoriche, per indagare le associazioni tra le
dimensioni del ricordo, misurate su scale nominali, cioè specificità (Var1: specifico, episodico,
generico), integrazione (Var2: integrato-non integrato) e contenuto (Var.3: Life-threatening
event, recreation/exploration, interpersonal relationship, achievement/mastery, guilt/shame,
drug, event unclassifiable). L’analisi log-lineare è uno strumento che permette di operare su
variabili qualitative (o categoriche) e di esprimere i dati empirici per mezzo di modelli formali,
che derivano dalla verifica di specifiche ipotesi formulate dal ricercatore sulle relazioni tra le
variabili (Cristante, Robusto & Mannarini, 2002). Più precisamente, si tratta di modelli che
descrivono gli effetti principali, dovuti alle singole categorie delle variabili, e quelli legati alla loro
interazione. L’utilità dei modelli log-lineari è legata alla possibilità di rendere lo studio della
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