LA NARRAZIONE AUTOBIOGRAFICA E IL FUNZIONAMENTO DEL SÉ
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TABEL<strong>LA</strong> 3.5.GERARCHIA E SIMBOLI DEI MO<strong>DEL</strong>LI LOGLINEARI (CRISTANTE, ROBUSTO & MANNARINI, 2002).<br />
Modelli<br />
1. [Var1][Var2][Var3] Ipotesi nulla; indipendenza trivariata ed equiprobabilità: ogni categoria delle<br />
variabili è equiprobabile.<br />
2. [Var1x2][ Var3]<br />
[Var1x3][Var2]<br />
[Var2x3][Var1]<br />
3. [Var1x2][Var2x3]<br />
[Var1x2][Var1x3]<br />
[Var1x3][Var2x3]<br />
Indipendenza marginale trivariata: una coppia di variabili, che tra loro sono<br />
dipendenti, sono indipendenti da una terza<br />
Indipendenza marginale trivariata: due coppie di variabili sono legate da una<br />
dipendenza bivariata<br />
4. [Var1x2][Var1x3][Var2x3] Indipendenza trivariata: tre coppie legate da dipendenza bivariata<br />
5. [Var1x2x3] Dipendenza trivariata: modello saturo<br />
c. Per indagare le relazioni tra intensità e tono emotivo in relazione alle diverse<br />
caratteristiche del ricordo (specificità, integrazione e contenuto) si è scelto di applicare:<br />
- il test t di Student per campioni indipendenti, per analizzare le differenze nel<br />
logaritmo del rapporto relativo al Tono Emozionale (positivo e negativo) in relazione<br />
a variabili indipendenti dicotomiche (specificità e integrazione),<br />
- l’analisi della varianza a una via (ANOVA) per analizzare le differenze nel logaritmo<br />
del rapporto relativo nel Tono Emozionale (positivo e negativo) in relazione a variabili<br />
indipendenti categoriche (contenuto e livello di specificità)<br />
- un modello loglineare bivariato (Cristante, Robusto & Mannarini, 2002), per indagare<br />
le co-occorenze tra le variabili categoriche, come i pattern di interazione Emozione -<br />
Astrazione (Mergenthaler, 1996), e le altre dimensioni del ricordo (specificità,<br />
integrazione e contenuto).<br />
3. Infine, per indagare la relazione causale tra le dimensioni di funzionamento della<br />
personalità misurate attarverso gli indici del Rorschach (variabili indipendenti) e le dimensioni<br />
del ricordo (variabili dipendenti), che si ripresentano in modo non costante in una serie di<br />
rilevazioni successive, saranno applicate le Equazioni di Stima Generalizzate (GEEs; Liang &<br />
Zeger, 1986; Jaeger, 2008; Dixon, 2008) che permettono di estendere la logica della<br />
regressione del Modello Lineare Generalizzato all'analisi di misurazioni ripetute con categorie non<br />
bilanciate o di numerosità differente. In questo modo, è possibile controllare la variabilità legata<br />
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