Riflessioni conclusive sulla sezione
In questa sezione abbiamo visto come il quadro bayesiano si applichi a una varietà di modelli statistici fondamentali per la psicologia e le scienze sociali. Dai modelli per variabili dicotomiche (regressione logistica, confronto di proporzioni) ai modelli per dati di conteggio (Poisson), fino alle prime estensioni dinamiche, abbiamo potuto osservare un filo conduttore comune: la possibilità di descrivere non solo l’effetto medio, ma anche l’incertezza e la plausibilità delle ipotesi in termini probabilistici.
I modelli presentati hanno messo in luce tre aspetti centrali:
Generalità del quadro bayesiano. Che si tratti di proporzioni, medie o conteggi, l’inferenza segue sempre lo stesso schema: specificazione di un modello generativo, scelta di priori, campionamento a posteriori, valutazione tramite predizione.
Connessione tra descrizione e previsione. Non ci limitiamo a stimare parametri, ma valutiamo quanto i modelli siano in grado di riprodurre i dati osservati e di prevedere dati futuri. Questa attenzione alla dimensione predittiva è cruciale per trasformare l’analisi statistica in un vero strumento di spiegazione scientifica.
Flessibilità e progressività. A partire da modelli semplici possiamo introdurre via via maggiore complessità: effetti di gruppo, interazioni, dinamiche temporali. Ogni estensione non è un’aggiunta arbitraria, ma risponde a precise domande di ricerca e si inserisce nel medesimo linguaggio formale.
Abbiamo inoltre visto come i GLM possano essere estesi per trattare i valori mancanti in modo integrato. Anziché ignorarli o ricorrere a correzioni post hoc, il modello stesso può esplicitare i meccanismi che li generano, producendo stime più affidabili e aderenti alla realtà della raccolta dati. Questo approccio, reso possibile dal framework bayesiano, rappresenta un passo cruciale verso analisi più trasparenti e cumulative in psicologia.
Il messaggio chiave è che l’approccio bayesiano consente di trattare in modo unitario problemi che, in una prospettiva frequentista, richiedono strumenti distinti e spesso scollegati. Ciò favorisce una maggiore coerenza concettuale, facilita il confronto tra modelli e, soprattutto, offre interpretazioni direttamente utilizzabili nella pratica psicologica e clinica.
In sintesi, questa sezione mostra come l’inferenza bayesiana non sia un esercizio puramente teorico, ma un quadro operativo versatile, capace di adattarsi a diversi tipi di dati e di fornire risposte quantitative, trasparenti e contestualizzate alle domande di ricerca. È a partire da questa base che possiamo affrontare modelli più esplicativi e meccanicistici, che tenteranno di catturare non solo che cosa osserviamo, ma anche come e perché quei dati emergono.