Il tema della replicabilit\ue0 riveste oggi un ruolo centrale nel dibattito sull\u2019attendibilit\ue0 dei risultati delle ricerche in psicologia.
Diverse sono ad oggi le possibili soluzioni proposte: la maggior cura nella definizione del disegno sperimentale alla luce delle ipotesi di ricerca,
l\u2019utilizzo di misure caratterizzate da ottimali livelli di affidabilit\ue0
e validit\ue0, la registrazione degli studi e la loro valutazione da parte di esperti prima che
i dati vengano raccolti e analizzati, le pratiche di condivisione dei dati e dei relativi
codici utilizzati per le analisi. Accanto a queste raccomandazioni che stanno gi\ue0 portando
a notevoli benefici, il dibattito sulla replicabilit\ue0 ha riguardato naturalmente anche aspetti
prettamente legati all\u2019utilizzo della statistica. I temi pi\uf9 affrontati di recente
sono la pianificazione della dimensione campionaria o power analysis e l\u2019approccio bayesiano.
In questo contributo, attraverso un semplice esempio, intendiamo sottolineare
quanto, accanto ai temi gi\ue0 citati, la diffusione di una maggiore sensibilit\ue0 statistica e
una conseguente miglior scelta dei metodi di analisi giochino un ruolo cruciale, ma
spesso sottovalutato, nella produzione di risultati maggiormente attendibili. In conclusione,
crediamo che un aumento della formazione statistica nelle nuove generazioni di
psicologi possa contribuire in modo determinante a migliorare la qualit\ue0 della ricerca
