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TECNICHE DI INDAGINE STATISTICA (103EC)

A.A. 2021 / 2022

Periodo 
Primo semestre
Crediti 
9
Durata 
60
Tipo attività formativa 
Affine/Integrativa
Percorso 
[PDS0-2016 - Ord. 2016] comune
Mutuazione 
Mutuato: SP51 - 142SP - ANALISI DEI DATI
Syllabus 
Lingua insegnamento 

Italiano

Obiettivi formativi 

APPRENDIMENTO E COMPRENSIONE
Il corso intende fornire allo studente le nozioni fondamentali su alcuni importanti modelli statistici e tecniche di analisi dati. Il corso avrà una forte componente pratica in quanto si forniranno allo studente le nozioni fondamentali per l'uso del software R.

CAPACITA’ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Lo studente sarà in grado di stimare ed interpretare semplici modelli statistici per la comprensione e l’analisi dei fenomeni sociali e politici. Sarà capace di interpretare il significato di vari indicatori statistici. Avrà le nozioni di base per utilizzare software per l’analisi dei dati.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Lo studente sarà in grado di costruire ed interpretare autonomamente i principali modelli e tecniche statistiche per l’analisi dei dati in contesti differenti.

ABILITA’ COMUNICATIVE
Lo studente sarà in grado di commentare e spiegare i principali risultati di modelli e tecniche statistiche per l’analisi dei dati.

CAPACITA’ DI APPRENDERE
Lo studente sarà in grado di applicare i metodi ed i modelli statistici affrontati nel corso a dati di varia natura e in contesti differenti.

Prerequisiti 

Statistica descrittiva e inferenza.

Contenuti 

Con l’avvento dei Big Data, gli strumenti di analisi dei dati sono entrati a pieno diritto nelle conoscenze di base per gli impieghi sia settore pubblico che privato: il loro corretto utilizzo e la conoscenza delle loro fondamenta statistiche sono requisiti indispensabili per essere competitivi nel mercato del lavoro del terzo millennio.
Il corso ha l’obiettivo di fornire allo studente le conoscenze di base della metodologie per la progettazione di indagini statistiche e delle principali tecniche per l’analisi dei dati che si possono applicare ad esempio in progetti di pianificazione strategica e per la programmazione e valutazione di politiche pubbliche.
Il corso fornisce avrà anche una anche una componente pratica incentrata sull’utilizzo del software R per l’analisi dei dati.

Programma dettagliato:

- Il dato statistico
- Le indagini statistiche nelle scienze sociali
- Tecniche di rilevazione dati
- Nozioni di campionamento statistico e alcune tra le principali indagini campionarie in Italia ed Europa
- Matrice dati e variabili
- Introduzione all'analisi dei dati da indagine
- tecniche di analisi dei dati multidimensionali
- Elementi di analisi fattoriale (analisi in componenti principali e analisi delle corrispondenze)
- Analisi dei gruppi
- Introduzione ai modelli statistici con particolare attenzione al modello di regressione lineare multiplo e regressione logistica
- Indicatori statistici
- Introduzione all'utilizzo di software per l'analisi dei dati

Metodi didattici 

Lezioni frontali, laboratorio software, seminari e svolgimento esercitazione da parte degli studenti.

Modalità di verifica dell'apprendimento 

L'esame consiste di una prova scritta e una pratica sugli argomenti trattati.

La prova scritta, della durata massima di 100 minuti, vale 20 punti e consisterà in dieci domande vero/falso e a risposta multipla (0.5 punti per ciascuna risposta esatta e che copriranno maggiormente gli aspetti teorici del corso) ed almeno due esercizi su indagini statistiche e modelli che gli studenti dovranno risolvere, illustrando il procedimento adottato (per un totale di 15 punti).

La prova pratica consisterà nell’applicazione del software R per l’analisi di un caso studio (concordato con il docente) i cui risultati verranno presentati mediante slides (massimo 13 punti).

Nel caso di mancato superamento con un voto inferiore a 14, è sconsigliato sostenere l'esame nell'appello immediatamente successivo di una stessa sessione d'esame.

Altre informazioni 

Altre informazioni disponibili alla pagina del corso sulla piattaforma Moodle2.

Eventuali cambiamenti alle modalità qui descritte, che si rendessero necessari per garantire l'applicazione dei protocolli di sicurezza legati all'emergenza COVID19, saranno comunicati nel sito web di Dipartimento, del Corso di Studio e dell'insegnamento

Testi di riferimento 

- Antonio de Lillo, Gianluca Argentin, Mario Lucchini, Simone Sarti, Marco Terraneo. Analisi multivariata per le scienze sociali. Pearson Italia.

- Stefano M. Iacus e Guido Masarotto. Laboratorio di statistica con R 2/Ed. McGraw-Hill Education

- Slides del corso disponibili sull'area Moodle2 del corso.

Libri consigliati:
- David J. Bartholomew, Fiona Steele, Irini Moustaki. Analysis of Multivariate Social Science Data, Second Edition, 2008, Chapman & Hall/CRC

- Luigi Fabbris. Statistica multivariata, McGraw-Hill Education Italy


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