02038 - STATISTICA APPLICATA

Conoscenze e abilità da conseguire

L'obiettivo primario dell'insegnamento è la trattazione delle metodologie statistiche di base per l'analisi di mercato e per l'analisi quantitativa dei fenomeni macro e microeconomici. Lo studente al termine del corso sarà in grado di: - discutere e applicare i metodi fondamentali propri dell'inferenza statistica - applicare la procedura di selezione e validazione del modello di regressione multipla e interpretarne criticamente i risultati - applicare i metodi di raggruppamento e classificazione propri dell'analisi statistica multidimensionale per lo studio dei fenomeni economici ed aziendali. Prerequisiti: conoscenza delle nozioni di Matematica generale, statistica descrittiva, calcolo delle probabilità ed elementi di statistica inferenziale.

Contenuti

Modulo I

• Le fasi di un'indagine statistica. 
• Richiami al modello di regressione lineare multipla
• Modelli multilivello
• Principi per la costruzione e validazione del questionario. 
• Modelli a variabili latenti per dati categoriali (modelli di item response theory)
  

Moduli II e III

• Richiami all’analisi delle componenti principali
• Modello fattoriale
• Modelli a equazioni strutturali (modello LISREL)

Sono previste esercitazioni su casi di studio in laboratorio con l'uso di software specifici (R, SPSS).

Testi/Bibliografia

Materiale necessario

Dispense dei docenti disponibili nella piattaforma "Insegnamenti online - Supporto online alla didattica" https://iol.unibo.it/

 

Testi consigliati

• S. Mignani, A. Montanari (1997). Appunti di analisi statistica multivariata, Esculapio, Bologna, Seconda edizione (capitoli 1 e 2 modello di regressione lineare, capitolo 3 analisi delle componenti principali, capitolo 4 analisi fattoriale)
  
• S. Borra, A. Di Ciaccio (2014). Statistica – metodologie per le scienze economiche e sociali, terza edizione, McGraw-Hill, Milano (capitoli 16 e 17 modello di regressione lineare).
• D. J. Bartholomew et al. (2002). The analysis and interpretation of multivariate data for social scientists, Chapman & Hall (capitoli 5-6-7 analisi delle componenti principali, analisi fattoriale)

Metodi didattici

Lezioni frontali in aula ed esercitazioni in laboratorio statistico utilizzando i software R e SPSS (lavoro individuale seguendo gli esempi trattati dal docente o lavoro di gruppo).

La frequenza delle lezioni e delle esercitazioni, pur non essendo obbligatoria, è fortemente raccomandata.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Prova complessiva orale volta a valutare la conoscenza dei metodi statistici affrontati durante il corso sia dal punto teorico sia dal punto di vista applicato. La prova orale riguarda sia la teoria sia l'interpretazione di output prodotti con i software R e SPSS.

È possibile sostenere il primo parziale orale sugli argomenti del I modulo nella settimana di novembre dedicata agli esami parziali. Se l'esito è sufficiente (almeno 18/30), sarà possibile sostenere l'orale sugli argomenti del II e del III modulo entro il successivo appello di settembre. Il voto finale è dato dalla media aritmetica tra il voto del I parziale (argomenti I modulo) e del II parziale (argomenti II e III modulo). Se l'esito del I parziale non è sufficiente, occorre sostenere la prova complessiva orale.

 

 

 

Strumenti a supporto della didattica

Lucidi e materiale di laboratorio disponibili sulla piattaforma IOL; software R e SPSS.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Mariagiulia Matteucci

Consulta il sito web di Valentina Sansivieri

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