81769 - METODO E TECNICHE DELL'ANALISI DEI DATI (pari)

Scheda insegnamento

SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.

Istruzione di qualità

Anno Accademico 2018/2019

Conoscenze e abilità da conseguire

L'insegnamento ha per oggetto le tecniche di analisi statistica dei dati. Al termine dell'insegnamento - che presuppone l'acquisizione pregressa di competenze nell'ambito della metodologia della ricerca sociale e politica - lo studente conosce le principali tecniche di base per l'analisi descrittiva bivariata delle informazioni raccolte in matrice-dati; comprende gli elementi fondamentali dell'inferenza statistica; padroneggia i principi di base per l'analisi statistica multivariata e per l'interpretazione dei risultati dei corrispondenti modelli; si orienta fra le principali tecniche di campionamento; è in grado di valutare criticamente le analisi dei dati compiute da altri studiosi; può identificare e fruire di fonti di dati statistici.

Programma/Contenuti

L’insegnamento fornisce un approfondimento in merito alle tecniche di analisi statistica, al fine di promuovere la capacita’ dello studente di interpretare e valutare in maniera critica le informazioni di natura statistica e di dotarlo di competenze specifiche per l’elaborazione autonoma di informazioni raccolte in matrice-dati. Al termine del corso ci si attende che lo studente: sia in grado di leggere e comprendere articoli su riviste e/o pubblicazioni specializzate contenenti risultati di analisi statistiche; sappia valutare le sintesi ed elaborazioni statistiche di dati censuari o campionari; abbia acquisito le competenze necessarie per applicare autonomamente alcune tecniche di analisi statistica per la descrizione di fenomeni economici, politici e sociali; conosca i fondamenti della statistica inferenziale. In particolare, l’insegnamento sara’ incentrato sulle tecniche di analisi bivariata e multivariata e avra’ anche una componente pratica incentrata sull’uso di fogli elettronici (Excel) e/o altro software dedicato per l’elaborazione dei dati.

E’ opportuno che lo studente sia gia’ dotato di una buona padronanza di elementi di metodologia della ricerca in campo sociologico/politologico e di elementi di base della statistica. Nel caso che lo studente non sia in possesso di tali conoscenze si consiglia caldamente la frequenza del corso di Metodologia della Ricerca Sociale e Politica (78074).

Per quanto riguarda gli elementi di base della statistica, si consiglia quanto meno la lettura attenta del volume di P. Corbetta, G. Gasperoni e M. Pisati, Statistica per la ricerca sociale, Bologna, Il Mulino, 2001 (capitoli 1-3).

A partire dagli appelli dell'a.a.2017/18, gli studenti a debito di Tecniche di Analisi dei Dati (sia A-L, sia M-Z) sono tenuti ad attenersi al programma di Metodo e Tecniche dell'Analisi dei Dati del prof. Giancarlo Gasperoni.

Testi/Bibliografia

I testi di riferimento (che valgono egualmente per gli studenti frequentanti e non frequentanti) sono:

Corbetta, Piergiorgio, Giancarlo Gasperoni e Maurizio Pisati, Statistica per la ricerca sociale, Bologna, Il Mulino, 2001 (capitoli 4-10).
[errata corrige disponibile in Materiali didattici]

Blalock, Hubert M., Jr., Statistica per la ricerca sociale, Bologna, Il Mulino, 1984 (solo parte terza, Statistica induttiva, ossia capitoli 8, 9 10, 11 e 12, dedicati rispettivamente a: Introduzione alla statistica induttiva; La probabilità; Verifica delle ipotesi: la distribuzione binomiale; Tests relativi a medie e proporzioni in un solo campione; Stima puntuale e stima per intervallo).
[capitoli disponibili in Materiali didattici]

 

Il primo volume può essere utilmente integrato (non sostituito) da queste letture:

Terraneo, Marco, Studiare e controllare le relazioni: l’analisi bivariata e la terza variabile, cap. 7 in Antonio de Lillo e altri, Metodi e tecniche della ricerca sociale, Milano-Torino, Pearson, 2011, pp. 307-378.

Argentin, Gianluca, La regressione multipla, cap. 2 in Antonio de Lillo et alii, Analisi multivariata per le scienze sociali, Milano, Pearson, 2007, pp. 13-53.
[errata corrige disponibile in Materiali didattici]

Sarti, Simone, La regressione logistica, cap. 3 in Antonio de Lillo et alii, Analisi multivariata per le scienze sociali, Milano, Pearson, 2007, pp. 55-90.
[errata corrige disponibile in Materiali didattici]

Bohrnstedt, George W. e David Knoke, Statistica per le scienze sociali, Bologna, Il Mulino, 1998, capp. VI, VII, VIII, IX.

 

I testi tratti dal secondo volume (Blalock) possono essere utilmente integrati (non sostituiti) da questa lettura:

Bohrnstedt, George W. e David Knoke, Statistica per le scienze sociali, Bologna, Il Mulino, 1998, cap. III.

Metodi didattici

Lezioni frontali ed esercitazioni periodiche.

La frequenza delle lezioni è fortemente consigliata.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame e’ scritto. I candidati possono fare valere soltanto la votazione conseguita nel piu’ recente tentativo di superare l’esame.

Attenzione: i candidati che superano la prova possono rifiutare il voto una sola volta, conformemente a quanto specificato nel Regolamento Didattico di Ateneo, art. 16, co, 5: "in caso di esito positivo lo studente può chiedere di rifiutare il voto. Il rifiuto deve essere concesso dal docente almeno una volta sul singolo insegnamento”. Dopo un esito positivo rifiutato, qualsiasi ulteriore esito positivo verrà verbalizzato.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Giancarlo Gasperoni