03383 - STATISTICA SOCIALE

Scheda insegnamento

  • Docente Valerio Vanelli

  • Crediti formativi 10

  • SSD SECS-S/05

  • Modalità didattica Convenzionale - Lezioni in presenza

  • Lingua di insegnamento Italiano

  • Campus di Bologna

  • Corso Laurea in Servizio sociale (cod. 8040)

SDGs

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

Sconfiggere la povertà Istruzione di qualità Parità di genere Lavoro dignitoso e crescita economica

Anno Accademico 2023/2024

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente: - conosce e sa utilizzare gli strumenti basilari dell'analisi quantitativa e della verifica dei risultati nella ricerca sociale; - sa interpretare correttamente e valutare criticamente i risultati di indagini che prevedono l’impiego di tecniche di analisi statistica dei dati.

Contenuti

A fronte di una sempre maggiore rilevanza delle indagini sociali, della diffusione di strumenti conoscitivi basati su rilevazioni, inchieste campionarie e fonti statistiche ufficiali, per comprendere la realtà sociale è divenuto ormai fondamentale sviluppare le capacità necessarie per interpretare correttamente – e valutare criticamente – i risultati di indagini che prevedono l’impiego di tecniche di analisi statistica dei dati. Uno degli obiettivi del corso è dunque fornire la conoscenza degli strumenti per effettuare in modo consapevole l’analisi statistica dei dati nell’ambito della ricerca sociale e far sì che lo studente: - sappia identificare ed evitare i più comuni errori propri dell’analisi statistica; - sia in grado di comprendere articoli su riviste e/o pubblicazioni specializzate contenenti risultati di analisi quantitative; - sia in grado di interpretare e valutare criticamente le analisi dei dati compiute da altri studiosi; - sappia identificare e fruire di fonti di dati statistici.

Sulla base di questa riflessione, l'attività didattica comprende i seguenti argomenti (per maggiore dettaglio, si rimanda alla bibliografia sotto riportata):

  • tipi di proprietà e tipi di variabili; definizione operativa;
  • raccolta e sistemazione dei dati: proprietà, stati, unità;
  • matrice dei dati e relativi controlli e "pulizia";
  • statistiche ufficiali;
  • analisi monovariata: distribuzioni di frequenza; rappresentazioni grafiche e tabellari;
  • misure di sintesi di tendenza centrale (moda, mediana e media), di variabilità e concentrazione;
  • trasformazioni delle variabili: aggregazione delle modalità; standardizzazione; costruzione indici;
  • rapporti statistici;
  • serie temporali e serie territoriali; numeri indice;
  • analisi bivariata: l'associazione fra due variabili; la tabulazione incrociata; l'analisi della varianza; la regressione lineare semplice e la correlazione;
  • analisi bivariata: misure di forza della relazione
  • analisi multivariata: la logica dell'analisi multivariata; effetti causali e spuri, effetti diretti e indiretti;
  • introduzione all'inferenza statistica;
  • campionamento e distribuzioni campionarie. Stime campionarie e inferenza; errore di campionamento e ampiezza del campione; disegni di campionamento probabilistici e non probabilistici; problemi di campionamento nella ricerca sociale. Verifica di ipotesi statistiche.

Testi/Bibliografia

P. Corbetta, G. Gasperoni, M. Pisati, Statistica per la ricerca sociale, Bologna, Il Mulino, 2001 (esclusi capitoli 8 e 9).

E. Giovannini, Scegliere il futuro. Conoscenza e politica al tempo dei Big Data, Bologna, Il Mulino, 2014.

Materiali (dispense, slide, ecc.) messe a disposizione dal docente durante il corso sullo spazio Virtuale dell'insegnamento.

Metodi didattici

Lezioni frontali, integrate con esercitazioni di approfondimento e di preparazione al compito scritto.

Videoproiettore, PC, Internet.

Il docente metterà via via a disposizione sulla pagina web le slide e i materiali utilizzati a lezione, da utilizzare per integrare i contenuti del manuale.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame (per studenti sia frequentanti sia non frequentanti) consiste in una prova scritta, con esercizi da risolvere e quesiti a risposta multipla.

Durante il ciclo delle lezioni sono previste due prove scritte intermedie (una dopo le prime settimane di lezione e una alla fine del corso).
Il secondo parziale potrà essere sostenuto solo da coloro che avranno ottenuto una votazione pari ad almeno 16/30 nel primo parziale.
Il voto finale sarà dato dalla media aritmetica dei due punteggi parziali (anche il voto conseguito nel secondo parziale dovrà essere pari ad almeno 16/30) e il voto medio finale dovrà essere pari ad almeno 18/30.

Non ci sono differenze di programma tra studenti frequentanti e studenti non frequentanti.

I candidati possono fare valere soltanto la votazione conseguita nel più recente tentativo di superare l'esame.

Lo studente che non si presenta a un appello d'esame cui risulta regolarmente iscritto non potrà presentarsi all'appello successivo.

IMPORTANTE: L'iscrizione all'esame avviene su Almaesami da parte dello studente. Le liste di iscrizione chiudono 5 giorni prima dell'appello. Non è possibile iscriversi una volta che le liste sono chiuse. E', pertanto, responsabilità individuale e unica dello studente provvedere a iscriversi per tempo.

La cancellazione dalla lista deve essere fatta prima della chiusura delle liste di iscrizione. Solo in casi del tutto eccezionali (es. malattia, lutto o simili), lo studente può richiedere la cancellazione dell’esame a liste chiuse (cioè nei cinque giorni prima dell'esame). In questi casi, lo studente deve darne comunicazione immediata via e-mail al docente (valerio.vanelli@unibo.it) e inviare certificato-giustificativo.

Strumenti a supporto della didattica

Lezioni frontali, esercitazioni periodiche e relativi materiali, slide.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Valerio Vanelli