03383 - STATISTICA SOCIALE

Anno Accademico 2021/2022

  • Docente: Valerio Vanelli
  • Crediti formativi: 10
  • SSD: SECS-S/05
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea in Servizio sociale (cod. 8040)

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) messe a disposizione dal docente durante il corso.

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 può (e deve), invece, essere fatta fino al giorno prima dell'esame per non incorrere nel salto di appello. Tuttavia, se la cancellazione avviene a liste chiuse (cioè 5 giorni prima dell'esame), lo studente deve darne contestuale comunicazione via e-mail al docente (valerio.vanelli@unibo.it [mailto:valerio.vanelli@unibo.it] ).

In caso di esami online causa emergenza sanitaria Covid-19:

La gestione dell'esame avverrà mediante l’utilizzo della piattaforma Teams. L’esame scritto varrà erogato in modalità digitale; in sede di esame, basterà collegarsi al link fornito dal docente.

Per sostenere la prova è necessaria l'iscrizione su Almaesami.

Le istruzioni di dettaglio sulle modalità di svolgimento delle prove online saranno fornite fra i materiali disponibili su Virtuale.

Strumenti a supporto della didattica

Lezioni frontali, esercitazioni periodiche e relativi materiali, slide.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Valerio Vanelli

SDGs

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

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