- 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, 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. Lo studente che si iscrive a un esame e non si cancella per tempo non potrà sostenere l'esame nell'appello successivo. 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.
(valerio.vanelli@unibo.it)
Strumenti a supporto della didattica
Lezioni frontali, esercitazioni periodiche e relativi materiali, slide.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Valerio Vanelli
SDGs
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.