84613 - METODI DI CAMPIONAMENTO E INDAGINI CAMPIONARIE

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente è in grado di realizzare un’indagine statistica campionaria, e di analizzare con gli strumenti più opportuni le informazioni ottenute. Avrà acquisito le conoscenze per selezionare campioni e condurre indagini statistiche. Saprà adottare i criteri più adeguati per la scelta delle migliori strategie di stima e di confronto tra impostazioni diverse. Saprà specificare e stimare modelli per dati complessi.

Contenuti

MODULO 1 Prof. Trivisano

Il modulo introduce i fondamenti del disegno di indagini campionarie. L’obiettivo principale è quello di familiarizzare gli studenti con i più comuni schemi del campionamento da popolazioni finite e con gli stimatori ad essi associati.

Contenuti

• L’inferenza nel campionamento da popolazioni infinite e da popolazioni finite.
• L’inferenza basata sul piano di campionamento. Probabilità di estrazione e di inclusione e lo stimatore di Horvitz-Thompson.
• Il campionamento casuale semplice con e senza reintroduzione.
• L’effetto del disegno.
• Il campionamento a probabilità variabile.
• Il campionamento stratificato.
• Scelta della dimensione del campione.
• Il campionamento a grappolo.
• L’impiego di variabili ausiliarie: stimatori per quoziente.
• Il campionamento a due stadi

La parte teorica di introduzione ai concetti di base sarà affiancata da una parte dedicata agli esercizi

MODULO 2  Prof.ssa Mignani

Il modulo introduce i fondamenti delle tecniche e dei modelli per analizzare dati da questionari. L’obiettivo principale è quello di familiarizzare gli studenti con i più comuni modelli a variabili latenti e a modelli con struttura gerarchica.

Contenuti

Lo strumento di rilevazione: il questionario.

• Struttura, tipologia e formulazione delle domande. Metodi di somministrazione del questionario. Valutazione della validità del questionario: strumenti per l'analisi di attendibilità

Modelli variabili latenti: alcuni sviluppi

• Cenni all'analisi fattoriale
• Modelli di Item Response Theory
• Classificazione da modello: la latent class analysis

 

Il modulo prevede esercitazioni  con l’utilizzo del software R.

Verranno inoltre discussi in aula alcuni casi studio relativi ad indagini socio-comportamentali ed economiche

Testi/Bibliografia

Campionamento: 

G. Cicchitelli, A. Herzel, G.E. Montanari, Il campionamento statistico. Il Mulino, Bologna, 1997.

 

Variabili latenti:

• David J. Bartholomew ...[et al.], The analysis and interpretation of multivariate data for social scientists, 2002, Chapman & Hall
• Basics of Item Response Theory (by Frank Baker) - EdRes.org (on-line)

 

Ulteriori riferimenti bibliografici saranno dati durante il corso.

Metodi didattici

Modulo 1

Lezioni tradizionali in aula ed esercizi

 

Modulo 2

Il modulo prevede   lezioni frontali  sulla teoria e attività di laboratorio informatico in R concentrate sull'applicazione di specifici casi di studio.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

E’ previsto una prova parziale al termine del primo periodo di lezione sul modulo 1  e una prova parziale al termine del secondo periodo di lezione sul modulo 2.

il voto sarà la media del voto nei due moduli.

Modulo 1

L’accertamento dell’apprendimento si articola in una prova scritta obbligatoria ed una prova orale facoltativa.

Modulo 2

La verifica è volta a determinare se si sono acquisiti gli strumenti metodologici per affrontare un'analisi statistica nelle diverse fasi anche con l'ausilio di un adeguato strumento informatico.

La Prova  (Parziale o totale) è scritta e prevede  domande aperte e a scelta multipla sia su contenuti metodologici sia di commento ad output di R.

 

Strumenti a supporto della didattica

Slide, data set e rapporti su indagini statistiche

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Stefania Mignani

Consulta il sito web di Carlo Trivisano