- Docente: Luca Pinto
- Crediti formativi: 8
- SSD: SPS/07
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Politica, amministrazione e organizzazione (cod. 9085)
Conoscenze e abilità da conseguire
L'insegnamento ha per oggetto alcune tematiche centrali della metodologia della ricerca empirica in campo sociale e politico. Al termine dell'insegnamento - che non presuppone alcuna competenza pregressa - lo studente possiede una conoscenza di base di alcuni temi centrali dell'epistemologia della ricerca empirica, è al corrente delle principali tecniche di raccolta dei dati, sa applicare elementi di logica nella predisposizione di disegni di ricerca e nell'interpretazione dei risultati di un'indagine, è consapevole delle caratteristiche e dei problemi insiti nell'operativizzazione delle proprietà oggetto di ricerca; ed è in grado di usare tecniche di analisi statistica monovariata.
Contenuti
Il corso mira a fornire gli strumenti metodologici per un uso consapevole dell'analisi statistica dei dati nell'ambito della ricerca sociale e politica. Dopo una breve introduzione volta a inquadrare i paradigmi, i concetti chiave e i principi che guidano la ricerca scientifica in ambito sociale e politico, il corso si concentra sul trattamento statistico dei dati raccolti attraverso uno degli strumenti di rilevazione tipici della ricerca quantitativa: il sondaggio d'opinione.
Nella prima parte del corso si illustreranno i due paradigmi fondamentali della ricerca sociale: quello quantitativo e quello qualitativo.
Nella seconda parte, dopo aver illustrato la struttura della ricerca quantitativa, il corso si concentrerà sulle tecniche di rilevazione e raccolta dati, approfondendo in particolar modo il sondaggio d'opinione.
Nella terza parte, partendo dalla classica distinzione fra analisi monovariata, bivariata e multivariata, saranno introdotti i principali strumenti di analisi statistica dei dati, concentrandosi in particolar modo sulla logica dell'analisi monovariata e bivariata.
L'ultima parte del corso mira a fornire le nozioni introduttive che consentono di eseguire la gestione e l’analisi dei dati autonomamente in Stata®, uno dei più noti software statistici.
Il corso non adotterà un approccio formale, ma privilegerà gli aspetti applicativi, facendo ampio ricorso a esempi.
Ulteriori dettagli sull'organizzazione del corso verranno forniti durante le prime lezioni.
Testi/Bibliografia
Per tutti gli studenti:
- Lucchini, Mario. 2018. Metodologia della ricerca sociale. Milano: Pearson (capp. 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9).
Gli studenti non frequentanti dovranno integrare la lettura del manuale con il seguente testo:
- Pregliasco, Lorenzo. 2022. Benedetti sondaggi. Leggere i dati, capire il presente. Torino: Add Editore.
Metodi didattici
Il corso è strutturato in 20 lezioni di due ore ciascuna, ognuna dedicata a uno specifico argomento.
Alle lezioni frontali si alterneranno brevi esercitazioni di approfondimento in cui verrà illustrato l'uso del software statistico per l'analisi dei dati Stata®.
La frequenza non è obbligatoria, ma consigliata. Saranno considerati studenti frequentanti coloro che avranno frequentato almeno il 75% delle lezioni.
Verranno usati strumenti a integrazione della didattica frontale.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Per tutti gli studenti, la valutazione sarà basata su una prova scritta composta da esercizi, domande a risposta multipla e domande aperte.
Gli studenti frequentanti avranno inoltre la possibilità, su base volontaria, di realizzare un breve rapporto statistico a partire da alcuni dataset forniti dal docente. La valutazione del rapporto (max 3 punti) si sommerà al punteggio della prova scritta. Ulteriori dettagli verranno forniti all'inizio del corso.
Strumenti a supporto della didattica
Le slides delle elezioni e altri materiali didattici a integrazione del corso saranno disponibili sulla pagina di Virtuale dedicata all'insegnamento.
Link ad altre eventuali informazioni
https://virtuale.unibo.it/course/view.php?id=41279
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Luca Pinto
SDGs



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