Il corso comprende un numero selezionato di argomenti statistici di livello intermedio e avanzato. Si concentra, in particolare, su tematiche che riguardano l’introduzione alla modellazione multilivello, i metodi per la gestione dei dati mancanti e i concetti di base di statistica non parametrica. Il focus del corso è di comprendere quali informazioni utili sono in grado di fornire la modellistica statistica in situazioni sperimentali e soprattutto non sperimentali comuni nelle scienze sociali.
J.J. Hox (1995). Applied Multilevel Analysis. Amsterdam: TT-Publikaties. [o successive edizioni, alcuni capitoli]
Schafer, J.L. and Graham, J.W. (2002) Missing data: our view of the state of the art. Psychological Methods,7, 147-177
Siegel, Castellan (1992). Statistica non parametrica, 2a edizione, McGraw-Hill. [alcuni capitoli]
Obiettivi Formativi
Gli obiettivi principali sono:
1. Acquisire i concetti, i termini e i simboli utilizzati con questi metodi statistici
2. Imparare a formulare idee di ricerca che possono essere valutate con l’analisi statistica
3. Imparare ad eseguire le operazioni appropriate per trarre conclusioni dai dati
4. Diventare abili ad interpretare e comunicare le informazioni quantitative
L'obiettivo è anche quello di instillare l'introspezione e l'analisi critica per gli usi dei metodi statistici comuni nel campo della scienza sociale e psicologica.
Prerequisiti
Per gli studenti che hanno almeno un livello base di istruzione in
metodi statistici
Metodi Didattici
lezioni frontali e esercitazioni
Altre Informazioni
nessuna
Modalità di verifica apprendimento
esame scritto e discussione orale
Programma del corso
I modelli multi-livello e loro motivazioni, il modello di base a due livelli, stima dei parametri e strategia di analisi.
I problemi e le tipologie di analisi data. Analisi classica dei dati mancanti. Imputazione singola e multipla (cenni).
Metodi statistici basati sui ranghi. Test non parametrici, Test sui ranghi, dati appaiati.