Introduzione alla metodologia statistica;Le variabili e la loro misurazione;Metodi di campionamento;Distribuzioni campionarie;Statistiche descrittive bivariate;Misura dell’associazione tra variabili: approccio descrittivo e inferenziale; Relazione funzionale e statistica tra due variabili; Introduzione all’analisi multivariata;Regressione Multipla e correlazione.
Contenuto del corso - Cognomi L-Z
Introduzione alla metodologia statistica;Le variabili e la loro misurazione;Metodi di campionamento;Distribuzioni campionarie;Statistiche descrittive bivariate;Misura dell’associazione tra variabili: approccio descrittivo e inferenziale; Relazione funzionale e statistica tra due variabili; Introduzione all’analisi multivariata;Regressione Multipla e correlazione.
Agresti Alan e Finlay Barbara (ultima edizione) “Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali”. Pearson, Prentice Hall.
ISBN 978-88-9191-448-4
Agresti Alan e Finlay Barbara (2012) “Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali”. Pearson, Prentice Hall.
ISBN 978-88-7192-945-3
Obiettivi Formativi - Cognomi A-K
Comprendere le relazioni tra variabili aleatorie e le loro distribuzioni. Essere in grado di utilizzare gli strumenti dell’inferenza statistica anche avanzati. Costruire e analizzare una tabella di contingenza a doppia e tripla entrata. Conoscere la tipologia delle relazioni multivariate. Costruire e valutare un modello di regressione multipla. Conoscere gli indicatori sociali e costruire gli indicatori sintetici.
Obiettivi Formativi - Cognomi L-Z
Comprendere le relazioni tra variabili aleatorie e le loro distribuzioni. Essere in grado di utilizzare gli strumenti dell’inferenza statistica anche avanzati. Costruire e analizzare una tabella di contingenza a doppia e tripla entrata. Conoscere la tipologia delle relazioni multivariate. Costruire e valutare un modello di regressione multipla. Conoscere gli indicatori sociali e costruire gli indicatori sintetici.
Prerequisiti - Cognomi A-K
Conoscenza di base dei concetti di statistica descrittiva e inferenziale.
Prerequisiti - Cognomi L-Z
Conoscenza di base dei concetti di statistica descrittiva e inferenziale.
Metodi Didattici - Cognomi A-K
LEZIONI E ESERCITAZIONI IN AULA
Metodi Didattici - Cognomi L-Z
LEZIONI E ESERCITAZIONI IN AULA
(In base alla situazione sanitaria del Paese al momento in cui si terrà l'insegnamento, le lezioni in aula potranno essere sostituite da lezioni ed esercitazioni a distanza (lezioni pre-registrate e/o in diretta streaming)
Altre Informazioni - Cognomi A-K
Consultare la pagina Moodle del corso per eventuali modifiche al programma e ogni altra comunicazione.
Altre Informazioni - Cognomi L-Z
Consultare il sito del docente per eventuali modifiche al programma.
Modalità di verifica apprendimento - Cognomi A-K
Esame da svolgersi al pc con domande ed esercizi a risposta multipla
Modalità di verifica apprendimento - Cognomi L-Z
ESAME SCRITTO E DISCUSSIONE ORALE
Programma del corso - Cognomi A-K
Campionamento e misurazione (Agresti, Cap. 2 e dispense dei docenti)
1. Le variabili e la loro misurazione
2. Casualizzazione
3. Variabilità campionaria e potenziali fattori di distorsione
4. Altri metodi di campionamento probabilistici (dispense)
5. Richiami di calcolo delle probabilità e distribuzioni campionarie (dispense)
6. Inferenza per popolazioni finite (dispense)
7. Le principali tecniche di indagine in ambito sociale (dispense)
L'analisi dell'associazione tra variabili categoriali (Agresti Cap. 8)
1. Tabelle di contingenza
2. Test chi-quadro di indipendenza
3. I residui: individuare la struttura dell'associazione
4. Misure dell'associazione in tabelle di contingenza
5. Associazione tra variabili ordinali
6. Inferenza per misure ordinali di associazione
Regressione lineare e introduzione alle relazioni multivariate (Agresti Cap. 10 più richiami 9.1)
1. Richiamo al modello di regressione lineare semplice
2. Associazione e causalità
3. Controllo per altre variabili
4. Tipi di relazioni multivariate
5. Aspetti inferenziali
Regressione multipla e correlazione (Agresti Cap. 11)
1. Il modello di regressione multipla
2. Correlazione multipla e R-quadro
3. Inferenza per i coefficienti di regressione multipla
4. Modelli di regressione a confronto
5. Correlazione parziale e coefficienti di regressione standardizzati
Programma del corso - Cognomi L-Z
Campionamento e misurazione (Agresti, Cap. 2 e dispense dei docenti)
1. Le variabili e la loro misurazione
2. Casualizzazione
3. Variabilità campionaria e potenziali fattori di distorsione
4. Altri metodi di campionamento probabilistici (dispense)
5. Richiami di calcolo delle probabilità e distribuzioni campionarie (dispense)
6. Inferenza per popolazioni finite (dispense)
7. Le principali tecniche di indagine in ambito sociale (dispense)
L'analisi dell'associazione tra variabili categoriali (Agresti Cap. 8)
1. Tabelle di contingenza
2. Test chi-quadro di indipendenza
3. I residui: individuare la struttura dell'associazione
4. Misure dell'associazione in tabelle di contingenza
5. Associazione tra variabili ordinali
6. Inferenza per misure ordinali di associazione
Regressione lineare e introduzione alle relazioni multivariate (Agresti Cap. 10 più richiami 9.1)
1. Richiamo al modello di regressione lineare semplice
2. Associazione e causalità
3. Controllo per altre variabili
4. Tipi di relazioni multivariate
5. Aspetti inferenziali
Regressione multipla e correlazione (Agresti Cap. 11)
1. Il modello di regressione multipla
2. Correlazione multipla e R-quadro
3. Inferenza per i coefficienti di regressione multipla
4. Modelli di regressione a confronto
5. Correlazione parziale e coefficienti di regressione standardizzati