Data analysis
A.A. 2019/2020
Obiettivi formativi
The objective of the course is to acquire a solid foundation in applied statistical methodology for the social sciences. By the end of the course students will master the basic toolkit of quantitative research both from a theoretical and a practical/applied standpoint.
Risultati apprendimento attesi
Reach proficiency in various types of univariate and bivariate analyses
Understand what it means to make inference in the social sciences and how to do it in different circumstances
Become competent in hypothesis testing with different types of variables
Master the basic principles of probabilistic sampling and the main types of sampling
Be able to produce basic statistical analyses of quantitative data independently using Stata
Understand what it means to make inference in the social sciences and how to do it in different circumstances
Become competent in hypothesis testing with different types of variables
Master the basic principles of probabilistic sampling and the main types of sampling
Be able to produce basic statistical analyses of quantitative data independently using Stata
Periodo: Primo trimestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo trimestre
Programma
Il corso mira a fornire agli studenti una solida base conoscitiva della statistica applica. Studentesse e studenti che completeranno con successo il corso avranno padronanza dei principali strumenti dell'analisi quantitativa (casi, tipi di variabili, dataset, test di ipotesi); verranno introdotti al campionamento e all'inferenza; sapranno applicare i principali tipi di analisi mono e bivariata. Il corso prevede anche l'introduzione al pacchetto statistico Stata, con l'obiettivo di fornire ai frequentanti gli strumenti per produrre un'analisi quantitativa in modo autonomo.
Gli argomenti trattati sono: introduzione all'analisi dei dati, variabili e campioni; statistiche descrittive; introduzione a Stata; preparazione dello spazio di lavoro e analisi monovariata; probabilità e distribuzioni; generare e modificare variabili in Stata; inferenza e stime; test di significatività; stime e intervalli di confidenza in Stata; comparare due gruppi e associazioni tra variabili categoriali; tabulazioni incrociate con Stata; regressione lineare e Anova: teoria e pratica; introduzione alla regressione logistica e alle relazioni multivariate; usare Stata per domande di ricerca complesse.
Per il modulo di campionamento (20 hours):
1) Principi del campionamento probabilistico
2) Campionamento probabilistico semplice con e senza sostituzione
3) Campionamento probabilistico con diverse probabilità di inclusione
4) Campionamento stratificato
Gli argomenti trattati sono: introduzione all'analisi dei dati, variabili e campioni; statistiche descrittive; introduzione a Stata; preparazione dello spazio di lavoro e analisi monovariata; probabilità e distribuzioni; generare e modificare variabili in Stata; inferenza e stime; test di significatività; stime e intervalli di confidenza in Stata; comparare due gruppi e associazioni tra variabili categoriali; tabulazioni incrociate con Stata; regressione lineare e Anova: teoria e pratica; introduzione alla regressione logistica e alle relazioni multivariate; usare Stata per domande di ricerca complesse.
Per il modulo di campionamento (20 hours):
1) Principi del campionamento probabilistico
2) Campionamento probabilistico semplice con e senza sostituzione
3) Campionamento probabilistico con diverse probabilità di inclusione
4) Campionamento stratificato
Prerequisiti
Non è richiesta alcuna conoscenza pregressa di statistica per frequentare questo corso.
Metodi didattici
Lezioni frontali, esercitazioni di gruppo in classe, esercitazioni individuali sul software.
Materiale di riferimento
Per Data Analysis:
Alan Agresti and Barbara Finlay (2014), Statistical Methods for the Social Sciences. Pearson, 4th Edition
Chapters: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 15.
Per Stata: le sintassi verranno fornite dal docente in classe e su ARIEL
Materiale utile per imparare Stata:
Ulrich Kohler & Frauke Kreuter (2012). Data Analysis Using Stata. Stata Press, 3rd Edition
Alan Acock (2014). A Gentle Introduction to Stata. Stata Press. 4th Edition
Per il modulo di campionamento il materiale verrà distribuito dalla Professoressa su Ariel
detailed notes will be provided by Professor in ARIEL.
Alan Agresti and Barbara Finlay (2014), Statistical Methods for the Social Sciences. Pearson, 4th Edition
Chapters: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 15.
Per Stata: le sintassi verranno fornite dal docente in classe e su ARIEL
Materiale utile per imparare Stata:
Ulrich Kohler & Frauke Kreuter (2012). Data Analysis Using Stata. Stata Press, 3rd Edition
Alan Acock (2014). A Gentle Introduction to Stata. Stata Press. 4th Edition
Per il modulo di campionamento il materiale verrà distribuito dalla Professoressa su Ariel
detailed notes will be provided by Professor in ARIEL.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Gli studenti frequentanti sono tenuti ad essere presenti almeno all'80% delle lezioni e dovranno svolgere i compiti per casa assegnati dall'insegnanti e caricarli sul sito Ariel. L'attiva partecipazione in classe e i compiti per casa verranno tenuti in conto per la valutazione finale (per un massimo di 3 punti). L'esame finale per i frequentanti comprende una breve prova scritta composta da domande a scelta multipla ed esercizi simili ai compiti svolti a casa). È inoltre prevista una prova sul software Stata. I non frequentanti invece devono sostenere un esame completo su tutto il materiale assegnato nel volume di riferimento. Tutti gli studenti devono svolgere un esercizio e rispondere a due domande per la verifica del materiale sul modulo di campionamento.
SPS/07 - SOCIOLOGIA GENERALE - CFU: 9
Lezioni: 60 ore
Docenti:
Dotti Sani Giulia Maria, Tommasi Chiara
Turni:
Docente/i
Ricevimento:
Mercoledì dalle 9:00 alle 12:00 (controllare la bacheca su ARIEL per eventuali cambiamenti).
Ufficio n.35, III piano di via Conservatorio