Empirical legal studies
A.A. 2020/2021
Obiettivi formativi
This course aims at developing a rigorous understanding of the following concepts:
1. Why Empirical Research in Law matters
2. The concept of causality
2. Designing Research
3. Collecting & Coding Data
4. Statistical Software
5. Statistical Inference: linear and logistic regressions
1. Why Empirical Research in Law matters
2. The concept of causality
2. Designing Research
3. Collecting & Coding Data
4. Statistical Software
5. Statistical Inference: linear and logistic regressions
Risultati apprendimento attesi
After successful completion of the course students are expected to be able to:
1. read and understand at a high-level empirical research in legal studies
2. detect empirical flaws in third-party statements or data presentations
3. identify questions that can be answered quantitatively
4. design and execute simple but rigorous empirical tests.
1. read and understand at a high-level empirical research in legal studies
2. detect empirical flaws in third-party statements or data presentations
3. identify questions that can be answered quantitatively
4. design and execute simple but rigorous empirical tests.
Periodo: Secondo semestre
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
Periodo
Secondo semestre
I corsi saranno esclusivamente online sulla piattaforma ZOOM
Programma
Syllabus
1. Preliminaries
a. Why ELS ?
b. Examples
c. Does it matter?
d. Software
2. Research design
a. RQ
b. Theories and testable implications
c. Rival HPs
3. Data collection
a. The "right" data
b. Locating the data
c. Population vs. sample
4. Summarizing the data
a. Mean, median, standard deviation and empirical rules
b. Graphical representation
5. Inference
a. Confidence intervals
b. Hypothesis testing
c. Univariate linear regression
d. Multivariate linear regression
e. Logistic regression
f. Visualizing results
1. Preliminaries
a. Why ELS ?
b. Examples
c. Does it matter?
d. Software
2. Research design
a. RQ
b. Theories and testable implications
c. Rival HPs
3. Data collection
a. The "right" data
b. Locating the data
c. Population vs. sample
4. Summarizing the data
a. Mean, median, standard deviation and empirical rules
b. Graphical representation
5. Inference
a. Confidence intervals
b. Hypothesis testing
c. Univariate linear regression
d. Multivariate linear regression
e. Logistic regression
f. Visualizing results
Prerequisiti
N/A
Metodi didattici
Lezioni frontali, discussione di articoli scientifici e lavori individuali e di gruppo.
Materiale di riferimento
An Introduction to Empirical Legal Research, Lee Epstein and Andrew D. Martin, Oxford University Press
Articoli forniti dal docente
Lo studente dovra' dotarsi di una copia del software STATA (versioni da 12 in avanti)
Articoli forniti dal docente
Lo studente dovra' dotarsi di una copia del software STATA (versioni da 12 in avanti)
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Lavori individuali e di gruppo, quiz in aula e un esame finale in forma scritta. La partecipazione e' fortemente consigliata.
SECS-P/11 - ECONOMIA DEGLI INTERMEDIARI FINANZIARI - CFU: 6
Lezioni: 42 ore
Docente:
Bonini Stefano