Advanced computer skills
A.A. 2023/2024
Obiettivi formativi
l corso si propone di:
·Fornire agli studenti una conoscenza dei principali strumenti base di Stata per l'analisi dei dati economici.
·Fornire una conoscenza dei comandi e funzioni principali di Stata, anche attraverso delle applicazionipratiche, esempi e risultati della ricerca accademica.
·Offrire l'opportunità replicare le analisi e risultati empirici di alcuni influenti articoli scientifici.
·Fornire gli strumenti per sviluppare in modo indipendente una semplice analisi di dati, in funzione anche di un eventuale lavoro empirico di tesi finale e di altri corsi erogati al Master di EPS (Global firms and markets, Comparative Politics e Empirical Methods for Economics and Policy Evaluation)
·Fornire agli studenti una conoscenza dei principali strumenti base di Stata per l'analisi dei dati economici.
·Fornire una conoscenza dei comandi e funzioni principali di Stata, anche attraverso delle applicazionipratiche, esempi e risultati della ricerca accademica.
·Offrire l'opportunità replicare le analisi e risultati empirici di alcuni influenti articoli scientifici.
·Fornire gli strumenti per sviluppare in modo indipendente una semplice analisi di dati, in funzione anche di un eventuale lavoro empirico di tesi finale e di altri corsi erogati al Master di EPS (Global firms and markets, Comparative Politics e Empirical Methods for Economics and Policy Evaluation)
Risultati apprendimento attesi
Gli studenti acquisiranno una serie di strumenti che saranno utili per futuri lavori empirici, sia all'interno che all'esterno dell'università:
·Gestione dei dati: struttura e utilizzo;
·Creazione di un workflowe utilizzo dei do-file(automatizzazione dove possibile, gestione di dataset di grandi dimensioni, gestione delle directories, etc..);
·Stima di modelli di regressione lineare;
·Creazione di statistiche descrittive attraverso tabelle, grafici;
·Creazione di tabelle di output di regressioni;
·Comprensione e interpretazione di risultati di articoli scientifici
·Gestione dei dati: struttura e utilizzo;
·Creazione di un workflowe utilizzo dei do-file(automatizzazione dove possibile, gestione di dataset di grandi dimensioni, gestione delle directories, etc..);
·Stima di modelli di regressione lineare;
·Creazione di statistiche descrittive attraverso tabelle, grafici;
·Creazione di tabelle di output di regressioni;
·Comprensione e interpretazione di risultati di articoli scientifici
Periodo: Primo trimestre
Modalità di valutazione: Giudizio di approvazione
Giudizio di valutazione: superato/non superato
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 tratterà i seguenti argomenti:
Argomento 1 - Introduzione a Stata, installazione, ambiente di sviluppo, strumento di aiuto, file di registro e attività, formati file.
Argomento 2 - Operazioni di base con datasets: caricare datasets; operazioni sfoglia/modifica; conteggi; statistiche descrittive; tipologia delle variabili: stringhe, numeriche, categoriali; operazione di sintesi; tabulazione; generazione di nuove variabili; eliminazione delle variabili esistenti; etichetta var, etichetta valori; condizioni; valori mancanti; salvataggio finale.
Argomento 3 - Creazione dei do-file e di flussi di lavoro per l'analisi empirica. Gestione dei dati e analisi descrittiva, creazione di tabelle e di grafici descrittivi. Creazione di variabili e gestione dei valori mancanti; importazione di dataset non in formato nativo Stata.
Argomento 4 - Operazioni su righe (media, minimo, massimo, mediana, deviazione standard, percentili, ecc.).
Argomento 5 - Riorganizzare datasets (operazioni di rimodellamento), combinazione e unione di diversi datasets.
Argomento 6 - Macro locali e globali, matrici e cicli.
Argomento 7 - Generare grafici con Stata.
Argomento 8 - Regressioni e test di ipotesi: correlazione, t-test, test chi quadro, regressioni lineari, regressioni con variabili strumentali, probit e logit.
Argomento 9 - Produzione di tabelle descrittive e di regressione in Stata.
Argomento 1 - Introduzione a Stata, installazione, ambiente di sviluppo, strumento di aiuto, file di registro e attività, formati file.
Argomento 2 - Operazioni di base con datasets: caricare datasets; operazioni sfoglia/modifica; conteggi; statistiche descrittive; tipologia delle variabili: stringhe, numeriche, categoriali; operazione di sintesi; tabulazione; generazione di nuove variabili; eliminazione delle variabili esistenti; etichetta var, etichetta valori; condizioni; valori mancanti; salvataggio finale.
Argomento 3 - Creazione dei do-file e di flussi di lavoro per l'analisi empirica. Gestione dei dati e analisi descrittiva, creazione di tabelle e di grafici descrittivi. Creazione di variabili e gestione dei valori mancanti; importazione di dataset non in formato nativo Stata.
Argomento 4 - Operazioni su righe (media, minimo, massimo, mediana, deviazione standard, percentili, ecc.).
Argomento 5 - Riorganizzare datasets (operazioni di rimodellamento), combinazione e unione di diversi datasets.
Argomento 6 - Macro locali e globali, matrici e cicli.
Argomento 7 - Generare grafici con Stata.
Argomento 8 - Regressioni e test di ipotesi: correlazione, t-test, test chi quadro, regressioni lineari, regressioni con variabili strumentali, probit e logit.
Argomento 9 - Produzione di tabelle descrittive e di regressione in Stata.
Prerequisiti
I partecipanti al corso devono aver già seguito corsi introduttivi di statistica e avere familiarità con la regressione lineare.
Metodi didattici
Le lezioni si svolgono soltanto in presenza e gli studenti devono portare con se il loro laptop.
Le lezioni si svolgono in lingua inglese.
Il materiale delle lezioni (lucidi e dati impiegati a lezione) vengono caricati sul Ariel prima della lezione.
Gli studenti devono caricare lo svolgimento degli esercizi sul sito Ariel dedicato.
Le lezioni si svolgono in lingua inglese.
Il materiale delle lezioni (lucidi e dati impiegati a lezione) vengono caricati sul Ariel prima della lezione.
Gli studenti devono caricare lo svolgimento degli esercizi sul sito Ariel dedicato.
Materiale di riferimento
I materiali verranno caricati regolarmente sul sito Ariel del corso per ogni lezione.
Non è richiesto un libro di testo specifico per il corso, tuttavia alcuni libri utili sono i seguenti:
- Cameron, C. e Trivedi, P. K. (2010) "Microeconometrics Using Stata, Revised Edition". Stampa Statale
- Gentzkow, M. e Shapiro, J. M. "Codice e dati per le scienze sociali: una guida per i professionisti". Può essere trovato qui: https://web.stanford.edu/~gentzkow/research/CodeAndData.xhtml
Non è richiesto un libro di testo specifico per il corso, tuttavia alcuni libri utili sono i seguenti:
- Cameron, C. e Trivedi, P. K. (2010) "Microeconometrics Using Stata, Revised Edition". Stampa Statale
- Gentzkow, M. e Shapiro, J. M. "Codice e dati per le scienze sociali: una guida per i professionisti". Può essere trovato qui: https://web.stanford.edu/~gentzkow/research/CodeAndData.xhtml
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Per promuovere la frequenza delle lezioni, durante il corso gli studenti dovranno svolgere in classe alcuni esercizi. In aggiunta verrà chiesto agli studenti di eseguire un homework in piccoli gruppi da 1 a 3 studenti che andrà consegnato in una settimana di tempo. Queste due prove sostituiscono l'esame scritto.
Per gli studenti non frequentanti, la valutazione consisterà in un esame scritto contenente:
- domande a risposta multipla sulla gestione dati e su alcuni comandi Stata
- scrittura di codice Stata
Per gli studenti non frequentanti, la valutazione consisterà in un esame scritto contenente:
- domande a risposta multipla sulla gestione dati e su alcuni comandi Stata
- scrittura di codice Stata
Siti didattici
Docente/i
Ricevimento:
Da concordare su appuntamento
Dipartimento DEMM - ufficio 200 (primo piano, via Livorno 1) oppure Microsoft Teams