Data analysis
A.A. 2023/2024
Obiettivi formativi
Il corso mira a fornire agli studenti una solida base conoscitiva della statistica applicata e ha l'obiettivo di fornire gli strumenti teorici e metodologici/pratici per produrre un'analisi quantitativa in modo autonomo.
Risultati apprendimento attesi
Padroneggiare i principali tipi di analisi mono e bivariata. Capire la logica dell'inferenza e come applicarla. Acquisire competenza nel test di ipotesi con diversi tipi di variabile. Essere in grado di produrre un'analisi quantitativa di base con Stata.
Periodo: Primo trimestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
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 e verranno introdotti all'analisi multivariata. 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. Saranno anche introdotti altri software per l'analisi dati quali SPSS ed Excel.
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.
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.
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 (Stata, SPSS, Excel)
Materiale di riferimento
Alan Agresti e Barbara Finlay (2014), Metodi statistici per le scienze sociali. Pearson, 4a edizione o superiore. Disponibile nella biblioteca universitaria. Capitoli; 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 (fino a 8.4 incluso), 9, 10, 11, 12 (fino a 12.3 incluso).
Per Stata: le sintassi verranno fornite dal docente in classe e sul sito ARIEL del corso
Le slide delle lezioni e altro materiale didattico verrò caricato dalla docente sul sito Ariel del corso.
Materiale utile per imparare Stata (non obbligatorio):
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 Stata: le sintassi verranno fornite dal docente in classe e sul sito ARIEL del corso
Le slide delle lezioni e altro materiale didattico verrò caricato dalla docente sul sito Ariel del corso.
Materiale utile per imparare Stata (non obbligatorio):
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
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Studentesse e studenti frequentanti sono tenuti ad essere presenti almeno all'80% delle lezioni e dovranno svolgere i compiti per casa assegnati dall'insegnante secondo le modalità indicate durante il corso. L'attiva partecipazione in classe e i compiti per casa verranno tenuti in conto per la valutazione finale. L'esame finale per studentesse e studenti frequentanti comprende una breve prova scritta in presenza composta da domande a scelta multipla ed esercizi simili ai compiti svolti a casa. È inoltre prevista la stesura di un breve elaborato di gruppo a partire da un'analisi dei dati con il software Stata.
Studentesse e studenti non frequentanti possono scegliere se sostenere lo stesso esame dei frequentanti oppure sostenere solo una prova scritta sul materiale assegnato nel volume di riferimento. In entrambi i casi sono invitati a prendere contatto con la docente per comunicare sulla modalità scelta e per porre eventuali dubbi o domande sul corso e sulla prova finale.
Studentesse e studenti non frequentanti possono scegliere se sostenere lo stesso esame dei frequentanti oppure sostenere solo una prova scritta sul materiale assegnato nel volume di riferimento. In entrambi i casi sono invitati a prendere contatto con la docente per comunicare sulla modalità scelta e per porre eventuali dubbi o domande sul corso e sulla prova finale.
Siti didattici
Docente/i