Advanced computer skills
A.A. 2025/2026
Obiettivi formativi
Il 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 applicazioni pratiche, 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 applicazioni pratiche, 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: Secondo 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
Secondo 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.
Le lezioni si svolgono in lingua inglese.
Il materiale delle lezioni (lucidi e dati impiegati a lezione) vengono caricati su Microsoft Teams prima della lezione.
Le lezioni si svolgono in lingua inglese.
Il materiale delle lezioni (lucidi e dati impiegati a lezione) vengono caricati su Microsoft Teams prima della lezione.
Materiale di riferimento
I materiali verranno caricati regolarmente su Microsoft Teams 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 esercizi a casa. Questi ultimi punti sostituiscono l'esame scritto.
Per gli studenti non frequentanti, la valutazione consisterà in un esame scritto o a computer 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 o a computer contenente:
- domande a risposta multipla sulla gestione dati e su alcuni comandi Stata
- scrittura di codice Stata
Docente/i
Ricevimento:
Da concordare su appuntamento
Stanza 37 (3° piano) oppure Microsoft Teams