- Oggetto:
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ANALISI DEI DATI
- Oggetto:
DATA ANALYSIS
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Anno accademico 2020/2021
- Codice dell'attività didattica
- CPS0076
- Docenti
- Renzo Carriero (Titolare dell'insegnamento)
Lorenzo Todesco (Titolare dell'insegnamento) - Corso di studi
- Corso di laurea triennale in Innovazione sociale, comunicazione, nuove tecnologie (Classe L-20)
Corso di laurea triennale in Scienze politiche e sociali (Classe L-36) - Anno
- 3° anno
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- Affine o integrativo
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- SPS/07 - sociologia generale
- Modalità di erogazione
- Mista
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Prerequisiti
-
E' consigliabile aver sostenuto un esame di sociologia e l'esame di metodologia delle scienze sociali. Chi non avesse sostenuto l'esame di metodologia può acquisire i prerequisiti necessari studiando i seguenti materiali:
- Corbetta, P., La ricerca sociale: metodologia e tecniche. Vol. II Le tecniche quantitative, 2015, Bologna, Il Mulino, capp. 1, 3, 5 (solo parr. 1-3)
- Corbetta, P., La ricerca sociale: metodologia e tecniche. Vol. IV L'analisi dei dati, 2015, Bologna, Il Mulino, cap. 1.It's advisable that students have already taken a sociology exam and a social science methodology exam. Students who did not take the methodology exam can study the following texts:
- Corbetta, P., La ricerca sociale: metodologia e tecniche. Vol. II Le tecniche quantitative, 2015, Bologna, Il Mulino, ch. 1, 3, 5 (only par. 1-3)
- Corbetta, P., La ricerca sociale: metodologia e tecniche. Vol. IV L'analisi dei dati, 2015, Bologna, Il Mulino, ch. 1. - Oggetto:
Sommario insegnamento
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Obiettivi formativi
Aggiornamento al 26 febbraio
Con un approccio molto pratico di learning by doing, l’insegnamento fornisce le basi dell’analisi dei dati nella ricerca sociale tramite il software Stata. Chi sceglie di sostenere l’esame tramite la modalità con esercitazioni (si veda la sezione Modalità di verifica dell’apprendimento) potrà familiarizzare con l’analisi di dati survey tratti dallo European Values Study e dalla European Social Survey. I dati utilizzati consentiranno di cimentarsi con analisi empiricamente fondate della società europea in vari campi: famiglia, religione, valori, lavoro, volontariato, istruzione, politica, media ecc.
Using a practical learning by doing approach, this course provides basic knowledge of data analysis in the social sciences trough Stata software. Students will familiarize with the analysis of survey data from the European Values Study and the European Social Survey. The data will allow students to try to engage with empirically grounded analyses of European societies in various fields: family, religion, values, work, volunteering, education, politics, media, etc.
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Risultati dell'apprendimento attesi
Alla fine dell’insegnamento si dovrà dimostrare di conoscere le tecniche basilari di analisi dei dati, essere in grado di metterle in pratica in autonomia utilizzando il software di analisi e di scrivere una relazione sui risultati ottenuti. Più in dettaglio, si sarà in grado di condurre semplici analisi dei dati mono e bi-variate, di manipolare i dati (ricodificare, etichettare e costruire nuove variabili), di leggere e interpretare l’output delle tabelle e di presentare graficamente i risultati delle analisi. Sarà inoltre in grado di comprendere la logica dell’inferenza statistica e dell’analisi multivariata.
At the end of the course, the students should demonstrate to know basic data analysis techniques, be able to put them into practice autonomously using the data analysis software, and to write a report on the main analysis findings. More in detail, the students will be able to do uni- and bivariate analyses, to manipulate data (recode, label, and generate new variables), to read and interpret the output of data analyses, and to graphically present findings. They will also able to understand the logic of statistical inference and multivariate analysis.
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Modalità di insegnamento
Aggiornamento al 26 febbraio
12 lezioni di 3 ore ciascuna, per un totale di 36 ore, impostate con una modalità fortemente interattiva.
L’insegnamento si terrà in parte in presenza e in parte a distanza in modalità sincrona con registrazione. Le lezioni con il prof. Renzo Carriero si terranno a distanza nei giorni 15, 22 e 29 aprile e in presenza nell’aula LL1 nei giorni 16, 23, 30 aprile. Le lezioni con il prof. Todesco si terranno a distanza nei giorni 6,7, 13, 14, 20, 21 maggio. I collegamenti per le lezioni a distanza saranno pubblicati sulla pagina moodle dell’insegnamento.
12 highly interactive classroom lectures lasting 3 hours each, for a total of 36 hours. Given the practical approach of the course, an effort will be made to hold lectures in person, using the computer room. If this is not possible, lectures will be held remotely in real time, and will be recorded. In the latter case, Jamovi software will be used rather than Stata.
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Modalità di verifica dell'apprendimento
Aggiornamento al 26 febbraio
L’insegnamento prevede due distinte modalità di verifica dell’apprendimento:
Modalità A. Questa modalità prevede che nel corso delle lezioni gli studenti e le studentesse svolgano alcune esercitazioni assegnate dai docenti e le consegnino entro una data prefissata. Al termine delle lezioni, chi avrà svolto tutte le esercitazioni, consegnandole nei tempi previsti, potrà svolgere la prova di esame tramite una relazione scritta basata in parte su tali esercitazioni. La relazione scritta andrà consegnata almeno 2 settimane prima rispetto all’appello in cui si intende sostenere l’esame. Per sostenere l’esame tramite questa modalità è necessario installare il software Stata – disponibile gratuitamente per gli studenti e le studentesse dell’Università di Torino – sul proprio computer. Maggiori informazioni a riguardo saranno disponibili sulla pagina moodle dell’insegnamento.
Modalità B. Questa modalità prevede la verifica dell’apprendimento attraverso un test scritto somministrato tramite la piattaforma moodle con esercizi inerenti i diversi argomenti trattati nel corso delle lezioni.
If lectures will be held in person, attending students can take the exam by submitting a report of a data analysis.
Non-attending students will take a written test with open or closed ended questions and exercises.
In case of distance lectures, the exam will be taken by submitting a report of a data analysis
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Programma
Conoscenza di base del software Stata.
Operazioni di manipolazione dei dati: ricodifica, etichettatura, costruzione di nuove variabili.
Cenni di inferenza statistica: stima puntuale e intervallare, test statistici.
Analisi monovariate: distribuzioni di frequenza e statistiche descrittive di tendenza centrale e dispersione.
Analisi bi-variate: tavole di contingenza e matrici di correlazione, regressione lineare.
Indici di associazione: chi quadro, V, Gamma, odds ratios.
Rappresentazioni grafiche dei dati e delle relazioni tra variabili: diagrammi a barre, a torta, a dispersione, a linee.
Cenni di analisi multivariata: tabelle di contingenza stratificate e regressione lineare multipla
Knowledge of Stata software.
Basic data management: to recode, to label and to generate new variables.
Introduction to statistical inference: point and interval estimates, statistical tests.
Univariate analysis: frequency distribution, descriptive statistics.
Bivariate analysis: contingency tables, correlation matrices, linear regression.
Measures of association: chi square, V, Gamma, odds ratios.
Graphic representations of data and relationships between variables: bar charts, pie chart, scattergrams, line graphs.
Introduction to multivariate analysis: stratified contingency tables and multiple linear regression
Testi consigliati e bibliografia
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Aggiornamento al 12 aprile
Il testo per chi sostiene l'esame con modalità B è stato aggiornato (v. sotto)
Aggiornamento al 18 marzo
Il testo per chi intende sostenere l'esame con la modalità B (Agresti A., Finlay B., Statistica per le scienze sociali, Pearson, 2009) non risulta più disponibile presso la casa editrice. A breve i docenti indicheranno il nuovo testo di riferimento (degli stessi autori). Chi avesse già acquistato o avesse in passato utilizzato il testo non più disponibile può comunque prepararsi su quello, i contenuti sono i medesimi di quello che verrà indicato.
Aggiornamento al 26 febbraio
Per chi sostiene l’esame tramite la modalità A:
- Registrazioni delle lezioni caricate sulla pagina moodle dell’insegnamento e relative slides
- Per eventuali integrazioni e approfondimenti: Corbetta P., Gasperoni G., Pisati M., Statistica per la ricerca sociale, il Mulino, 2001, escluso cap. 9.
Per chi sostiene l’esame tramite la modalità B:
- Agresti A., Finlay B., Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali. Pearson 2020. Esclusi parr. 5.4, 5.5, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 8.6, 11.4, 11.5, 11.6, 11.7, 11.8, capp. 12, 13 e 14
- Registrazioni delle lezioni caricate sulla pagina moodle dell’insegnamento (solo le parti dedicate alla teoria statistica, non quelle focalizzate sull’uso del software Stata) e relative slides
For attending students the suggested textbook is:
Corbetta P., Gasperoni G., Pisati M., Statistica per la ricerca sociale, il Mulino, 2001, excluded ch. 9.
For non-attending students the reference textbook is:
Agresti A., Finlay B., Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali. Pearson 2020. Excluded sections 5.4, 5.5, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 8.6, 11.4, 11.5, 11.6, 11.7, 11.8, chapters 12, 13 and 14
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Note
AGGIORNAMENTO AL 12 APRILE
Consultare la pagina Moodle dell'insegnamento (link a fondo pagina) per ulteriori informazioni e link alle lezioni online
AGGIORNAMENTO AL 26 FEBBRAIO
Le lezioni avranno inizio giovedì 15 aprile. Ulteriori aggiornamenti sullo svolgimento dell'insegnamento verranno comunicati nelle prossime settimane su questa pagina.
- Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico.
- Coloro che intendono sostenere l’esame, a prescindere dalla modalità scelta, devono obbligatoriamente iscriversi sulla pagina moodle dell’insegnamento.
- Per sostenere l'esame è necessario registrarsi sul sistema ESSE3 nella data dell’appello scelto. Gli iscritti all’esame che non intendono presentarsi il giorno dell’appello sono tenuti a cancellarsi attraverso il sistema ESSE3 oppure, nel caso ciò non sia possibile, ad avvisare il docente tramite e-mail.
- Per studentesse e studenti Erasmus è prevista la possibilità di sostenere l’esame in inglese.
- Given the situation generated by the COVID 19 outbreak lessons could be subject to last minute changes. In any case, online teaching will be available throughout the whole academic year.
- Students wishing to attend the course must register on the appropriate campusnet page.
- To take the exam, students must register on the ESSE3 system. Student registered for the exam who are unable to be present on the appointed day are required to cancel by means of the ESSE3 system or, if this is not possible, to contact the instructor by e-mail.
- Erasmus students may take the examination in English.
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