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Oggetto:
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LABORATORIO: ANALISI DI DATI ELETTORALI (NON ATTIVO)

Oggetto:

ELECTION DATA ANALYSIS (NON ATTIVO)

Oggetto:

Anno accademico 2021/2022

Codice attività didattica
CPS0014
Corso di studio
Corso di laurea magistrale in Comunicazione pubblica e politica (Classe LM-59)
Anno
1° anno
Periodo
Da definire
Tipologia
Altre attività
Crediti/Valenza
3
SSD attività didattica
NN/00 - nessun settore scientifico
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Obbligatoria
Tipologia esame
Orale
Tipologia unità didattica
corso
Prerequisiti

Nessun prerequisito è richiesto in anticipo poichè le nozioni e i concetti di
base necessari per questo laboratorio verranno introdotti nelle prime
lezioni.


No prerequisite is requested in advance. Basic notions and the main
concepts required in this Lab will be presented during the first lessons.

Propedeutico a
-
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Sommario del corso

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Obiettivi formativi

Questo laboratorio allena gli studenti ad interpretatre e a realizzare analisi statistiche di dati elettorali attraverso l'acquisizione di conoscenze teoriche ed empiriche avanzate dei sottostanti concetti statistici. Inoltre favorisce l'acquisizione di una buona capacità di discussione in un contesto scientifico dei risultati di tali analisi facendo uso di un linguaggio appropriato e di forme grafiche moderne di comunicazione degli stessi.

In particolare questo laboratorio punta a:

- Fornire gli strumenti quantitativi necessari a capire gli articoli contenenti analisi quantitative di dati elettorali, pubblicati su riviste di interesse per la laurea magistrale in Comunicazione Pubblica e Politica;

- Stimolare l'interesse dello studente a condurre analisi quantitative di base  in modo consapevole e autonomo con l'ausilio di packages statistici;

- Prospettare forme innovative (grafiche) di comunicazione dei risultati delle analisi statistiche ai non statistici.

 

This LAB trains students to interpret and realize statistical analyses of electoral data through the acquisition of advanced theoretical and empirical knowledge of the underlying statistical concepts. It also favours the acquisition of adequate skills to debate in a scientific framework the results of such analyses by using an appropriate vocabulary and modern graphical communication methods.

In particular this LAB aims at:

- Providing quantitative tools to understand papers published onspecialized journals which are reading material of the Laurea Magistrale in Public and Political Communication;

- Stimulating the student's interest in conducting basic statistical analyses by using statistical packages;

- Suggesting innovative (graphical) forms in the communication of the results of statistical analyses to non statisticians.

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Alla fine del laboratorio gli studenti avranno conseguito i seguenti risultati dell’apprendimento illustrati in relazione ai cinque descrittori di Dublino:

1) Familiarità con il modello di regressione lineare e logistica, ovvero con il principale strumento impiegato nella letteratura specializzata. In termini discorsivi ciò significa che gli studenti acquisiranno conoscenza e comprensione della relazione tra una variabile "spiegata" (dipendente) e una o più variabili "che spiegano" (indipendenti), con particolare attenzione alle variabili categoriche.

2) Capacità di utilizzare al meglio dati elettorali che si rendano disponibili e stimare una regressione, comprendendone il significato (applicare conoscenza e comprensione) e sapendo valutare la bontà dei risultati. Sapranno inoltre di interpretare criticamente i risultati di analisi di regressione condotte da altri (autonomia di giudizio).

3) Capacità di comunicare in forma corretta ed efficace i risultati delle suddette analisi di regressione  (abilità comunicative).

4) Capacità di cercare soluzioni a problemi quantitativi simili con l’ausilio di opportuni packages statistici (capacità di apprendimento).

 

Students who complete this LAB will achieve the learning outcomes described below in terms of the five Dublin descriptors. They will have the ability:

1) To understand a regression model and a logistic regression model, which represent the main statistical methods applied in the specialized literature. In other words, students will acquire knowledge and understanding of the relationship between an explained variable (dependent) and one or more explaining variables (independent), with special attention to categorical variables.

2) To use available electoral data to run a regression, understanding what  it is (appliying knowledge and understanding).  Moreover, students will be able to interpret and critically discuss the results of regression analyses conducted by different subjects (making judgements).

3) To communicate in a clear and correct form the results of a regression analysis (communication skills).

4) To achieve solutions to similar quantitative problems by using suitable statistical packages (learning skills).

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Programma

Elenco degli argomenti trattati:

Dati qualitativi,

Dati quantitativi,

Relazioni nei dati elettorali,

Modello di regressione lineare,

Modello di regressione logistica,

Forme grafiche di rappresentazione dei risultati.

List of topics:

 Categorical data,

Numerical data,

Relationships in electoral data,

Linear regression,

Logistic regression,

Graphical representation of the regression results .

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Modalità di insegnamento

lezioni frontali

frontal lectures

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Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento avviene attraverso la discussione di un articolo scientifico con contenuto quantitativo precedentemente concordato con il docente oppure attraverso la discussione di una elaborazione di dati elettorali condotta direttamente dallo studente.  Lo studente potrà scegliere tra queste due possibilità.

In ambedue i casi la discussione è finalizzata ad accertare: 

- padronanza critica dei concetti spiegati durante il corso;

- acquisizione di un lessico adeguato a discuterne;

- capacità di comunicare il succo delle analisi condotte da altri o in prima persona in modo corretto e comprensibile a non statistici .

The final exam consists of a discussion of a scientific article including a quantitative analysis of electoral data or of an empirical analysis of electoral data conducted by the student.

In both cases the discussion is aimed at evaluating:

- the critical understanding of the main topics,

- the use of an appropriate vocabulary,

- the ability to communicate in an effective and correct form the results of the statistical analyses to non statisticians.-

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Attività di supporto

-

Testi consigliati e bibliografia

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Appunti delle lezioni.

"Effects of Election News Coverage: how visibility and tone influence party choice" by D.N. Hopmann, R. Vliengenthart, C. De Vreese and E. Albaek. Political Communication, 2010, 27:4, 389-405.

"Variabili sociali e scelte elettorali" di Piergiorgio Corbetta. Rivista italiana di Scienza Politica anno XXXVI, n.3, dicembre 2006.

"Using Graphs Instead of Tables in Political Science" by J.P. Kastellec and E.L.Leoni.  Perspective on Politics, Vol. 5, n. 4, 2007, pp.755-771.

Quale testo introduttivo generale di statistica si può considerare:

Statistica (seconda edizione) di Stefano Iacus McGrawHill (2010).

 

Lecture notes.

"Effects of Election News Coverage: how visibility and tone influence party choice" by D.N. Hopmann, R. Vliengenthart, C. De Vreese and E. Albaek. Political Communication, 2010, 27:4, 389-405.

"Variabili sociali e scelte elettorali" di Piergiorgio Corbetta. Rivista italiana di Scienza Politica anno XXXVI, n.3, dicembre 2006.

"Using Graphs Instead of Tables in Political Science" by J.P. Kastellec and E.L.Leoni.  Perspective on Politics, Vol. 5, n. 4, 2007, pp.755-771.

See also:

Statistica (seconda edizione) di Stefano Iacus McGrawHill (2010).

 



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Note

Si consiglia la frequenza per almeno il 50% delle lezioni.

Attendance is recommended (at least 50%).

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Ultimo aggiornamento: 02/11/2021 15:50
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