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RICERCA SOCIALE QUANTITATIVA: ANALISI DEI DATI

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QUANTITATIVE SOCIAL RESEARCH: DATA ANALYSIS

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Anno accademico 2024/2025

Codice attività didattica
CPS0771
Docente
Tiziana Nazio (Titolare dell'insegnamento)
Corso di studio
Corso di laurea triennale in Scienze politiche e sociali (Classe L-36)
Anno
3° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
SPS/07 - sociologia generale
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Scritto
Prerequisiti
E' altamente raccomandato aver dato l'esame di metodologia delle scienze sociali o perlomeno averlo frequentato assiduamente
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Con un approccio pratico di learning by doing, l'insegnamento fornisce le basi per condurre in autonomia l'analisi dei dati tramite il software statistico Stata. Gli studenti potranno familiarizzare con dati di inchieste campionarie quali International Social Survey Programme (ISSP), European Values Study (EVS), European Social Survey (ESS) e altre basi dati liberamente accessibili.

With a practical learning-by-doing approach, the course provides the basis for autonomously conducting data analysis using the statistical software Stata. Students will be able to familiarize themselves with survey data such as the International Social Survey Programme (ISSP), European Values Study (EVS), European Social Survey (ESS) and other freely accessible databases.

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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 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. Si sarà inoltre in grado di comprendere la logica dell’inferenza statistica e di impostare in autonomia un'analisi multivariata mediante la regressione lineare multipla.

At the end of the course, students will have to demonstrate knowledge of basic data analysis techniques, be able to put them into practice independently using the analysis software and write a report on the results obtained. More specifically, students will be able to conduct mono and bi-varied data analyses, manipulate the data (recode, label and build new variables),  read and interpret the output of the tables and graphically present the results of the analyses. They will also be able to understand the logic of statistical inference and to set up a multivariate analysis using multiple linear regression autonomously.

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Programma

Conoscenza di base del software Stata.

Operazioni di manipolazione dei dati: ricodifica, etichettatura, costruzione di nuove variabili e di indici sintetici.

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.

Cenni di inferenza statistica: stima puntuale e intervallare, test statistici.

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.

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.

Univariate analysis: frequency distribution, descriptive statistics.

Bivariate analysis: contingency tables, correlation matrices, linear regression.

Introduction to statistical inference: point and interval estimates, statistical tests.

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

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Modalità di insegnamento

L'insegnamento alterna sessioni teoriche e pratiche, con dimostrazione dell'utilizzo del software di analisi dati da parte della docente.

The teaching alternates theoretical and practical sessions, with the demonstration of the use of the data analysis software by the teacher.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento consisterà in una relazione finale, poi da discutere oralmente. La relazione, da consegnare entro una settimana dalla data d'esame orale, dovrà riportare i risultati di un'analisi dati (assegnata dalla docente) e il commento appropriato nonché le istruzioni del software per produrre le analisi. Gli studenti frequentanti, potranno cominciare a lavorare alla preparazione del loro elaborato finale durante il corso.

Per chi non frequenta le lezioni, si richiede di prenedere contatto con la docente per la definizione dell'analisi dei dati per la relazione che accertani la capacità di produrre e interpretare correttamente i risultati dell'analisi dati e il possesso delle conoscenze statistiche di base.

The learning assessment will consist of a final report to be discussed orally. The report must be submitted within one week before the scheduled date of the oral examination and should include the results of a data analysis (assigned by the teacher) and appropriate comments, as well as the software instructions to produce the analyses. Regularly attending students can begin working on their final assignment (report) during the course.

Not attending students should contact the teacher to define the data analyses for the report in order to provide evidence of the capacity to produce and interpret simple data analyses and basic statistical knowledge.

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali (5 ed)
Anno pubblicazione:  
2022
Editore:  
Pearson
Autore:  
Agresti A.
ISBN  
Note testo:  
Esclusi: parr. 5.4, 5.5, 6.7, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 11.5, 11.6, 11.7, 11.8, capp. 12, 13, 14, 15 e 16
Obbligatorio:  
No
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Il testo indicato è altamente consigliato per chi non frequenta le lezioni.           



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Note

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Insegnamenti che mutuano questo insegnamento

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Ultimo aggiornamento: 11/10/2024 12:43
Location: https://www.didattica-cps.unito.it/robots.html
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