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Oggetto:

LABORATORIO: ANALISI DEI DATI P-Z

Oggetto:

DATA ANALYSIS WORKSHOP P-Z

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Anno accademico 2019/2020

Codice attività didattica
CPS0571
Docente
Davide Barrera (Titolare dell'insegnamento)
Corso di studio
Corso di laurea triennale in Innovazione sociale, comunicazione, nuove tecnologie (Classe L-20)
Anno
1° anno, 2° anno, 3° anno
Tipologia
Altre attività
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
SPS/09 - sociologia dei processi economici e del lavoro
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia 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 is preferable to have a sociology course and a social science methodology course as background. Students who did not take any methodology course 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.

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Sommario del corso

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Obiettivi formativi

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. Gli studenti potranno familiarizzare con l'analisi di dati survey tratti dallo European Values Study e dalla European Social Survey. I dati utilizzati consentiranno agli studenti 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 such as the European Values Study and the European Social Survey. The data will allow students 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 lo studente 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 lo studente 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 write a report on the main analysis findings. More in detail, the students will be able to do simple 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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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, errori del primo e del secondo tipo, 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 e analisi della varianza.

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

 

Basic knowledge of Stata software.

Basic data management: recode, label and generate new variables.

Introduction to statistical inference: point and interval estimates, type-I and type-II errors, statistical tests.

Univariate analysis: frequency distribution, descriptive statistics.

Bivariate analysis: contingency tables, correlation matrices, linear regression and analysis of variance.

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

Le lezioni si svolgeranno in aula computer con modalità laboratoriale

Lessons will be held in a computer lab, mixing lectures and laboratory sessions

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in un test scritto con domande a risposta aperta o chiusa ed esercizi riferiti al testo indicato in bibliografia

the exam consistsof a written test with open or closed ended questions and exercises.

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Testi consigliati e bibliografia

 

 Agresti A., Finlay B., Statistica per le scienze sociali, Pearson, 2009, esclusi i parr. 5.5, 6.7, 7.5, 7.6, 7.7, 8.6

 

 

 

 Agresti A., Finlay B., Statistica per le scienze sociali, Pearson, 2009, excluding parr. 5.5, 6.7, 7.5, 7.6, 7.7, 8.6

 

 

Registrazione
  • Aperta
    Apertura registrazione
    19/09/2019 alle ore 10:00
    Chiusura registrazione
    20/12/2019 alle ore 23:00
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 19/09/2019 10:04
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