- Oggetto:
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ANALISI DEI DATI
- Oggetto:
DATA ANALYSIS
- Oggetto:
Anno accademico 2021/2022
- Codice dell'attività didattica
- CPS0076
- Docenti
- Renzo Carriero (Titolare dell'insegnamento)
Lorenzo Todesco (Titolare dell'insegnamento) - Corso di studi
- Corso di laurea triennale in Scienze politiche e sociali (Classe L-36)
- Anno
- 3° anno
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- Affine/Integrativa
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- SPS/07 - sociologia generale
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- 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
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
Al momento in cui questa scheda è stata redatta (giugno 2021) la previsione è di svolgere le lezioni in parte in presenza e in parte a distanza nell'a.a. 2021-22, salvo limitazioni legate all'emergenza COVID-19 che potranno verificarsi in futuro. In base alle disposizioni di Ateneo, la lezione potrà essere diffusa anche in streaming (durante l'orario previsto) per chi non potesse partecipare in presenza per ragioni legate all'emergenza sanitaria.
At the time this form was drawn up (June 2021) the forecast is to carry out the lessons both in presence and at distance in the academic year 2021-22, except for limitations related to the COVID-19 emergency that may occur in the future. According to the provisions of the University, the lesson can also be broadcast in streaming (during the scheduled time) for those who cannot participate in presence for reasons related to the health emergency.
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Modalità di verifica dell'apprendimento
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.
The teaching includes two distinct ways of verifying learning:
Mode A. This method foresees that during the lessons the students carry out some exercises assigned by the teachers and deliver them by a fixed date. At the end of the lessons, those who have completed all the exercises, delivering them on time, will be able to carry out the exam through a written report based in part on these exercises. The written report must be delivered at least 2 weeks before the session in which you intend to take the exam. To take the exam using this method, you need to install the Stata software - available free of charge for students of the University of Turin - on your computer. More information on this will be available on the Moodle page.
Mode B. This mode provides for the verification of learning through a written test administered via the moodle platform with exercises related to the different topics covered in the course of the lessons.
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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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Per chi sostiene l’esame tramite la modalità A:
- Slide e materiali forniti dai docenti
- 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
For students giving the exam in A mode:
- slides and materials provided by the teachers
- further reading: Corbetta P., Gasperoni G., Pisati M., Statistica per la ricerca sociale, il Mulino, 2001, excluded ch. 9.
For students giving the exam in B mode:
- 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
- Visti gli impegni in convegni a cui dovranno fare fronte entrambi i docenti nel corso dell’insegnamento, l’orario di lezione è stato ristrutturato come segue, con la cura di evitare sovrapposizioni con altre lezioni del terzo anno:
Prof. Carriero (in presenza):
- 7-8 aprile ore 14-17
- 13 aprile ore 14-16 (lezione extra rispetto al monte ore previsto, necessaria per evitare un lungo periodo senza lezioni dopo le prime due)
- 28-29 aprile ore 14-17
- 5-6 maggio ore 14-17
Prof. Todesco (a distanza):
- 11 maggio ore 15-18
- 12 maggio ore 16-19
- 13 maggio ore 15-18
- 18 maggio ore 15-18
- 19 maggio ore 15-18
- 20 maggio ore 15-18
- 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.
- Students wishing to attend the course must register on the appropriate Moodle 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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