- Oggetto:
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STATISTICA SOCIALE
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SOCIAL STATISTICS
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Anno accademico 2014/2015
- Codice dell'attività didattica
- CPS0041
- Docente
- Dalit Contini (Titolare dell'insegnamento)
- Corso di studi
- Corso di studio magistrale in Sociologia (Classe LM-88)
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/05 - statistica sociale
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Prerequisiti
- E' previsto che gli studenti abbiano già sostenuto un esame di statistica introduttivo. In caso gli studenti non abbiano soddisfatto tale requisito si consiglia vivamente la frequenza del laboratorio di statistica tenuto dal Prof. Barrera. I contenuti richiesti sono: - Variabili qualitative (nominali e ordinali) e quantititive (discrete e continue) - Distribuzioni di frequenza e semplici rappresentazioni grafiche (istogramma) - Indici di posizione (media e mediana) e di variabilità (scarto quadratico medio) - Dipendenza tra variabili e lettura di tabelle a doppia entrata. - Indice X2 di Pearson per misurare il grado associazione tra 2 variabili. - Diagramma a dispersione e coefficiente di correlazione.Students should have previously followed a course on introductory statistics. If they have not, it is highly raccommended to follow the Statistics Lab. held by Prof. Barrera. The required contents are: - Qualitative variables (nominal and ordinal) e quantititive (discrete and continue) - Frequence distribuzions and simple graphical representations (histogram) - Mean, median and standard deviation - Dependence between variables and two-entry contingency tables - Pearson's X2 as a measure of association - Scatter diagram and correlation coefficient.
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Sommario insegnamento
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Obiettivi formativi
Conoscenze e capacità di comprensione Il corso si colloca nell'area metodologica. In primo luogo il corso intende fornire conoscenze dei fondamenti dell'inferenza statistica a fini di analisi empirica quantitativa. In secondo luogo l'insegnamento intende fornire conoscenze di tecniche quantitative per l'analisi dei dati. Utilizzo delle conoscenze e capacità di comprensione Obiettivo del corso è contribuire a sviluppare la capacità di formalizzare in termini statistico-probabilistici semplici problemi applicativi. Ci si attende inoltre che a fine corso gli studenti abbiano sviluppato la capacità di leggere, comprendere e possibilmente valutare criticamente ricerche empiriche su temi propri delle scienze sociali e della sociologia in particolare.Knowledge and comprehension This is a methodological course. It offers knowledge on the fundamentals of inferential statistics and on basic statistical techniques for the quantitative analysis of data. Use of knowledge and comprehension Aim of the course is to contribute to the development of the ability to to formalize simple applicative problems in statistical-probabilistic terms. At the end of the course students should to be able to read, understand the rationale, and possibly critically evaluate empirical research on topics relevant for the of the social sciences and sociology in particular.- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Risultati attesiAl termine del corso ci si attende che gli studenti abbiano appreso i fondamenti statistici e probabilistici dell'analisi empirica quantitativa, che siano in grado di applicare semplici tecniche di analisi dei dati, che sappiano formalizzare un semplice problema nel linguaggio statistico e siano in grado di proporre strategie di analisi dei dati per rispondere a una domanda di ricerca empirica.
Expected resultsBy the end of the course we expect students to have understood the rationale and the fundamentals of statistical inference. They should be able to apply simple techniques for the analysis of data, to formalize a real life problem in statistical terms, to propose strategies to analyse the existing data in order to address empirical research questions.
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Modalità di verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica
A inizio corso viene proposto un test sui prerequisiti del corso. I risultati di apprendimento sono valutati in itinere a livello di gruppo-classe, tramite lo svolgimento di esercitazioni e simulazioni di esame, e frequenti domande di controllo in aula.Al termine del corso è prevista una prova scritta, nella quale gli studenti sono chiamati a svolgere esercizi nei quali si propone di effettuare semplici analisi di dati. Sono previste anche alcune domande di carattere teorico. Altri questi possono richiedere allo studente di interpretare analisi statistiche svolte, nell'ottica di rispondere a semplici interrogativi di ricerca.
Al fine di facilitare il superamento dell'esame e di rendere trasparenti i criteri di valutazione, sono disponibili on-line precedenti prove di esame alla voce "materiali didattici".
Evaluation of achievement
At the beginning of the course I will propose a test to evaluate prerequisites (see the "Notes" section). Achievement is also assessed during the course at the class-level; exercises and problems are proposed and solved together in class every lecture.
At the end of the course there is a written examination, with open questions. Students have to solve exercises, answer to simple theoretical questions, interpret the results of simple data analyses.
Previous exams are available on-line at the entry "Materiali didattici".- Oggetto:
Programma
ELEMENTI DI CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E INFERENZA STATISTICA (4 cfu) Popolazioni e campioni casuali. Cenni di teoria della probabilità. Variabili casuali, definizione, discrete, continue. V.c. normale. V.c. media campionaria, teorema centrale del limite Stima puntuale e intervallare (di medie e proporzioni). Verifica di ipotesi. LOGICA DELL’ANALISI MULTIVARIATA E REGRESSIONE LINEARE (2 cfu) Test di indipendenza X2 di Pearson Logica dell’analisi multivariata Regressione lineare semplice Regressione lineare multiplaELEMENTS OF PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE Populations and random samples Introduction to probability Random variables Normal distribution Random variable sample mean, central limit theorem Estimation and confidence intervals (of means and proportions). Hypothesis theory RATIONALE OF MULTIVARIATE ANALYSIS AND LINEAR REGRESSION MODELS X2 di Pearson as an independence test Rationale of multivariate analysis Simple linear regression Multivariate linear regressionTesti consigliati e bibliografia
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- Alan Agresti, Barbara Finlay "Metodi statistici di base e avanzati" Pearson ed. Materiali didattici disponibili on-line proposti dalla docente.Alan Agresti, Barbara Finlay "Statistical methods for the Social Sciences" Pearson ed. Online material.
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