- Oggetto:
- Oggetto:
METODI QUANTITATIVI PER LA RICERCA SOCIALE (LAUREA MAGISTRALE)
- Oggetto:
QUANTITATIVE SOCIAL RESEARCH METHODS
- Oggetto:
Anno accademico 2013/2014
- Codice dell'attività didattica
- INT0138
- Docente
- Roberto Albano (Titolare dell'insegnamento)
- Corso di studi
- Corso di studio magistrale in Produzione e organizzazione della comunicazione e della conoscenza (Classe LM-59)
Corso di studio magistrale in Sociologia (Classe LM-88) - Anno
- 1° anno 2° anno
- Tipologia
- Caratterizzante
- 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 ed orale
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Conoscenze e capacità di comprensione
Il corso intende favorire l’acquisizione di conoscenze relative a:
- framing dei dati e varie possibilità di applicazione;
- tecniche di analisi di dati cross-section;
- specificazione dei modelli e valutazione degli output.
Applicazione delle conoscenze e capacità di comprensione
Il corso prepara all’uso delle conoscenze apprese per:
- leggere consapevolmente i risultati di ricerche quantitative presentati in riviste specialistiche;
- frequentare con consapevolezza teorica laboratori di presentazione di software per l’analisi dei dati;
- sperimentare autonomamente analisi dei dati con software statistici messi a disposizione dall’ateneo o liberi;
- contribuire attivamente in gruppi di ricerca a pianificare la raccolta, l’organizzazione e l’analisi dei dati.
Knowledge and comprehension skills
Main Goals are the development of knowledge about:
- data framing and the scope of possible applications;
- some methods for analysis of cross-sectional data;
- the specification of models and evaluation of output.
Applications of knowledge and comprehension skills
Students should be able to apply knowledge learned in the course for:
- reading consciously the results of quantitative researches presented in sectorial journals;
- Attending with theoretical awareness to workshops presenting software for data analysis;
- making autonomous experiences in analyzing data with available statistical software
- contributing actively in research groups to plan the collection, organization and analysis of data
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Risultati dell'apprendimento
Lo studente dovrà possedere una buona conoscenza degli argomenti trattati nel corso, mostrare di aver acquisito il lessico specialistico, saper riconoscere, ricordare e applicare correttamente le formule ai dati, essere in grado di operare collegamenti fra i concetti e fra i contenuti, anche impliciti, presenti nei testi studiati e/o negli appunti presi a lezione.
Verifica dei risultati di apprendimento
I risultati dell’apprendimento saranno oggetto di verifica attraverso due prove obbligatorie d'esame, una scritta e una orale.
La prova scritta si intende valida entro due sessioni successive a quella in cui è sostenuta (quindi per tre sessioni consecutive); sarà costituita da 23 domande a risposta multipla sui testi al punto 1) e 2) in bibliografia. Punteggio: per ogni risposta corretta: +1; per ogni risposta errata: meno 0,5; per ogni risposta mancante: 0 punti (Punteggio massimo: 23). Per accedere alla prova orale occorreranno almeno 15 punti (in caso contrario occorrerà ripetere la prova scritta).
La prova orale sarà costituita da quattro domande sul punto 3) in blibliografia, con collegamenti ai punti 1) e 2) ; ogni risposta sarà valutata da 0 a 2 punti. (Punteggio massimo 8).
ll punteggio finale sarà dato dalla somma del voto di orale e di scritto (31 = 30 e lode).
Expected learning outcomes
Students will be expected: to have a good knowledge of the topics dealt in the course, to have acquired the specialized vocabulary, to remember and correctly apply the formulas to the data, to make the links between concepts and statements contained in the texts studied and / or notes taken in class.
Assessment of achievements
The exam consists of two compulsory steps: a written exam (23 marks as maximum) followed by an oral exam (8 marks as maximum). Oral exam can be sustained if the written one is valued at least 15 marks. The final assessment is determined by the sum of the marks obtained in the written exam and the interview. Further details will be provided at the request of the student during lesson time or the date of receipt
- Oggetto:
Programma
Il corso introduce alle strutture dati e all'analisi multivariata, con particolare attenzione ai dati che derivano da inchieste campionarie (survey). Gli argomenti trattati sono:
- tipi di variabili;
- strutture dei dati;
- mappa delle tecniche multivariate e delle tecniche di assegnazione;
- parsimonia, adattamento e fedeltà nella valutazione delle soluzioni;
- regressione lineare multipla;
- modello lineare di probabilità;
- regressione logistica binomiale;
- analisi fattoriale esplorativa;
- concetti, indicatori semplici e composti, validità, attendibilità;
- scaling per la misura di atteggiamenti.
This course introduces to the data theory and multivariate analysis, with a particular focus on those deriving from sample-based surveys.
Main topics are:
- theory of measurement;
- data matrix;
- maps of data analysis techniques;
- Parsimony, adaptation and reliability in the appraisal of solutions;
- multiple linear regression;
- linear probability model;
- binomial logistic regression;
- explorative factor analysis;
- concepts, indicators, composite indicators, validity, reliability
- scaling for the measurement of attitudes.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
1) Pisati M., L'analisi dei dati, il Mulino, Bologna 2003 capp. I – II – III (escluso par. 3) – IV
2) Albano R., Molino D., Misurazione di variabili latenti. Modelli fattoriali esplorativi e confermativi, Celid, Torino 2013
3) appunti presi a lezione e materiali forniti dal docente. I non frequentanti sostituiscono gli appunti presi a lezione con: Ricolfi L., Manuale di analisi dei dati, Laterza, Bari 2002
1) Pisati M., L'analisi dei dati, il Mulino, Bologna 2003 capp. I – II – III (except par. 3) – IV
2) Albano R., Molino D., Misurazione di variabili latenti, Celid, Torino 2013
3) slides, class notes, readings and other training-aids that will be provided during the course;Non-attending students subsitute training-aid with: Ricolfi L., Manuale di analisi dei dati, Laterza, Bari 2002.
- Oggetto:
Note
per sostenere l'esame è necessario registrarsi sul sistema SIA. L’esame può essere sostenuto per un massimo di tre volte nel corso dell'anno accademico. Occorre aver già sostenuto e registrato quello di ‘statistica per la ricerca sociale’
Registration on SIA system for the exam is mandatory. Exam can be taken up to three times in the academic year. The exam of 'statistics for social research' must have already been passed.
- Oggetto:
