Obiettivo dell’insegnamento è introdurre lo studente alle tecniche di inferenza statistica prevalentemente usate nelle scienze sociali, dando maggiore risalto alla comprensione dei concetti piuttosto che alla formalizzazione matematica.
Alla conclusione del corso lo studente:
- ha acquisito familiarità con i concetti di base dell’Inferenza Statistica
- è in grado di effettuare analisi dei dati di carattere inferenziale ed usare i principali modelli statistici per le scienze sociali.
Alla conclusione del corso lo studente:
- ha acquisito familiarità con i concetti di base dell’Inferenza Statistica
- è in grado di effettuare analisi dei dati di carattere inferenziale ed usare i principali modelli statistici per le scienze sociali.
scheda docente
materiale didattico
- Campionamento e misurazione: definizione di popolazione e campione. Campionamenti probabilistici: campionamento casuale semplice con e senza reinserimento. Campionamento stratificato. Campionamento a grappoli. Campionamento non probabilistico.
- Cenni alla teoria della probabilità. Variabili casuali discrete e continue. Distribuzione bernoulliana e distribuzione normale.
- Inferenza statistica: la stima. Stima puntuale e stima intervallare. Intervallo di confidenza per una proporzione. Intervallo di confidenza per la media. Scelta della dimensione campionaria.
- Inferenza statistica: test di significatività. Definizione del sistema d'ipotesi e del test di significatività. Gli errori di prima e di seconda specie. Test di significatività per la media. Test di significatività per la proporzione. Calcolo del p-value.
- Confronto tra due gruppi. Confronto tra due proporzioni. Confronto tra due medie. Confronto per dati appaiati.
- Tabelle di contingenza e test chi-quadrato di indipendenza.
- Regressione lineare e correlazione. Il modello di regressione lineare semplice. Stima dei parametri del modello di regressione. Stima del Coefficiente di correlazione. Test per il coefficiente di regressione e per il coefficiente di correlazione. Misure di accostamento.
Analisi della varianza.
Programma
- Richiami di statistica descrittiva.- Campionamento e misurazione: definizione di popolazione e campione. Campionamenti probabilistici: campionamento casuale semplice con e senza reinserimento. Campionamento stratificato. Campionamento a grappoli. Campionamento non probabilistico.
- Cenni alla teoria della probabilità. Variabili casuali discrete e continue. Distribuzione bernoulliana e distribuzione normale.
- Inferenza statistica: la stima. Stima puntuale e stima intervallare. Intervallo di confidenza per una proporzione. Intervallo di confidenza per la media. Scelta della dimensione campionaria.
- Inferenza statistica: test di significatività. Definizione del sistema d'ipotesi e del test di significatività. Gli errori di prima e di seconda specie. Test di significatività per la media. Test di significatività per la proporzione. Calcolo del p-value.
- Confronto tra due gruppi. Confronto tra due proporzioni. Confronto tra due medie. Confronto per dati appaiati.
- Tabelle di contingenza e test chi-quadrato di indipendenza.
- Regressione lineare e correlazione. Il modello di regressione lineare semplice. Stima dei parametri del modello di regressione. Stima del Coefficiente di correlazione. Test per il coefficiente di regressione e per il coefficiente di correlazione. Misure di accostamento.
Analisi della varianza.
Testi Adottati
Agresti, A., Finlay B. (2012). Metodi Statistici di Base e Avanzati per le Scienze Sociali, Pearson, Milano. (Capp. 1-9, 12)Modalità Erogazione
Lezioni frontali.Modalità Frequenza
La frequenza è consigliata ma non obbligatoriaModalità Valutazione
E' prevista una unica prova finale scritta di due ore, con 10 quesiti a risposta chiusa e 4 esercizi, riguardanti il complesso del programma.