Il corso presenta alcuni concetti di base relativi alla regressione semplice e multipla, al campionamento e all’inferenza statistica. Particolare attenzione è dedicata al confronto tra tipi di campionamento, al confronto tra approccio bivariato e multivariato. Gli studenti saranno introdotti all’utilizzo di software statistico per computer, attraverso cui risolvere problemi in ambiti nuovi e di tipo interdisciplinare. Gestendo in modo autonomo conoscenze complesse, lo studente imparerà a formulare giudizi critici e a comunicare i risultati ottenuti ad interlocutori specialisti e non specialisti.
Con lo studio dell’insegnamento di METODI STATISTICI DI ANALISI DEI DATI lo studente sarà in grado di conseguire i seguenti obiettivi formativi.
In termini di conoscenza e comprensione
- aver acquisito approfondite conoscenze disciplinari in campo statistico tali da consentirgli un adeguato approccio ai problemi della programmazione e della realizzazione di interventi di natura socioeducativa e socioassistenziale.
- possedere conoscenze metodologiche e tecniche avanzate, in grado di consentirgli di riflettere su situazioni anche complesse con adeguati strumenti di analisi e di interpretazione di dati.
In termini di capacità di applicare conoscenza e comprensione
- possesso di competenze nell'uso dei sistemi operativi propri delle nuove metodologie di elaborazione dati
- uso competente delle strategie della comunicazione con interlocutori professionisti e con interlocutori utenti.
In termini di autonomia di giudizio
- elaborare un giudizio autonomo sulle situazioni nelle quali è chiamato ad intervenire, prendendo decisioni in situazioni complesse, anche a fronte di dati e informazioni parziali.
- mostrare capacità riflessiva sulle proprie modalità di intervento, supportando le proprie decisioni con informazioni oggettive.
In termini di abilità comunicative
- redigere documenti finalizzati alla programmazione e alla gestione di servizi, predisporre rapporti di ricerca/monitoraggio/valutazione e di elaborare e presentare proposte operative d'intervento.
- saper comunicare in pubblico e gestire la comunicazione istituzionale.
In termini di capacità di apprendimento
- acquisire competenze idonee a consentire eventuali ulteriori percorsi formativi postlaurea (master di II livello, dottorato di ricerca)
- capacità di proseguire in modo autonomo nel processo di aggiornamento delle conoscenze necessarie al profilo professionale.
Con lo studio dell’insegnamento di METODI STATISTICI DI ANALISI DEI DATI lo studente sarà in grado di conseguire i seguenti obiettivi formativi.
In termini di conoscenza e comprensione
- aver acquisito approfondite conoscenze disciplinari in campo statistico tali da consentirgli un adeguato approccio ai problemi della programmazione e della realizzazione di interventi di natura socioeducativa e socioassistenziale.
- possedere conoscenze metodologiche e tecniche avanzate, in grado di consentirgli di riflettere su situazioni anche complesse con adeguati strumenti di analisi e di interpretazione di dati.
In termini di capacità di applicare conoscenza e comprensione
- possesso di competenze nell'uso dei sistemi operativi propri delle nuove metodologie di elaborazione dati
- uso competente delle strategie della comunicazione con interlocutori professionisti e con interlocutori utenti.
In termini di autonomia di giudizio
- elaborare un giudizio autonomo sulle situazioni nelle quali è chiamato ad intervenire, prendendo decisioni in situazioni complesse, anche a fronte di dati e informazioni parziali.
- mostrare capacità riflessiva sulle proprie modalità di intervento, supportando le proprie decisioni con informazioni oggettive.
In termini di abilità comunicative
- redigere documenti finalizzati alla programmazione e alla gestione di servizi, predisporre rapporti di ricerca/monitoraggio/valutazione e di elaborare e presentare proposte operative d'intervento.
- saper comunicare in pubblico e gestire la comunicazione istituzionale.
In termini di capacità di apprendimento
- acquisire competenze idonee a consentire eventuali ulteriori percorsi formativi postlaurea (master di II livello, dottorato di ricerca)
- capacità di proseguire in modo autonomo nel processo di aggiornamento delle conoscenze necessarie al profilo professionale.
Curriculum
scheda docente
materiale didattico
CORBETTA P., GASPERONI G., PISATI M., STATISTICA PER LA RICERCA SOCIALE, IL MULINO, BOLOGNA, 2001.
Capitoli e paragrafi da studiare sul testo di Corbetta, Gasperoni e Pisati
Capitolo 6: tutto (escluso regressione lineare piece-wise a pag. 171) capitolo 7: tutto (escluso definizione e utilizzo dei coefficienti dxy ed escluso paragrafo 5.) Capitolo 8: tutto (escluso paragrafo 2.3) capitolo 10 tutto (nei paragrafi 3.1 e 3.2 escluse le formule che non riguardano la stima della media).
Programma
Regressione lineare semplice. Intensità dell’effetto e potere predittivo della retta di regressione. Casi influenti. Variabili indipendenti qualitative. Limiti dell’analisi bivariata e potenzialità dell’analisi multivariata. Cenni alla regressione multipla. Campionamento casuale. Errore di campionamento e intervallo di confidenza. Dimensione campionaria. Campionamento probabilistico e non probabilistico.Testi Adottati
Oltre al materiale didattico disponibile on-line è consigliato l'utilizzo del seguente testo:CORBETTA P., GASPERONI G., PISATI M., STATISTICA PER LA RICERCA SOCIALE, IL MULINO, BOLOGNA, 2001.
Capitoli e paragrafi da studiare sul testo di Corbetta, Gasperoni e Pisati
Capitolo 6: tutto (escluso regressione lineare piece-wise a pag. 171) capitolo 7: tutto (escluso definizione e utilizzo dei coefficienti dxy ed escluso paragrafo 5.) Capitolo 8: tutto (escluso paragrafo 2.3) capitolo 10 tutto (nei paragrafi 3.1 e 3.2 escluse le formule che non riguardano la stima della media).
Bibliografia Di Riferimento
NessunaModalità Erogazione
Corso in presenza.Modalità Frequenza
3 ore di lezione frontale a settimanaModalità Valutazione
E' prevista una unica prova finale scritta di un'ora, con 20 quesiti di tipo misto (domande aperte con brevi risposte; domande chiuse), riguardanti il complesso del programma.
scheda docente
materiale didattico
CORBETTA P., GASPERONI G., PISATI M., STATISTICA PER LA RICERCA SOCIALE, IL MULINO, BOLOGNA, 2001.
Capitoli e paragrafi da studiare sul testo di Corbetta, Gasperoni e Pisati
Capitolo 6: tutto (escluso regressione lineare piece-wise a pag. 171) capitolo 7: tutto (escluso definizione e utilizzo dei coefficienti dxy ed escluso paragrafo 5.) Capitolo 8: tutto (escluso paragrafo 2.3) capitolo 10 tutto (nei paragrafi 3.1 e 3.2 escluse le formule che non riguardano la stima della media).
Mutuazione: 22902266 METODI STATISTICI DI ANALISI DEI DATI 6 CFU LM 57 in Scienze pedagogiche e scienze dell'educazione degli adulti e della formazione continua LM-85 BOVE GIUSEPPE
Programma
Regressione lineare semplice. Intensità dell’effetto e potere predittivo della retta di regressione. Casi influenti. Variabili indipendenti qualitative. Limiti dell’analisi bivariata e potenzialità dell’analisi multivariata. Cenni alla regressione multipla. Campionamento casuale. Errore di campionamento e intervallo di confidenza. Dimensione campionaria. Campionamento probabilistico e non probabilistico.Testi Adottati
Oltre al materiale didattico disponibile on-line è consigliato l'utilizzo del seguente testo:CORBETTA P., GASPERONI G., PISATI M., STATISTICA PER LA RICERCA SOCIALE, IL MULINO, BOLOGNA, 2001.
Capitoli e paragrafi da studiare sul testo di Corbetta, Gasperoni e Pisati
Capitolo 6: tutto (escluso regressione lineare piece-wise a pag. 171) capitolo 7: tutto (escluso definizione e utilizzo dei coefficienti dxy ed escluso paragrafo 5.) Capitolo 8: tutto (escluso paragrafo 2.3) capitolo 10 tutto (nei paragrafi 3.1 e 3.2 escluse le formule che non riguardano la stima della media).
Bibliografia Di Riferimento
NessunaModalità Erogazione
Corso in presenza.Modalità Frequenza
3 ore di lezione frontale a settimanaModalità Valutazione
E' prevista una unica prova finale scritta di un'ora, con 20 quesiti di tipo misto (domande aperte con brevi risposte; domande chiuse), riguardanti il complesso del programma.