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Laboratorio di analisi dei dati

Programmatorna su

Codice: 00122
Docente: Dalila De Rosa
Anno: 2022-2023
Semestre: 1
Orario:
Sede: via Cremolino, 141

Risultati di apprendimento attesi:

Il laboratorio si propone il duplice obiettivo di:

fornire agli studenti un'occasione di applicazione concreta di alcune metodologie e tecniche di analisi quantitativa dei dati di carattere psico-sociale;
consentire agli studenti di acquisire capacità autonoma di lettura e interpretazione dei risultati delle analisi suddette.

Argomenti:

Modulo a): applicazioni di analisi monovariata: misure di sintesi di distribuzioni di caratteri qualitativi e quantitativi; misure di dispersione; teoria dei test statistici; test per medie, proporzioni e varianze;
Modulo b): applicazioni di analisi bivariata: analisi dell'associazione tra due caratteri e relativi indici parametrici e non parametrici; Test di indipendenza del "Chi-quadro"; analisi della correlazione tra due caratteri quantitativi; coefficiente di correlazione e test "t";
Modulo c): tecniche e modelli di analisi multivariata: applicazioni di analisi fattoriale (AF); analisi in componenti principali (Acp); analisi delle corrispondenze multiple (Acm); cluster analysis (CA); modello di regressione semplice e multipla; modello di regressione logistica.
Al fine di consentire agli studenti di apprendere con quali strumenti e come analizzare diversi tipi di dati sarà utilizzato il software SPSS.

Modalità di svolgimento:

Le lezioni si articoleranno in modo tale da coniugare la presentazione teorica degli argomenti con esercitazioni mirate di laboratorio su dati di ricerca in ambito psico-sociale.

Modalità e criteri di verifica:

L'esame per la verifica dell'apprendimento degli argomenti affrontati nel Laboratorio avverrà nel seguente modo: prova di analisi dei dati in laboratorio con il software SPSS.

Bibliografia:

BORRA S. - DI CIACCIO A., Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali, Milano, McGraw-Hill 2008²; BARBARANELLI C., Analisi dei dati con Spss, II. Le analisi multivariate, Milano, LED 2007; BOLASCO, S. Analisi multidimensionale dei dati, Roma, Carocci 2008.

Durante le lezioni verranno indicate le parti di ciascun testo da studiare per la preparazione dell'esame.