Anno di corso: 1

Anno di corso: 2

Crediti: 8
Crediti: 8
Crediti: 8
Crediti: 8
Crediti: 1
Tipo: Altro
Crediti: 2
Tipo: Altro
Crediti: 3
Tipo: Altro
Crediti: 3
Tipo: Altro
Crediti: 3
Tipo: Altro
Crediti: 3
Tipo: Altro
Crediti: 3
Tipo: Altro
Crediti: 3
Tipo: Altro
Crediti: 3
Tipo: Altro

Anno di corso: 3

Crediti: 16
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 4
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Altro
Crediti: 3
Tipo: Altro
Crediti: 3
Tipo: Altro
Crediti: 8
Tipo: Altro

STATISTICA PER LA RICERCA SOCIALE

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2016/2017
Anno di corso: 
1
Anno accademico di erogazione: 
2016/2017
Tipo di attività: 
Obbligatorio
Crediti: 
8
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
58
Prerequisiti: 

Matematica: competenze comuni alle scuole secondarie di primo grado.
Cenni alla teoria degli insiemi
Geometria analitica: la funzione lineare (retta)
Si richiedono le competenze stabilite dal corso di informatica del CdL triennale.

Moduli

Metodi di valutazione

Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Prova scritta in aula informatica su esercizi e domande teoriche, con elementi di reportistica statistica, anche in forma di relazione e/o diagramma operativo. Integrazione orale.

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Conoscenza e comprensione
• Metodologia statistica. L’indagine nel mondo reale. Misurazione e codificazione.
• Valutazione dei dati. Qualità dei dati
• Dal dato all’informazione statistica.
• Statistica come riflessione epistemologica
• Disegni fissi e flessibili.
• La comunicazione come disseminazione statistica. Il correlato empirico.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
• La dichiarazione di etica professionale (ISI Council il 22 e 23 luglio 2010). La conoscenza statistica come interdisciplinarietà.
• Linguaggio computazionale nell’indagine quantitativa e quali-quantitativa.
• Operazionalizzazione di percorsi formali e computazionali di indagine, integrando risorse proprie, competenze trasversali e conoscenza statistica.
• Elaborazione e interpretazione in indagini statistiche su piccola scala. Conversione dell’applicazione in nuova conoscenza ‘utile’.
• Approccio critico, orientato allo studio autodiretto, allo comprensione di progetti e processi, nell’assunzione di responsabilità dell’organizzazione dei percorsi di indagine.

Contenuti

Il corso fornisce gli strumenti teorici – con cenni epistemologici- ed analitici per l’accesso e la rielaborazione delle informazioni quantitative e quali-qualitative. Si facilita l’acquisizione autonoma e personale di adeguate chiavi di lettura e di linee guida nella comprensione dell’informazione e del ragionamento computazionali e statistici. La distinzione fra statistica descrittiva e statistica inferenziale, tradizionalmente riferita a popolazioni finite, include rudimenti di inferenza da esperimento statistico. Inoltre, si affronta il contesto dei dati soggettivi, con particolare riferimento alla partecipazione e alla e-participation.

Programma esteso

• La statistica sociale: terminologia, concetti e ambiti
• La statistica descrittiva (dominio del certo):
• Dato e informazione statistici Archivi: le fonti ufficiali, descrizione e accesso
• Rilevazione, scale di misura, codifica. Indici e indicatori.
• La rappresentazione grafica e la sintesi della rilevazione statistica.
• Misure di: tendenza centrale, posizione, dispersione. Relazioni bivariate.
• L'inferenza statistica (dominio del possibile):
• Probabilità, variabili casuali e stimatori.
• Inferenza da «popolazioni finite
• Inferenza da esperimento statistico
• Metodi della partecipazione: La partecipazione nelle scelte pianificatorie pubbliche e la e-participation;

Bibliografia consigliata

Di Zio, S.Pacinelli, Statistica Sociale (2015). Milano, Mondadori Università.
Iezzi, F. (2014, 2^ ristampa) Statistica sociale, Roma: Carocci editore.

Huff, D. (1995), How to lie with statistics, New York – London, W.W.Norton & Company
Mecatti, F. (2015, 2^ edizione). Statistica di base. Come, quando e perché, Milano, McGraw-Hill.
Brace, N., Snelgar, R. & Kemp, R. (2012, 5th edition), Spss for Psychologists, London, Pargrave Macmillan

Metodi didattici

Lezioni in aula. Individuazione dell’informazione statistica, in forma numerica, grafica o mista, nella produzione giornalista e scientifica, anche con riferimento ai big data. Familiarizzazione con le fonti statistiche ufficiali e ai principali siti (SIS e ISI).
Visione di Stats webcast e redazione di report statistici nell’era digitale, con discussione anche di gruppo.
Applicazioni statistiche su scala ridotta con spreadsheet, IBM Spss. Cenni all’open source.