Offerta Didattica

 

SCIENZE COGNITIVE E TEORIE DELLA COMUNICAZIONE

STATISTICHE PER LE SCIENZE COGNITIVE

Classe di corso: LM-55,92 - Classe delle lauree magistrali in Scienze cognitive
AA: 2016/2017
Sedi: MESSINA
SSDTAFtipologiafrequenzamoduli
SECS-S/01CaratterizzanteLiberaLiberaNo
CFUCFU LEZCFU LABCFU ESEOREORE LEZORE LABORE ESE
7700424200
Legenda
CFU: n. crediti dell’insegnamento
CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula
CFU LAB: n. cfu di laboratorio
CFU ESE: n. cfu di esercitazione
FREQUENZA:Libera/Obbligatoria
MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli
ORE: n. ore programmate
ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula
ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio
ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione
SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento
TAF:sigla della tipologia di attività formativa
TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio

Obiettivi Formativi

Il corso si propone di fornire gli strumenti fondamentali dell’ analisi dei dati applicata ai fenomeni sociali. Le principali tecniche di elaborazione statistica dei dati e del campionamento statistico consentiranno lo studente di analizzare in maniera critica le informazioni provenienti da indagini sociali ed a redigere in maniera autonoma un report statistico. L'attività formativa è svolta attraverso lezioni, esercitazioni e simulazioni di indagini statistiche.

Learning Goals

The course aims to provide the fundamental tools of statistical analysis applied to social phenomena allowing the student learning the basic techniques of statistical data processing and statistical sampling. The knowledge gained will allow to analyze information from social surveys in order to prepare a statistical report independently. The training is conducted through lessions, tutorials and simulations of statistical surveys.

Metodi didattici

Lezioni, esercitazioni e verifiche intermedie.

Teaching Methods

Lessons, tutorials and progress tests.

Prerequisiti

Statistica descrittiva ed elementi di calcolo delle probabilità.

Prerequisites

Descriptive Statistics and elements of probability theory

Verifiche dell'apprendimento

L’esame consiste in una prova scritta con quesiti numerici e teorici. La soglia di sufficienza è fissata a 18/30. Durante il periodo delle lezioni sono previste verifiche intermedie di profitto.

Assessment

The exam consists of a written test with numerical and theoretical questions. The pass mark is 18/30. During the period of the lessons intermediate tests are conducted .

Programma del Corso

Popolazione e campione statistico. Statistiche campionarie. Distribuzioni campionarie. Il campione casuale. La stima puntuale. Proprietà degli stimatori. Metodi di stima. La stima intervallare. I metodi per la costruzione di intervalli di confidenza. Verifica d’ipotesi. I test di significatività. Inferenza su relazioni statistiche. Introduzione alle indagini campionarie in ambito sociale. Definizioni e concetti essenziali del campionamento. Tipi di estrazione. Spazio campionario. Probabilità di inclusione. Stimatori ed errore standard delle stime. Intervalli di fiducia. Design effect. Principali piani di campionamento. Campioni casuali (con e senza ripetizione). Formazione del campione casuale. Campioni casuali provenienti da popolazioni dicotomiche. Dimensione campionaria. Campioni stratificati. La ripartizione del campione dentro gli strati. La stratificazione. Cenni sui campioni sistematici e campioni a grappoli. Campioni non probabilistici. Campioni a scelta ragionata. Campioni per quote. Campioni a valanga. Campioni di comodo. Qualità dei dati campionari. La pianificazione dell’indagine. Regole di progettazione del questionario. Dal questionario alla matrice dei dati: codifica, inserimento e pulizia dei dati. L’elaborazione statistica dei dati. Principali indagini statistiche svolte in ambito sociale. Uso di software specifico per l’elaborazione dei dati.

Course Syllabus

Population and statistical sample. Sample statistics. Sampling distributions. The random sample. Methods of estimate. Properties of the estimators. Estimation methods. The interval estimation. The methods for the construction of confidence intervals. Hypothesis testing. The tests of significance. Inference of statistical reports. Introduction to sample surveys in the social sciences. Definitions and basic concepts of sampling. Types of extraction. Sample space. Inclusion probabilities. Estimators and standard error estimates. Confidence intervals. Design effect. Main sampling plans. Random samples (with and without repetition). Formation of the random sample. Random samples from populations dichotomous. Sample size. Stratified samples. The breakdown of the sample inside the layers. The stratification. Notes on systematic samples and samples in clusters. Non-probability samples. Samples reasoned choice. Quota samples. Samples avalanche. Samples of convenience. Data quality samples. The planning of the survey. Design rules of the questionnaire. From the questionnaire to the array of data: coding, integration and data cleansing. The statistical processing of data. Main statistical surveys carried out in the social sphere. Use of specific software for data processing.

Testi di riferimento: Agresti - B. Finlay Statistica per le scienze sociali, Ed. Pearson, 2012. Barbaranelli Claudio - "Analisi dei Dati Tecniche Multivariate per la Ricerca Psicologica e Sociale" Ed. LED, 2007 De Carlo N. A., Robusto E., TEORIA E TECNICHE DI CAMPIONAMENTO NELLE SCIENZE SOCIALI, Ed. LED, 1996. Mucciardi M. – SCHEMI DI CAMPIONAMENTO, (disponibile on-line). ESERCIZI SVOLTI PER LA PROVA DI STATISTICA, Edizione Simone 2002 e succ.

Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento

STATISTICHE PER LE SCIENZE COGNITIVE

Docente: MASSIMO MUCCIARDI

Orario di Ricevimento - MASSIMO MUCCIARDI

GiornoOra inizioOra fineLuogo
Martedì 10:00 11:00Durante le lezioni: (previa prenotazione via mail a massimo.mucciardi@unime.it) stanza docente (Via Bivona 1° piano) oppure via TEAMS.
Giovedì 10:00 11:00Durante le lezioni: (previa prenotazione via mail a massimo.mucciardi@unime.it) stanza docente (Via Bivona 1° piano) oppure via TEAMS.
Note:
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