Obiettivi Formativi

: Il corso si propone di fornire gli strumenti fondamentali dell’analisi statistica dei dati. Le principali tecniche di elaborazione statistica 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

Prerequisites

Descriptive Statistics

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 descrittive e 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 stratificazione. Campioni non probabilistici. 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. Concetti di base dell'analisi statistica multivariata (Componenti principali, Analisi fattoriale, Cluster analysis)

Course Syllabus

Population and statistical sample. Descriptive and 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 stratification. Non-probability samples. 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. Basic concepts for Multivariate Statistics (Principal components, Factorial analysis, Cluster analysis