Offerta Didattica

SERVIZIO SOCIALE, POLITICHE SOCIALI E STUDI SOCIOLOGICI E RICERCA SOCIALE

METODOLOGIE QUANTITATIVE PER LE SCIENZE SOCIALI

Classe di corso: LM-87, 88 - Servizio sociale e politiche sociali

AA: 2022/2023

Sedi: MESSINA

SSD	TAF	tipologia	frequenza	moduli
SECS-S/05	Caratterizzante	Libera	Libera	No

CFU	CFU LEZ	CFU LAB	CFU ESE	ORE	ORE LEZ	ORE LAB	ORE ESE
8	5	3	0	60	30	30	0

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
Learning Goals

Obiettivi Formativi

Il corso introduce all'analisi quantitativa in ambito sociale, con particolare attenzione ai dati che provengono da indagini campionarie (survey). Gli obiettivi formativi principali consistono nel fornire le conoscenze e le competenze necessarie per l’analisi di un fenomeno o problema sociale. L'attività formativa è svolta attraverso lezioni, esercitazioni e simulazioni di indagini statistiche.

Learning Goals

The course introduces the quantitative analysis in the social field, with particular attention to data coming from sample surveys. The main training objectives consist in providing the knowledge and skills necessary for the analysis of a social phenomenon or problem. The training activity is carried out through lectures, exercises and simulations of statistical surveys.

Metodi didattici
Teaching Methods

Metodi didattici

Lezioni, esercitazioni e simulazioni di indagini statistiche.

Teaching Methods

Lectures, exercises and simulations of statistical surveys.

Prerequisiti
Prerequisites

Prerequisiti

Conoscenza della matematica di base (a livello di scuola superiore)

Prerequisites

Knowledge of basic mathematics (at high school level)

Verifiche dell'apprendimento
Assessment

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
Course Syllabus

Programma del Corso

Metodi quantitativi descrittivi in ambito sociale. Elementi di calcolo delle probabilità. Introduzione alla statistica inferenziale.

Course Syllabus

Quantitative descriptive methods in the social field. Elements of probability calculus. Introduction to inferential statistics.

Testi di riferimento: Agresti A., Finlay B. - Statistica per le Scienze Sociali. Ed. Pearson, 2012. Amaturo E., Aragona B., Grassia M.G., Lauro C.L., Marino M., - Statistica per le scienze sociali. Ed. UTET seconda ed. 2021. Cicchitelli G. – Statistica. Principi e metodi. Ed. Pearson seconda ed. o successive, 2012. Diamont I., Jefferies J. – Introduzione alla statistica per le scienze sociali. Ed. McGraw-Hill, 2006. Fraire M., Rizzi A. – Statistica. Metodi esplorativi e inferenziali. Ed. Carocci, 2012. Esercizi svolti per la prova di statistica, Edizione Simone 2002 e succ.

Esami: Elenco degli appelli

Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento

Docente: MASSIMO MUCCIARDI

Orario di Ricevimento - MASSIMO MUCCIARDI

Giorno	Ora inizio	Ora fine	Luogo
Lunedì	10:00	11:00	Durante le lezioni: (previa prenotazione via mail a massimo.mucciardi@unime.it) stanza docente (Via Bivona 1° piano) oppure via TEAMS. Altri periodi scrivere a massimo.mucciardi@unime.it per concordare un ricevimento.
Martedì	11:00	12:00	Durante le lezioni: (previa prenotazione via mail a massimo.mucciardi@unime.it) stanza docente (Via Bivona 1° piano) oppure via TEAMS. Altri periodi scrivere a massimo.mucciardi@unime.it per concordare un ricevimento.

Note: