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Statistica

Persone

Arbia G.

Docente titolare del corso

Brughelli M.

Assistente

Reinhold H. J.

Assistente

Descrizione

Il corso si occupa preliminarmente di introdurre i concetti base della statistica descrittiva necessari per l’analisi e la sintesi di dati campionari relativi ad una o più variabili attraverso la costruzione di tabelle e di grafici e attraverso il calcolo di opportune misure statistiche. Dopo questa parte preliminare il corso affronterà i concetti relativi alla teoria della probabilità e delle variabili casuali necessari per programmare con rigore la selezione delle unità in un’indagine campionaria e allo scopo di inferire conclusioni estensibili dal campione osservato all’intera popolazione. In particolare il corso si occuperà dei problemi legati alla stima delle caratteristiche incognite della popolazione oggetto d’indagine e all’analisi della loro significatività. Verrà anche introdotta la teoria dei test statistici. Il corso affronta anche le problematiche relative alla fase della raccolta di informazioni statistiche attraverso indagini campionarie. In questo ambito, verranno anche introdotti i vari criteri di campionamento, la determinazione della numerosità campionaria ottimale in vista di una prefissata precisione ed i vari criteri di raccolta dei dati attraverso sondaggi, raccolta su web ed altro. Il corso è rivolto essenzialmente agli aspetti pratici della materia senza fare ricorso ad eccessive formalizzazioni matematiche e facendo uso di esempi ed esercizi svolti con l’ausilio di personal computer.

Obiettivi

  • Comprendere gli aspetti logici della statistica
  • Introdurre i metodi per sintetizzare le informazioni, analizzare i risultati in chiave inferenziale e predisporre i relativi rapporti di sintesi.
  • Programmare con rigore statistico un’indagine campionaria anche in relazione ai nuovi strumenti di raccolta dati legati al mondo dei Big Data.
  • Svolgere analisi statistiche in prima persona tramite l’utilizzo del calcolatore.
  • Introdurre i concetti di base per la comprensione di altre metodologie quantitative nell’analisi sociale.

Modalità di insegnamento

In presenza

Impostazione pedagogico-didattica

Il corso è strutturato in due ore settimanali di lezioni ex-cathedra e due ore settimanali di seminari, nel corso dei quali i concetti introdotti a lezione verranno approfonditi attraverso lo svolgimento di esercizi pratici e attraverso l’esame di casi di studio. A partire dalle prime settimane i seminari si svolgeranno nel laboratorio informatico dove gli studenti verranno introdotti all’uso delle principali funzioni statistiche del programma Microsoft Excel.
Ogni settimana verranno assegnati agli studenti esercizi di verifica da svolgere a casa, anche utilizzando la piattaforma online associata al libro di testo. Tali esercizi forniranno lo spunto per approfondimenti e chiarimenti durante le successive ore di seminario.

Per chi frequenta sono previsti compiti a casa settimanali, 'flash-test' somministrati in numero variabile durante le lezioni e senza preavviso, ed una prova intermedia nel mese di Novembre.

La frequenza e la partecipazione attiva a tutte le parti del corso è fortemente consigliata, ma non obbligatoria. Per chi frequenta sono previste modalità particolari meglio dettagliate nella sezione «Impostazione pedagogico-didattica».

Modalità d’esame

Per chi frequenta con regolarità il voto d’esame è così composto:
10% per i compiti a casa, 10% per i 'flash-test', 30% per la prova intermedia nel mese di Novembre, e 50% per l'esame finale, svolto su computer con il software Excel.
Come detto è anche possibile, in alternativa, svolgere solamente un esame finale, valevole il 100% del voto.

Riferimenti bibliografici

  • Testo di base: 
    Levine, D.M., Krehbiel, T.C. e Berenson, M.L., Statistica, Pearson Italia, 7a edizione, con MyLab e Etext Milano 2019. (Edizione fornita di codice di accesso alla piattaforma online “MyMathLab”).
  • Per approfondimenti sugli aspetti logici dell’inferenza statistica : 
    Arbia, G,. Statistica, nuovo empirismo e società nell’era dei Big Data, Ed. italiana, Nuova Cultura, Roma, 2018.

Bibliografia

Obbligatorio
Approfondimento

Offerta formativa