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Statistica sanitaria - (non attivo nell'a.a. 2021/2022)

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Statistica sanitaria

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Anno accademico 2023/2024

Codice attività didattica
ECM0034
Docente
Nicoletta Melis (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
Anno
3° anno
Periodo
Da definire
Tipologia
Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
SECS-S/05 - statistica sociale
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Obbligatoria/Compulsory
Tipologia esame
Scritto
Tipologia unità didattica
corso
Prerequisiti

E' opportuno che gli studenti abbiano già acquisito le conoscenze relative ai corsi di Analisi dei dati e probabilità, Teoria statistica delle decisioni, Metodi quantitativi per l'economia e Modelli per le analisi socio-economiche.


Propedeutico a
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi


Il corso si propone di fornire agli Studenti competenze:

per applicare e comprendere a fondo l'impiego di modelli di regressione lineare nell'analisi di problemi reali e sviluppare la capacità di interpretare studi pubblicati che li utilizzano

per valutare fenomeni sociali e sanitari, utilizzando opportuni indicatori.



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Risultati dell'apprendimento attesi


Capacità di identificare quali variabili esplicative includere nel modello e interpretare con piena consapevolezza i risultati delle analisi empiriche emersi dall'applicazione del modello di regressione lineare.

Capacità di comprendere ed utilizzare indicatori volti alla valutazione in contesti  sociali e sanitari.

Abilità comunicative per divulgare in forma scritta e orale i risultati delle analisi condotte utilizzando adeguate forme comunicative a seconda degli interlocutori.

Capacità di apprendimento per essere in grado di applicare i metodi e gli strumenti acquisiti per aggiornare ed approfondire i contenuti studiati, anche in contesti professionali.



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Programma


Teoria e laboratorio sui modelli di regressione con approfondimento in termini di variabili esplicative.

- Fondamenti logici dell'analisi multivariata: associazione e causalità, dipendenza causale e spuria, legami causali indiretti, paradosso di Simpson.  

- Richiami sulla regressione lineare. Impiego di variabili esplicative qualitative, effetti di interazione.

- Elementi di valutazione. concetto di indicatore e ndicatori statistici per la valutazione.

- Analisi di casi-studio (sessioni di laboratorio).



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Modalità di insegnamento


L'insegnamento sarà sviluppato attraverso lezioni frontali. Il materiale presentato a lezione verrà applicato a casi-studio su basi dati reali e su temi di interesse per le scienze sociali e per l'ambito sanitario.   



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Modalità di verifica dell'apprendimento

Lo Studente è tenuto a superare una prova scritta e discutere una tesina (entrambe obbligatorie), quest'ultima da consegnarsi qualche giorno prima dell'esame per la correzione:

- lo scritto verte sulla interpretazione critica dei risultati prodotti dall'applicazione ad un caso reale di un modello di regressione lineare

- con l'intento di stimolare l'applicazione delle tecniche statistiche a situazioni reali, lo Studente dotrà presentare e discutere in sede di esame un breve lavoro di approfondimento sul tema degli indicatori per la valutazione

Al fine di accedere alla prova scritta, lo Studente deve obbligatoriamente iscriversi all'appello utilizzando il Sistema Esse3 di Ateneo e presentarsi all'appello munito di documento di identità valido. Non è ammesso l'utilizzo di libri di testo e appunti di ogni tipo, fogli diversi da quelli distribuiti all'inizio della prova o telefoni cellulari.



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Attività di supporto


Testi consigliati e bibliografia

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A. Agresti, B. Finley, Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali, Pearson 2012

P.Parra Saiani, Gli indicatori sociali, Franco Angeli (consigliato)





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Note

Orario Lezioni

Registrazione
  • Chiusa
    Apertura registrazione
    26/09/2019 alle ore 00:00
    Chiusura registrazione
    31/12/2022 alle ore 23:55
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 02/11/2021 12:16
    Location: https://www.didattica-est.unito.it/robots.html
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