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Laboratorio di Marketing research: modelli a classi latenti

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Marketing research Lab: latent class models

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Anno accademico 2024/2025

Codice attività didattica
ECM0333
Docente
Elena Siletti (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea magistrale in Metodi statistici ed economici per le decisioni - a Torino [0402M21]
Anno
2° anno
Periodo
Primo semestre
Tipologia
Altre attività
Crediti/Valenza
3
SSD attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Obbligatoria/Compulsory
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti

Lo studente deve possedere delle conoscenze di base di statistica descrittiva ed inferenziale. Sarebbero preferibili anche delle conoscenze del software R.


The student must possess basic knowledge of descriptive and inferential statistics. Knowledge of R software would also be preferable.

Propedeutico a

Il corso è utile per affrontare attività di ricerca legate ad attività accademiche successive o legate alla preparazione della tesi di laurea. Fornisce agli studenti un'autonomia operativa nell'ambito dell'analisi delle variabili latenti applicabile sia al contesto accademico che lavorativo.


The course is useful for tackling research activities related to subsequent academic researches or related to the preparation of the thesis. It provides students with operational autonomy in the analysis of latent variables applicable to both the academic and working context.

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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Coerentemente con gli obiettivi formativi del corso di laurea magistrale, l’insegnamento si propone di fornire agli studenti e alle studentesse le conoscenze teoriche, applicative e di condivisione dei modelli per classi latenti. Le capacità acquisite consentiranno di effettuare in autonomia analisi di dati sia in ambito accademico che lavorativo. 

Consistent with the educational objectives of the master's degree, the teaching aims to provide students with theoretical, applicative and sharing knowledge of models for latent variables. The skills acquired will allow to icarry out by yourself data analyzes both in the academic and professional fields.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Al termine del corso e coerentemente con gli obiettivi formativi previsti dal corso di studi, lo studente:

  • conoscerà gli strumenti teorici dei modelli per classi latenti, nello specifico i modelli SEM-PLS;
  • sarà in grado di usare la terminologia scientifica di base ai metodi studiati;
  • sarà in grado di applicare gli strumenti teorici affrontati, selezionandoli opportunamente in ragione della degli obiettivi prescelti e dell’informazione disponibile;
  • sarà in grado di interpretare e comunicare (almeno in forma scritta) i risultati delle analisi statistiche prodotte o condivise.

At the end of the course and in line with the educational objectives set by the course of study, the student:

  • will know the theoretical tools of latent class models, specifically the SEM-PLS models;
  • will be able to use the basic scientific terminology of the methods studied;
  • will be able to apply the theoretical tools addressed, selecting them appropriately on the basis of the objectives chosen and the information available;
  • will be able to interpret and communicate (at least in written form) the results of the statistical analyzes produced or shared.

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Programma

Il programma è il medesimo per tutti gli studenti e studentesse indipendentemente dalla frequenza alle lezioni frontali.

  • Introduzione ad R (eventuale)
  • Introduzione ai Modelli per classi latenti
  • I modelli SEM-PLS

The program is the same for all students regardless of attendance at lectures.

  • Introduction to R (if necessary)
  • Introduction to models for latent classes
  • The SEM-PLS models

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Modalità di insegnamento

Il corso si svolgerà in presenza, in laboratorio infromatico. Durante le lezioni frontali saranno presentati i contenuti teorici e saranno proposte molteplici applicazioni degli stessi con discussione dei risultati ottenuti.

The class will be in presence, in the computer lab. During the lectures the theoretical contents will be presented and applications of the same will be proposed with discussion of the results obtained.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'apprendimento sarà verificato con una breve relazione, nella quale gli studenti e le studentesse applicheranno le tecniche di analisi acquisite ad un dataset di loro piacimento. Tale attività potrà svolgersi anche in gruppi (max 5 partecipanti). Le scadenze per le consegne degli elaborati saranno pubblicate su Moodle, indicativamente saranno 8/10 gironi prima dell'appello ufficiale.

The learning will be verified with a short report, in which the students will apply the acquired analysis techniques to a dataset of their choice. This activity can also be performed in groups (max 5 participants). The deadlines for submitting the reports will be published on Moodle, indicatively they will be 8/10 days before the official exam day.

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Attività di supporto

Testi consigliati e bibliografia

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Dispense e materiale per sperimentazione gratuiti, curati e forniti dal docente, saranno disponibili su una piattaforma dedicata al supporto on-line alla didattica.

Notes and other material, edited and provided by the teacher, will be available on a platform dedicated to online teaching support.



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Note

DSA e Disabilità

Gli studenti e le studentesse DSA o con disabilità sono invitati a contattare tempestivamente l'ufficio "Studenti con disabilità" ufficio.disabili@unito.it per essere appropriatamente presi in carico. Successivamente sono invitata a contattare i docenti, mettendo sempre il cc nelle comunicazioni l'ufficio "Studenti con disabilità". 

Per la tutela della privacy, si invitano gli studenti e le studentesse DSA e con disabilità a NON inviare per nessun motivo ai docenti i certificati medici attestanti la disabilità. 

Gli studenti e le studentesse DSA e con disabilità possono fare richiesta per sostenere gli esami con il supporto degli strumenti compensativi e/o delle misure dispensative consultando la seguente pagina Studenti DSA e con disabilità e compilando il corrispondente modulo Modulo. 

Le richieste di strumenti compensativi e/o delle misure dispensative per l'esame devono pervenire ai docenti non oltre 30 giorni dalla data dell'appello.

 

Contatti con la Docente e Ricevimento

La docente risponde alle e-mail di studenti e studentesse solo se provengono da indirizzo di posta UniTo. La docente non risponde a e-mail non firmate e/o che chiedono informazioni già pubblicate sul sito di dipartimento, sulla scheda e/o sulla pagina Moodle dell'insegnamento.

La docente riceve sia in presenza che in videoconferenza, per fissare un appuntamento inviare una email a  elena.siletti@unito.it

SLD and Disability

Students with learning disabilities or disabilities are invited to promptly contact the "Students with disabilities" office ufficio.disabili@unito.it  to be properly taken care of. Subsequently, you are invited to contact the teachers, considering as cc in communications with the "Students with disabilities" office.

For the protection of privacy, SLD and disabled students are invited NOT to send the medical certificates attesting the disability to the teachers for any reason.

SLD and disabled students can apply to take exams with the support of compensatory tools and/or dispensatory measures by consulting the following page SLD and disabled students and filling in the corresponding form Form.

Requests for compensatory tools and/or dispensatory measures for the exam must be received by the teachers no later than 30 days from the date of the exam.

 

Contacts with Teachers and Meeting

Teacher responds to student emails only if they come from a UniTo email address. Teacher does not respond to unsigned e-mails and/or emails requesting information already published on the department website, on the form and/or on the course Moodle page.

The teacher receives both in presence and by videoconference, to make an appointment send an email to  elena.siletti@unito.it

 

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Ultimo aggiornamento: 10/09/2024 00:17
Location: https://www.didattica-est.unito.it/robots.html
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