- Oggetto:
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Statistica sociale
- Oggetto:
Social Statistics
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Anno accademico 2015/2016
- Codice dell'attività didattica
- ECM0032
- Docente
- Dalit Contini (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
- Anno
- 3° anno
- Tipologia
- Affine o integrativo
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/05 - statistica sociale
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Fortemente consigliata/Recommended
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
L'insegnamento ha come obiettivo generale di dare competenze per applicare e comprendere a fondo diversi modelli di regressione. Obiettivi specifici: contribuire a (i) sviluppare la capacità di interpretare studi pubblicati che usano metodi di regressione per dati quantitativi e qualitativi; (ii) formare la capacità di applicare autonomamente modelli per dati quantitativi e qualitativi; (iii) sviluppare la capacità di formalizzare un modello per affrontare una domanda di ricerca empirica.
This course gives students a practical grounding in the theory and methods of regression analysis. It has the following key aims: i) to allow students to interpret published studies using regression for quantitative and qualitative data; ii) to provide students with the skills and confidence to make their own analyses; iii) to provide students with the ability to formalize a model in order to answer an empirical research question.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Lo studente dovrà possedere una buona conoscenza degli argomenti trattati durante il corso e dei relativi fondamenti teorici, ed essere in grado di utilizzare consapevolmente gli strumenti acquisiti. Lo studente dovrà essere in grado di scegliere quale modello usare, quali variabili esplicative includere nel modello, come interpretare con piena consapevolezza i risultati delle analisi empiriche.
By the end of the course we expect students to have acquired good knowledge of the topics of the course and the theoretical fundamentals of regression models for qualitative data. Students should be able to choose an appropriate model and the appropriate independent variables, and to intepret with full awareness the empirical results.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
L'insegnamento sarà sviluppato attraverso lezioni frontali e sessioni di laboratorio. Il materiale presentato a lezione verrà applicato a casi-studio su basi dati reali e su temi di intersse per le scienze sociali.
The course will be developed in the form of lectures and laboratory sessions. All topics covered during lectures will be applied to real data on issues of interest for the social sciences.
Each lecture is followed by a lab-based session where students will use statistical software to implement the methods covered in the lectures.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
I risultati di apprendimento sono valutati in itinere a livello di gruppo-classe, tramite lo svolgimento di esercitazioni e simulazioni di esame, e frequenti domande di controllo in aula.
Verifica d'esame: prova scritta e discussione della relazione svolta a partire dal lavoro svolto nelle sessioni di laboratorio.
Achievement is assessed during the course at the class-level; exercises and problems are proposed and solved together in class every lecture.
Written examination with open questions and discussion of a report each student will have to elaborate on the work developed during lab's sessions.- Oggetto:
Programma
Teoria e laboratorio sui modelli di regressione per dati quantitativi e qualitativi.
- Fondamenti logici dell'analisi multivariata: associazione e causalità, dipendenza causale e spuria, legami causali indiretti, effetti di interazione, paradosso di Simpson.
- Richiami sulla regressione lineare e logistica.
- Modelli per dati qualitativi:
1) modelli per variabili dipendenti binarie
(logit e probit: modello econometrico, effetti marginali)
2) modelli per variabili dipendenti nominali (regressione multinomiale)
3) modelli per variabili dipendenti ordinali (regressione ordinal logit).- Analisi di casi-studio (sessioni di laboratorio).
Regression models for qualitative and quantitative data.
-Rationale of multivariate analysis: association and causality, causal and spurious relations, indirect causal relations, interaction effects, Sympson's paradox.
- Review of linear and logistic regression.
- Qualitative data models:
(1) models for binary dependent variables
(logit and probit: econometric rationale, marginal effects)
(2) models for nominal variables (multinomial regression)
(3) models for ordinal variables (ordinal logit regression).- Analyses of case-studies in lab sessions.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Materiale preparato dalla docente e disponibile online.
Material prepared by the teacher, available online.
- Oggetto:
Note
Orario Lezioni
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.
- Oggetto:
Altre informazioni
http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html- Oggetto:
