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Statistica sociale

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Social Statistics

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Anno accademico 2016/2017

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
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.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

L'insegnamento ha come obiettivo generale di dare competenze per applicare e comprendere a fondo l'impiego di diversi modelli di regressione nell'analisi di problemi reali. 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, focusing on the application to real problems. 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.

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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 per rispondere ad una concreta domanda di ricerca, 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 the appropriate model to answer a specific research question, the appropriate independent variables, and to intepret with full awareness the empirical results.

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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 interesse per le scienze sociali e per l'epidemiologia.   

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 and epidemiology.

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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. 


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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, paradosso di Simpson.  

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

- Modelli per variabili dipendenti qualitative, estensione del modello logit:
1) modelli per variabili dipendenti nominali (multinomial logit)
2) modelli per variabili dipendenti ordinali  (ordinal logit).

- Elementi di epidemiologia. Indicatori di base (incidenza, prevalenza, rischio relativo, odds ratio...). Disegni di studio (sperimentali e osservazionali, studi di coorte prospettici e retrospettivi, studi caso-controllo).   Sensitività e specificità di un test diagnostico.

- 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, Sympson's paradox.

- Review of linear and logit regression. Qualitative explanatory variables, interaction effects.

- Models for qualitative dependent variables: estending the logit model.
(1) models for nominal variables (multinomial logit)
(2) models for ordinal variables (ordinal logit).

- Elements of epidemiology. Indicators (incidence, prevalence, relative risk, odds ratio...). Study designs (experimental and observational, retrospective and prosepective cohort studies, case-control studies).   Sensitivity and specificity of a diagnostic test.

- Analyses of case-studies in lab sessions.

Testi consigliati e bibliografia

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Materiale preparato dalla docente e disponibile online.

Material prepared by the teacher, available online.



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Note

Orario Lezioni

 

 

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Altre informazioni

http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html
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Ultimo aggiornamento: 20/09/2016 15:02
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