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Statistica sociale

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Social Statistics

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Anno accademico 2017/2018

Codice dell'attività didattica
ECM0032
Docente
Nicoletta Melis (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

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.

The course aims to provide students with:

practical grounding in method of linear regression analysis, focusing on the application to real problems, to allow students to interpret published studies using this model

evaluation method of social and health phenomena, using appropriate indicators.

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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.

The capability of applying knowledge and understanding to choose the appropriate independent variables, and to intepret with full awareness the empirical results of regression models.

Ability to understand and use indicators for evaluation in social and health contexts.

Communication capabilities to disclose in a written and oral form the results of analyses conducted making use of appropriate forms of communication according to the interlocutors.

Learning capability to enable one to apply the methods and tools acquired to update and expand on the contents studied, also in a professional framework.

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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.   

The course will be developed in the form of lectures. All topics covered during lectures will be applied to real data on issues of interest for the social sciences and healthcare.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Lo Studente è tenuto a superare una prova scritta e una tesina (entrambe obbligatorie):

- 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.

 

The student is required to pass a written test and a thesis (both compulsory):

- the script focuses on report discussion of a regression linear model application

-  with the aim of encourage the application of statistical techniques to real situations, the student will present and discuss a short work about indicators and evaluation (a "thesis" on topics of his choice).

In order to access the written exam, the student must be registered using the System Esse3 must come to the exam with a valid ID. During the written tests the student is not allowed to use: textbooks and notes of all kinds, paper other than those distributed at the beginning of the trial and mobile phones.

 

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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).

Regression models for qualitative and quantitative data. 

-Rationale of multivariate analysis: association and causality, causal and spurious relations, indirect causal relations, Sympson's paradox.

- Elements of evaluation. Indicator definition and statistical indicators for evaluation

- Analyses of case-studies in lab sessions.

Testi consigliati e bibliografia

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In fase di valutazione

Under evaluation



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Note

Le lezioni inizieranno, causa impegni percedenti, il 29/09 oppure il 5/10. Verrà fornita tempestiva comunicazione in merito.

 

Orario Lezioni

 

 

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Moduli didattici

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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: 16/11/2017 10:36
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