Course Syllabus
Area di apprendimento
n. 3: Studio
degli aspetti socio-economici e culturali legati ai processi comunicativi
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensione
L’indagine nel mondo reale. Le scale di misura. Dai concetti alle variabili. Metodologia di produzione dei dati nelle fonti ufficiali Istat come parte di Eurostat.
Statistica descrittiva: sintesi quantitativa dei fenomeni comportamentali e psicosociali. L’analisi mono e bivariata.
· Introduzione all’inferenza statistica.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
· La conoscenza statistica come interdisciplinarietà.
· Tecniche di analisi dei dati mediante software, in particolare IBM SPSS, con cenni all'open source. Corretta impostazione della risoluzione del quesito di indagine, adeguata lettura ed elaborazione dei risultati ottenuti.
Contenuti sintetici
l corso fornisce gli strumenti teorici ed analitici per l’accesso e la rielaborazione delle informazioni quantitative e quali-qualitative.
I metodi di produzione dei dati sono affrontati in primo luogo rispetto alle statistiche ufficiali nazionali come parte dell'Eurostat. L’operazionalizzazione dei concetti e dei fenomeni in variabili, il riconoscimento delle relative scale di misura, sono illustrati con riferimento a rilevazioni su temi di altri insegnamenti del CdLT.
Si promuove l’acquisizione autonoma e personale di adeguate chiavi di lettura e di linee guida nella comprensione dell’informazione e del ragionamento statistico-computazionale, sia nell’apprendimento di tecniche quantitative di base, sia nell’accesso ai risultati di indagini e alla loro disseminazione nei media.
La distinzione fra statistica descrittiva e statistica inferenziale, quest'ultima tradizionalmente riferita a popolazioni finite, include rudimenti di inferenza da esperimento statistico. Inoltre, si affronta il contesto dei dati soggettivi, con particolare riferimento alla partecipazione e alla e-participation.Programma esteso
· Le scale di misura.
· La raccolta dei dati.
· Le fonti statistiche ufficiali. Tipologie di indagini.
· La qualità dei dati: concetti e definizioni.
· Le variabili statistiche. Rappresentazione grafica.
· Misure di sintesi e di posizione. Medie alla Herzel.
· Mutua variabilità e dispersione.
· Confronti fra grandezze. Rapporti e indici. Indicatori compositi.
· Analisi bivariata: contingenza, cograduazione e correlazione.
· Elementi di probabilità. Distribuzioni notevoli. Dalla popolazione al campione.
· Inferenza: verifica di ipotesi e intervalli di confidenza.
· Verifica di ipotesi per l’eguaglianza delle medie nel caso di due campioni indipendenti o appaiati.
. La verifica di ipotesi nell’analisi bivariata.
Prerequisiti
Matematica: competenze comuni alle scuole secondarie di primo grado.
Si richiedono le competenze stabilite dal corso di Informatica (corso obbligatorio del primo semestre). La revisione in aula informatica delle funzioni più richieste consentirà di attivare attività di sostegno, ove necessario.Metodi didattici
Il corso comprende lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio. Le lezioni frontali in aula si sviluppano secondo due moduli tematici.
Il primo modulo riguarda le conoscenze teoriche della metodologia statistica, che vengono esposte privilegiando la comprensione dei concetti e del ragionamento alla base della formulazione analitica. Le esercitazioni in laboratorio consentono di applicare le conoscenze teoriche acquisite mediante l’uso del software IBM Spss e cenni all'open source.
Il secondo modulo tematico riguarda l’accesso alle fonti ufficiali di dati. Vengono esplorati i siti dell’Istat come coordinato dall'Eurostat, con particolare riguardo al database aperto al pubblico, articolato in diversi ambiti disciplinari. Si risale alla documentazione on line relativa, con particolare attenzione alla metadatazione e alla qualità dei dati. Dopo alcune lezioni dirette in aula, gli/le studenti/esse accedono hands-on alle fonti in aula didattica informatizzata.
Una parte della didattica è dedicata alla discussione dell’informazione numerica fornita dai diversi media, anche nel confronto con la statistica ufficiale, mediante la redazione di un elaborato finale.Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame è informatizzato. Esso si struttura in una sezione applicativa e nella discussione critica dell’informazione numerica su un argomento a scelta, sia reperibile nelle fonti ufficiali sia trattato dai media, in una o due fonti distinte. Entro la scadenza dell’iscrizione alla prova, occorre redigere una nota, già predisposta per la compilazione, circa le scelte della tabella da fonte ufficiale, le proposte di rielaborazione statistica descrittiva e i riferimenti dai media.
Nella sezione applicativa, sono previsti esercizi il cui svolgimento richiede l’utilizzo di Spss e le cui risposte puntuali agli esercizi sono predisposte in corrispondenza a test a risposte chiuse. La prova applicativa include alcune anche domande aperte, volte ad accertare l’effettiva comprensione della metodologia, la capacità di orientamento in relazione al quesito, riconoscendone le possibilità risolutive in termini statistici-computazionali. Nella discussione critica, viene valutata l’esattezza nel riconoscere gli aspetti del fenomeno messi in luce dall’informazione numerica, il rigore delle proposte di elaborazione e la capacità critica nell’interpretazione.
Sono previsti esami in itinere riservati agli studenti frequentanti ove fattibile. Solo per la modalità di esame in itinere, la parte dell’esame relativa discussione della comparazione fra dati ufficiali e media può essere sostituita con l’elaborato redatto durante lo svolgimento del corso.
Per gli studenti che lo richiedano, o su richiesta della docente, è previsto anche un orale, ovvero un colloquio sugli argomenti svolti a lezione in forma di domande aperte. Tale colloquio può portare fino a un aumento o decremento di 4 punti sul punteggio dell’esame scritto.
Testi di riferimento
Informazioni dettagliate circa il materiale didattico saranno pubblicate sulla pagina e-learning associata al corso
Learning area
n. 3: Study of socio-economical and cultural aspected related to communications processes
Learning objectives
Knowledge and understanding
Real world investigation. Measurement Scales. From concepts to variables. The methodology of official statistics production: Istat as part of Eurostat.
Descriptive statistics: a quantitative synthesis of psychosocial and behavioural phenomena. Uni- and bivariate analysis.
Introduction to statistical inference.
Applying knowledge and understanding
Statistical knowledge as interdisciplinarity
Basic skills in data analysis techniques, in particular, applying software IBM SPSS, with mention of open source. Proper setting of the statistical answer to a question, correct recognition and elaboration of analytical results.
In official statistics, retrieving metadata and data quality assurance. In the various media, critical reading of numerical information.Contents
The course provides students with theoretical knowledge and analytical keys for accessing processing qualitative and quali-quantitative data.
Methods for data production are explored in official domestic statistics as part of Eurostat. The operationalization of concepts and phenomena, their measurement scales are explained referring to data collection and surveys about multidisciplinary fields.
The course promotes self-directed learning in statistical-computational reasoning, in acquiring data analysis basic skills and in accessing numerical information disseminated both by official agencies and in the media.
Embracing the didactical distinction between descriptive and inferential statistics, traditionally restricted to finite population, experimental statistics issues are sketched.
So-called self-reported data are faced mainly in the context of participation and e-participation.Detailed program
· Measurement scales.
· Data collection.
· Official statistics. Types of data collection and surveys.
· Data quality: concepts and definitions.
· Statistical variables. Graphical representation.
· Measures of synthesis and position. Herzel.
· Variability and dispersion.
· Ratios and indexes. Composite indicators.
· Bivariate analysis. Contingency, Spearman and Pearson correlation.
· Principle of probability. Notable probability distributions. From population to samples.
· Inference: hypothesis testing and confidence intervals.
· Test of hypothesis for the difference of two means: the cases of independent or paired samples.
. Null hypothesis testing in bivariate analysis.
Prerequisites
Base math: high school commonly shared knowledge.
Competence in Informatics, a course of
the first semester, is assumed.
Teaching methods
The course includes frontal lessons and computer laboratory applications. Frontal lessons are divided into two thematic modules.
The first module concerns statistical knowledge, with emphasis on the meaning and the rationale at the basis of analytical concepts. Computer laboratory applications allow students to practice by means of the software IBM Spss.
Access to official statistics forms the second thematic module. Istat web site, together with their open database, is explored. Students practice how to retrieve the corresponding online documentation, with particular attention to data quality and metadata. After some brief illustrations, students access official data in hands-on sessions in computerized laboratories.
Students are required to tackle a topic with a written report that analyses numerical information in the media compared with official statistics.
Assessment methods
The examination is computerized. It is divided into an applicative session and a synthetic review, on a freely selected topic, of the numerical information provided by official statistics and reported in one or two references from the media. Candidates are required to upload their review by means of a form, available on e-learning.
In the applicative section, quiz or multiple choice tests require answers to exercises with Spss . In addition, some open questions ascertain the actual understanding of the methods implied and the problem-solving attitude on a computational-statistical ground.
With reference to the synthetic review, assessment focusses on the correct recognition of the characteristics expressed by the numerical information, on the accuracy of data treatment proposal and on critical interpretation of the overall information.
When suitable, in itinere examinations will be issued. Upon student’s or (associate) professor’s request, an oral examination can complete the computerized exam on all the course topics, with open questions. The written evaluation can either increase or decrease the final grade up to a maximum of 4 points.Textbooks and Reading Materials
Detailed
information on references are to be published on the e-learning web page
related to the course.
Key information
Staff
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Franca Crippa
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Alessio Pietro Facchin