Course Syllabus
Obiettivi formativi
Il corso fornisce alcuni strumenti statistici ed econometrici per la costruzione di scenari socio-economici e la valutazione dei servizi.
CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Al termine del corso, i partecipanti dovrebbero essere in grado di:
- riconoscere e comprendere le domande conoscitive che portano alla costruzione degli scenari socio-economici. Particolare attenzione sarà posta nella comprensione delle domande di ricerca e delle domande di valutazione.
- riconoscere e comprendere quale metodologia statistica o econometrica sia la più adatta per rispondere correttamente alla domanda conoscitiva posta con i dati disponibili.
- comprendere le differenze tra i vari metodi statistici ed econometrici.
- riconoscere e comprendere se la metodologia è applicata correttamente ai dati disponibili.
- interpretare e comprendere i risultati ottenuti, anche in un ottica critica.
CAPACITA' DI APPLICARE
Al termine del corso, i partecipanti dovrebbero essere in grado di:
- definire e formulare le domande conoscitive che portano alla costruzione degli scenari socio-economici. Particolare attenzione sarà posta nella formulazione corretta delle domande di ricerca e delle domande di valutazione.
- ideare una strategia empirica per rispondere alla domanda conoscitiva con i dati disponibili.
- applicare con competenza i principali metodi statistici e econometrici.
- utilizzare il software statistico più adatto ad analizzare i dati.
- presentare i risultati dell'analisi in modo chiaro.
- sviluppare capacità critiche rispetto ai risultati prodotti da altri.
Contenuti sintetici
Il corso affronterà i seguenti argomenti:
- Ripasso degli strumenti statistici elementari.
- Introduzione alla tecniche di regressione.
- Introduzione alle tecniche di valutazione di impatto.
Programma esteso
Il corso affronterà i seguenti argomenti:
1) Ripasso degli strumenti statistici elementari.
- raccolta e organizzazione delle informazioni, archivi e tabulazioni;
- trattamento dei dati individuali: statistiche descrittive univariate (media, mediana quantili e deviazione standard) e relazioni tra i caratteri (indipendenza, associazione e correlazione);
- La regressione lineare con un regressore
- La regressione lineare con più di un regressore
- La regressione
3) Introduzione all'inferenza causale:
- Problema fondamentale dell’inferenza causale
- Esperimenti randomizzati (cenni)
- Metodi quasi-sperimentali: ITT e difference in difference.
Prerequisiti
La
partecipazione al corso richiede conoscenze statistiche di base e conoscenze
minime di metodologia di ricerca quantitativa.
Metodi didattici
Metodi didattici:
- Lezioni frontali
- Lezioni online
- Esercitazioni svolte in laboratorio dal docente ( Stata).
- Assignments di gruppo
- Attività interattive in classe(role playing, gaming to learn, simulation, online forum, instant polls)
Modalità di verifica dell'apprendimento
Valutazione continua durante il corso su assignement e test di autovalutazione per verificare l'apprendimento durante il corso dei principali argomenti trattati. Esame scritto finale per verificare le competenze acquisite.
Testi di riferimento
Online video tutorials on Stata.
Una lista di letture e del materiale oggetto di studio sarà messa a disposizione degli studenti sul sito dell'insegnamento sulla piattaforma elearning.
Learning objectives
The course provides students with a core set of statistical and econometric tools for social science applied research.
At the end of the course, participants should be able to understand critical points of scientific empirical articles and start performing their own analysis using the tools illustrated. The emphasis will be on the practical implementation of each approach.
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
- Formulate a relevant research question.
- Devise a strategy to investigate this question with data.
- Apply the relevant method to answer a particular question.
- Master basic econometric and data handling commands in excel and stata.
- Present the research output in a clear way.
- Offer critical views on research produced by others.
Contents
Topics to be covered:
- Simple statistical tools
- Introduction to simple linear regression.
-Introduction to simple causal inference.
Detailed program
Topics:
1) Statistical tools:
- collection and organization of information, archives, and tabulations;
- processing of individual data: univariate and bivariate descriptive statistics;
2) Econometric tools:
- Linear regression with one regressor .
- Linear regression with multiple regressors.
- Basic Approach to Identification: Randomized Trials
- Quasi-experimental methods: ITT and Difference-in-Differences
Prerequisites
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Participation to the course requires basic background in statistics and econometrics. |
Teaching methods
- Face-to-face lectures
- Online lectures
- Exercises in lab (exercises, database, software etc.)
- Group assignments
- Interactive class activities (role playing, gaming to learn, simulation, online forum, instant polls)
Assessment methods
Students will be graded based on the performance during the course (assignments and mini-tests) and at the final written exam.
Textbooks and Reading Materials
Angrist, J.D. and J.-S. Pischke (2014). Mastering Metrics, Princeton Univer-sity Press
Online video tutorials on Stata (many are available on YouTube).
A detailed reading list will be posted on the course web site