Course Syllabus
Obiettivi formativi
Fornire competenze in merito
alla pratica dell’analisi quantitativa dei fenomeni sociali attraverso
l’utilizzo di un software di analisi statistica dei dati.
Contenuti sintetici
Il corso offre una conoscenza
di base del software di analisi dei dati IBM SPSS Statistics.
Programma esteso
- Introduzione a SPSS: caratteristiche del programma, data editor, output, sintax editor; costruzione della matrice dei dati, nomi delle variabili, etichette delle variabili e dei valori, i dati mancanti.
- Analisi univariata: distribuzioni di frequenza, indici di posizione e di variabilità, rappresentazioni grafiche.
- Procedure di trasformazione della matrice dei dati: ricodifica di variabili, calcolo di nuove variabili, scale, tipologie.
- Analisi bivariata: tavole di contingenza, medie, regressione lineare.
Prerequisiti
Conoscenza delle nozioni
fondamentali di statistica e di analisi dei dati per le scienze sociali. Il laboratorio
è particolarmente rivolto agli studenti e alle studentesse che hanno
frequentato il corso di Tecniche quantitative di analisi.
Metodi didattici
Esercitazioni in laboratorio.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Consegna di elaborati durante il corso e prova finale scritta.
Testi di riferimento
Corbetta, P., Gasperoni, G. e Pisati M., Statistica per la ricerca sociale, il Mulino, Bologna, 2001 (capitoli 1-7), e materiali didattici indicati dai docenti all’inizio delle esercitazioni.
Learning objectives
To
provide skills concerning the quantitative
analysis of social phenomena by using a statistical package.
Contents
The
course provide a basic expertise of IBM SPSS Statistics.
Detailed program
- Introduction to SPSS: software features, data editor, output, sintax editor; dataset construction, variable names, variable labels, value labels, missing values.
- Univariate analysis: frequencies distribution tables, measures of central tendency and dispersion, graphical representations.
- Dataset transformations: variable recode, new variable compute, indexes, typologies.
- Bivariate analysis: cross tabulation tables, mean tables, linear regression.
Prerequisites
Basic notions of statistics and data analysis for social sciences. The
laboratory is especially aimed to the students that attended the course of Techniques of Quantitative Data Analysis.
Teaching methods
Laboratory sessions.
Assessment methods
Delivery of exercises during the course and written final test.
Textbooks and Reading Materials
Corbetta, P., Gasperoni, G. e
Pisati M., Statistica per la ricerca sociale, il Mulino, Bologna,
2001 (capitoli 1-7), and integrative documentation indicated by the teacher at the
beginning of the course.