Syllabus del corso
Obiettivi formativi
Illustrare la logica e la pratica dell’analisi quantitativa dei fenomeni sociali, intesa come analisi empirica dei fenomeni riguardanti il funzionamento delle società umane, basata sul metodo scientifico e sull’uso di strumenti matematici.
Contenuti sintetici
Il corso offre un’introduzione sistematica alla logica e alla pratica dell’analisi quantitativa dei fenomeni sociali.
Programma esteso
L’obiettivo del corso è offrire un’introduzione sistematica alla logica e alla pratica dell’analisi quantitativa dei fenomeni sociali, intesa come analisi empirica dei fenomeni riguardanti il funzionamento delle società umane, basata sul metodo scientifico e sull’uso di strumenti matematici. Il corso apre con una introduzione al ragionamento critico, al metodo scientifico e al ragionamento quantitativo, intesi come presupposti fondamentali di un’analisi rigorosa e accurata dei fenomeni sociali. Successivamente, il corso illustra le principali tecniche elementari di analisi dei dati quantitativi, soffermandosi sulla loro logica sottostante e sul loro significato nell’ambito della pratica di ricerca sociale. Gli argomenti generali trattati in questo ambito sono tre: la rappresentazione e l’analisi delle distribuzioni delle variabili qualitative e quantitative; l’analisi delle relazioni fra coppie di variabili; i principi elementari dell’analisi causale. Alcuni degli argomenti trattati durante il corso sono affrontati anche nel corso di Statistica. Tali argomenti, però, sono discussi in modi diversi nei due corsi; in particolare, questo corso privilegia una prospettiva applicata di tipo sociologico, con esempi e riferimenti — anche teorici — riguardanti vari tipi di fenomeni sociali.
Prerequisiti
Conoscenza delle nozioni fondamentali di matematica e metodologia delle scienze sociali.
Metodi didattici
Lezioni frontali in aula con esercitazioni in aula.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame può essere svolto in due modi.
Modalità 1: sostenimento di una prova scritta consistente nel rispondere a venti domande (diciotto a scelta multipla e due aperte) su argomenti tratti dai materiali didattici. Le risposte alle domande a scelta multipla saranno valutate 1.5 punti se corrette, 0 punti se errate; le risposte alle domande aperte saranno valutate da 0 a 3 punti. Il voto della prova sarà pari alla somma dei punti conseguiti in tutte le domande, arrotondata per eccesso (primo decimale uguale o superiore a 5) o per difetto (primo decimale inferiore a 5) al numero intero più vicino; le somme arrotondate pari a 31 saranno equiparate al voto 30/30, mentre quelle pari a 32 o 33 saranno equiparate al voto 30 e lode. Il tempo disponibile per la prova è di 40 minuti.
Modalità 2: Modalità 2: preparazione e discussione orale di un breve elaborato scritto finalizzato a rispondere a un interrogativo di ricerca originale mediante l’applicazione di un approccio quantitativo e l’utilizzo del software Stata e/o R. Il contenuto dell’elaborato dovrà essere concordato con il docente almeno due mesi prima della data di svolgimento della prova scritta dell’appello di esame prescelto. L’elaborato finale dovrà essere inviato al docente almeno un mese prima di tale data. Si noti che il corso non offre una formazione sistematica all’uso dei software Stata e R; l’acquisizione di una conoscenza di lavoro di tali software, pertanto, è completamente a cura delle studentesse e degli studenti interessati ed è parte integrante della prova di esame.
Testi di riferimento
Per preparare l’esame, le studentesse e gli studenti del corso dovranno studiare e assimilare per intero i contenuti di tutti i materiali didattici, che includono:
a) Un libro sul ragionamento critico e il metodo scientifico: Polidoro M., Pensa come unə scienziatə. Come coltivare l’arte del dubbio, Milano, PIEMME, 2021.
b) Un libro sull’analisi quantitativa dei dati: Corbetta P., Gasperoni G. e Pisati M., Statistica per la ricerca sociale, Bologna, il Mulino, 2001, capitoli 1-7.
c) Altri materiali: in base alle necessità potranno essere utilizzati ulteriori materiali di esame (testi o video) che, nel caso, saranno resi disponibili nella pagina e-learning del corso nella sezione Materiali didattici.
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course aims at offering a systematic introduction to the quantitative analysis of social phenomena, defined as the empirical analysis of phenomena regarding the functioning of human societies, based on the scientific method and the use of mathematical tools.
Contents
The course offers a systematic introduction to the quantitative analysis of social phenomena.
Detailed program
The aim of the course is to offer a systematic introduction to the logic and practice of quantitative analysis of social phenomena, understood as the empirical analysis of phenomena concerning the functioning of human societies, based on the scientific method and the use of mathematical tools. The course opens with an introduction to critical reasoning, the scientific method and quantitative reasoning, understood as fundamental prerequisites of rigorous and accurate analysis of social phenomena. Next, the course illustrates the main elementary techniques of quantitative data analysis, focusing on their underlying logic and meaning in the context of social research practice. There are three general topics covered in this area: the representation and analysis of distributions of qualitative and quantitative variables; the analysis of association between pairs of variables; and the elementary principles of causal analysis. Some of the topics covered in the course are also covered in the Statistics course. These topics, however, are discussed in different ways in the two courses; in particular, this course favors an applied sociological perspective, with examples and references--including theoretical ones--regarding various types of social phenomena.
Prerequisites
Enrolling students are requested to possess the basic notions of mathematics and methodology of the social sciences.
Teaching methods
Standard lectures with in-class exercises.
Assessment methods
The examination can be carried out in two ways.
Mode 1: Taking a written test consisting of answering twenty questions (eighteen multiple-choice and two open questions) on subjects taken from the teaching materials. Answers to multiple-choice questions will be scored 1.5 if correct, 0 points if incorrect; answers to open-ended questions will be scored 0-3. The test grade will be equal to the sum of the points obtained in all the questions, rounded up (first decimal equal to or greater than 5) or down (first decimal less than 5) to the nearest whole number; rounded sums equal to 31 will be equated to grade 30/30, while those equal to 32 or 33 will be equated to grade 30 cum laude. The time available for the test is 40 minutes.
Mode 2: Writing and discussion of a short paper aimed at answering a research question by applying a quantitative approach and using the Stata and/or R software. The content of the paper must be agreed with the instructor at least two months before the examination date. The final paper must be sent to the instructor at least one month before the examination date. Further information on how to write and discuss the paper will be published on the e-learning page of the course. Please note that the course does not offer systematic training in the use of the Stata and R software; the acquisition of a working knowledge of this software, therefore, is entirely the responsibility of the students and is an integral part of the examination.
Textbooks and Reading Materials
To prepare for the exam, students in the course should study and assimilate in full the contents of all teaching materials, which include:
a) A book on critical reasoning and the scientific method: Polidoro M., Pensa come unə scienziatə. Come coltivare l’arte del dubbio, Milano, PIEMME, 2021.
b) A book on quantitative data analysis: Corbetta P., Gasperoni G. and Pisati M., Statistica per la ricerca sociale, Bologna, il Mulino, 2001, chapters 1-7.
c) Other materials: additional examination materials (texts or videos) may be used, which, if necessary, will be made available on the e-learning page of the course in the Learning Materials section.
Sustainable Development Goals
Staff
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Maurizio Pisati
