Riassunto di Laboratorio 2 - Data analysis: metodi e strumenti per l'analisi dei dati di imprese ed enti e del mercato del lavoro

Il laboratorio prevede una modalità didattica interattiva e partecipativa, volta a riprodurre le fasi di una ricerca sociale empirica. Ogni incontro si articolerà in una parte teorica, in cui verranno presentati i concetti e i metodi di analisi, e una parte pratica, in cui gli studenti applicheranno le conoscenze acquisite a casi concreti. A tal fine, si utilizzerà un software statistico appositamente progettato per l’insegnamento, che consentirà di esaminare dati reali relativi al mercato del lavoro locale.

Esporta

Obiettivi formativi

Il modulo ha un taglio applicato e si pone l’obiettivo di consentire agli studenti di mettere in pratica le metodologie apprese nei moduli curricolari, con particolare riferimento all'analisi dei dati relativi al mercato del lavoro

Contenuti sintetici

I principali argomenti trattati nel corso saranno:

Strumenti di base della ricerca sociale
Elementi base della statistica descrittiva
Tecniche di analisi dei dati non parametrici

Programma esteso

Il laboratorio è strutturato in modo tale da guidare gli studenti a progettare ed implementare autonomamente le fasi di un processo di ricerca a supporto della definizione di interventi di politica locale: definizione dell'oggetto, definizione di un appropriato disegno di ricerca attraverso la operativizzazione dei concetti e costruzione degli strumenti di misurazione, analisi dei dati ed interpretazione dei risultati.
Gli studenti avranno modo di approfondire l’ impiego statistico delle Comunicazioni obbligatorie di avviamento al lavoro raccolte dagli Enti pubblici, per finalità amministrative, attraverso l’uso delle principali tecniche di analisi, in particolare:

strumenti di statistica descrittiva univariata: osservazione di un fenomeno statistico e sue modalità e distribuzioni di frequenza; valori medi e misura della variabilità;
strumenti di statistica descrittiva bivariata: osservazione congiunta di una coppia di fenomeni statistici e tabelle a doppia entrata; indipendenza statistica, rilevazione e misura delle relazioni di connessione, dipendenza e correlazione.

Prerequisiti

Requisiti generali per la partecipazione ai laboratori.
• Essere iscritto dal 3° anno in poi.
• Aver superato gli esami di Matematica e Statistica.
• Aver conseguito dai 90 CFU in poi (al momento dell’iscrizione al laboratorio).
• Avere inserito i laboratori in piano.

Metodi didattici

Gli aspetti applicativi sono affrontati attraverso esercitazioni pratiche durante il laboratorio.
Nel corso degli incontri sono previste attività di esercitazione autonoma impiegando gli strumenti appresi nel corso.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Lezione frontale – Esercitazioni di gruppo e individuali – Analisi di casi.

Testi di riferimento

Materiale didattico distribuito in aula.

Sustainable Development Goals

ISTRUZIONE DI QUALITÁ | PARITÁ DI GENERE | LAVORO DIGNITOSO E CRESCITA ECONOMICA | IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE | RIDURRE LE DISUGUAGLIANZE

Esporta

Learning objectives

The module has an applied approach and aims to allow students to put methodologies learned in the curricular modules into practice, with particular reference to the analysis of data relating to the labor market.

The main topics covered in the course will be:

Basic tools of social research
Basic elements of descriptive statistics
Non-parametric data analysis techniques

Detailed program

This laboratory is designed to equip students with the necessary skills to independently design and execute a comprehensive research process in support of informed policy decisions at the local level. The laboratory will guide students through the following phases:

Defining the research object: Students will meticulously identify and define the specific aspect of mandatory job placement communications collected by public bodies that they intend to investigate.

Formulating an appropriate research design: Students will carefully craft a research design that aligns with their research question and is methodologically sound. This will involve operationalizing concepts and constructing appropriate measurement tools.

Conducting data analysis and interpreting results:
Students will employ a range of statistical techniques to analyze the collected data, including univariate and bivariate descriptive statistics. They will then interpret the results of their analyses to draw meaningful conclusions regarding the effectiveness of mandatory job placement programs.

Applying findings to inform local policy interventions: Students will synthesize their research findings and translate them into recommendations for local policy interventions aimed at improving the efficacy of mandatory job placement programs.

Throughout the laboratory, students will have the opportunity to gain hands-on experience with the statistical analysis of mandatory job placement communications collected by public bodies. This will enable them to develop a deep understanding of the various statistical tools available for examining this type of data and their ability to apply these tools to inform policy decisions.