Course Syllabus
Obiettivi formativi
Il corso ha un taglio principalmente metodologico e si pone i seguenti obiettivi:
Conoscenza e comprensione: Introdurre al ragionamento statistico e ai metodi statistici di base per la raccolta di dati e per la loro trasfromazione in informazioni utili al processo decisionale e alla produzione di evidenza empirica a supporto dell'analisi dei fenomeni sociali.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Introdurre agli aspetti sia teorici sia applicativi degli elementi base della statistica descrittiva uni e bi-variata e dell’inferenza statistica classica; riunire e collocare formalmente strumenti e tecniche di analisi dei dati già incontrati dagli studenti nella loro carriera scolastica e universitaria; introduzione di nuova strumentazione statistica di base con obiettivi sia descrittivi sia inferenziali.
Contenuti sintetici
Il corso offre un’introduzione ai principi formali del moderno ragionamento statistico, agli strumenti di base della statistica descrittiva monovariata e bivariata, e agli strumenti di base della statistica inferenziale.
Gli aspetti applicativi sono affrontati attraverso esercitazioni pratiche affiancate al corso
Durante il corso sono previsti strumenti, online postati sulla pagina elearning, di apprendimento ed esercitazione autonoma, test settimanali e prove parziali intermedie (si veda la sezione “Metodi didattici”)
Programma esteso
- Elementi di statistica descrittiva univariata: Popolazione, unità, fenomeno statistico e sue modalità; osservazione di un fenomeno statistico (rilevazione dei dati) e distribuzioni di frequenza; valori medi e misura della variabilità;
- Elementi 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; introduzione alla regressione semplice e retta di regressione.
- Elementi di inferenza statistica: campionamento, variabilità campionaria ed errori campionari; richiami di calcolo delle probabilità; stima puntuale per la media, la varianza e la percentuale; proprietà di uno stimatore, errore quadratico medio e standard error; intervalli di confidenza per la media e per la percentuale, esatti per popolazioni Normali e approssimati per grandi campioni; introduzione ai test statistici, test Z e T per la media e per la percentuale, esatti per popolazioni Normali e approssimati per grandi campioni; test (approssimato per grandi campioni) Chi quadrato di indipendenza. per dati bi-variati
Dal termine del corso (dicembre 2023) il Programma d'Esame dettagliato (con riferimenti al testo adottato) è reso disponibile sulla e-learning e rimane valido per tutti gli appelli dell'aa 2023/24
Prerequisiti
Propedeucitò consigliato di Matematica.
- Insiemi e cardinalità (finiti, numerabili, potenza del continuo);
- intervalli reali;
- soluzione di semplici equazioni di I grado parametriche;
- definizione di funzione (reale) e suoi valori;
- equazione della retta;
- minimo di una funzione reale.
Metodi didattici
Lezioni ed esercitazioni in aula
Durante il corso, la pagina elearning http://elearning.unimib.it è regolarmente aggiornata con ** ulteriore materiale didattico**:
- Anticipo degli Argomenti delle lezioni della settimana
- Video-registrazione e Slide delle lezioni concluse
- Forum domande/risposte e Lavagna online (anonima) domande/dubbi/commenti
Test settimanali: quitz online a risposta multipla senza limiti di tempo, sugli di argomenti svolti nella settimana di corso precedente,
Lo svolgimento di tutti i Test Settimanali con esito sufficiente (almeno 50% risposte corrette, 2 tentativi) consente l'accesso alle Prove Intermedie Parziali.
Prove Intermedie Parziali. quiz online multiple-choice a tempo (tentativo unico), da svolgersi in maniera autonoma e facoltativa, su una parte limitata del programma del corso.
4 prove intermedie parziali sono postate sulla pagina elearning durante lo svolgimento del corso, al termine delle lezioni e esercitazioni che riguardano quella "parte" di programma. Data e orario di apertura di ciascuna prova intermedia (in genere durante il fine settimana) sono comunicate con Avviso sulla pagina elearning .
Le 4 prove intermedie possono sostituire la parte di esercizi dell'esame scritto regolare e dare accesso a un esame semplificato con le seguenti regole:
- si può accedere a ciascuna prova intermedia parziale solo se si sono svolti tutti i test settimanali precedenti e tutti con esito sufficiente;
- se le 4 prove intermedie parziali sono superate tutte e danno voto medio sufficiente, sostituiscono la parte di esercizi dell'esame scritto regolare e danno accesso all’esame semplificato in uno a scelta degli appelli dei primi due appelli 2024 (Gennaio oppure Febbraio).
Le regole di svolgimento e valutazione delle prove parziali intermedie sono descritte in dettaglio e pubblicate sulla pagina elearning all'inizio del I semestre.
Per informazioni sull’esame scritto regolare e sull’esame sempificato si veda la sezione “Metodi di verifica dell’apprendimento"
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame scritto (regolare): quinz online (in presenza in laboratorio informatico) contenente sia esercizi numerici (scelta multipla) sia domande teoriche (aperte) su tutti gli argomenti del programma pubbicato sulla pagina elearning al termine del corso.
Di norma la durata della prova scritta è di 1 h e 30m.
E' possibile ritirarsi in qualunque momento.
Qualora la valutazione della prova scritta sia sufficiente (almeno 18 su 30), è facoltativo sostenere un colloquio orale sull'ntero programma del corso per l’eventuale miglioramento del voto (su richiesta, con rifiuto del voto dello scritto e iscrizione all'orale).
Esame semplificato
Riservato a chi ha completato le 4 prove parziali intermedie durante il corso (Ottobre-Dicembre 2023)
con voto medio sufficiente.
Solo appelli Gennao o Febbraio 2024.
Quiz online, 30min, composto da 4 domande teoriche a risposta aperta su tutti gli argomenti del programma pubbicato sulla pagina elearning.
In presenza (LAB informatico) il giorno e ora ufficiale della prova orale/verbalizzazione
Testi di riferimento
F. Mecatti, “Statistica di Base. Come, quando e perché”. McGraw-Hill, III ed. (2022);
L. Pagani, “Complementi ed esercizi di statistica descrittiva ed inferenziale ” Amon (2015);
Strumenti e Materiale didattico digitale su http://elearning.unimib.it (si veda la precedente sezione Metodi didattici)
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course is mainly methodological and aims at the following purposes:
a) to introduce students to statistical reasoning and basic statistical tools for the collection and sourcing of data and for the extraction from data of new knowledge useful to decision-making and to produce empirical evidence to support the analysis of societies.
b) to introduce the basics of both univariate and bivariate Descriptive Statistics; to introduce the basics of Statistical Inference; to unify and formally reallocate methods and techniques of data analysis which the students might have already met in previous school/university courses; to provide new statistical tools with both descriptive and inferential purposes.
Contents
The course offers an introduction to the formal principles of the modern statistical reasoning, from the basics of descriptive statistics to the basic instruments of statistical inference.
Applications are covered through exercise classes supplementing the main theoretical course.
During the course online tools are offered, posted on the elarning page, for self-practice and intermediate partial quiz that can be valid for the final exam (see section Teaching methods below)
Detailed program
- Basics of univariate Descriptive Stats: statistical population & unit, statistical variable and its values; (complete) data collection, frequency distributions; mean values and measure of variability.
- Basics of bivariate Descriptive Stats: joint (complete) data collection of a pair of statistical variables and two-way table; independence; concept and measure of (global) association, dependence and (linear) correlation; introduction to regression and linear (bi-variate) model.
- Basics of Statistical Inference: sampling, sample variability and sampling error; essential elements of probability; point estimate and estimators for the population mean and percentage (relative frequency); estimator's properties, Mean Squared Error and Standard Error; Confidence Interval for the population mean and percentage (relative frequency), exact for Normal population and approximated for Large Sample; (Significance) Test Z and T for null hypotheses on the population mean and percentage (relative frequency), Independence Chi Square Test for contingency table.
At the time of ending of classes (December 2023) the detailed program (with references to the textbook) will be available on line. It will remain valid for all the exams of the academic year 2023/24
Prerequisites
**Credits from Mathematics for Social Sciences are strongly suggested.
Sets and their cardinality (finite, countable and uncountable); real intervals; simple linear parametric equations; (real) function and its values; polynomials and the slope-intercept line; minimum of a real function.
Teaching methods
Theory lessons and exercise classes with videorecording made available on-line on the elearning page
Additional material posted on the elearning page includes forum online and slides of all classes (theory and exercises)
Additional online autonomous optional didactic activities include:
Weekly Tests as multiple-choices quiz online, with unlimited time, covering the topics of previous week classes. All weekly tests completed and marked “sufficient” (at least 50% correct answers, 2 trials) allow access to the Intermediate Assessments.
Intermediate Assessments
as multiple-choice limited time Quiz online, covering a limited part of the course’s program, to be carried out autonomously and optionally for anyone enrolled in the elearning page .
4 quizzes are posted on the elearning page during the semester, at the end of classes covering “that” program part.
Date and time of each of the 4 Intermediate Assessments are notified though the elearning page.
The 4 Intermediate Assessments can partially replace the written final exam and give access to a “simplified exam” according to the following rules:
- Access to each Intermediate Assessment is allowed exclusively in case of all weekly tests completed and “sufficient”;
- In case of all 4 Intermediate Assessments completed and “sufficient” on average, they replace the “regular written exam” and give access to a “simplified exam” at one of the summer finals of your choice (Jenuary or February2024)
Access and evaluation rules for the Intermediate Assessments are detailed on the elearning page at the beginning of 1st semester.
For further info about both the regular written exam and the “simplified exam”, see section Assessment Methods here below.
Assessment methods
(regular) Written Exam:
online test, with both numerical exercises (multiple choice) and theoretical (open) questions covering all topics in the program published on the elearning page at the end of classes.
Duration of the written test: 1h 30m Withdrawal allowed anytime.
Optional Oral interview, covering the entire program, provided on demand and upon a positive score in the written test.
Simplified Exam
Access allowed axclusively upon all 4 Intermediate Assessments completed during the course (October-December 2023) and scored "sufficient" on average.
Limited to January or February 2024.
In-person Quiz online, 30min, 4 theoretical open questions covering the entire porgram published on the elearning page.
Textbooks and Reading Materials
In Italian
F. Mecatti, “Statistica di Base. Come, quando e perché”. McGraw-Hill, III ed. (2022);
L. Pagani, “Complementi ed esercizi di statistica descrittiva ed inferenziale ” Amon (2015);
Additional digital tools and materials at http://elearning.unimib.it (see previous section Teaching methods**)
English textbooks and additional digital resources will be advised on demand and/or according to specific needs
