Course Syllabus
Area di apprendimento
Conoscenze di metodologia della ricerca qualitativa e quantitativa
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensione
- Statistica descrittiva
- Inferenza statistica
- Statistica inferenziale mono e bivariata
Applicare conoscenza e comprensione
- Utilizzo di SPSS (o di altro software) per l’analisi dei dati
- Capacità di selezionare la tecnica di analisi dei dati più adeguata in un determinato contesto in base al numero e al livello di misura delle vaiabili, nonché delle ipotesi di lavoro
- Riportare i risultati ottenuti in modo conforme allo standard prevalentemente utilizzato in ambito psicologico (stile APA)
Contenuti sintetici
L'insegnamento fornisce le basi della statistica descrittiva e inferenziale, e propone alcune tecniche di analisi dei dati. Introduce anche all’uso di un software statistico (SPSS o Jamovi).
Programma esteso
- Statistica descrittiva: scale di misura, statistiche della tendenza centrale e di variabilità, misure standardizzate;
- Rappresentazioni grafiche riassuntive dei dati e per l’esplorazione dei dati
- Introduzione alla probabilità
- Metodi statistici inferenziali di base: distribuzione campionaria, verifica di ipotesi, intervalli di confidenza, ampiezza dell’effetto e suo utilizzo
- Introduzione al concetto di analisi della potenza
- Tecniche parametriche: t-test per la differenza di medie (campione singolo, campioni indipendenti, campioni appaiati); correlazione lineare (Pearson)
- Tecniche non parametriche: Test del chi-quadro (ipotesi dell'equiprobabilità, dell'indipendenza, test di un modello), correlazione lineare (Spearman)
Prerequisiti
Essendo un insegnamento obbligatorio del primo anno, gli unici prerequisiti sono quelli della conoscenza di base della matematica/algebra e dell’uso di un personal computer (non tablet o chromebook). Eventuali lacune specifiche verranno risolte durante le lezioni (parte teorica) o i laboratori/esercitazioni (parte pratica).
Per iscriversi all'esame, è obbligatorio aver superato l'OFA (Offerta Formativa Aggiuntiva) di Matematica.
Metodi didattici
Le lezioni frontali sono in italiano e i relativi lucidi sono suddivisi in blocchi logici corrispondenti ai capitoli del libro di testo. All’interno dei blocchi, tramite esercizi in classe, verrà affrontato l’uso del software statistico. Per alcuni blocchi potrebbero essere predisposti (sulla piattaforma elearning) delle auto-valutazioni o degli esercizi.
In contemporanea alle lezioni frontale, si svolgeranno i “laboratori software”: delle vere e proprie esercitazioni in cui gli studenti dovranno affrontare concretamente il/i software statistici utilizzabili per migliorare il proprio apprendimento.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame è scritto e si compone di qualche domanda vero/falso, domande aperte ed esercizi di analisi statistica, tramite l’uso di SPSS (o un altro software statistico) su un file dati assegnato all'inizio della prova d’esame.
Le domande sono volte ad accertare sia l’effettiva acquisizione delle conoscenze teoriche, sia della capacità di svolgere analisi statistiche (con e senza l’ausilio di software statistici) ed interpretare i risultati di tali analisi.
Se l'esito allo scritto sarà sufficiente, sarà possibile affrontare un colloquio orale facoltativo, su tutti gli argomenti del'insegnamento, che potrà portare a un aumento o ad un decremento fino a un massimo di 2 trentesimi sul punteggio dell’esame scritto.
Non sono previste prove in itinere, sostituite da una simulazione dell’esame al termine delle lezioni.
Testi di riferimento
Per le lezioni (teoria):
- Slide delle lezioni
- Aron, A., Coups, E. J., & Aron, E. J. (2018). Fondamenti di statistica. Introduzione alla ricerca in psicologia. Milano: Pearson. [capp. 1-8, parte del 9, 11, 13, parte del 14]
- Eventuali studenti Erasmus possono usare la versione inglese del libro di testo: Aron, A., Coups, E. J., & Aron, E. J. (2013). Statistics for Psychology 6th ed. Pearson [Capitoli 1-8, 9 (parziale), 11, 13, 14 (parziale).
Per la parte pratica, un testo a scelta fra:
- Vanin, L. (2014). SPSS pratico. Configurazioni, output e interpretazioni a colpo d’occhio. Milano: Cortina.
- Barbaranelli, C., D’Olimpo, F. (2007). Analisi dei dati con SPSS. Vol. I: Le analisi di base. Milano: LED.
- Un qualunque libro (anche in inglese) su SPSS (versioni dalla 16 in avanti) purché includa gli argomenti del corso (disponibili in Biblioteca).
Learning area
Knowledge about qualitative and quantitative research methodology
Learning objectives
Knowledge and understanding
- Descriptive statistics
- Inferential statistics
- Univariate and bivariate statistical inference
Applying knowledge and understanding
- Using SPSS (or another statistical software) for data analysis
- Ability to select the most appropriate data analysis technique in a given research context based on the number and level of measurement of variables, considering working hypotheses.
- Report the results obtained following the standard mainly used in psychology (APA style)
Contents
The course provides descriptive and inferential statistics basics and proposes some data analysis techniques. It also introduces the use of statistical software (SPSS or Jamovi).
Detailed program
- Descriptive statistics: measurement scales, central tendency, and variability indices, standardized measures;
- Graphical synthesis and graphical exploration of the data; effect size and its use
- Introduction to probability;
- Introduction to the concept of power analysis;
- Basic inferential statistics: sampling distribution, hypothesis testing, confidence intervals;
- Parametric techniques: t-test for the difference between means (single sample, independent samples, paired samples); linear correlation (Pearson’s)
- Non-parametric techniques: Chi-squared test (equally-probable categories, independence, test of a model), correlation (Spearman)
Prerequisites
As this is a compulsory first-year course, the only prerequisites are basic knowledge of mathematics/algebra and computer use. Possible specific lacunae will be handled during the lessons.
Any specific gaps will be resolved during the lessons (theoretical part) or the laboratories/exercises (practical part).
It is mandatory to pass the OFA (Offerta Formativa Aggiuntiva or Additional Educational Offer) in Mathematics to access the exam.
Teaching methods
Lectures will be in Italian split into blocks corresponding to the chapters of the coursebook. The statistical software will discuss within each block through exercises in class. Self-evaluation exercises may be available for some blocks (on the e-learning platform).
In parallel to the lectures, “software laboratories” will be available, during which students will use the statistical software(s) to enhance their learning.
Assessment methods
The exam is in written form and consists of exercises of statistical analysis, open questions and, multiple-choice questions. SPSS (or another statistical software) will be used with a data file provided at the beginning of the examination. The questions aim to ascertain the active acquisition of the theoretical knowledge and of the ability to execute statistical analyses (with and without statistical software) and understand the results.
There will be no mid-term assessments, but instead, there will be a simulation of the exam.
Interested students can also request an oral supplement, on all topics of the course. This oral integration can increase or decrease the mark of the written exam up to 2 thirtieths.
Textbooks and Reading Materials
For lessons (theory):
- Slides (in Italian)
- Aron, A., Coups, E. J., & Aron, E. J. (2018). Fondamenti di statistica. Introduzione alla ricerca in psicologia. Milano: Pearson. [capp. 1-8, part 9, 11, 13, part of 14]
- Erasmus students can use the English version of the textbook: Aron, A., Coups, E. J., & Aron, E. J. (2013). Statistics for Psychology 6th ed. Pearson [Chapters 1-8, 9 (partial), 11, 13, 14 (partial).
For the practical part, a text chosen from:
- Vanin, L. (2014). SPSS pratico. Configurazioni, output e interpretazioni a colpo d’occhio. Milano: Cortina.
- Barbaranelli, C., D’Olimpo, F. (2007). Analisi dei dati con SPSS. Vol. I: Le analisi di base. Milano: LED.
- Any book (in English) on SPSS (versions from 16 onwards) as long as it includes the course topics (available in the University Library).