Syllabus del corso
Area di apprendimento
3: Studio degli aspetti socio-economici e culturali legati ai processi comunicativi.
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensione
- L’indagine nel mondo reale. Le scale di misura. Dai concetti alle variabili: l'operazionalizzazione dei concetti nelle misure statistiche.
- Metodologia di produzione dei dati nelle fonti ufficiali, con particolare attenzione all'Istituto Nazionale di Statistica- Istat e all'Eurostat.
- Statistica descrittiva: sintesi quantitativa dei fenomeni comportamentali e psicosociali. L’analisi mono e bivariata.
- Introduzione all’inferenza statistica. Test sulla media e sulla correlazione. Test non parametrici di indipendenza.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
- La conoscenza statistica come interdisciplinarietà.
- Riconoscere e integrare i dati con altre fonti informative.
- Tecniche di analisi dei dati mediante software, in particolare IBM SPSS, con cenni all'open source.
- Elementi essenziali per la comprensione quantitativa di situazioni e fenomeni.
- Premesse e procedure statistiche.
- Computo o stima delle misure statistiche mediante i software. Elaborazione e lettura dei risultati.
- Nelle statistiche ufficiali, riconoscimento della metadatazione e della qualità dei dati.
- Gli Obiettivi dello Sviluppo Sostenibiledell'ONU nella statistica ufficiale.
- Nei diversi media, lettura critica dell’informazione numerica.
Contenuti sintetici
Il corso fornisce gli strumenti teorici ed analitici per l’accesso e la rielaborazione delle informazioni quantitative e quali-quantitative. I metodi di produzione dei dati sono affrontati in primo luogo rispetto alle statistiche ufficiali nazionali come parte della rete Eurostat. L’operazionalizzazione dei concetti e dei fenomeni in variabili, il riconoscimento delle relative scale di misura sono illustrati con riferimento a rilevazioni su temi multidisciplinari, in primo luogo di altri insegnamenti del CdLT.
Si promuove l’acquisizione autonoma e personale di adeguate chiavi di lettura e di linee guida nella comprensione dell’informazione e del ragionamento statistico-computazionale, sia nell’apprendimento di tecniche quantitative di base, sia nell’accesso ai risultati di indagini e alla loro disseminazione tramite i diversi media. La distinzione fra statistica descrittiva e statistica inferenziale include rudimenti di inferenza da esperimento statistico. Inoltre, si affronta il contesto dei dati soggettivi, con particolare riferimento alla partecipazione e alla e-participation.
Programma esteso
- Le scale di misura.
- La raccolta dei dati.
- Le fonti statistiche ufficiali. Tipologie di indagini.
- La qualità dei dati: concetti e definizioni.
- Le variabili statistiche. Rappresentazione grafica.
- Misure di sintesi e di posizione. Medie alla Herzel.
- Mutua variabilità e dispersione.
- Confronti fra grandezze. Rapporti e indici. Indicatori compositi.
- Analisi bivariata: contingenza, cograduazione e correlazione.
- Elementi di probabilità. Distribuzioni notevoli. Dalla popolazione al campione.
- Inferenza: verifica di ipotesi e intervalli di confidenza. ·
- Verifica di ipotesi per l’eguaglianza delle medie nel caso di due campioni indipendenti o appaiati. Il caso di più gruppi come avvio all'analisi della varianza.
- La verifica di ipotesi nell’analisi bivariata.
Prerequisiti
Matematica: competenze comuni alle scuole secondarie di primo grado.
Informatica: si richiedono le competenze stabilite dal corso di Informatica (corso obbligatorio del primo semestre).
La revisione delle conoscenze di base, informatiche e matematiche, consentirà di attivare attività di recupero, ove necessario.
Metodi didattici
Insegnamento in blended learning con differenti modalità didattiche:
- 13 lezioni da 2 ore svolte in presenza in modalità erogativa, con anche apertura all’interazione con gli studenti per accertare la comprensione degli argomenti;
- 3 lezioni da 2 ore svolte in modalità interattiva in presenza con esercizi vari;
- 5 lezioni da 2 ore svolte in modalità interattiva da remoto, con analisi dei siti di statistica ufficiale e studio della produzione connessa;
- 9 esercitazioni con applicazioni informatiche da 2 ore da remoto svolte in modalità interattiva.
Il corso si articola in lezioni teoriche sulla metodologia statistica, esercitazioni applicative ed attività on line.
La metodologia statistica si sviluppa secondo due moduli tematici. Il primo modulo riguarda le conoscenze teoriche, esposte privilegiando la comprensione dei concetti e la congruenza del ragionamento analitico, con particolare attenzione all'alle specificità dell'indagine psico-sociale. Le esercitazioni nelle aule informatizzate traducono sistematicamente i concetti metodologici nel correlato applicativo, così da contestualizzare le informazioni acquisite, mediante l’uso del software IBM Spss ed anche analitici open source per il computo statistico. Le esercitazioni in aule informatizzate sono tutte frontali in presenza, così come le lezioni teoriche di inizio e fine corso, mentre le rimanenti lezioni sono frontali da remoto.
Il secondo modulo tematico affronta le questioni metodologiche pertinenti i dati ufficiali. Vengono esplorati i siti dell’Istat nella rete dell'Eurostat, con particolare riguardo al database aperto al pubblico, articolato in diversi ambiti disciplinari. Si risale alla documentazione on line relativa, con particolare attenzione alla metadatazione e alla qualità dei dati. Questo modulo si svolge in attività on line, nella forma di lezioni frontali in streaming per l'inquadramento metodologico, di attività hands-on con assistenza della docente e del/la tutor in merito all'esplorazione dei siti ufficiali.
Una sezione dell'attività on line consiste in attività di gruppo, esercizi e simulazioni ad accesso libero, predisposte sulla piattaforma didattica, atte a a compendiare i due moduli, collocando le misure apprese a livello metodologico nel quadro dell'informazione statistica fruibile correntemente. Sotto il profilo didattico, l'acquisizione di questa competenza valorizza la discussione dell’informazione numerica fornita dai media, anche nel confronto con le statistiche ufficiali. La discussione avviene in gruppi in base alle tematiche di interesse accademico.
Modalità di verifica dell'apprendimento
La prova finale è solo scritta e si articola in un project work e in un esame su piattaforma Moodle. Non sono previste prove in itinere.
Il project work, di seguito progetto, consiste nella riflessione e analisi critica su un argomento indagabile dalla metodologia statistica degli enti preposti. La disponibilità dei dati ufficiali viene identificata nei metodi, nella metadatazione, la delimitazione semantica, quindi viene confrontata criticamente con l'informazione corrente dei media, sullo stesso ambito tematico. In questa sezione della prova finale si valutano le competenze di riconoscimento dei fondamenti teorici della statistica descrittiva nella disseminazione informativa quantitativa, di lettura corretta dell'informazione stessa alla luce di modi e strumenti di rilevazione, delle modalità espositive ottimali per una comprensione adeguata. Oltre le caratteristiche metodologiche di riferimento, ai candidati e alle candidate sono richiesti la caratterizzazione originale del fenomeno, la produzione di un'infografica e la comparazione critica dell'uso dei dati ufficiali nell'informazione corrente. Il progetto concorre al voto finale nella misura del 35%.
La prova informatizzata su Moodle consiste in un'analisi statistica di base completa dei due momenti descrittivo e inferenziale, su di un file di dati a simulazione di una semplice rilevazione. Si tratta di problemi il cui svolgimento richiede la conoscenza dei metodi e la loro applicazione con software, con risposte chiuse, Vero/Falso, a risposta multipla e con produzione di grafici. Alcune domande conclusive sul metodo, a risposta multiple, accertano la capacità di orientamento in relazione al quesito. Questa sezione dell'esame richiede competenza nell'ambito del riconoscimento delle grandezze e delle possibilità risolutive in termini statistici-computazionali. La prova informatizzata su Moodle concorre al voto finale nella misura del 65%.
Testi di riferimento
Aron, A., Coups, E.J., Aron, E.N. (2018). Fondamenti di Statistica. Introduzione alla Ricerca in Psicologia. Pearson Editore. ISBN: 9788891905185. Edizione digitale: ISBN9788891911841.
Sitologia e materiale uteriore indicato dalla docente.
Gli studenti/le studentesse Erasmus possono contattare il/la docente per concordare la possibilità di studiare su una bibliografia in lingua inglese e/o la possibilità di sostenere l'esame in inglese.
Sustainable Development Goals
Learning area
3: Study of socio-economical and cultural aspects related to communication processes.
Learning objectives
Knowledge and understanding
- Real-world investigation. Measurement Scales. From concepts to variables: operationalization of concepts into statistical measures.
- Data production methodology in official statistics, with special regard to the National Institute of Statistics - Istat the European Union statistical information - Eurostat.
- Descriptive statistics: the quantitative synthesis of psychosocial and behavioural phenomena. Uni- and bivariate analysis.
- Introduction to statistical inference. Test on the mean and on correlation. Non parametrics test for independence.
Applying knowledge and understanding
- Statistical knowledge as interdisciplinarity.
- Recognizing and integrating data with other information sources.
- Basic skills in data analysis techniques, in particular with the package IBM SPSS, with mention to open source packages.
- Essential elements for the quantitative analysis of situations and phenomena.
- Statistical premises and procedures.
- Computation or estimation of statistical measures with software. Elaboration and understanding of analytical results.
- In official statistics, metadata recovering and data quality assuring.
- UN Sustainaible Development Goals in official statistics.
- Critical reading of numerical information as reported in the media.
Contents
The course provides students with theoretical knowledge and analytical tools for processing qualitative and quali-quantitative data. Methods for data production are explored with reference to official domestic statistics as part of the Eurostat network. The operationalization of concepts and phenomena, the identification of their measurement scales are explained with reference to multidisciplinary fields, in the first place referred to acquired undergraduate courses. The didactic promotes self-directed learning in statistical-computational reasoning, in mastering basic data analysis skills and in accessing numerical information disseminated both by official agencies and in the media.
Embracing the didactical distinction between descriptive and inferential statistics, the course sketches also experimental statistics. So-called self-reported data are faced mainly in the context of participation and e-participation.
Detailed program
- Measurement scales.
- Data collection.
- Official statistics. Types of data collection and surveys.
- Data quality: concepts and definitions.
- Statistical variables. Graphical representation.
- Measures of synthesis and position. Herzel statistical synthesis.
- Variability and dispersion.
- Ratios and indexes. Composite indicators.
- Bivariate analysis. Contingency, Spearman and Pearson correlation.
- Principles of probability. Notable probability distributions. From population to samples.
- Inference: parametric and distribution-free hypothesis testing and related confidence intervals.
- Test of hypothesis on the population mean. One sample, two correlated samples and independent samples t-tests
- Test of hypothesis in bivariate analysis
Prerequisites
Base math: high school commonly shared knowledge.
Informatics: competencies related to the first-semester course are required. Specific mathematics and/or informatics support paths will be devised when needed.
Teaching methods
The course is in blended learning with different teaching methods:
- 13 2-hour frontal lessons in didactic method, with planned interaction when assessing full understanding of new topics;
- 3 2-hour frontal interactive lessons, with excercises and the like;
- 3 2-hour streaming interactive lessons, with analysis of official statistics websites and related production;
- 9 2-hour streaming software interactive application.
The first module develops along with two thematic modules. The first one concerns statistical methodology, with emphasis on the meaning and the rationale at the basis of analytical concepts, with specific attention to psycho-social topics. Computer-assisted practice transpose systematically this knowledge into applications, so as to set them into their context., by means of IBM Spss software together with open-source packages for statistical computation. All computer-assisted practice are frontal and in person, as well as first and last theoretical lessons, while the other theoretical ones are frontal in streaming.
Mastering access to official statistics is at the core of the second thematic module, with Istat as a node of the Eurostat network, together with their open database. Official data are widely explored with reference to the pertaining disciplinary fields. Accessing the official statistical website, students practice how to retrieve the online documentation of interest, data quality assurance and metadata. Web conferences face the methodological aspects of official data, while hands-on activities allow navigating official data portals.
A section of the online activities consists of teamwork, exercises and simulations freely accessible on the e-learning platform, with the aim of harmonising the two modules. namely setting theoretical knowledge into the current publicly available data information. From the teaching point of view, mastering this competence enables to debate the huge data flow coming from all media, also in the light of the official statistical production. This debate takes place in groups of students based on issues and topics at the base of their academic interest.
Assessment methods
The assessment is strictly written and is composed of a project workand in a computer exam on Moodle platform, with no intermediate tests.
The project work , henceforth project, consists of an inspection and a critical analysis on a topic investigated by means of the statistical methods of designated institutions, where each student develops a communication scheme of a topic. Availability of data and related database from official statistical institutes are reckoned in terms of methods and metadata. Then the chosen official statistical topic is critically compared with current general information on the matter. This exam section assesses competencies in identifying fundamentals of descriptive statistics in the quantitative informative dissemination, of its unbiased reading in the light of modes and collection instruments, of the optimal communication strategies. Besides the pertaining methodological aspects, students are required to provide, as original contributions, a concise representation of issues, an infographic and a critical comparison of the use of data in current information. The project provides 35% of finale grade.
The computerised exam on Moodle platform consists of a comprehensive basic statistical analysis, both descriptive and inferential, on a data set that simulates a simple real survey. The step-by-step solution to the problem is performed by means of IBM Spss and it requires the mastery of both the theoretical statistical fundamentals and the basic software functions. These problems, developed in an organic sequence, are answered with numerical closed, True/False, multiple-choice quizzes and graphs. Some mutiple-choice questions, with some highlights on key methodological aspects, complement the exam. This section of the exam calls for competence in the conceptual understanding and the problem-solving attitude on bth theoretical and computational ground. The computerised exam on Moodle platform provides 65% of finale grade.
Textbooks and Reading Materials
Aron, A., Coups, E.J., Aron, E.N. (2018). Fondamenti di Statistica. Introduzione alla Ricerca in Psicologia. Pearson Editore. ISBN: 9788891905185. Digital edition: ISBN9788891911841.
Websites and additional learning material as indicated by instructors.
Although this course is held in Italian, for Erasmus students, course material is available also in English, and students can sit the exam in English if they wish.
Sustainable Development Goals
Staff
-
Franca Crippa
