Syllabus del corso
Area di apprendimento
Area dell'apprendimento esperienziale
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensione
- Identificare l’analisi corretta da eseguire tra Analisi in Componenti Principali, una regressione e un'analisi di varianza per poter testare un'ipotesi
- Identificare le variabili per poter svolgere l’analisi
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
- Svolgere Analisi in Componenti Principali, una regressione e un'analisi di varianza in Jamovi
- Interpretare i risultati
Contenuti sintetici
Utilizzando il software statistico Jamovi, ci si focalizzerà in particolare sull’uso dell’Analisi delle Componenti Principali, dell’Analisi della Regressione e dell’Analisi della Varianza. Durante i laboratori, studenti e studentesse impareranno ad eseguire le analisi statistiche su diversi set di dati e a interpretare i risultati.
Programma esteso
- Breve introduzione a Jamovi
- Analisi delle Componenti Principali
- Analisi della Regressione (semplice e multipla – mediazione e moderazione)
- Analisi della Varianza (tra soggetti, entro soggetti)
Prerequisiti
Gli studenti devono avere una conoscenza di base di un software statistico (come SPSS o Jamovi) in modo da poter eseguire operazioni semplici (ad esempio inserimento dati, creazione di variabili, ecc.). Inoltre, gli studenti devono frequentare il corso di Metodologie Quantitative perché fornisce la conoscenza teorica riguardante le diverse tecniche statistiche utilizzate.
Metodi didattici
24 ore di esercitazioni svolte in modalità interattiva, organizzate in incontri di tre ore in presenza. Ogni incontro prevede la presentazione di esempi di analisi e lo svolgimento individuale di esercizi analoghi da parte degli studenti.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Nel corso dei laboratori gli studenti svolgeranno esercizi specifici sulle tre tematiche studiate (Analisi delle Componenti Principali, Regressione e Analisi della Varianza) per valutare le loro abilità nell'esaminare la validità di alcune ipotesi eseguendo analisi appropriate e interpretando i risultati.
Testi di riferimento
Gallucci, M., Leone, L., & Berlingeri, M. (2017). Modelli statistici per le scienze sociali. Pearson
Danielle J. Navarro and David R. Foxcroft, Learning Statistics with jamovi: A Tutorial for Beginners in Statistical Analysis. Cambridge, UK: Open Book Publishers, 2025,
https://doi.org/10.11647/OBP.0333
Sustainable Development Goals
Learning area
Experiential learning
Learning objectives
Knowledge and understanding
- Identifying the correct analysis to be performed among a Principal Component Analysis, a Regression, and Analysis of Variance to test an hypothesis
- Identifying variables to run analysis
Applying knowledge and understanding
- Running a Principal Component Analysis, a Regression, and Analysis of Variance in Jamovi
- Interpreting Results
Contents
We will use the Jamovi statistical package to perform Principal Component Analysis on questionnaire data, Regression Analysis, and simple Analysis of Variance for experimental data. During the laboratories, students will learn how to perform these statistical techniques on different datasets and how to interpret the results.
Detailed program
- Brief Introduction to Jamovi
- Principal Component Analysis
- Linear Regression (simple, multiple including mediation and moderation analyses)
- Analysis of Variance (between-subject, within-subject)
Prerequisites
Students should have basic knowledge of statistical software (such as SPSS or Jamovi) to be able to perform basic operations (e.g., data entry, creation of variables, etc.). Furthermore, they should be attending or have attended the Quantitative Methodologies course, because it provides theoretical knowledge regarding the statistical techniques used.
Teaching methods
24 hours of interactive exercises (interactive teaching), organized into three-hour in-person sessions. Each session includes the presentation of analysis examples and the individual completion of similar exercises by the students.
Assessment methods
As part of the laboratory, students will perform specific exercises regarding the topics they studied (Principal Component Analysis, Regression, and ANOVA) to test their abilities in evaluating the validity of a series of hypotheses by conducting appropriate analyses and interpreting the results.
Textbooks and Reading Materials
Gallucci, M., Leone, L., & Berlingeri, M. (2017). Modelli statistici per le scienze sociali. Pearson
Danielle J. Navarro and David R. Foxcroft, Learning Statistics with jamovi: A Tutorial for Beginners in Statistical Analysis. Cambridge, UK: Open Book Publishers, 2025,
https://doi.org/10.11647/OBP.0333
