Course Syllabus
Obiettivi
Conoscenza e comprensione: fornire una conoscenza a livello intermedio delle principali tecniche quantitative di analisi dei dati in ambito sociologico.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: fornire le competenze necessarie per analizzare autonomamente i principali tipi di basi di dati quantitativi in ambito sociologico, rispondendo a interrogativi di tipo descrittivo, predittivo e causale.
Autonomia di giudizio: fornire gli strumenti di ragionamento critico per interpretare e valutare i risultati della ricerca quantitativa in ambito sociologico.
Abilità comunicative: fornire le abilità necessarie alla comunicazione dei risultati della ricerca quantitativa in ambito sociologico.
Capacità di apprendere: fornire le informazioni necessarie per approfondire autonomamente gli argomenti trattati durante il corso.
Contenuti sintetici
Metodo scientifico. Matematica, statistica e ricerca sociale. Disegno della ricerca sociale quantitativa. Tecniche di analisi descrittiva univariata e bivariata. Inferenza statistica. Funzione di regressione. Modello di regressione lineare generalizzato. Applicazioni dell’analisi di regressione alla ricerca sociale: discriminazione/predizione. Applicazioni dell’analisi di regressione alla ricerca sociale: inferenza causale.
Programma esteso
Il corso offre un’introduzione intermedia alla logica e alla pratica dell’analisi quantitativa dei fenomeni sociali. La prima parte del corso fornisce una breve illustrazione alle caratteristiche essenziali dell’analisi quantitativa dei fenomeni sociali, intesa come analisi empirica dei fenomeni sociali umani basata sul metodo scientifico e sulla statistica. La seconda parte offre una panoramica delle principali tecniche di analisi univariata e bivariata. La terza parte è dedicata all’inferenza statistica, di cui vengono presentati l’approccio frequentista e quello bayesiano. La quarta parte illustra l’analisi di regressione, intesa come strumento per descrivere la variazione osservata in un dato fenomeno di interesse come funzione di una o più caratteristiche degli oggetti di studio. La parte finale del corso presenta le principali applicazioni dell’analisi di regressione: l’analisi discriminante/predittiva e l’inferenza causale. Tutti gli argomenti del corso sono illustrati sia in termini teorici, sia mediante applicazioni basate sull’uso del software statistico Stata.
Prerequisiti
Padronanza delle conoscenze teoriche e metodologiche di base della sociologia e buone capacità di apprendimento, di scrittura e comunicazione orale.
Modalità didattica
Il corso si articola in 56 ore di lezione in presenza. Ogni lezione prevede una prima parte in cui vengono presentati i contenuti di interesse (modalità erogativa) e una seconda parte in cui gli studenti e le studentesse si impegnano in esercitazioni individuali o di gruppo, presentazioni e discussioni (modalità interattiva). La parte dedicata alla modalità erogativa e quella dedicata alla modalità interattiva variano da lezione a lezione. Nel complesso, circa il 70% del tempo è dedicato alla modalità erogativa, mentre il 30% del tempo è dedicato alla modalità interattiva. Il corso si tiene in lingua italiana.
Materiale didattico
Pisati M. (2010) «Incompresa. Breve guida a un uso informato della regressione nelle scienze sociali», Rassegna italiana di sociologia, vol. 51, n. 1, pp. 33-60.
Pisati M. (2003) L’analisi dei dati. Tecniche quantitative per le scienze sociali, Bologna: il Mulino.
Altri materiali didattici pubblicati nella pagina e-learning del corso.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Primo semestre.
Modalità di verifica del profitto e valutazione
L’esame può essere svolto in due modi.
Modalità standard: consiste nel sostenere una prova scritta che richiede di rispondere a tre domande aperte su argomenti tratti dal materiale didattico. Il tempo a disposizione per la prova è pari a 60 minuti. Ogni risposta verrà valutata con un punteggio compreso tra 0 e 11 e il voto complessivo della prova sarà dato dalla somma dei punteggi assegnati a ciascuna risposta. Se tale somma sarà inferiore a 18, la prova verrà giudicata insufficiente; se sarà uguale o superiore a 31, il voto della prova sarà pari a 30 e lode. La valutazione delle risposte si baserà su tre criteri: correttezza della risposta, completezza della risposta e chiarezza dell’esposizione.
Modalità alternativa: consiste nel sostenere cinque prove scritte parziali obbligatorie durante il corso. Le prime quattro prove saranno svolte sotto forma di esercitazioni di gruppo, con gruppi formati all’inizio del corso e composti da due persone; l’ultima prova, invece, sarà svolta sotto forma di esercitazione individuale. Ogni prova di gruppo verrà valutata con un punteggio compreso tra 0 e 5.5; la prova individuale, invece, verrà valutata con un punteggio compreso tra 0 e 11. Il voto di esame finale sarà dato dalla somma dei punteggi assegnati a ciascuna prova parziale, se necessario arrotondata all’unità più vicina. Se tale somma sarà inferiore a 18, l’esame non sarà superato; se sarà uguale o superiore a 31, il voto di esame finale sarà pari a 30 e lode. La valutazione delle prove parziali si baserà su tre criteri: (a) conoscenza degli argomenti rilevanti; (b) capacità di applicare autonomamente tale conoscenza all’analisi di basi di dati reali; e (c) capacità di interpretare correttamente i risultati delle proprie analisi e comunicarli in modo chiaro ed efficace.
Orario di ricevimento
Su appuntamento.
Sustainable Development Goals
Aims
Knowledge and understanding: to provide intermediate-level knowledge of the main quantitative data analysis techniques in sociology.
Applying knowledge and understanding: to provide the skills necessary to independently analyze the main types of quantitative databases in sociology, answering descriptive, predictive and causal questions.
Making judgments: to provide the critical reasoning tools for interpreting and evaluating the results of quantitative research in sociology.
Communication skills: to provide the skills needed to communicate the results of quantitative research in sociology.
Learning skills: to provide the necessary information to further explore the topics covered in the course.
Contents
Scientific method. Mathematics, statistics and social research. Quantitative social research design. Univariate and bivariate descriptive analysis techniques. Statistical inference. Regression function. Generalized linear regression model. Applications of regression analysis to social research: discrimination/prediction. Applications of regression analysis to social research: causal inference.
Detailed program
This course provides an intermediate introduction to the logic and practice of quantitative analysis of social phenomena. The first part of the course provides an outline of the essential features of this type of analysis, understood as empirical analysis of human social phenomena based on the scientific method and statistics. The second part provides an overview of the main univariate and bivariate analysis techniques. The third part is devoted to statistical inference, presenting the frequentist and Bayesian approaches. The fourth part illustrates regression analysis as a tool for describing the observed variation in a given phenomenon of interest as a function of one or more characteristics of the objects of study. The final part of the course presents the main applications of regression analysis, including discriminant/predictive analysis and causal inference. All course topics are presented in both theoretical and applied terms using the statistical software Stata.
Prerequisites
Basic command of sociological theory and methodology, and fairly good skills in learning, writing and speaking.
Teaching form
The course consists of 56 hours of in-person lectures. Each lecture consists of a first part, in which the content of interest is presented (standard mode), and a second part, in which individual or group exercises, presentations, and discussions by the students take place (interactive mode). The proportion of standard mode and interactive mode varies from lecture to lecture. Overall, about 70 percent of the time is devoted to the standard mode, while 30 percent of the time is devoted to the interactive mode. The course is taught in Italian.
Textbook and teaching resource
Pisati M. (2010) «Incompresa. Breve guida a un uso informato della regressione nelle scienze sociali», Rassegna italiana di sociologia, vol. 51, n. 1, pp. 33-60.
Pisati M. (2003) L’analisi dei dati. Tecniche quantitative per le scienze sociali, Bologna: il Mulino.
Other teaching materials posted on the course e-learning page.
Semester
First semester.
Assessment method
There are two modes in which the exam can be taken.
In standard mode, you take a written test consisting of three open-ended questions on topics from the course material. You have 60 minutes to complete the test. Each answer is scored between 0 and 11, and the overall grade is the sum of the scores assigned to each answer. If the sum is less than 18, the test will be judged insufficient. If the sum is equal to or greater than 31, the grade will be 30 with honors. Answers will be evaluated based on three criteria: correctness, completeness, and clarity of exposition.
The alternative mode consists of taking five mandatory partial written tests during the course. The first four tests will be group exercises with groups of two people formed at the beginning of the course. The last test will be individual exercises. Group tests will be scored between 0 and 5.5, while the individual test will be scored between 0 and 11. The final exam grade is the sum of the scores assigned to each partial test, rounded to the nearest whole number if necessary. If the sum is less than 18, the exam will be failed. If the sum is equal to or greater than 31, the final exam grade will be 30 with honors. The evaluation of partial tests will be based on the following three criteria: (a) knowledge of relevant topics, (b) the ability to apply that knowledge independently to the analysis of real databases, and (c) the ability to correctly interpret and communicate the results of one's analysis clearly and effectively.
Office hours
By appointment only.
Sustainable Development Goals
Staff
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Maurizio Pisati
