Course Syllabus
Obiettivi formativi
Il laboratorio mira a fornire le competenze di base per l’analisi quantitativa dei fenomeni sociali, attraverso l’utilizzo di software di analisi statistica.
Contenuti sintetici
Il laboratorio si sofferma sui processi di raccolta, analisi e rappresentazione grafica dei dati relativi a fenomeni sociali. Inoltre, sono trasmesse conoscenze relative alle funzioni base del software di analisi statistica STATA.
Programma esteso
- Il processo di costruzione dei dati: tradurre la realtà in righe e colonne di una matrice;
- Introduzione al software STATA: presentazione interfaccia, funzionalità di base, utilizzo do-file, conoscenza degli elementi di sintassi;
- Procedure di trasformazione della matrice dei dati: ricodifica di variabili, calcolo di nuove variabili, scale, tipologie;
- Analisi uni-variata: distribuzioni di frequenza, indici di posizione e di variabilità, rappresentazioni grafiche;
- Analisi bi-variata: tavole di contingenza, medie, regressione lineare.
Prerequisiti
Conoscenza di nozioni basilari di statistica e di analisi dei dati per le scienze sociali.
Metodi didattici
Il laboratorio prevede lezioni frontali, per la presentazione degli strumenti di analisi statistica, e attività laboratoriali, orientate a garantire l’applicazione delle conoscenze trasmesse e lo sviluppo di competenze di autonoma analisi dei dati, anche in vista dell’elaborato finale.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Consegna di brevi elaborati di applicazione di quanto visto nel corso delle lezioni
Testi di riferimento
- Corbetta, P., Gasperoni, G., & Pisati, M. (2001). Statistica per la ricerca sociale. Bologna: il Mulino.
- Bittman, F. (2019). Stata: A Really Short Introduction. Berlin, Boston: De Gruyter Oldenbourg. doi:10.1515/9783110617160
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course provides students with the fundamental skills required to conduct quantitative analyses of social phenomena using statistical software.
Contents
The lab focuses on the processes of collecting, analyzing, and visualizing data related to social phenomena. It also introduces students to the core functionalities of the statistical analysis software STATA.
Detailed program
- The process of data construction: translating real-world phenomena into the rows and columns of a data matrix;
- Introduction to STATA: interface overview, core functionalities, use of do-files, and basic syntax;
- Data transformation procedures: recoding variables, creating new variables, and constructing scales and typologies;
- Univariate analysis: frequency distributions, measures of central tendency and dispersion, and graphical representations;
- Bivariate analysis: contingency tables, comparison of means, and linear regression.
Prerequisites
Basic knowledge of statistics and data analysis for the social sciences.
Teaching methods
The lab combines lectures introducing the main statistical analysis tools with hands-on practical sessions designed to support the application of the concepts covered and the development of independent data analysis skills, including those required for the final project.
Assessment methods
Assessment is based on the submission of short assignments designed to apply the methods and techniques covered in class.
Textbooks and Reading Materials
- Corbetta, P., Gasperoni, G., & Pisati, M. (2001). Statistica per la ricerca sociale. Bologna: il Mulino.
- Bittman, F. (2019). Stata: A Really Short Introduction. Berlin, Boston: De Gruyter Oldenbourg. doi:10.1515/9783110617160
Sustainable Development Goals
Staff
-
Ivan Blancato
