Syllabus del corso
Area di apprendimento
Area dell'apprendimento esperienziale
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensione
- Identificare l’analisi più adeguata per testare un'ipotesi specifica tra l'Analisi delle Componenti Principali, Regressione e Analisi della Varianza.
- Identificare le variabili per poter svolgere l’analisi
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
- Svolgere Analisi delle Componenti Principali, regressione semplice e multipla e analisi della varianza in jamovi
- Interpretare i risultati
Autonomia di giudizio
- Verrà stimolata la capacità di valutare criticamente le scelte metodologiche, individuando in modo autonomo le tecniche più adatte a specifici quesiti teorici e contesti di ricerca, con attenzione alle implicazioni concettuali delle scelte analitiche.
Abilità comunicative
- Comunicare in modo chiaro ed efficace le motivazioni alla base delle scelte analitiche effettuate e presentare i risultati ottenuti, articolando correttamente le inferenze statistiche mediante un linguaggio tecnicamente accurato ma semplice e comprensibile.
Capacità di apprendere
- Attraverso l’uso pratico del software JAMOVI e il lavoro individuale e collaborativo, gli studenti svilupperanno competenze che potranno essere impiegate autonomamente in contesti futuri, accademici e professionali, favorendo un apprendimento continuo e autodiretto.
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 della Regressione (semplice e multipla – mediazione e moderazione)
- Analisi della Varianza (tra soggetti, entro soggetti)
- Analisi delle Componenti Principali
Prerequisiti
Gli studenti devono possedere una conoscenza di base di un software statistico, come SPSS o jamovi, sufficiente per eseguire operazioni semplici, quali l’inserimento dei dati e la creazione di variabili. Devono inoltre frequentare o avere frequentato il corso di Metodologie Quantitative, che fornisce le conoscenze teoriche relative alle tecniche statistiche utilizzate nel laboratorio.
Metodi didattici
Il modulo comprende 24 ore di esercitazioni svolte in modalità di Didattica Interattiva (DI), organizzate in incontri di tre ore interamente in presenza. Ogni incontro prevede la presentazione di esempi di analisi e lo svolgimento individuale di esercizi analoghi da parte degli studenti sotto la supervisione del docente. Non sono previste attività didattiche da remoto. Il modulo sarà erogato in lingua italiana.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Non sono previste prove in itinere con funzione valutativa. Nel corso degli incontri, gli studenti svolgeranno esercizi formativi sulle tre principali tematiche affrontate: Analisi delle Componenti Principali, regressione lineare e Analisi della Varianza.
L’approvazione del modulo richiede la frequenza di almeno il 70% delle ore previste e il superamento di una prova finale, svolta durante l’ultima lezione.
La prova finale sarà individuale e consisterà in una prova scritta svolta in presenza durante l’ultima lezione del modulo. La prova comprenderà esercizi applicativi di analisi statistica da svolgere mediante il software jamovi. Saranno valutate la capacità di identificare la tecnica statistica appropriata in funzione del quesito di ricerca e delle variabili disponibili, l’accuratezza nell’esecuzione delle analisi e la corretta interpretazione dei risultati. La prova finale si considera superata quando le risposte dimostrano una preparazione complessivamente adeguata nell’applicazione delle tecniche trattate e nell’interpretazione dei 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 Principal Component Analysis, Regression, and Analysis of Variance to test a hypothesis.
- Identifying the variables to run the analysis
Applying knowledge and understanding
- Running Principal Component Analysis, Regression, and Analysis of Variance in
- Interpreting Results
Making Judgements
- Students will be encouraged to critically evaluate methodological choices, independently identifying the most appropriate techniques for specific theoretical questions and research contexts, with attention to the conceptual implications of analytical decisions.
Communication Skills
Communication Skills
- Students will learn to clearly and effectively communicate the rationale behind analytical choices and to present the results obtained, appropriately articulating statistical inferences using technically accurate yet accessible language.
Learning Skills
- Through practical use of the JAMOVI software and both individual and collaborative work, students will develop competencies that can be independently applied in future academic and professional settings, fostering continuous and self-directed learning.
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
- Linear Regression (simple, multiple including mediation and moderation analyses)
- Analysis of Variance (between-subject, within-subject)
- Principal Component Analysis
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
The module comprises 24 hours of interactive exercises (Didattica Interattiva, DI), organised into three-hour sessions held entirely in person. Each session includes the presentation of analysis examples and the individual completion of similar exercises by the students under the lecturer’s supervision. No remote teaching activities are planned. The module will be held in Italian.
Assessment methods
No summative interim assessments are planned. During the sessions, students will complete formative exercises on the three main topics covered: Principal Component Analysis, linear regression, and Analysis of Variance.
Successful completion of the module requires attendance of at least 70% of the scheduled hours and passing a final assessment, which will be held during the last session.
The final assessment will be individual and will consist of a written test held in person during the last session of the module. The test will include applied statistical-analysis exercises to be completed using jamovi. The assessment will evaluate the students’ ability to identify the appropriate statistical technique according to the research question and the available variables, accurately perform the analyses, and correctly interpret the results. The final assessment is passed when the answers demonstrate an overall adequate ability to apply the techniques covered and interpret 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
