SeC

Lingua Insegnamento:

ITALIANO
Testi di riferimento:

- Simone Di Zio, Antonio Pacinelli, STATISTICA SOCIALE, Mondadori Università, 2015
- Materiali didattici disponibili sulla piattaforma di ateneo https://elearning.unich.it
Obiettivi formativi:

Il corso persegue l’obiettivo di fornire agli studenti i concetti relativi alla statistica descrittiva e inferenziale e di introdurli al corretto uso dei relativi metodi in ambito sociale, con particolare riferimento ai fenomeni criminologici. Gli studenti conosceranno quindi i metodi statistici necessari per trattare, manipolare, rappresentare, analizzare ed elaborare dati (sia qualitativi che quantitativi), prevalentemente di tipo criminologico. Dovranno pertanto essere in grado di utilizzare i dati al fine di trasformarli in informazioni, per fini decisionali. La capacità di rappresentazione e interpretazione dei risultati ottenuti riveste un ruolo fondamentale.
Prerequisiti:

Nessuno
Metodi didattici:

Lezioni in aula ed esercitazioni
Modalità di verifica dell'apprendimento:

L’esame si articola in una prova scritta di 1 ora, con esercizi vari volti a verificare la padronanza delle metodologie statistiche, le capacità di elaborazione e la capacità interpretativa dei risultati ottenuti. La prova contiene dati da elaborare, domande a risposta multipla e risposte discorsive riguardanti l’interpretazione dei risultati ottenuti, per un totale di circa 15/20 esercizi. A seguire (stesso giorno), si avrà una prova orale, la quale parte dalla discussione dell’elaborato scritto, per poi convergere, eventualmente (se gli elementi derivanti dallo scritto non sono sufficienti per addivenire ad una valutazione) su domande riguardanti argomenti del programma non compresi nella prova scritta. La valutazione congiunta dell’elaborato e del colloquio porterà ad un voto unico finale in trentesimi.
Sostenibilità:
Altre Informazioni:

Il corso riguarda la statistica descrittiva, la statistica inferenziale (limitatamente a verifica di ipotesi e intervalli di confidenza) e alcune metodologie dei Futures Studies.

MODULO 1 – Concetti introduttivi- Introduzione al corso- Richiami di matematica- L’indagine statistica e le sue fasi- Le fonti ufficiali del dato statistico- Dal dato all’informazione.MODULO 2 – La Statistica Descrittiva2.1 La rilevazione del dato statisticoStrumenti per la rilevazione dei datiIl QuestionarioL’intervista qualitativa2.2 La rappresentazione dei dati statisticiTipologie di variabili e ScaleLe distribuzioni statisticheLe rappresentazioni grafiche2.3 Le misure di tendenza centraleLe sintesi delle distribuzioni di frequenzaSintesi per variabili nominali, ordinali, cardinali e a intervalliMisure di tendenza centrale per variabili nominaliMisure di tendenza centrale per variabili ordinaliMisure di tendenza centrale per variabili a intervalli2.4 Le misure di variabilitàLa distanza statistica e le sue misureIl concetto di variabilità di una distribuzioneMisure di variabilità per variabili nominaliMisure di variabilità per variabili ordinaliMisure di variabilità per variabili a intervalliLa variabilità relativa alla media e al massimoIl Box plot2.5 Le Misure delle relazioni tra variabiliLa variabile doppia e le sue rappresentazioniValori caratteristici della distribuzione doppiaTipologie di relazioni fra variabiliFrequenze percentuali per una distribuzione doppiaLe relazioni fra variabili qualitative. Dalla connessione al Chi-quadratoLe relazioni fra variabili quantitative. La RegressioneLe relazioni fra variabili quantitative. La CorrelazioneRapporto di ricerca o ReportMODULO 3. L’Inferenza statistica3.1 Probabilità e variabili casualiRichiami di calcolo combinatorioLa probabilità come misura del grado di possibilità. Definizioni e ambitiapplicativi.La probabilità nell’approccio classico e la probabilità condizionataUlteriori definizioni di probabilitàLa variabile casuale: funzione di probabilità e di ripartizioneVariabile casuale continua e funzione di densitàValore atteso e varianzaAlcune variabili casuali discreteAlcune variabili casuali continue3.2 Le tecniche di campionamentoIntroduzioneIl CampionamentoDifferenze tra campioni probabilistici e non probabilisticiI campionamenti probabilisticiI campionamenti non probabilisticiDistribuzioni campionarie e media campionaria3.3 Inferenza da “Esperimento statistico”Concetto e tipi d’inferenzaGli stimatori e le loro proprietàStima puntuale e massima verosimiglianzaStima per intervalloVerifica delle ipotesi parametriche