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Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali. Alan Agresti, Barbara Finlay. Pearson, 2020.
R for Data Science, Hadley Wickman & Garrett Grolemund, O'Reilly (https://it.r4ds.hadley.nz/index.html)
 

Il corso Introduzione alla Statistica si suddivide in due moduli.
Il modulo di Analisi Esplorativa dei Dati mira a fornire le basi metodologiche per l'utilizzo di strumenti statistici atti ad esplorare fenomeni economici, sociali e di altra natura. Gli studenti acquisiranno conoscenze e competenze per condurre analisi esplorative e descrittive dei dati, supportando così il processo decisionale.
Il modulo di Elaborazione e Visualizzazione dei Dati in R intende fornire una formazione tecnica orientata alla programmazione e all'uso del software R per estrarre informazioni dai dati e comunicarle efficacemente tramite visualizzazioni grafiche. Gli studenti saranno in grado di creare report statistici e visualizzazioni intuitive per una comunicazione efficace dei risultati.
RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI

CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Il corso mira a fornire una comprensione solida dei concetti statistici fondamentali, tra cui distribuzione di frequenza, forma delle distribuzioni, rappresentazioni grafiche, misure di tendenza centrale, misure di dispersione e misure di associazione. Inoltre, verrà introdotto il linguaggio di programmazione R, insieme alla conoscenza dell'ambiente statistico R e ai principi base della progettazione grafica e visualizzazione dei dati.
CAPACITà DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di:
- Calcolare e interpretare misure di tendenza centrale, dispersione e associazione.
- Descrivere le caratteristiche delle distribuzioni di dati.
- Utilizzare vari tipi di grafici per rappresentare i dati.
- Applicare concetti e tecniche di statistica descrittiva per condurre analisi esplorative su fenomeni reali.
- sviluppare scripting in R per importare, pulire e trasformare dati prima dell'analisi.
- sviluppare scripting in R per l'elaborazione dei dati e la creazione di grafici.
- Creare report statistici e presentazione efficace dei risultati.
ABILITà COMUNICATIVE
Al termine del corso gli studenti avranno sviluppato la capacità di utilizzare un linguaggio statistico appropriato; gli studenti saranno in grado di comunicare in modo chiaro ed efficace le informazioni derivanti dall'analisi dei dati anche per chi non ha una formazione statistica.
Inoltre gli studenti saranno in grado di utilizzare vari strumenti di presentazione tra cui l'uso del software per creare grafici e visualizzazioni dei dati, report e presentazioni multimediali sia in contesti accademici che professionali.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Il corso mira a sviluppare un'autonomia di giudizio che consenta agli studenti di:
- Selezionare lo strumento e le tecniche di sintesi dei dati più appropriati in funzione del tipo di dati che hanno a disposizione (numerici, categorici, temporali, ecc.) e degli obiettivi che si pongono nella loro ricerca.
- Interpretare i risultati ottenuti riconoscendo eventuali limiti dei metodi utilizzati e i loro punti di forza
- Selezionare lo strumento adeguato nei diversi contesti applicativi, ad esempio la scelta del tipo di grafico appropriato in base alla natura dei dati e all'informazione che vogliono comunicare
- Sviluppare una capacità critica nell'interpretazione dei dati, sapendo mettere in discussione i risultati alla luce di eventuali bias, errori di campionamento, o influenze esterne.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO
Attraverso le esercitazioni pratiche gli studenti hanno l'opportunità di applicare concretamente le conoscenze teoriche acquisite durante le lezioni in modo da consolidarne la comprensione e identificare eventuali aree in cui necessitano di ulteriore chiarimento o approfondimento.
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di apprendere in modo autonomo e indipendente, senza la necessità di una guida costante. Questo include la capacità di cercare informazioni, studiare nuove metodologie, e applicare quanto appreso in contesti pratici.
Ad esempio gli studenti impareranno a cercare, installare e utilizzare nuove librerie in R per l'analisi dei dati utilizzando risorse come CRAN (Comprehensive R Archive Network) o GitHub.
Oltre a conoscere le tecniche di base, gli studenti saranno incoraggiati a esplorare e sperimentare nuovi strumenti e metodi avanzati per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Questo approccio li rende capaci di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di innovare nelle loro future attività professionali.
 

 

Lezioni frontali, esercitazioni pratiche, attività laboratoriali con l’utilizzo del software statistico
 

La modalità di verifica dell’apprendimento del modulo ANALISI ESPLORATIVA DEI DATI consiste in una prova scritta, della durata di 2 ore, che include esercizi e domande teoriche aperte su tutto il programma del corso, per verificare la conoscenza del materiale, la comprensione e le abilità comunicative degli studenti. Per il modulo ELABORAZIONE E VISUALIZZAZIONE DEI DATI IN R consiste nella elaborazione e presentazione di un progetto in cui lo studente applica le competenze acquisite durante il corso utilizzando R: raccogliere, organizzare e descrivere dei dati e creare un report finale che includa analisi descrittive e visualizzazioni grafiche.
Il giudizio terrà inoltre in considerazione l’appropriatezza del linguaggio utilizzato e la capacità di utilizzare i diversi strumenti proposti.
Ciascuno dei due moduli avrà una propria valutazione. Il voto finale dell’insegnamento è determinato dalla media ponderata dei voti ottenuti (in trentesimi) nei due moduli con pesi corrispondenti ai CFU di ciascun modulo.
 

 

E-mail: antonio.gattone@unich.it
Giorni ed orari di ricevimento studenti: dopo le lezioni e/o per appuntamento da concordarsi via e-mail o TEAMS