MODELLI E TECNICHE STATISTICHE PER L'ANALISI MULTIDIMENSIONALE DEI DATI

Obiettivi formativi

• Tecniche fattoriali e di clustering
  Lo studente dovrà acquisire le conoscenze teoriche necessarie alla comprensione di:
  
  principi e la logica dell’analisi multidimensionale e multivariata
  paradossi dell’analisi multivariata
  tipologia delle matrici
  
  ed all’uso ed interpretazione delle tecniche multidimensionali di elaborazione dei dati.
  Lo studente svilupperà la conoscenza metodologica e tecnica delle procedure di gestione di data-base complessi mediante l’uso di banche-dati digitali in rete e di software specialistico di elaborazione statistica.
  
  
• Modelli per l'analisi delle relazioni causali
  Conoscenza, uso ed interpretazione dei modelli di analisi delle relazioni causali tra le variabili.
  
  Lo studente svilupperà la conoscenza metodologica e tecnica delle procedure di gestione di data-base complessi mediante l’uso di banche-dati digitali in rete e di software specialistico di elaborazione statistica.
  
• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. La valutazione
  Capacità di gestire strumenti teorici e operativi elementari, per impostare una ricerca valutativa , base di qualunque tipo di valutazione, facendo particolare attenzione sia ai cosiddetti ‘indicatori valutativi’ che alle questioni metodologiche di base
• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. Approcci multi criteri e approcci comparativi
  Potenziamento della capacità di scegliere la tecnica di volta in volta più adeguata al tipo di valutazione da affrontare, rafforzando in particolare la specifica abilità nel progettare e gestire lo strumento definito “focus group “

Prerequisiti richiesti

• Tecniche fattoriali e di clustering

  Conoscenze di statistica metodologica di base.

• Modelli per l'analisi delle relazioni causali

  Conoscenze di statistica metodologica di base.

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. La valutazione

  Conoscenze di base: metodologia della ricerca sociale

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. Approcci multi criteri e approcci comparativi

  Conoscenze di base: metodologia della ricerca sociale

Frequenza lezioni

• Tecniche fattoriali e di clustering

  Fortemente consigliata per le applicazioni empiriche e di laboratorio di calcolo proposte a lezione e per poter accedere alla veriìfiche in itinere.

• Modelli per l'analisi delle relazioni causali

  Fortemente consigliata per le applicazioni empiriche e di laboratorio di calcolo proposte a lezione e per poter accedere alla veriìfiche in itinere.

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. La valutazione

  Fortemente consigliata per le applicazioni empiriche, per i casi di studio proposti e per poter accedere alla verifiche in itinere

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. Approcci multi criteri e approcci comparativi

  Fortemente consigliata per le applicazioni empiriche, per i casi di studio proposti e per poter accedere alla verifiche in itinere

Contenuti del corso

• Tecniche fattoriali e di clustering

  Analisi fattoriale: fattori principali e componenti principali Scaling multidimensionale Analisi delle corrispondenze: semplici e multiple Analisi dei gruppi Metodologie di fuzzy clustering Seminari su argomenti specialistici: big data e data mining • analisi testuale • network analysis • reti neuronali

• Modelli per l'analisi delle relazioni causali

  Modelli di regressione multipla Modelli di regressione non lineare e logistica Modelli log-lineari Seminari su argomenti specialistici: • modelli multilevel • modelli di equazioni strutturali • modelli di Item Response Theory (IRT)

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. La valutazione

  Il modulo affronta in chiave critica i rapporti che legano i processi di monitoraggio alle funzioni valutative, osservando, in particolare, i legami tra indicatori di monitoraggio e di valutazione. Gli studenti avranno la possibilità di individuare i principali aspetti metodologici da considerare nella definizione di sistemi di monitoraggio efficacemente orientati alla valutazione.

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. Approcci multi criteri e approcci comparativi

  Il modulo ha l’obiettivo di introdurre gli studenti ai fondamenti della logica valutativa, con particolare riferimento agli elementi di base che caratterizzano i processi valutativi, alle principali teorie valutative presenti in letteratura e alla valutazione di impatto con particolare riferimento agli aspetti metodologici.

Testi di riferimento

• Tecniche fattoriali e di clustering

  Fabbris L. (1997), Statistica multivariata. Analisi esplorativa dei dati, McGraw-Hill, Milano, pp. 3-77; 163-295; 301-351.

  Kosko B. (1995), Il fuzzy-pensiero. Teoria ed applicazioni della logica fuzzy, Baldini & Castaldi, Milano, pp. 13-57; 147- 183.

  Sangalli A. (2000), L’importanza di essere fuzzy, Bollati Boringhieri, Torino, p. 19-147.

  Rezzani A. (2013), Big Data, Apogeo Education, Maggioli editore, Santarcangelo di Romagna (RN).

  Azzalini A., Scarpa B. (2004), Analisi dei dati e data mining, Springer, Berlin.

  Fraire M., Rizzi A. (2011), Analisi dei dati per il data mining, Carocci, Roma.

  Tuzzi A. (2003), L’analisi del contenuto, Carocci, Roma

  D. F. Iezzi (2009), Statistica per le Scienze Sociali, Carocci, Roma (Cap. 13).

  D. F. Iezzi (2009), Statistica per le Scienze Sociali, Carocci, Roma (Cap. 14).

  Meraviglia C. (2001), Le reti neurali nella ricerca sociale, FrancoAngeli, Milano, pp. 13-78.

• Modelli per l'analisi delle relazioni causali

  Bohrnstedt G. W. and Knoke D. (1998), Statistica per le scienze sociali, Il Mulino, Bologna, pp. 207-375.
  
  Hox J.J. (1995), Applied Multilevel Analysis, TT-Publikaties, Amsterdam, p. 1-30
  Corbetta P. (2002), Metodi di analisi multivariata per le scienze sociali. I modelli di equazioni
  strutturali, Il Mulino, Bologna, pp. 39-94.
  Giampaglia G. (2008), Il modello di Rasch nella ricerca sociale, Liguori, Napoli.

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. La valutazione

  Bezzi, C., Cannavò L., Palumbo M. (2010) Costruire indicatori nella Ricerca Sociale e nella Valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp. 19-56.

  Mazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp 17-43 pp 67-115.

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. Approcci multi criteri e approcci comparativi

  Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli, pp 23-111.

  Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli, pp 13-65.

  Stame N. - a cura - (2007) Classici della valutazione. Milano, Franco Angeli, pp. 337-416.

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

• Tecniche fattoriali e di clustering

  Prova scritta: domande in forma di risposta aperta

  Prova orale per migliorare il voto almeno sufficiente (18/30) della prova scritta

• Modelli per l'analisi delle relazioni causali

  Prova scritta: domande in forma di risposta aperta

  Prova orale per migliorare il voto almeno sufficiente (18/30) della prova scritta

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. La valutazione

  Prova scritta: domande in forma di risposta aperta

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. Approcci multi criteri e approcci comparativi

  Prova scritta: domande in forma di risposta aperta

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

• Tecniche fattoriali e di clustering

  Domande sui contenuti del programma

• Modelli per l'analisi delle relazioni causali

  Domande sui contenuti del programma

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. La valutazione

  Domande sul programma del corso: Gli indicatori valutativi; le finalità del monitoragio.

• Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. Approcci multi criteri e approcci comparativi

  Domande sui contenuti del programma: I differenti Approcci valutativi