STATISTICA MULTIVARIATA E RICERCA VALUTATIVA

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

• TECNICHE, MODELLI E PROCEDURE DI CALCOLO PER L'ANALISI STATISTICA DEI DATI

  Lezioni frontali. Applicazione dei contenuti appresi alla risoluzione di problemi empirici. Discussione dei risultati.

  Seminari di approfondimento su temi specifici previsti in programma al punto 3.

  Attività di ricerca: consultazione bibliografica e raccolta dati.

  Laboratori di analisi dei dati con addestramento su software di calcolo statistico.

  Presentazioni di papers sui temi analizzati.

• METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E STRUMENTI

  Lezioni frontali - Esercitazioni

Prerequisiti richiesti

• TECNICHE, MODELLI E PROCEDURE DI CALCOLO PER L'ANALISI STATISTICA DEI DATI

  Conoscenze di statistica metodologica di base.

• METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E STRUMENTI

  Conoscenze di base: metodologia della ricerca sociale

Frequenza lezioni

• TECNICHE, MODELLI E PROCEDURE DI CALCOLO PER L'ANALISI STATISTICA DEI DATI

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

• METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E STRUMENTI

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

Contenuti del corso

• TECNICHE, MODELLI E PROCEDURE DI CALCOLO PER L'ANALISI STATISTICA DEI DATI

  1. Analisi dei gruppi - Scaling multidimensionale - Analisi delle corrispondenze: semplici e multiple - Analisi fattoriale: componenti principali e fattori principali -

  2. Modelli di regressione multipla • Modelli di regressione non lineare e logistica - Modelli di equazioni strutturali • Modelli multilevel

   

  Argomenti di approfondimento:

  • 1. big data and data mining
  • 2. agent-based models
• METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E STRUMENTI

  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. Il modulo affronta, inoltre, 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.

Testi di riferimento

• TECNICHE, MODELLI E PROCEDURE DI CALCOLO PER L'ANALISI STATISTICA DEI DATI
  • 1. Bartholomew D. J., Steele F., Moustaki I., Galbraith J. I. (2008). Analysis of Multivariate Social Science Data. Boca Raton, FL: CRC Press, Taylor & Francis, pp. 1-144; 175-208.

  per le applicazioni dei software:

  • Hahs-Vaughn, D. L. (2017). Applied Multivariate Statistical Concepts. New York, NY: Routledge, pp. 1-56; 335-440

  in italiano da consultare eventualmente:

  • Gallucci M., Leone L., Berlingeri M. (2017), Modelli statistici per le scienze sociali, Pearson, Milano, pp. 323-406 (analisi fattoriale).
  • Fabbris L. (1997), Statistica multivariata. Analisi esplorativa dei dati, McGraw-Hill, Milano, pp. 3-77; 301-351 (analisi dei gruppi).


   

  • 2. Bartholomew D. J., Steele F., Moustaki I., Galbraith J. I. (2008). Analysis of Multivariate Social Science Data. Boca Raton, FL: CRC Press, Taylor & Francis, pp. 145-174; 289-362.

  per le applicazioni dei software:

  • Hahs-Vaughn, D. L. (2017). Applied Multivariate Statistical Concepts. New York, NY: Routledge, pp. 57-272; 441-570.

  in italiano da consultare eventualmente:

  • Bohrnstedt G. W. and Knoke D. (1998), Statistica per le scienze sociali, Il Mulino, Bologna, pp. 207-375 (modelli di regressione non lineare e logistica).
  • Gallucci M., Leone L., Berlingeri M. (2017), Modelli statistici per le scienze sociali, Pearson, Milano, pp. 41-98 (modelli di regressione multipla).

   

  Argomenti di approfondimento:

  • 1. Foster I., Ghani R., Jarmin R. S., Kreuter F., Lane J. (2017). Big Data and Social Science. Boca Raton, FL: CRC Press, Taylor & Francis, pp. 1-240.

  in italiano da consultare eventualmente:

  • 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.



   

  • 2. Grow A., van Bavel J. (2017), Agent-Based Modelling in Population Studies: Concepts, Methods, and Applications, Berlin: Springer, pp. 3-72.
• METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E STRUMENTI

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

  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.

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

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

Programmazione del corso

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

• TECNICHE, MODELLI E PROCEDURE DI CALCOLO PER L'ANALISI STATISTICA DEI DATI

  Presentazioni su temi selezionati dal programma.

  La prova scritta è obbligatoria e prevede domande a risposta aperta.

  La prova si intende superata se lo studente ottiene alla prova scritta una votazione complessiva non inferiore a 18/30 e verrà registrato un voto pari a 26/30 al massimo.

  Al fine di ottenere una votazione complessiva eventualmente superiore a 26/30 è necessario sostenere la prova orale.

• METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E STRUMENTI

  S/O/P

  Prova scritta: domande in forma di risposta aperta

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

• TECNICHE, MODELLI E PROCEDURE DI CALCOLO PER L'ANALISI STATISTICA DEI DATI

  Domande sui contenuti del programma

• METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E STRUMENTI

  Domande sui contenuti del programma: I differenti Approcci valutativi; la Valutazione di impatto; Funzioni ed usi degli indicatori