STATISTICA SOCIALE

Anno accademico 2015/2016 - 1° anno

Obiettivi formativi

  • FONTI E SISTEMI DI INDICATORI. STRUMENTI PER L'ANALISI TERRITORIALE DEI DATI.
    Il primo modulo ha come obbiettivo fornire allo studente gli strumenti metodologici funzionali all’analisi territoriale dei data. L’accento viene, quindi, posto sulle fonti dei dati e sugli indicatori. In particolare il corso si concentra sulle tecniche di costruzione di indicatori composti.
  • PIANI DI CAMPIONAMENTO. TEST DI IPOTESI NON PARAMETRICI.
    Il modulo affronta gli aspetti teorici e pratici del campionamento statistico. Si discuteranno le tecniche di campionamento casuale con alcuni cenni sul campionamento non probabilistico. La seconda parte del modulo si focalizza sui test non parametrici. Nello specifico, si discuteranno i test per un campione, per due campioni appaiati e per due campioni indipendenti.
  • MODELLI DI ANALISI DELLE SERIE SPAZIO - TEMPORALI. CENNI SU STRUMENTI DI ANALISI STATISTICA MULTI - VARIATA.
    Il modulo tratta, in maniera introduttiva, i modelli per l’analisi delle serie storiche. Sarà discusso l’approccio classico e l’approccio moderno. Nella seconda parte del modulo, si accennerà ai modelli e le tecniche di analisi multivariata dei dati.

Contenuti del corso

  • FONTI E SISTEMI DI INDICATORI. STRUMENTI PER L'ANALISI TERRITORIALE DEI DATI.
    Le fonti delle informazioni statistiche; modelli di rilevazione delle informazioni da fonti istituzionali;
    i sistemi statistici informativi, procedure d’integrazione fra data-bases; le trasformazioni dei dati;
    classificazione tipologica di tassi, rapporti, numeri indici; gli indicatori; le tecniche di costruzione e di indicatori composti.
  • PIANI DI CAMPIONAMENTO. TEST DI IPOTESI NON PARAMETRICI.
    Piani di campionamento; Disegno di campionamento; Dimensioni campionarie; Errori di campionamento
    Criteri di selezione dei campioni; Test su un campione: binomiale, ?2, Kolmogorov-Smirnov
    Test su campioni a due misure dipendenti: McNemar
    Test su due campioni indipendenti: esatto di Fisher, ?2, della mediana, Wilcoxon-Mann-Whitney
  • MODELLI DI ANALISI DELLE SERIE SPAZIO - TEMPORALI. CENNI SU STRUMENTI DI ANALISI STATISTICA MULTI - VARIATA.
    Analisi delle serie temporali:
    a. procedimento classico
    b. procedimento moderno: modello di Box-Jenkins
    tipologia dei processi stocastici: stazionari, invertibili, lineari, autoregressivi (AR), casuali o a media mobile (MA), modelli ARMA o ARIMA.
    I principi e la logica dell’analisi multidimensionale e multivariata
    I paradossi dell’analisi multivariata
    La tipologia delle matrici

Testi di riferimento

  • FONTI E SISTEMI DI INDICATORI. STRUMENTI PER L'ANALISI TERRITORIALE DEI DATI.
    STAT (2011), Navigando tra le fonti demografiche e sociali, ISTAT, Roma,
    http://www3.istat.it/dati/catalogo/20100325_01/Navigando_tra_le_fonti_demografiche_sociali.pdf
    Bonarini F. (2006), Guida alle fonti statistiche socio-demografiche, CLEUP, Padova, pp. 1-142; 231-308.
    Cavaleri P. e Venturini F. (a cura di) (2004), Documenti e dati pubblici sul web. Guida all'informazione di fonte pubblica in rete, Il Mulino, Bologna.
    D. F. Iezzi (2009), Statistica per le Scienze Sociali, Carocci, Roma (Cap. 10 e 11).
    OECD (2008), Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and user guide.,
    www.oecd.org/publishing.
  • PIANI DI CAMPIONAMENTO. TEST DI IPOTESI NON PARAMETRICI.
    G. Cicchitelli, A. Herzel e G. E. Montanari (1992), Il campionamento statistico, Il Mulino, Bologna, cap. III (§§ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7), pp. 69-84.
    L. Fabbris (1989), L’indagine campionaria, N.I.S., Roma, capp. I (§ 1.4, 1.5, 1.6), pp. 24-39.
    S. Siegel e N. J. Castellan jr. (1992), Statistica non parametrica, McGraw-Hill, Milano, cap. III
    (§§ 3.4, 3.4.1, 3.4.2) e cap. IV (§§ 4.1, 4.2, 4.3), pp. 67-92; cap. V (§§ 5.1,5.2), pp. 113- 130; cap. VI (§§ 6.1, 6.2, 6.3, 6.4), pp. 151-191
  • MODELLI DI ANALISI DELLE SERIE SPAZIO - TEMPORALI. CENNI SU STRUMENTI DI ANALISI STATISTICA MULTI - VARIATA.
    Fraire M. e Rizzi A. (1998), Statistica, Carocci, Roma, pp. 445-478.
    L. Fabbris (1997), Statistica multivariata. Analisi esplorativa dei dati, McGraw-Hill, Milano, pp. 3-77.