STATISTICA MULTIVARIATA E RICERCA VALUTATIVA

Anno accademico 2018/2019 - 1° anno

Obiettivi formativi

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

    Far acquisire le conoscenze sui principi e la logica dell’analisi multivariata, della tipologia delle matrici, del loro uso ed interpretazione, nonché delle tecniche e dei modelli di elaborazione dei dati, delle procedure di gestione di data-base complessi, l’uso di banche-dati in rete e di software di elaborazione dei dati.

  • METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E STRUMENTI

    L’obiettivo è di introdurre gli studenti ai fondamenti della logica valutativa, alle principali teorie valutative presenti in letteratura e alla valutazione di impatto con particolare riferimento agli aspetti metodologici


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 sui packages 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 fattoriale: fattori principali e componenti principali - Analisi delle corrispondenze: semplici e multiple - Scaling multidimensionale - Analisi dei gruppi - Metodologie di fuzzy clustering -

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

    3. Argomenti di approfondimento:

    • big data and data mining
    • 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. Fabbris L. (1997), Statistica multivariata. Analisi esplorativa dei dati, McGraw-Hill, Milano, pp. 3-77; 301-351 (analisi dei gruppi).

    • Gallucci M. e Leone l. (2012), Modelli statistici per le scienze sociali, Pearson, Milano, pp. 297-388 (analisi fattoriale).
    • 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.


    • 2. Bohrnstedt G. W. and Knoke D. (1998), Statistica per le scienze sociali, Il Mulino, Bologna, pp. 207-375.
    • Gallucci M. e Leone l. (2012), Modelli statistici per le scienze sociali, Pearson, Milano, pp. 41-64 (modelli di regressione multipla).
    • Hox J.J. (1995), Applied Multilevel Analysis, TT-Publikaties, Amsterdam, p. 1-30
    • Gallucci M. e Leone l. (2012), Modelli statistici per le scienze sociali, Pearson, Milano, pp. 389-422 (modelli di equazioni strutturali).
    • 3. 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.


    • Grow A., van Bavel J. (2017), Agent-Based Modelling in Population Studies: Concepts, Methods, and Applications, Berlin: Spinger, 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

TECNICHE, MODELLI E PROCEDURE DI CALCOLO PER L'ANALISI STATISTICA DEI DATI
 ArgomentiRiferimenti testi
1Analisi fattoriale: fattori principali e componenti principali - Scaling multidimensionale - Analisi delle corrispondenze: semplici e multiple - Analisi dei gruppi - Metodologie di fuzzy clusterinLezioni frontali, raccolta dati da fonti ufficiali, esercitazioni su fogli di calcolo e risoluzione di problemi applicativi vedi Testi di riferimento 1. 
2Modelli di regressione multipla - Modelli di regressione non lineare e logistica - Modelli log-lineari • Modelli multilevel • Modelli di equazioni strutturali •vedi Testi di riferimento 2. 
3Big data and data mining - Agent-based modelsvedi Testi di riferimento 3. 
METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E STRUMENTI
 ArgomentiRiferimenti testi
1Definizioni e origine della valutazione Materiale didattico per frequentanti 
2Finalità, Fasi e Criteri della ValutazioneMateriale didattico per frequentanti; Bezzi, C., Cannavò L., Palumbo M. (2010) Costruire indicatori nella Ricerca Sociale e nella Valutazione, Milano, FrancoAngeli 
3 Approcci valutativi a confrontoStame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli, 
4I metodi basati sulla TeoriaStame N. - a cura - (2007) Classici della valutazione. Milano, Franco Angeli, pp. 337-416. 
5Metodi e approcci mistiStame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli, 
6I disegni di ricerca per la valutazione di impattoStame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli; Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli, 
7I metodi per la valutazione di impattoStame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli; Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli 
8Origini e funzioni del monitoraggioMazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli 
9I sistemi di monitoraggio nei processi di valutazioneMazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli 

VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO

Modalità di verifica dell'apprendimento

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

    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