STATISTICA MULTIVARIATA E RICERCA VALUTATIVA

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

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