PRINCIPI E METODI STATISTICI

Il corso mira a fornire gli strumenti e la metodologia della statistica descrittiva e inferenziale per l’analisi dei dati finalizzata allo studio dei fenomeni sociali. Sulla base delle conoscenze acquisite, lo studente sarà in grado di raccogliere ed organizzare sistematicamente i dati di natura qualitativa e quantitativa, ed utilizzare i principali metodi quantitativi. Lo studente svilupperà un approccio critico per l’interpretazione dei risultati ottenuti e sarà in grado di elaborare una riflessione articolata sulle dinamiche dei fenomeni sociali anche formulando prospettive comparative tra diversi contesti territoriali.

Nello specifico, sulla base dei descrittori di Dublino, i risultati di apprendimento attesi sono:

1. Conoscenza e capacità di comprensione: capacità di comprendere le problematiche statistiche relative alla raccolta dati e alla loro elaborazione; comprensione delle fonti dati della statistica ufficiale; acquisizione dei principali strumenti e metodi della statistica descrittiva ed inferenziale applicata allo studio dei fenomeni sociali nei diversi contesti territoriali;

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: identificazione ed applicazione delle metodologie e degli strumenti statistici appropriati per l’analisi dei fenomeni sociali, e per la soluzione di casi di studio derivanti da scenari professionali e da problematiche sociali emergenti nella realtà corrente, attraverso un approccio problem-solving orientato al supporto dei processi di tipo decisionale;

3. Autonomia di giudizio: interpretazione dei risultati ottenuti dalle analisi statistiche condotte, con particolare attenzione agli aspetti di monitoraggio e governance dei fenomeni sociali. L'organizzazione sistematica dei dati e dei risultati acquisiti dalle elaborazioni statistiche dovrà condurre ad una riflessione articolata sulle dinamiche sociali nei vari contesti territoriali di riferimento;

4.Abilità comunicative: comunicare con padronanza di linguaggio statistico, i risultati conseguiti dalle analisi. Valutare la distribuzione territoriale e l’evoluzione temporale dei fenomeni analizzati attraverso tecniche di analisi descrittiva e inferenziale, al fine di ricostruire un quadro organico delle dinamiche sociali osservate, per supportare processi decisionali basati sui dati;

5. Capacità di apprendere: capacità di condurre analisi quantitative di base, applicabili in contesti multidisciplinari e trasversali alle diverse aree delle scienze sociali, al fine di progettare e realizzare attività di ricerca in autonomia. Tali competenze consentono il proseguimento del percorso formativo, in coerenza con le tematiche, gli obiettivi formativi e i risultati di apprendimento previsti dal Corso di Laurea.

L’insegnamento combina lezioni frontali e attività di laboratorio, finalizzate all’acquisizione di competenze operative nell’utilizzo degli strumenti informatici e dei software dedicati all’analisi statistica dei dati. La metodologia didattica adottata è orientata al problem solving e prevede l’analisi di casi di studio rappresentativi di contesti reali, a partire dai quali vengono individuati i metodi statistici più appropriati e sviluppate le relative applicazioni.

Le attività laboratoriali consentono agli studenti di applicare concretamente le tecniche analitiche, gestire dataset, interpretare gli output prodotti e consolidare le competenze metodologiche acquisite. La discussione interattiva dei risultati, supportata dal coinvolgimento attivo degli studenti, favorisce la comprensione critica dei processi di analisi, l’interpretazione dei fenomeni osservati e la valutazione della significatività delle evidenze empiriche, contribuendo allo sviluppo della capacità di lettura e analisi statistica dei dati.

Pur non essendo previsti prerequisiti formali, è fortemente consigliato il possesso di conoscenze di base di matematica generale e di competenze informatiche fondamentali, con particolare riferimento all’utilizzo di fogli elettronici per l’organizzazione, la gestione e l’elaborazione dei dati (Microsoft Excel). 

Statistica Descrittiva. Nozioni Introduttive. Serie di osservazioni. Rilevazioni statistiche. Variabili statistiche. Distribuzioni di frequenza. Rappresentazioni grafiche. Medie. Variabilità statistica. Scostamenti medi. Varianza. Concentrazione. Rapporto di concentrazione. Box-plot. Indici di forma: asimmetria e curtosi. Tabelle di contingenza. Covarianza e correlazione lineare. Regressione lineare: determinazione dei coefficienti con il metodo dei minimi quadrati, misure di bontà del modello.

Calcolo delle Probabilità. Eventi. Probabilità in senso oggettivo e soggettivo. Principali regole del calcolo delle probabilità. Eventi condizionati. Probabilità condizionate. Variabili aleatorie discrete e continue. Distribuzioni di probabilità: uniforme, binomiale, normale.

Inferenza statistica. Stima puntuale. Stimatori e stime. Proprietà degli stimatori. Stima intervallare. Verifica delle ipotesi statistiche. Confronto tra due popolazioni.

Cicchitelli G., D’Urso P. Minozzo M., 2022, Statitica Principi e metodi, Quarta Edizione, Pearson.

Ulteriori materiali di supporto allo studio e di preparazione allo svolgimento dei casi di studio verranno resi disponibili tramite la piattaforma Teams durante lo svolgimento delle lezioni.

La verifica consiste in una prova scritta presso il laboratorio informatico attraverso l’utilizzo di applicativi per l’elaborazione statistica dei dati. È previsto lo svolgimento di una verifica intermedia per i primi moduli trattati (statistica descrittiva).

Si specificano le modalità di valutazione rispetto ai risultati di apprendimento attesi:

Valutazione: Esame non superato

Importanti carenze e significative imprecisioni nella conoscenza e comprensione degli argomenti trattati. Non sufficienti capacità di analisi dei dati. Inappropriato utilizzo dei metodi statistici.

Valutazione:18-20

Conoscenza e comprensione dei metodi statistici si assestano ad un livello appena sufficiente. Le capacitá di analisi rimangono contenute e non sono abbastanza affinate.

Valutazione:21-23

Conoscenza piu’ che sufficiente delle metodologie statistiche, sebbene permangono imprecisioni nell’utilizzo degli strumenti e nell’interpretazione dei risultati conseguiti dalle analisi.

Valutazione:24-26

Buona conoscenza e capacitá di applicazione delle metodologie statistiche. Buona la capacitá interpretativa dei risultati.

Valutazione:27-29

Conoscenza piu’ che buona dei metodi statistici e capacitá di applicazione ai casi di studio. Notevoli capacitá interpretative dei risultati, della loro sintesi e contestualizzazione, con abilità di sintesi e contestualizzazione delle evidenze empiriche in relazione ai fenomeni analizzati.

Valutazione:30-30L

Ottima conoscenza e piena padronanza delle metodologie statistiche e delle relative tecniche di analisi. Elevata capacitá interpretativa di sintesi e di contestualizzazione dei risultati. Capacitá di argomentazione critica delle evidenze empiriche, finalizzata al supporto e all’orientamento dei processi decisionali.

Caso di studio: La Presidenza del Consiglio dei Ministri sta conducendo un’analisi sugli effetti del caro vita per i percettori di reddito da pensione. Sulla base dei dati relativi alle Dichiarazioni dei redditi per comune, anno di imposta 2022, rilasciati dall’Agenzia delle Entrate, si richiede: a) il calcolo del coefficiente di Gini come misura della disuguaglianza nella distribuzione dei redditi dei lavoratori pensionati nelle regioni italiane; b) commentare i risultati ottenuti.

Caso di studio: L’ISTAT (Istituto Nazionale di Statistica) ha pubblicato i dati della popolazione residente nel comune di Catania al 1° gennaio 2024. Costruire la distribuzione per età della popolazione femminile e maschile per classi di ampiezza 10 anni. Calcolare l'età media della popolazione maschile e femminile; la mediana e la variabilità delle distribuzioni ottenute. Confrontare la popolazione residente nel comune di Catania con quella residente nel comune di Giarre e commentare i risultati ottenuti in termini di struttura per età ed invecchiamento delle popolazioni femminili e maschili residenti nei due comuni.

Caso di studio: L’Agenzia Europea per l’Asilo (European Union Agency for Asylum) raccoglie i dati relativi alle richieste di protezione internazionale per ognuno dei paesi membri dell’Unione Europea. Sulla base della serie storica dal 2014 al 2023, descrivere ed analizzare l’andamento delle richieste di protezione internazionale per l’Unione Europea descrivendo i parametri ottenuti. Si determini il valore previsto per l’anno 2026, assumendo l’andamento osservato rimanga costante ed inalterato; si determini l’errore di predizione.

Caso di studio: L’ ISTAT (Istituto Nazionale di Statistica) rileva che nel 2023 ad Enna ammontano a 1,023 di cui 491 di sesso femminile. Considerando 4 donne in attesa residenti ad Enna in un dato periodo del 2023, si determini la probabilità che:  A) Nascano tanti maschi quante femmine;  B) Il numero d femmine sia inferiore a quello dei maschi;  C) Nascano almeno 3 femmine.