• Edizioni di altri A.A.:
  • 2023/2024
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  • Lingua Insegnamento:
    Italiano 
  • Testi di riferimento:
    Statistica per le scienze del comportamento
    Maggioli Editore
    Autori Joan Welkowitz, Barry Cohen, Robert Ewen
     
  • Obiettivi formativi:
    L’insegnamento concorre alla realizzazione degli obiettivi formativi del corso di studi in Economics and Behavioral Sciences fornendo le conoscenze e le competenze statistiche a diverse figure professionali come consulenti interni o esterni in organizzazioni pubbliche o private, marketing manager, addetti alle risorse umane al fine di:
    - supportare il policy maker attraverso la realizzazione di studi e ricerche comportamentali e sperimentali al fine di favorire lo sviluppo di politiche basate su evidenze empiriche (behaviorally-informed)
    - aiutare le aziende ad innovare e/o ad attuare cambiamenti organizzativi supportando la progettualità d'azienda attraverso l'uso di metodologie sperimentali con le quali potrà testare e revisionare le ipotesi imprenditoriali (secondo l'approccio noto come lean innovation)
    - testare nuovi prodotti e/o servizi sviluppando protocolli sperimentali e ricerche di mercato per comprendere il comportamento del consumatore/cliente
    - valorizzare le risorse umane svolgendo attività di ricerca sperimentale per l'individuazione delle migliori soluzioni da adottare nella gestione delle risorse umane.
    Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà possedere conoscenze e competenze inerenti la terminologia statistica, gli aspetti teorici e applicativi di alcune metodologie statistiche.

    A tal fine il corso si propone di trasmettere le seguenti competenze e conoscenze: CONOSCENZE E CAPACITA' DI COMPRENSIONE
    - conosce le distribuzioni di frequenza e i principali indici statistici di tipo descrittivo (di sintesi, di forma e di variabilità);
    - conosce i principi che sono alla base del calcolo della probabilità ed i principali modelli probabilistici
    - conosce e comprende la logica per la costruzione di distribuzioni campionarie e le implicazioni per l’inferenza statistica
    - conosce e comprende la filosofia e i principi scientifici della verifica di ipotesi
    - conosce gli elementi di base e avanzati per l’utilizzo di software statistici.

    A tal fine il corso propone di trasmettere le seguenti competenze e conoscenze in termini di obiettivi particolari:

    CONOSCENZE E CAPACITA' DI COMPRENSIONE (applicata)
    Lo studente
    - sarà in grado di utilizzare definizioni e applicazioni corrette dei concetti e dei metodi statistici utilizzati nella ricerca comportamentale e nelle scienze sociali
    - sarà in grado di valutare l'affidabilità e la validità dei dati raccolti e di effettuare un'analisi descrittiva dei dati raccolti;
    - saprà individuare i metodi adatti alla comprensione e all'analisi dei dati, con particolare attenzione al quadro sperimentale;
    - saprà applicare metodi di stima su dati campionari per fare inferenza sui parametri della popolazione;
    - saprà scrivere rapporti di analisi

    AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
    - decide in modo autonomo quali strumenti utilizzare e quali analisi effettuare per descrivere sinteticamente le caratteristiche di un collettivo
    - decide in modo autonomo quali strumenti utilizzare e quali analisi effettuare per poter fare inferenza su parametri della popolazione di interesse sulla base dei dati campionari a disposizione
    - comprende, interpreta e fornisce una valutazione critica di risultati di analisi dei dati sia descrittiva che inferenziale
    - esprime in forma orale considerazioni analitiche e di sintesi sugli aspetti
    fondamentali della disciplina ed effettua collegamenti interdisciplinari.
    ABILITA' COMUNICATIVE:
    - utilizza il linguaggio statistico in modo appropriato e pertinente;
    - comunica in forma scritta e orale i risultati delle analisi statistiche e i ragionamenti logici sottostanti.
    CAPACITÀ DI APPRENDERE
    - effettua ricerche individuali e di gruppo su aspetti specifici della disciplina
    (strumenti utilizzati: dispense, testi di approfondimento, esercitazioni di gruppo)
     
  • Prerequisiti:
    Non sono previste propedeuticità
     
  • Metodi didattici:
    L'insegnamento prevede 48 ore di lezione suddivise in 3 lezioni settimanali da 2 ore. Il corso sarà organizzato in moduli le cui lezioni saranno incentrate prevalentemente sul ricorso ai seguenti metodi didattici: lezioni frontali in aula, esercitazioni e analisi di casi di studio svolte in aula multimediale mediante l’utilizzo del software R. La frequenza è fortemente consigliata.
     
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    La valutazione del livello di apprendimento sarà effettuata con il ricorso ad una prova finale al computer utilizzando il software statistico R ed una successiva prova orale. Nella prova al computer agli studenti verrà richiesto di analizzare i dati in base alle procedure apprese in classe. Tale prova ha una durata di 2 ore e rappresenta il 70% della valutazione complessiva (espressa in trentesimi) articolata in relazione agli obiettivi formativi da valutare. La prova orale (30% della valutazione complessiva) è rivolta a sondare nel discente da un lato le abilità comunicative, di padronanza del linguaggio (non solo quello tecnico specifico della materia di riferimento) e di chiarezza espositiva, dall'altro le capacità di interpretazione dei principali output delle analisi studiate nel corso provenienti dal software R. Le modalità d’esame sono le medesime per frequentanti e non frequentanti.
     
  • Sostenibilità:
    Sebbene il tema si presenti di grande rilievo le peculiarità della disciplina non consentono di affrontare tali aspetti in modo adeguato
     
  • Altre Informazioni:
    Tutte le informazioni inerenti il corso, le slide delle lezioni, i materiali di supporto e le esercitazioni e tutte le comunicazioni avverranno attraverso la pagina e-learning
     

Background teorico e pratico per l'uso della Statistica nelle scienze comportamentali. Nel corso verranno trattati argomenti quali: misure di tendenza centrale e variabilità, probabilità e distribuzioni, correlazione, intervalli di confidenza e verifica di ipotesi, analisi della potenza, analisi della varianza, test del chi-quadrato, regressione lineare. Durante il corso verrà utilizzato il programma statistico R con cui eseguire analisi statistiche selezionate.

Scale di misurazione e rappresentazione grafica dei dati
Misure di tendenza centrale
Misure di variabilità
La curva Normale
Elementi di calcolo delle probabilità
Verifica d’ipotesi e distribuzioni campionarie
Test z, test t e analisi di potenza
Analisi della varianza
Regressione lineare
Test non parametrici

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