ITALIANO 

Statistica per le scienze del comportamento

Maggioli Editore

Autori Joan Welkowitz, Barry Cohen, Robert Ewen







 

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) 

Non sono previste propedeuticità 

L'insegnamento prevede 48 ore di lezione suddivise in 3 lezioni settimanali (8 ore a settimanali). 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.







 

La valutazione del livello di apprendimento sarà effettuata tramite un’unica prova scritta, articolata in due sezioni: una senza utilizzo del software R e una con utilizzo di R. In entrambe le sezioni sono previste domande orali incluse all’interno della prova scritta, finalizzate a verificare l’appropriatezza del linguaggio tecnico, la chiarezza espositiva e la capacità di interpretare correttamente i concetti e gli output delle analisi statistiche.
La sezione senza R comprende quesiti teorici e applicativi relativi ai contenuti del corso e rappresenta il 70% della valutazione complessiva (espressa in trentesimi).
La sezione con R richiede allo studente di analizzare un dataset applicando le procedure illustrate a lezione. Tale sezione contribuisce al 30% della valutazione complessiva.
Le modalità d’esame sono identiche per studenti frequentanti e non frequentanti.
 

 

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