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B002520 - TECNICHE DI ANALISI MULTIVARIATA
Principali informazioni
Contenuto del corso
Libri di testo consigliati
Obiettivi Formativi
Prerequisiti
Metodi Didattici
Modalità di verifica apprendimento
Programma del corso
Anno Accademico 2011-12
Coorte 2010 - Laurea Magistrale in SOCIOLOGIA E RICERCA SOCIALE
Anno di corso
Secondo Anno - Secondo Semestre
Dipartimento di Afferenza
Scienze Politiche e Sociali
Tipo insegnamento
Attività formativa monodisciplinare
Settore Scientifico disciplinare
SECS-S/05 - STATISTICA SOCIALE
Crediti Formativi
6
Ore Didattica
42
Periodo didattico
27/02/2012 ⇒ 01/06/2012
Frequenza Obbligatoria
No
Tipo Valutazione
Voto Finale
Contenuto del corso
mostra
Programma del corso
mostra
Docenza
Mutuazione
Insegnamento mutuato da:
B002521 - TECNICHE DI ANALISI MULTIVARIATA
Laurea Magistrale in SOCIOLOGIA E RICERCA SOCIALE
Curriculum TEORIA E ANALISI DELLA SOCIETA'
B002521 - TECNICHE DI ANALISI MULTIVARIATA
Laurea Magistrale in SOCIOLOGIA E RICERCA SOCIALE
Curriculum TEORIA E ANALISI DELLA SOCIETA'
Contenuto del corso
Il corso è articolato in 4 parti: (I) Il trattamento dei dati, (II) La ricerca di strutture latenti, (III) L’analisi dimensionale e di sintesi, (IV) La ricerca e l’individuazione di gruppi (V) una particolare applicazione: item analysis.
Libri di testo consigliati (Cerca nel catalogo della biblioteca)
Maggino F., L’analisi dei dati nell’indagine statistica, Firenze University Press, 2005
– Volume 1. Parte I: capitoli 5 e 6. Parte II: capitoli 2, 3, 6.
– Volume 2. Parte I: capitoli 1, 2 e 3. Parte II: capitolo 3. Parte III
Maggino F. Rilevazione e Analisi Statistica del Dato Soggettivo, Firenze University Press, Archivio E-Prints, Firenze, 2007
(Parte II: capitolo 1 + uno a scelta tra i capitoli 2, 3, 4)
Questo testo è scaricabile gratuitamente al seguente indirizzo: http://eprints.unifi.it/archive/00001517/
– Volume 1. Parte I: capitoli 5 e 6. Parte II: capitoli 2, 3, 6.
– Volume 2. Parte I: capitoli 1, 2 e 3. Parte II: capitolo 3. Parte III
Maggino F. Rilevazione e Analisi Statistica del Dato Soggettivo, Firenze University Press, Archivio E-Prints, Firenze, 2007
(Parte II: capitolo 1 + uno a scelta tra i capitoli 2, 3, 4)
Questo testo è scaricabile gratuitamente al seguente indirizzo: http://eprints.unifi.it/archive/00001517/
Obiettivi Formativi
CONOSCENZE: Il corso si propone di introdurre alla logica dell’analisi multivariata e ai diversi metodi per eseguirla
COMPETENZE: Trattamento preparazione dei dati per l’analisi multivariata. Principi dell’analisi statistica multivariata. Tecniche di analisi finalizzate a: (i) ricercare strutture latenti, (ii) verificare la dimensionalità e sintetizzare, (iii) ricercare e individuare gruppi.
CAPACITÀ ACQUISITE: Capacità di impostare, eseguire e interpretare correttamente un procedimento di analisi multivariata anche utilizzando strumenti informatici.
COMPETENZE: Trattamento preparazione dei dati per l’analisi multivariata. Principi dell’analisi statistica multivariata. Tecniche di analisi finalizzate a: (i) ricercare strutture latenti, (ii) verificare la dimensionalità e sintetizzare, (iii) ricercare e individuare gruppi.
CAPACITÀ ACQUISITE: Capacità di impostare, eseguire e interpretare correttamente un procedimento di analisi multivariata anche utilizzando strumenti informatici.
Prerequisiti
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Metodi Didattici
Lezioni di didattica frontale:
Il corso prevede accanto alle tradizionali lezioni anche dei momenti di esercitazione finalizzati ad applicare i concetti appresi durante le lezioni.
Durante i momenti di esercitazione la docente sarà affiancata dalle dott.sse Ester Macrì, Elena Ruviglioni (ai sensi del Decreto del Rettore, 30 giugno 2005, n. 548, art 10.3 (prot. n. 45247).
Il corso prevede accanto alle tradizionali lezioni anche dei momenti di esercitazione finalizzati ad applicare i concetti appresi durante le lezioni.
Durante i momenti di esercitazione la docente sarà affiancata dalle dott.sse Ester Macrì, Elena Ruviglioni (ai sensi del Decreto del Rettore, 30 giugno 2005, n. 548, art 10.3 (prot. n. 45247).
Modalità di verifica apprendimento
Esame orale
Programma del corso
Programma dettagliato:
I. Il trattamento dei dati (principi dell’elaborazione automatica; i momenti dell’elaborazione; lo spoglio dei dati: individuazione e trattamento degli errori, dei valori missing e degli outlier; analisi statistica (obiettivi; metodi e tecniche).
II. La ricerca di strutture latenti: l’analisi fattoriale (assunti, analisi fattoriale esplorativa e confermativa.
III. L’analisi dimensionale di sintesi: l’analisi delle componenti principali, l’analisi delle corrispondenze, il multidimensional scaling.
IV. La ricerca e l’individuazione di gruppi: principi generali (classificazioni, tipologie, tassonomie), cluster analysis, analisi discriminante.
V. Una particolare applicazione: l’item analysis
I. Il trattamento dei dati (principi dell’elaborazione automatica; i momenti dell’elaborazione; lo spoglio dei dati: individuazione e trattamento degli errori, dei valori missing e degli outlier; analisi statistica (obiettivi; metodi e tecniche).
II. La ricerca di strutture latenti: l’analisi fattoriale (assunti, analisi fattoriale esplorativa e confermativa.
III. L’analisi dimensionale di sintesi: l’analisi delle componenti principali, l’analisi delle corrispondenze, il multidimensional scaling.
IV. La ricerca e l’individuazione di gruppi: principi generali (classificazioni, tipologie, tassonomie), cluster analysis, analisi discriminante.
V. Una particolare applicazione: l’item analysis