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Analisi dei dati

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Data Analysis

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Anno accademico 2013/2014

Codice dell'attività didattica
PSI0025
Docente
Luca Ricolfi (Titolare del corso)
Corso di studi
Scienze della mente
Anno
1° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
Fondamentale
Crediti/Valenza
8
SSD dell'attività didattica
M-PSI/03 - psicometria
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Orale
Modalità d'esame
Esame orale sui testi (con eventuali esercizi carta, matita e calcolatrice)

Oral examination based on texts (possibly with simple exercises)

Prerequisiti
Nozioni base di statistica descrittiva e inferenziale. In particolare:
a) matrice dei dati, variabili, indici di tendenza centrale, variabilità e forma.
b) probabilità e inferenza statistica.
c) analisi della relazione fra due variabili.
Nozioni base sulle seguenti tecniche: correlazione, regressione semplice e multipla, analisi fattoriale esplorativa, analisi della varianza.
Nozioni base sui disegni sperimentali.
Basic notions of statistics (descriptive and inferential). Specifically:
a) data matrix, variables, measures of central tendency, variability and shape.
b) probability and statistical inference.
c) relationship between two variables.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

a) Teoria dei tipi di scala, teoria della misurazione, teoria dei dati, principi di analisi dei dati, storia dell’analisi dei dati, tecniche di assegnazione, tecniche multivariate. b) Padroneggiare 8 algoritmi di analisi dei dati.
The course objectives are: a) Knowledge and understanding: theory of scale types, measurement theory, data theory, principles of data analysis, history of data analysis, assignment techniques, multivariate techniques. b) Applying knowledge and understanding: handle eight data analysis algorithms.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Lo studente deve saper dimostrare: 1) di discutere criticamente: un modello causale, le proprietà psicometriche di uno strumento di misura, la struttura di uno spazio percettivo.
The student must be able to demonstrate: 1) to making judgments, communication skills:  critically discussing a causal model, the psychometric properties of a measurement device, the structure of a perceptual space.

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Programma

Il corso è suddiviso in tre moduli: 1. Fondamenti di analisi dei dati (teoria dei dati, tipi di scala, principi di analisi dei dati, storia dell’analisi dei dati) 2. Tecniche di assegnazione (classificazione automatica, scaling ordinale, misurazione unidimensionale e multidimensionale) 3. Tecniche multivariate (analisi della varianza, analisi fattoriale, analisi delle corrispondenze).
The course is divided into three units: 1. Foundations of data analysis (data theory, scale types, principles and history of data analysis). 2. Assignment techniques (automatic classification, ordinal scaling, 1-dimensional and multidimensional measurement). 3. Multivariate techniques (analysis of variance, factor analysis, correspondence analysis).

Testi consigliati e bibliografia

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Luca Ricolfi, Manuale di analisi dei dati. Fondamenti, Bari, Laterza (2002). Luca Ricolfi, Dispense del corso (a.a. 2013-2014), copisteria Copy Digital, via Riberi 2 (Torino). Luca Ricolfi, L’analisi empirica nelle scienze sociali: una tassonomia (saggio pubblicato sulla “Rassegna Italiana di Sociologia”, XXXVI, 3, 1995.riprodotto anche nel primo capitolo del volume La ricerca qualitativa, Roma, Carocci, 1998, pp. 19-43).
Luca Ricolfi, Manuale di analisi dei dati. Fondamenti, Bari, Laterza (2002). Luca Ricolfi, Dispense del corso (a.a. 2013-2014), among "Copy Digital", via Riberi 2 (Torino). Luca Ricolfi, L’analisi empirica nelle scienze sociali: una tassonomia (paper published in the “Rassegna Italiana di Sociologia”, XXXVI, 3, 1995.also included in the first chapter of the book La ricerca qualitativa, Roma, Carocci, 1998, pp. 19-43).



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Ultimo aggiornamento: 24/04/2014 15:59