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Statistica B (studenti E-N)/Statistic B (students E-N)

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Statistic B (studenti E-N)

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Anno accademico 2015/2016

Codice dell'attività didattica
PSI0370
Docente
Rosalba Rosato (Titolare del corso)
Corso di studi
Scienze e tecniche psicologiche
Anno
1° anno
Periodo didattico
Primo semestre
Tipologia
Fondamentale
Crediti/Valenza
10
SSD dell'attività didattica
SECS-S/05 - statistica sociale
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Scritto ed orale
Prerequisiti
Verranno date per acquisite le conoscenze matematico-statistiche apprese nella scuola secondaria. In particolare: (a) nozioni di base di teoria degli insiemi, insiemi numerici, relazioni e applicazioni (dominio, codominio, funzioni iniettive, suriettive e biettive), piano cartesiano, sistemi elementari di equazioni e disequazioni, soluzione di equazioni di 1° e 2° grado, potenze, radicali, logaritmi. Durante il corso verranno richiamati, inoltre, concetti relativi allo studio di funzioni reali a variabili reali: (b) intervalli e intorni, concetto di limite, minimo e massimo di una funzione, flessi, concetto di integrale e derivata. Gli studenti che necessitano di acquisire (o ripassare) i contenuti di cui ai punti (a) e (b) sono invitati a frequentare il corso di Allineamento in Matematica che si terrà nel semestre autunnale.

Basic knowledge about the following math topics are required: Set theory, Classification of numbers, function (domain, codomain, Injective and surjective functions), Solving first and second degree equations, Exponents and Radicals, Logarithms, The Coordinate Plane, Limits, Integrals, Derivatives. Students should bridge the maths gaps attending the Allineamento in Matematica course in the fall semester of the academic year.

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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

 Obiettivo del corso è fornire i rudimenti (teorici e applicativi) della statistica descrittiva e inferenziale nel contesto della ricerca psicologica.

The course aims to provide the basics (theoretical and practical) of descriptive and inferential statistics in the context of psychological research.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Al termine del corso lo studente deve aver maturato conoscenze di base relative a come si svolge una ricerca empirica di tipo quantitativo e alla produzione e organizzazione di dati in matrice; nozioni relative alle procedure statistiche che permettono di descrivere singole variabili e mettere in relazione due variabili, e infine conoscenze relative a procedure inferenziali elementari di stima di parametri e di verifica di ipotesi.   Lo studente deve inoltre essere in grado di applicare (con l’ausilio di calcolatrice o foglio di calcolo) le statistiche apprese durante il corso a nuovi dati di ricerca e saperne interpretare sostantivamente i risultati. Infine, lo studente deve sapere argomentare con proprietà di linguaggio perché certe procedure sono adatte oppure inadatte per rispondere a determinati quesiti di ricerca e dimostrare la capacità di passare da espressioni astratte e formalizzate alla loro traduzione empirica e viceversa.

 

 

Knowledge and understanding: Data matrices, Stevens’s theory of scales measurement, central tendency, dispersion and shape measures, relationship between two variables; probability and statistical inference (hypothesis tests and parameter estimation).

Applying knowledge and understanding: basic descriptive and inferential statistics.

Making judgments, communication skills: critically choosing the appropriate statistics and interpreting the results. 

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Modalità di insegnamento

L'insegnamento si articola in 60 ore di didattica frontale all’interno delle quali verranno svolte esercitazioni guidate (esercizi carta e penna). Si consiglia di venire a lezione muniti di calcolatrice.

The course consists of 60 hours of classroom lessons also including guided exercises (exercises paper and pencil).

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame si articola in due momenti: un primo accertamento attraverso 30 domande a risposta chiusa formulate al computer o in modalità scritta (correzione, valutazione e validità delle risposte saranno contestuali) e un successivo colloquio orale qualora si sia raggiunta la sufficienza (18/30). L’accertamento orale è facoltativo e la sua valutazione andrà a fare media con il voto dello scritto. Le domande riguarderanno sia aspetti teorici sia aspetti applicativi (svolgimento di brevi esercizi); lo studente avrà a disposizione le tavole statistiche e il formulario forniti dal docente. 

 

The exam is made up of two parts: compulsory written exam and discretionary oral exam. The first one is a multiple-choice test (30 items) administered by computer, that immediately computes a score; the second part is an oral examination, accessible only if the student passed the written exam (18/30). The final mark will be the average of the written test and the oral one. The exam deals with theoretical topics and exercise. 

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Programma

Gli argomenti principali del corso saranno i seguenti:

- costruzione di variabili e descrizione di dati in matrice (costrutti teorici e variabili, concetto di misura, livelli e tipi di variabili, matrice CxV, distribuzioni di frequenza, operatori di tendenza centrale e di dispersione);

- probabilità e inferenza statistica (calcolo delle probabilità, concetto di variabile casuale, distribuzioni teoriche di probabilità, distribuzioni campionarie, stimatori, stima puntuale e intervallare, costruzione delle ipotesi statistiche e loro controllo, test per piccoli campioni);

- analisi della relazione tra due variabili (forza, direzione e forma della relazione, operatori di associazione, concordanza e correlazione e loro uso descrittivo e inferenziale).

 

The course will deal with the following topics:

-  Summarizing data (mean, median, and mode; range, variance, and standard deviation; frequency distributions; types of variables: categorical, ordinal, interval and ratio scale)

- Probability and statistical inference (assiomatic probability definition, conditional probability, independence, samples and populations, random sample; parameter estimates, sampling distributions, standard error of an estimate, inference for a single variable)

- Inference for two variables (strength, direction and shape of relationship, comparing two means by t-test and z-test, chi-squared test, correlation).

Testi consigliati e bibliografia

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Testi d’esame:

- R. Albano, S. Testa (2002), Statistica per la ricerca sociale, Roma, Carocci, esclusi i paragrafi o sottoparagrafi:

5.2, 5.3 del capitolo 1;

4.2, 5 del capitolo 2;

3.3, 4.3, 4.5, 4.8, 5 del capitolo 3;

3.3 del capitolo 5;

6.3, 6.5 del capitolo 6;

2, 4, 5 del capitolo 7.

 

- Luca Ricolfi, Allineamento in matematica (Dispense 2014-2015: release 1), copisteria Copy Digital, via Riberi 2, Torino (Dispensa del corso di Allineamento in matematica).

 

Materiale di consultazione o di approfondimento:

- B. Loera, Eserciziario abbinato al testo di Albano e Testa, scaricabile dal sito www.carocci.it

-    A. Areni, T. Scalisi, A. Bosco (2005), Esercitazioni di psicometria, Milano, Masson.

-    F. Chiesi, C. Primi (2011),  Applicazioni di psicometria, Firenze, SEID editori.

-    C. Barbaranelli, A. Areni, A.P. Ercolani, F. Gori (2000) 450 quesiti di statistica psicometrica e psicometria, Milano, LED.

R. Miceli (a cura di) (2004). Numeri, dati, trappole, Roma, Carocci (in particolare i cap. 1,2,4). 

 

Any textbook covering all the topics listed above (Course Program), such as: Richard A. Zeller, Edward G. Carmines. Statistical analysis of social data, Chicago: Rand McNally College Pub. Co., 1978, available in the Faculty Library (Biblioteca Kiesow).

Oral examination on both theoretical and applicative aspect covered by the course program.



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Orario lezioni

GiorniOreAula
Lunedì9:00 - 11:00Aula 10 Corso San Maurizio 31/a
Giovedì9:00 - 11:00Aula A Istituto Plana
Venerdì16:00 - 18:00Aula L Istituto Plana
Lezioni: dal 12/10/2015 al 18/12/2015

Nota: 60 ore

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Note

By appointment (send an e-mail to  rosalba.rosato@unito.it)

Ricevimento:  previo appuntamento richiesto via e-mail (rosalba.rosato@unito.it). Luogo: Palazzo Badini, 6° piano.

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Ultimo aggiornamento: 01/07/2015 16:01

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