- Oggetto:
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Analisi dei dati / Data Analysis
- Oggetto:
Data Analysis
- Oggetto:
Anno accademico 2019/2020
- Codice dell'attività didattica
- PSI0375
- Docente
- Dott. Rosalba Rosato (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Scienze del corpo e della mente
- Anno
- 1° anno
- 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
- esame orale (verbalizzante)
- 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. - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
a) Fondamenti di statistica inferenziale, teoria dei test di ipotesi e analisi della potenza statistica;
b) Padroneggiare gli algoritmi di analisi dei dati presentati a lezione, con particolare riguardo alla regressione lineare e all'analisi della varianza;
c) Discutere criticamente: un modello di analisi fattoriale, la logica di un esperimento statistico, le proprietà psicometriche di uno strumento di misura.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Il raggiungimento degli obiettivi formativi prefissati. La capacità di leggere in modo critico i risultati di una ricerca empirica. Essere autonomi nell'impostazione di una ricerca empirica. Capacità di selezionare tra le tecniche di analisi dei dati quella adatta a rispondere alle domande di ricerca.
Knowledge and understanding multivariate techniques. Making judgments and communication skills: critically discussing a causal model, the logic of a statistical experiment.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezioni frontali.
Frontal lessons .
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
In concomitanza con l'emergenza COVID-19, ed in ottemperanza al decreto rettorale rep. 1097/2020 del 20/03/2020, gli esami si terranno secondo le modalità più sotto indicate, utilizzando la piattaforma di tele-conferenza Webex. La commissione sarà formata di almeno 2 docenti, e ciascun esame si terrà in presenza di almeno uno studente auditore.
L' esame consisterà in un colloquio orale in cui si valuteranno la comprensione dei contenuti delle lezioni frontali.
La calendarizzazione dei candidati sarà definita sulla base dell'ordine di registrazione.
ATTENZIONE: Eventuali indicazioni di aule presenti alla pagina Appelli/Esami di profitto non dovranno essere prese in considerazione in quanto NON SONO PREVISTI ESAMI IN PRESENZA FINO A NUOVE DISPOSIZIONI.
Si ricorda agli studenti che:
- È possibile sostenere l’esame al massimo per tre volte nell’anno accademico a partire dalla data del primo appello utile.
- E' previsto un esonero a fine corso che, se superato, dispensa gli studenti di una parte del programma all'orale.
- E' necessario portare con sè : documento di identità.
Gli studenti Erasmus possono sostenere l'esame in inglese.
Oral examination.
Erasmus students can take the exam in English.
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Attività di supporto
Su appuntamento via e-mail: rosalba.rosato@unito.it
Appointment via e-mail: rosalba.rosato@unito.it
- Oggetto:
Programma
1. Fondamenti di analisi dei dati (statistica inferenziale, teoria dei test di ipotesi, analisi dellapotenza statistica)
2. Tecniche multivariate (analisi della varianza, analisi di regressione, analisi fattoriale).
Particolare attenzione verrà riservata ai disegni sperimentali e all'analisi della varianza (ANOVA) e alla regressione lineare.
- Foundations of data analysis (inferential statistics, theory of hypothesis testing, statistical power analysis);
- Multivariate techniques (multiple regression, multivariate regression, analysis of variance, factorial analysis);
Testi consigliati e bibliografia
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Testi d'esame:
- J. Welkowitz, B. Cohen, R. Ewen, (2013). Statistica per le scienze del comportamento, Maggioli Editore (capitoli 8-21).
- C. Barbaranelli (2007), Analisi dei dati. Tecniche multivariate per la ricerca psicologica e sociale, 2° ed, LED (capitoli 2, 3)
Per ripassare le nozioni base di statistica, si consiglia il testo: R. Albano, S. Testa, (2002). Introduzione alla statistica per la ricerca sociale, Carocci, Roma.
Ulteriore materiale didattico verrà comunicato ad inizio del corso
Any textbook, or set of textbooks, about the same issues (to be agreed with the teacher)- Oggetto:
