- Oggetto:
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Esercitazioni di analisi dei dati - Lab / Data Analysis Laboratory - Lab
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Data Analysis Laboratory - Lab
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Anno accademico 2019/2020
- Codice dell'attività didattica
- PSI0399
- Docente
- Dott. Rosalba Rosato (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Scienze del corpo e della mente
- Anno
- 1° anno 2° anno
- Tipologia
- Laboratorio
- Crediti/Valenza
- 3
- SSD dell'attività didattica
- M-PSI/03 - psicometria
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Obbligatoria
- Tipologia d'esame
- esame orale (verbalizzante)
- Prerequisiti
- Per frequentare con profitto le esercitazioni, lo studente dovrà essere in possesso dei seguenti prerequisiti:
conoscenza base di programmi informatici per la videoscrittura (ad esempio Word), per il calcolo (ad esempio Excel) e per le presentazioni (ad esempio Powerpoint);
nozioni di statistica monovariata, bivariata e multivariata - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Scopo delle esercitazioni è fornire gli strumenti per l’utilizzo delle tecniche di analisi dei dati più usate dagli psicologi e l'interpretazione dei risultati sia di studi randomizzati che correlazionali.
The Lab aims to provide students with tools for analyzing psychological data with a computer software, and for interpreting the results from both randomized experiments and correlational studies.
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Risultati dell'apprendimento attesi
Al termine del laboratorio gli studenti dovranno essere in grado di usare autonomamente una serie di funzioni, quali gestione dati, trasformazione di variabili, creazione grafici, statistiche descrittive, test di significatività, analisi della varianza, regressione lineare. Dovranno inoltre essere in grado di presentare i risultati delle proprie analisi secondo gli standard richiesti dalla comunità scientifica, e di leggere in modo critico un articolo scientifico basato su analisi empiriche.
Students will learn to use a series of tools, such as data entry, transformation and description, significance tests, analysis of variance, linear regression. Students will learn how results have to be presented in a scientific paper. Finally, they will be able to critically discuss a scientific paper based on empirical data.
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Modalità di insegnamento
Laboratorio
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Modalità di verifica dell'apprendimento
Fatto salvo l’obbligo di frequenza dell’attività laboratoriale che non può essere inferiore al 75% delle ore previste, l’accertamento della preparazione dello studente avverrà attraverso una relazione finale di 3-5 pagine.La valutazione complessiva dell’attività laboratoriale si avvarrà di una scheda di verifica stilata secondo i criteri dei descrittori di Dublino (Conoscenza e capacità di comprensione; Conoscenza e capacità di comprensione applicate; Autonomia di giudizio; Abilità comunicative; Capacità di apprendere). L’esito finale sarà “approvato” o “non approvato”.
In order to pass the laboratory, it’s essential that students actively engage in at least 75% of the in-lab activities. For the final assignment, the students will have to submit a 3 to 5 pages report on the topic discussed during the lab. The overall evaluation of the workshop will make using the criteria of the Dublin descriptors (Knowledge and understanding, knowledge and understanding applied; Making judgments; Communication skills; Ability to learn). The final score will be “passed” or “not passed”.
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Attività di supporto
Su appuntamento via e-mail: rosalba.rosato@unito.it
Appointment via e-mail: rosalba.rosato@unito.it
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Programma
Il laboratorio riprende gli argomenti affrontati nel corso di Analisi dei dati e li traduce in esercizi che gli studenti devono affrontare e risolvere individualmente o in piccoli gruppi, attraverso l’uso di un software statistico (SAS o SPSS o R).
Topics are those studied in the Data Analysis course. In the Lab, exercises based on those topics will be presented, and students have to work on them individually or in small groups, using one of the most used statistical software (SAS or SPSS or R).
Testi consigliati e bibliografia
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J. Welkowitz, B. Cohen, R. Ewen, (2013). Statistica per le scienze del comportamento, Maggioli Editore (capitoli 8-21).
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).
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