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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 2023/2024

Codice dell'attività didattica
PSI0399
Docente
Rosalba Rosato (Titolare)
Corso di studi
Scienze del corpo e della mente
Anno
1° anno 2° anno
Periodo didattico
Primo semestre
Tipologia
Laboratorio
Crediti/Valenza
3
SSD dell'attività didattica
M-PSI/03 - psicometria
Modalità di erogazione
A distanza
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
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Sommario insegnamento

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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 conoscere ed essere in grado di usare 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.

 To use a statistic software and to manage data entry, data transformation and description, significance tests, analysis of variance, linear regression and factorial analysis. To present statistics results in a scientific paper. 

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Modalità di insegnamento

Le modalità di insegnamento verranno definite in funzione delle linee-guida locali e nazionali per il contrasto della pandemia Covid-19.

 

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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).

-Hadley Wickman, Garrett Grolemund (2017) R for Data Science; Oreilly

J. Welkowitz, B. Cohen, R. Ewen, (2013). Statistica per le scienze del comportamento, Maggioli Editore (capitoli 8-21).

-Hadley Wickman, Garrett Grolemund (2017) R for Data Science; Oreilly



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Ultimo aggiornamento: 04/11/2022 11:10

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