Introduzione alla metodologia statistica. Statistica descrittiva. Introduzione al calcolo delle probabilità, variabili casuali e distribuzioni di probabilità. Introduzione al campionamento: statistiche e distribuzioni campionarie. Inferenza statistica: stima puntuale e intervallare, test delle ipotesi.
Alan Agresti, Barbara Finlay (2015). Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali. Pearson Prentice Hall.
Dispense didattiche a cura di Alessandra Mattei (disponibili sulla piattaforma e-learning).
Obiettivi Formativi
Mettere in condizione gli studenti di leggere, interpretare e sintetizzare dati statistici provenienti da indagini complete e campionarie.
Prerequisiti
Conoscenza degli elementi di matematica e algebra forniti dalla scuola secondaria.
Metodi Didattici
Lezioni teoriche ed esercitazioni frontali in aula.
Altre Informazioni
Durante il corso sarà fornito materiale didattico integrativo attraverso la piattaforma e-learning
Modalità di verifica apprendimento
L'esame si svolgerà in forma scritta, con 3 esercizi e 2 domande teoriche aperte. Durata: 60 minuti. Non è ammesso l'utilizzo di materiale di supporto per lo svolgimento dell'esame.
Programma del corso
Introduzione. Introduzione alla metodologia statistica; Statistica descrittiva e inferenziale; Le variabili e la loro misurazione; Introduzione al campionamento probabilistico.
Statistica descrittiva: Distribuzioni di frequenza; Rappresentazioni grafiche; Misure di posizione (media mediana e moda); Misure di variabilità (campo di variazione, varianza, scarto quadratico medio, coefficiente di variazione); Distribuzioni di frequenza doppie.
Elementi di calcolo delle probabilità: Postulati e principali teoremi; Probabilità condizionata; Indipendenza statistica; Variabili aleatorie e distribuzioni di probabilità; La variabile aleatoria di Bernoulli e Normale.
Cenni di campionamento. Statistiche e distribuzioni campionarie. La distribuzione campionaria della media campionaria e della proporzione campionaria.
Inferenza statistica: Stima puntuale (stimatori e loro proprietà) e stima intervallare; Intervalli di confidenza per una media; Intervalli di confidenza per una proporzione (per campioni di grandi dimensioni); Scelta della dimensione campionaria.
Inferenza statistica: Test delle ipotesi. Ipotesi nulla e ipotesi alternativa; Errore di primo tipo e errore di secondo tipo; Potenza di una test; Approccio di Neyman-Pearson e approccio del p-valore; Test per una media; Test per una proporzione (per campioni di grandi dimensioni).