ITA | ENG
B008939 - STATISTICA PER LE SCIENZE SOCIALI
Principali informazioni
Lingua Insegnamento
Contenuto del corso
Libri di testo consigliati
Obiettivi Formativi
Prerequisiti
Metodi Didattici
Altre Informazioni
Modalità di verifica apprendimento
Programma del corso
Anno Accademico 2019-20
Coorte 2019 - Laurea Triennale (DM 270/04) in SERVIZIO SOCIALE
Anno di corso
Primo Anno - Primo Semestre
Dipartimento di Afferenza
Scienze Politiche e Sociali
Tipo insegnamento
Attività formativa monodisciplinare
Settore Scientifico disciplinare
SECS-S/01 - STATISTICA
Crediti Formativi
6
Ore Didattica
42
Periodo didattico
16/09/2019 ⇒ 13/12/2019
Frequenza Obbligatoria
No
Tipo Valutazione
Voto Finale
Contenuto del corso
mostra
Programma del corso
mostra
Docenza
Lingua Insegnamento
Italiano
Contenuto del corso
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.
Libri di testo consigliati (Cerca nel catalogo della biblioteca)
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).
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).
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).