Insegnamento STATISTICA SOCIALE
| Nome del corso di laurea | Servizio sociale |
|---|---|
| Codice insegnamento | GP003609 |
| Curriculum | Comune a tutti i curricula |
| Docente responsabile | Giulio D'epifanio |
| Docenti |
|
| Ore |
|
| CFU | 9 |
| Regolamento | Coorte 2020 |
| Erogato | Erogato nel 2021/22 |
| Erogato altro regolamento | |
| Attività | Base |
| Ambito | Discipline politico-economiche-statistiche |
| Settore | SECS-S/05 |
| Anno | 2 |
| Periodo | Secondo Semestre |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
| Tipo attività | Attività formativa monodisciplinare |
| Lingua insegnamento | ITALIANO |
| Contenuti | Valore della informazione nei processi decisionali: completezza e potenza espressiva. Livello macro e micro dei dati. La fonte dei dati: statistiche ufficiali, indagini “ad hoc”. Rapporti statistici e loro applicazione. Rappresentazioni tabellari e grafiche per compendiare ed interpretare dati (distribuzioni di frequenza, diagramma di dispersione, istogramma, etc.). Caratterizzazione di distribuzioni e loro interpretazione (asimmetrie, multi-modalità, etc.). Medie, percentili, variabilità e concentrazione. Connessione statistica. La predizione statistica: cenni sulla utilizzazione di tecniche tipo la regressione lineare. Il problema della “casualità” nelle scienze sociali, relazioni “apparenti” e paradossi interpretativi. Problematiche del campionamento, fenomeni di “auto-selezione” e di “selezione avversa”. Il sondaggio statistico: tipi di campionamento, campionamento probabilistico, stimatori di medie e quote, valutazioni di affidabilità e accuratezza (intervalli di fiducia), dimensionamento campioni e valutazione dei costi. Valutazione comparativa: standardizzazione dei confronti, metodo della popolazione tipo. Sintesi di indicatori semplici: il problema dei pesi, costruzione di graduatorie. Il questionario: scale di misura, costruzione, validazione ed elaborazione. |
| Testi di riferimento | Per gli STUDENTI FREQUENTANTI vari materiali didattici (attività-esercizi di problem solving, appunti, file di simulazione in excel, etc.) sono allocati nel sito https://virtualclassroom1.wordpress.com/ Si avverte che questi materiali sono stati concepiti esclusivamente come supporte alle attività svolte in aula. Non sono pertanto adatti per l'auto-apprendimento di studenti non/poco frequentanti. Testi consigliati per integrazioni varie: - Elementi di Statistica Descrittiva ed Inferenziale, Giorgio Montanari, Morlacchi edit. - Statistica e Metodologia della Ricerca, Ballatori E., Galeno ed - Statistica per la ricerca sociale, Corbetta, Gasperoni e Pisati., Il Mulino edit. Per gli STUDENTI NON FREQUENTANTI è consigliato un programma di cui a https://virtualclassroom1.wordpress.com/programma-alternativo-cons-stud-non-freq/ |
| Obiettivi formativi | MOTIVAZIONI GENERALI Un problema attuale è quello della certificazione e dell’accreditamento della qualità dei servizi erogati da organizzazioni, sia pubbliche che private, che gestiscono e/o forniscono “servizi alla persona di pubblica utilità”. La valutazione, per avere una base scientifica, richiede l’uso di concetti e strumenti della metodologia statistica. FINALITA’ • fornire un quadro, di riferimento metodologico, generale entro cui inquadrare specifici progetti di valutazione • far conoscere concetti ed far utilizzare strumenti statistici di base • motivare interessi per un loro eventuale approfondimento |
| Prerequisiti | La conoscenza della matematica (algebra e geometria) di base, come impartita dai vari licei |
| Metodi didattici | La metodologia, sviluppata in aula, è sostanzialmente interattiva (live interactive learning), integrando unitariamente la parte concettuale con quella applicativa (con la simulazione di casi concreti schematizzati), essenzialmente basata su attività di "problem solving" (activity based learning) proposte dal docente Vedi il sito https://virtualclassroom1.wordpress.com/3-metodologia/3-metodologia-didattica/ |
| Altre informazioni | Per il pieno raggiungimento degli obiettivi formativi proposti è richiesta la presenza e la partecipazione attiva dello studente alle attività didattiche (lezioni, esercitazioni, seminari, lavori di gruppo, etc.) proposte in aula nei tempi stabiliti. E' fortemente sconsigliata, una partecipazione saltuaria alle lezioni o a corso già avviato. A tutela degli studenti frequentanti, il docente si riserva di prendere firme di presenza ed invitare studenti a scelte coerenti con le proprie esigenze. Materiali didattici sviluppati dal docente, sia pure distribuiti tramite internet, sono esclusivamente intesi a supporto delle attività svolte in aula. |
| Modalità di verifica dell'apprendimento | L’esame è costituito - indipendentemente da se lo studente sceglie la prova di esame preparata per studenti frequentanti o no - da una prova scritta, con tests basati su domande aperte con eventuali dati da applicare, eventualmente integrata con un colloquio orale. L'oggetto della valutazione è soprattutto la capacità dello studente nella "interpretazione ragionata" del testo, con riferimento al quadro concettuale sviluppato nel corso. Gli strumenti tecnico-matematici sono minimali. E' consentito l'uso della calcolatrice e di supporti per il disegno di grafici. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa. Modifiche alla procedura di esame saranno considerate qualora necessario (es colloqui orali su piattaforma telematica) per sviluppi legati all'epidemia Covid |
| Programma esteso | Il ruolo della metodologia statistica nella valutazione sociale, tipi di problemi. Esempi di processi valutativi in ambito sociale. Esempi di reports valutativi per il decisore politico istituzionale. Dati, informazione e decisione. Sistema di guida, regolazione e controllo di un processo sociale complesso. Sul dualismo semantico dato/informazione. Valore della informazione. Valenze del concetto di informazione: completezza vs interpretabilità e potenza espressiva Lineamenti metodologici per lo studio di un servizio sociale come un corso di studio. Carattere statistico, indicatore, processo di misurazione, qualità del dato, costo del dato. Livelli di misurazione (caratteri qualitativi/non qualitativi, qualitativi sconnessi/ordinali, quantitativi (discreti finiti, discreti, continui). Tipi di dato, metodi di analisi e strumenti associati. Astrazione ed ereditarietà di metodii. Unità di rilevazione in una popolazione/campione. Matrice dei dati e archivio informatico. Metafora della macchina fotografica digitale. Rappresentazioni visuali (diagrammi a dispersione) per la distribuzione (semplice, doppia) di caratteri quantitativi. Diagrammi a dispersione condizionati su una variabile di controllo qualitativa. Esempi di proprietà emergenti: linearità, non-linearità, tipi di non linearità, concordanza/discordanza, correlazione positiva/negativa, etc. Analisi dell'effetto della variabile di controllo. Strutture di dati in forma aggregata, costruite dalla matrice dei dati. Processo di classificazione ( albero di classificazione) e di enumerazione. Costruzione di distribuzioni di frequenza semplici, doppie, triple, etc. Rappresentazioni tabellari a una, due e tre vie. Integrazione di tipi di dato qualitativo e quantitativo in analisi congiunte. Processo di discretizzazione finita di un carattere quantitativo. Distribuzione aggregata per intervalli. Problemi aperti nella discretizzazione finita. Introduzione alla analisi di tabelle di contingenza doppie e triple. Caso di studio: effetto del genere sul livello di istruzione. Il concetto di connessione statistica. Distribuzioni condizionate. Analisi prospettive e retrospettive. Il concetto di connessione statistica. Rappresentazioni visuali per la identificazione di proprietà emergenti riguardo la connessione statistica tra coppie di caratteri qualitativi. Oggetti grafici per rappresentare distribuzioni relative condizionate su sottogruppi. Rappresentazioni visuali multiple con diagrammi a torte ed a cilindri. Introduzioni al problema delle relazioni apparenti emergenti da analisi statistiche.Rappresentazioni visuali per lo studio di relazioni in tre dimensioni assumendo lo schema: Risposta (Y), Causa (X), Controllo (Z). Schemi tipici di relazioni causali. relazione causale diretta, mediata, condizionata, feed-back, etc. Differenziazione semantica tra le nozioni di relazione causale e relazione statistica. Esempi di paradossi (Simpson). Interazione tripla, indipendenza, indipendenza condizionata, etc. Introduzione all'analisi mono-variata per un carattere quantitativo tipo ISEE. Costruzione e uso dell'istogramma di frequenza per lo studio di un fenomeno sociale tipico, comparativamente nello spazio (es. regioni diverse) e nel tempo (es. in anni diversi). Interpolazione grafica della forma dell'istogramma, interpretazione di proprietà, eventualmente emergenti, di uni/multi modalità, siimmetria/asimmetrie, etc. Il comportamento gaussiano. Scostamenti dal comportamento gaussiano. Effetti nella forma dell'istogramma imputabili a fenomeni di selezione avversa/autoselezione. Interpretazioni utili per l'analisi sociale (es. identificazione di gruppi sociali sottostanti, di fenomeni di auto-selezione/selezione avversa, etc.) Concetto di percentile e valore percentilico, applicato alla distribuzione dell' ISEE. Stime di soglie di "povertà", di "inefficienza di un servizio", etc.. Introduzione al concetto di media analitica come indice sintetico per caratterizzare un comportamento collettivo rispetto all'ISEE. Perdita di informazione vs efficacia della sintesi. Gaussianità e media aritmetica. Abuso nell'uso della media aritmetica. Il paradosso dei "polli" di Trilussa Esempi applicati allo studio della ricchezza in base all'ISEE. Lo scarto quadratico medio. Interpretazione dello scarto quadratico nel modello gaussiano. Cenni su altri indici di variabilità. La varianza, la devianza, etc. Sul problema della rappresentatività nei sondaggi basati su campione. Esempi tipici di campioni distorti. Effetti di autoselezione e selezione avversa in processi di campionamento. Schema di campionamento casuale (paradigma dell'urna). Parametri tipici (media e varianza, ad es. dell'ISEE, sulla popolazione di studio) della popolazione oggetto di indagine. Principi intuitivi di induzione statistica. Caso delle risposte binarie in sondaggi di opinione. Assimilazione della frequenza relativa alla media aritmetica. Introduzione agli intervalli di fiducia. Valutazioni di affidabilità ed accuratezza del sondaggio. Problemi inversi. Valutazione del costo di un sondaggio. Dimensionamento del campione. Alternative al campionamento casuale. Il campionamento per quote. Valutazione di agenti sociali. Introduzione al metodo della popolazione tipo nella valutazione di agenti sociali. Sintesi di indicatori nella costruzione di un indice di valutazione standardizzato. Uso della media aritmetica ponderata come indice sintetico che pesa obiettivi concomitanti. Sintesi di un indice di prestazione sintetico. Problema della scelta dei pesi. Valutazione diagnostica di un servizio basata su dati di questionario. Diagrammi radar e mappe di posizionamento Cenni sul coefficiente di correlazione lineare R Bravais-Pearson. Interpretazione del coefficiente R su dati standardizzati. |