- Oggetto:
- Oggetto:
Statistica A
- Oggetto:
Statistics A
- Oggetto:
Anno accademico 2020/2021
- Codice dell'attività didattica
- PSI0370
- Docenti
- Dott. Rosalba Rosato (Titolare del corso)
Dr. Davide Marengo (Titolare del corso) - Corso di studi
- Scienze e tecniche psicologiche
- Anno
- 2° anno
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- Fondamentale
- Crediti/Valenza
- 10
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/05 - statistica sociale
- Modalità di erogazione
- A distanza
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- esame scritto e orale (verbalizzante)
- Prerequisiti
- Verranno date per acquisite le conoscenze matematico-statistiche apprese nella scuola secondaria. In particolare: (a) nozioni di base di teoria degli insiemi, insiemi numerici, relazioni e applicazioni (dominio, codominio, funzioni iniettive, suriettive e biettive), piano cartesiano, sistemi elementari di equazioni e disequazioni, soluzione di equazioni di 1° e 2° grado, potenze, radicali, logaritmi. Durante il corso verranno richiamati, inoltre, concetti relativi allo studio di funzioni reali a variabili reali: (b) intervalli e intorni, concetto di limite, minimo e massimo di una funzione, flessi, concetto di integrale e derivata. Gli studenti che necessitano di acquisire (o ripassare) i contenuti di cui ai punti (a) e (b) sono invitati a frequentare il corso di Allineamento in Matematica.
English
Basic knowledge about the following math topics are required: Set theory, Classification of numbers, function (domain, codomain, Injective and surjective functions), Solving first and second degree equations, Exponents and Radicals, Logarithms, The Coordinate Plane, Limits, Integrals, Derivatives. Students should bridge the maths gaps attending the Allineamento in Matematica course. - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Obiettivo del corso è fornire i rudimenti (teorici e applicativi) della statistica descrittiva e inferenziale nel contesto della ricerca psicologica.
The course aims to provide the basics (theoretical and practical) of descriptive and inferential statistics in the context of psychological research.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Al termine del corso lo studente deve aver maturato conoscenze di base relative a come si svolge una ricerca empirica di tipo quantitativo e alla produzione e organizzazione di dati in matrice; nozioni relative alle procedure statistiche che permettono di descrivere singole variabili e mettere in relazione due variabili, e infine conoscenze relative a procedure inferenziali elementari di stima di parametri e di verifica di ipotesi. Lo studente deve inoltre essere in grado di applicare (con l’ausilio di calcolatrice o foglio di calcolo) le statistiche apprese durante il corso a nuovi dati di ricerca e saperne interpretare sostantivamente i risultati. Infine, lo studente deve sapere argomentare con proprietà di linguaggio perché certe procedure sono adatte oppure inadatte per rispondere a determinati quesiti di ricerca e dimostrare la capacità di passare da espressioni astratte e formalizzate alla loro traduzione empirica e viceversa.
Knowledge and understanding: Data matrices, Stevens’s theory of scales measurement, central tendency, dispersion and shape measures, relationship between two variables; probability and statistical inference (hypothesis tests and parameter estimation).
Applying knowledge and understanding: basic descriptive and inferential statistics.
Making judgments, communication skills: critically choosing the appropriate statistics and interpreting the results.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezioni ed esercitazioni in remoto.Le lezioni si svolgono online attraverso la piattaforma Webex accedendo alla riunione personale del docente (Davide Marengo):
Sala riunioni personale di Davide Marengo
https://unito.webex.com/meet/davide.marengoLe lezioni si svolgono in orario 8:00-10:00 sulla base del seguente calendario:
Settimana Lunedì Martedì Mercoledì 1 08-feb-21 09-feb-21 10-feb-21 2 15-feb-21 16-feb-21 17-feb-21 3 22-feb-21 23-feb-21 24-feb-21 4 01-mar-21 02-mar-21 03-mar-21 5 08-mar-21 09-mar-21 10-mar-21 6 15-mar-21 16-mar-21 17-mar-21 7 22-mar-21 23-mar-21 24-mar-21 8 29-mar-21 30-mar-21 31-mar-21 9 07-apr-21 10 12-apr-21 13-apr-21 14-apr-21 11 19-apr-21 20-apr-21 Lecture and pencil-paper data analysis exercises will be online
Lessons are attended online through the Webex platform by accessing the meeting room of the lecturer, at:
https://unito.webex.com/meet/davide.marengo
o la piattaforma Webex accedendo alla riunione personale del docente (Davide Marengo):
Sala riunioni personale di Davide Marengo
https://unito.webex.com/meet/davide.marengoTime of lectures is 8:00-10:00, based on the following schedule:
Week Monday Tuesday Wednesday 1 08-feb-21 09-feb-21 10-feb-21 2 15-feb-21 16-feb-21 17-feb-21 3 22-feb-21 23-feb-21 24-feb-21 4 01-mar-21 02-mar-21 03-mar-21 5 08-mar-21 09-mar-21 10-mar-21 6 15-mar-21 16-mar-21 17-mar-21 7 22-mar-21 23-mar-21 24-mar-21 8 29-mar-21 30-mar-21 31-mar-21 9 07-apr-21 10 12-apr-21 13-apr-21 11 19-apr-21 20-apr-21 14-apr-21 - Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame si articola in due momenti: un primo accertamento attraverso un test scritto con domande a risposta chiusa formulate al computer e un successivo colloquio orale qualora si sia raggiunta la sufficienza allo scritto (18/30).
L’accertamento orale è facoltativo e la sua valutazione andrà a fare media con il voto dello scritto. Le domande riguarderanno sia aspetti teorici sia aspetti applicativi (svolgimento di brevi esercizi); lo studente avrà a disposizione le tavole statistiche e il formulario forniti dal docente.
The exam is made up of two parts: compulsory written exam and discretionary oral exam. The first one is a multiple-choice test administered by computer, that immediately computes a score; the second part is an oral examination, accessible only if the student passed the written exam (18/30). The final mark will be the average of the written test and the oral one. The exam deals with theoretical topics and exercise.
- Oggetto:
Attività di supporto
Scrivi testo qui...
Write text here...- Oggetto:
Programma
Gli argomenti principali del corso saranno i seguenti:
- costruzione di variabili e descrizione di dati in matrice (costrutti teorici e variabili, concetto di misura, livelli e tipi di variabili, matrice CxV, distribuzioni di frequenza, operatori di tendenza centrale e di dispersione);
- probabilità e inferenza statistica (calcolo delle probabilità, concetto di variabile casuale, distribuzioni teoriche di probabilità, distribuzioni campionarie, stimatori, stima puntuale e intervallare, costruzione delle ipotesi statistiche e loro controllo, test per piccoli campioni);
- analisi della relazione tra due variabili (forza, direzione e forma della relazione, operatori di associazione, concordanza e correlazione e loro uso descrittivo e inferenziale).
The course will deal with the following topics:
- Summarizing data (mean, median, and mode; range, variance, and standard deviation; frequency distributions; types of variables: categorical, ordinal, interval and ratio scale)
- Probability and statistical inference (assiomatic probability definition, conditional probability, independence, samples and populations, random sample; parameter estimates, sampling distributions, standard error of an estimate, inference for a single variable)
- Inference for two variables (strength, direction and shape of relationship, comparing two means by t-test and z-test, chi-squared test, correlation).
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Testi d’esame:
- R. Albano, S. Testa (2002), Statistica per la ricerca sociale, Roma, Carocci, esclusi i paragrafi o sottoparagrafi:
5.2, 5.3 del capitolo 1;
4.2, 5 del capitolo 2;
3.3, 4.3, 4.5, 4.8, 5 del capitolo 3;
3.3 del capitolo 5;
6.3, 6.5 del capitolo 6;
2, 4, 5 del capitolo 7.
- Luca Ricolfi (2016), Matematica per le scienze umane. Uno strumento per i precorsi di psicologia, scienze politiche, sociologia. Mondadori Università
Eserciziario a scelta tra:
- Testa, R. Rosato, B. Loera, G. Molinengo (2016), Statistica a quiz, Firenze, SEID Editori.
- Areni, T.G. Scalisi, A.Bosco e A. Caffò (2020) Esercitazioni di psicometria. Problemi ed esercizi svolti e commentati Edra
Materiale di consultazione o di approfondimento:
- Chiesi, C. Primi (2011), Applicazioni di psicometria, Firenze, SEID editori.
- Barbaranelli, A. Areni, A.P. Ercolani, F. Gori (2000) 450 quesiti di statistica psicometrica e psicometria, Milano, LED.
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).
Oral examination on both theoretical and applicative aspect covered by the course program.
- Oggetto:
Note
Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico
The way teaching activities are carried out may vary according to the limitations imposed by the current health crisis. In any case, the distance learning method is guaranteed for the entire academic year.
- Oggetto:
