Coordinamento dei servizi educativi e dei servizi sociali
Cod 198380
- Laurea magistrale
- 2 anni
- 120 CFU
- LM-50 R / LM-87 R
STAT-01/A
Metodi Statistici di Analisi dei Dati 6 CFU LM 57
Codice: 22902266
Scheda insegnamento
- Anno Accademico di erogazione
- 2026/2027
- Corso di studi
- Scienze pedagogiche e scienze dell'educazione degli adulti e della formazione continua
- Periodo di erogazione
- Secondo semestre
- CFU
- 6 CFU
- Lingua
- Italiano
- SSD
- STAT-01/A
Scopri il programma didattico
Programma, testi adottati e modalità d’esame sono quelli pubblicati dai docenti per l’anno accademico 2026/2027. L’insegnamento è diviso in canali: ogni canale ha il suo programma.
- Docente
- Flaminia Musella
- Curriculum
- Scienze pedagogiche / LM-85
- Anno di corso
- 1
- Periodo
- Secondo semestre
- Ore
- 36
- CUIN
- 260009374
Programma
Regressione lineare semplice. Intensità dell’effetto e potere predittivo della retta di regressione. Casi influenti. Variabili indipendenti qualitative. Limiti dell’analisi bivariata e potenzialità dell’analisi multivariata. Cenni alla regressione multipla. Campionamento casuale. Errore di campionamento e intervallo di confidenza. Dimensione campionaria. Campionamento probabilistico e non probabilistico.
Prerequisiti
Conoscenze statistiche di base
Testi adottati
CORBETTA P., GASPERONI G., PISATI M., STATISTICA PER LA RICERCA SOCIALE, IL MULINO, BOLOGNA, 2001.
Capitoli e paragrafi da studiare sul testo di Corbetta, Gasperoni e Pisati
Capitolo 6: tutto (escluso regressione lineare piece-wise a pag. 171) capitolo 7: tutto (escluso definizione e utilizzo dei coefficienti dxy ed escluso paragrafo 5.) Capitolo 8: tutto (escluso paragrafo 2.3) capitolo 10 tutto (nei paragrafi 3.1 e 3.2 escluse le formule che non riguardano la stima della media).
Bibliografia di riferimento
Nessuna
Modalità di erogazione
Corso in presenza.
Modalità di frequenza
3 ore di lezione frontale a settimana
Modalità di valutazione
E' prevista una unica prova finale scritta di un'ora, con 20 quesiti di tipo misto (domande aperte con brevi risposte; domande chiuse), riguardanti il complesso del programma.
Prove previste
- Prova scritta
- Docente
- Flaminia Musella
- Curriculum
- Scienze dell'educazione degli adulti e della formazione continua / LM-57
- Anno di corso
- 1
- Periodo
- Secondo semestre
- Ore
- 36
- CUIN
- 260009385
Programma
Regressione lineare semplice. Intensità dell’effetto e potere predittivo della retta di regressione. Casi influenti. Variabili indipendenti qualitative. Limiti dell’analisi bivariata e potenzialità dell’analisi multivariata. Cenni alla regressione multipla. Campionamento casuale. Errore di campionamento e intervallo di confidenza. Dimensione campionaria. Campionamento probabilistico e non probabilistico.
Prerequisiti
Conoscenze statistiche di base
Testi adottati
CORBETTA P., GASPERONI G., PISATI M., STATISTICA PER LA RICERCA SOCIALE, IL MULINO, BOLOGNA, 2001.
Capitoli e paragrafi da studiare sul testo di Corbetta, Gasperoni e Pisati
Capitolo 6: tutto (escluso regressione lineare piece-wise a pag. 171) capitolo 7: tutto (escluso definizione e utilizzo dei coefficienti dxy ed escluso paragrafo 5.) Capitolo 8: tutto (escluso paragrafo 2.3) capitolo 10 tutto (nei paragrafi 3.1 e 3.2 escluse le formule che non riguardano la stima della media).
Bibliografia di riferimento
Nessuna
Modalità di erogazione
Corso in presenza.
Modalità di frequenza
3 ore di lezione frontale a settimana
Modalità di valutazione
E' prevista una unica prova finale scritta di un'ora, con 20 quesiti di tipo misto (domande aperte con brevi risposte; domande chiuse), riguardanti il complesso del programma.
Prove previste
- Prova scritta
Esplora gli obiettivi dell’insegnamento
Ambito disciplinare: A scelta dello studente
Il corso presenta alcuni concetti di base relativi alla regressione semplice e multipla, al campionamento e all’inferenza statistica. Particolare attenzione è dedicata al confronto tra tipi di campionamento, al confronto tra approccio bivariato e multivariato. Gli studenti saranno introdotti all’utilizzo di software statistico per computer, attraverso cui risolvere problemi in ambiti nuovi e di tipo interdisciplinare. Gestendo in modo autonomo conoscenze complesse, lo studente imparerà a formulare giudizi critici e a comunicare i risultati ottenuti ad interlocutori specialisti e non specialisti.
Con lo studio dell’insegnamento di METODI STATISTICI DI ANALISI DEI DATI lo studente sarà in grado di conseguire i seguenti obiettivi formativi.
In termini di conoscenza e comprensione
- aver acquisito approfondite conoscenze disciplinari in campo statistico tali da consentirgli un adeguato approccio ai problemi della programmazione e della realizzazione di interventi di natura socioeducativa e socioassistenziale.
- possedere conoscenze metodologiche e tecniche avanzate, in grado di consentirgli di riflettere su situazioni anche complesse con adeguati strumenti di analisi e di interpretazione di dati.
In termini di capacità di applicare conoscenza e comprensione
- possesso di competenze nell'uso dei sistemi operativi propri delle nuove metodologie di elaborazione dati
- uso competente delle strategie della comunicazione con interlocutori professionisti e con interlocutori utenti.
In termini di autonomia di giudizio
- elaborare un giudizio autonomo sulle situazioni nelle quali è chiamato ad intervenire, prendendo decisioni in situazioni complesse, anche a fronte di dati e informazioni parziali.
- mostrare capacità riflessiva sulle proprie modalità di intervento, supportando le proprie decisioni con informazioni oggettive.
In termini di abilità comunicative
- redigere documenti finalizzati alla programmazione e alla gestione di servizi, predisporre rapporti di ricerca/monitoraggio/valutazione e di elaborare e presentare proposte operative d'intervento.
- saper comunicare in pubblico e gestire la comunicazione istituzionale.
In termini di capacità di apprendimento
- acquisire competenze idonee a consentire eventuali ulteriori percorsi formativi postlaurea (master di II livello, dottorato di ricerca)
- capacità di proseguire in modo autonomo nel processo di aggiornamento delle conoscenze necessarie al profilo professionale.
Risultati di apprendimento attesi — Flaminia Musella
Con lo studio dei Metodi Statistici di Analisi dei Dati lo studente sarà in grado di conseguire i seguenti obiettivi formativi.
In termini di conoscenza e capacità di comprensione
- definire ed identificare il campo epistemologico e metodologico della disciplina;
- distinguere i vari ambiti teorici con riferimento ad approcci descrittivi ed induttivi di tipo bivariato e multivariato.
In termini di capacità di applicare conoscenza e comprensione
- analizzare realtà empiriche individuando il tipo di informazione da rilevare;
- formalizzare la matrice dei dati ed analizzarla con i metodi statistici opportuni.
In termini di autonomia di giudizio
- collegare la teoria statistica alle situazioni scolastiche;
- valutare quantitativamente le innovazioni pedagogiche.
In termini di abilità comunicative
- valutare quantitativamente i processi educativi;
- rendicontare gli esiti raggiunti.
In termini di capacità di apprendimento
- esercitare la disponibilità alla ricerca scientifica nei contesti scolastici;
- accedere alla letteratura statistica avanzata del settore educativo, individuando fonti attendibili.
Risultati di apprendimento attesi — Flaminia Musella
Con lo studio dei Metodi Statistici di Analisi dei Dati lo studente sarà in grado di conseguire i seguenti obiettivi formativi.
In termini di conoscenza e capacità di comprensione
- definire ed identificare il campo epistemologico e metodologico della disciplina;
- distinguere i vari ambiti teorici con riferimento ad approcci descrittivi ed induttivi di tipo bivariato e multivariato.
In termini di capacità di applicare conoscenza e comprensione
- analizzare realtà empiriche individuando il tipo di informazione da rilevare;
- formalizzare la matrice dei dati ed analizzarla con i metodi statistici opportuni.
In termini di autonomia di giudizio
- collegare la teoria statistica alle situazioni scolastiche;
- valutare quantitativamente le innovazioni pedagogiche.
In termini di abilità comunicative
- valutare quantitativamente i processi educativi;
- rendicontare gli esiti raggiunti.
In termini di capacità di apprendimento
- esercitare la disponibilità alla ricerca scientifica nei contesti scolastici;
- accedere alla letteratura statistica avanzata del settore educativo, individuando fonti attendibili.
Esempi di domande d’esame
Flaminia Musella
Esempio domanda chiusa:
Qual è il vantaggio principale del campionamento probabilistico rispetto a quello non probabilistico?
□ è sempre applicabile □ è più praticato □ misura l’errore di stima □ è sempre più preciso
Esempio domanda aperta:
Quando si dice proporzionale un campione casuale stratificato?
Risposta ………………………………………………………..…………………………………………………
Flaminia Musella
Esempio domanda chiusa:
Qual è il vantaggio principale del campionamento probabilistico rispetto a quello non probabilistico?
□ è sempre applicabile □ è più praticato □ misura l’errore di stima □ è sempre più preciso
Esempio domanda aperta:
Quando si dice proporzionale un campione casuale stratificato?
Risposta ………………………………………………………..…………………………………………………