STATISTICA MULTIVARIATA E RICERCA VALUTATIVA

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1 DIPARTIMENTO DI SCIENZE POLITICHE E SOCIALI Corso di laurea magistrale in Sociologia delle reti, dell'informazione e dell'innovazione Anno accademico 2018/ anno STATISTICA MULTIVARIATA E RICERCA VALUTATIVA 12 CFU - 1 e 2 semestre Docenti titolari dell'insegnamento VENERA TOMASELLI - Modulo TECNICHE, MODELLI E PROCEDURE DI CALCOLO PER L'ANALISI STATISTICA DEI DATI - SECS-S/05-6 CFU tomavene@unict.it Edificio / Indirizzo: Via Vittorio Emanuele II n. 8 I piano - Palazzo Rebburdone Telefono: Orario ricevimento: Lunedì ore 10:00-11:00 FRANCESCO MAZZEO RINALDI - Modulo METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E STRUMENTI - SPS/07-6 CFU fmazzeo@unict.it Edificio / Indirizzo: Edificio Scannapieco / Via Cardinale Dusmet 163 Telefono: Orario ricevimento: lunedì 9-11; venerdì 9-11 OBIETTIVI FORMATIVI Far acquisire le conoscenze sui principi e la logica dell analisi multivariata, della tipologia delle matrici, del loro uso ed interpretazione, nonché delle tecniche e dei modelli di elaborazione dei dati, delle procedure di gestione di data-base complessi, l uso di banche-dati in rete e di software di elaborazione dei dati. L obiettivo è di introdurre gli studenti ai fondamenti della logica valutativa, alle principali teorie valutative presenti in letteratura e alla valutazione di impatto con particolare riferimento agli aspetti metodologici MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'INSEGNAMENTO Lezioni frontali. Applicazione dei contenuti appresi alla risoluzione di problemi empirici. Discussione dei risultati. Seminari di approfondimento su temi specifici previsti in programma al punto 3. Attività di ricerca: consultazione bibliografica e raccolta dati.

2 Laboratori di analisi dei dati con addestramento sui packages di calcolo statistico. Presentazioni di papers sui temi analizzati. Lezioni frontali - Esercitazioni PREREQUISITI RICHIESTI Conoscenze di statistica metodologica di base. Conoscenze di base: metodologia della ricerca sociale FREQUENZA LEZIONI Fortemente consigliata per le applicazioni empiriche e di laboratorio di calcolo proposte a lezione e per poter accedere alla veriìfiche in itinere. Fortemente consigliata per le applicazioni empiriche, per i casi di studio proposti e per poter accedere alla verifiche in itinere CONTENUTI DEL CORSO 1. Analisi fattoriale: fattori principali e componenti principali - Analisi delle corrispondenze: semplici e multiple - Scaling multidimensionale - Analisi dei gruppi - Metodologie di fuzzy clustering - 2. Modelli di regressione multipla - Modelli log-lineari Modelli di regressione non lineare e logistica - Modelli multilevel Modelli di equazioni strutturali 3. Argomenti di approfondimento: big data and data mining agent-based models Il modulo ha l obiettivo di introdurre gli studenti ai fondamenti della logica valutativa, con particolare riferimento agli elementi di base che caratterizzano i processi valutativi, alle principali teorie valutative presenti in letteratura e alla valutazione di impatto con particolare riferimento agli aspetti metodologici. Il modulo affronta, inoltre, in chiave critica i rapporti che legano i processi di monitoraggio alle funzioni valutative, osservando, in particolare, i legami tra indicatori di monitoraggio e di valutazione. Gli studenti avranno la possibilità di individuare i principali aspetti

3 metodologici da considerare nella definizione di sistemi di monitoraggio efficacemente orientati alla valutazione. TESTI DI RIFERIMENTO 1. Fabbris L. (1997), Statistica multivariata. Analisi esplorativa dei dati, McGraw-Hill, Milano, pp. 3-77; (analisi dei gruppi). Gallucci M. e Leone l. (2012), Modelli statistici per le scienze sociali, Pearson, Milano, pp (analisi fattoriale). Kosko B. (1995), Il fuzzy-pensiero. Teoria ed applicazioni della logica fuzzy, Baldini & Castaldi, Milano, pp ; Sangalli A. (2000), L importanza di essere fuzzy, Bollati Boringhieri, Torino, p Bohrnstedt G. W. and Knoke D. (1998), Statistica per le scienze sociali, Il Mulino, Bologna, pp Gallucci M. e Leone l. (2012), Modelli statistici per le scienze sociali, Pearson, Milano, pp (modelli di regressione multipla). Hox J.J. (1995), Applied Multilevel Analysis, TT-Publikaties, Amsterdam, p Gallucci M. e Leone l. (2012), Modelli statistici per le scienze sociali, Pearson, Milano, pp (modelli di equazioni strutturali). 3. Rezzani A. (2013), Big Data, Apogeo Education, Maggioli editore, Santarcangelo di Romagna (RN). Azzalini A., Scarpa B. (2004), Analisi dei dati e data mining, Springer, Berlin. Fraire M., Rizzi A. (2011), Analisi dei dati per il data mining, Carocci, Roma. Grow A., van Bavel J. (2017), Agent-Based Modelling in Population Studies: Concepts, Methods, and Applications, Berlin: Spinger, pp Bezzi, C., Cannavò L., Palumbo M. (2010) Costruire indicatori nella Ricerca Sociale e nella Valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli, pp Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli, pp Mazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp pp Stame N. - a cura - (2007) Classici della valutazione. Milano, Franco Angeli, pp PROGRAMMAZIONE DEL CORSO

4 Argomenti Riferimenti testi 1 Analisi fattoriale: fattori principali e componenti principali - Scaling multidimensionale - Analisi delle corrispondenze: semplici e multiple - Analisi dei gruppi - Metodologie di fuzzy clusterinlezioni frontali, raccolta dati da fonti ufficiali, esercitazioni su fogli di calcolo e risoluzione di problemi applicativi 2 Modelli di regressione multipla - Modelli di regressione non lineare e logistica - Modelli loglineari Modelli multilevel Modelli di equazioni strutturali vedi Testi di riferimento 1. vedi Testi di riferimento 2. 3 Big data and data mining - Agent-based models vedi Testi di riferimento 3. Argomenti Riferimenti testi 1 Definizioni e origine della valutazione Materiale didattico per frequentanti 2 Finalità, Fasi e Criteri della Valutazione Materiale didattico per frequentanti; Bezzi, C., Cannavò L., Palumbo M. (2010) Costruire indicatori nella Ricerca Sociale e nella Valutazione, Milano, FrancoAngeli 3 Approcci valutativi a confronto Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli, 4 I metodi basati sulla Teoria Stame N. - a cura - (2007) Classici della valutazione. Milano, Franco Angeli, pp Metodi e approcci misti Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli, 6 I disegni di ricerca per la valutazione di impatto Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli; Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli, 7 I metodi per la valutazione di impatto Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli; Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli 8 Origini e funzioni del monitoraggio Mazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli

5 9 I sistemi di monitoraggio nei processi di valutazione Mazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli MATERIALE DIDATTICO Piattaforma d'ateneo Studium: dsps/unict.it (pagina personale docente) Materiale didattico a cura della docente. studium dsps/unict.it VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO La prova scritta è obbligatoria e prevede domande a risposta aperta. La prova si intende superata se lo studente ottiene alla prova scritta una votazione complessiva non inferiore a 18/30 e verrà registrato un voto pari a 26/30 al massimo. Al fine di ottenere una votazione complessiva eventualmente superiore a 26/30 è necessario sostenere la prova orale. S/O/P Prova scritta: domande in forma di risposta aperta DATE DEGLI APPELLI vedi calendatio sul sito del CdLM Sociologia di vedi calendario sul sito del CdLM Sociologia di n%20sociologia/esami ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI

6 Domande sui contenuti del programma Domande sui contenuti del programma: I differenti Approcci valutativi; la Valutazione di impatto; Funzioni ed usi degli indicatori