DIPARTIMENTO DI SCIENZE POLITICHE E SOCIALI Corso di laurea magistrale in Sociologia Anno accademico 2016/2017-1 anno MODELLI E TECNICHE STATISTICHE PER L'ANALISI MULTIDIMENSIONALE DEI DATI 12 CFU - 1 e 2 semestre Docenti titolari dell'insegnamento VENERA TOMASELLI - Modulo Email: tomavene@unict.it Edificio / Indirizzo: Via Vittorio Emanuele II n. 8 I piano - Palazzo Rebburdone Telefono: 09570305274-3478056127 Orario ricevimento: Lunedì ore 10:00-11:00 VENERA TOMASELLI - Modulo FRANCESCO MAZZEO RINALDI - Modulo Email: fmazzeo@unict.it Edificio / Indirizzo: Edificio Scannapieco / Via Cardinale Dusmet 163 Telefono: 0957340719 Orario ricevimento: lunedì 9-11; venerdì 9-11 FRANCESCO MAZZEO RINALDI - Modulo Teorie e tecniche nella ricerca valutativa. Approcci multi criteri e approcci comparativi OBIETTIVI FORMATIVI Lo studente dovrà acquisire le conoscenze teoriche necessarie alla comprensione di: principi e la logica dell analisi multidimensionale e multivariata paradossi dell analisi multivariata tipologia delle matrici ed all uso ed interpretazione delle tecniche multidimensionali di elaborazione dei dati. Lo studente svilupperà la conoscenza metodologica e tecnica delle procedure di gestione di data-base complessi mediante l uso di banche-dati digitali in rete e di software specialistico di elaborazione statistica. Conoscenza, uso ed interpretazione dei modelli di analisi delle relazioni causali tra le variabili. Lo studente svilupperà la conoscenza metodologica e tecnica delle procedure di gestione di data-base complessi mediante l uso di banche-dati digitali in rete e di software specialistico di elaborazione statistica. Capacità di gestire strumenti teorici e operativi elementari, per impostare una ricerca valutativa, base di qualunque tipo di valutazione, facendo particolare attenzione sia ai cosiddetti indicatori valutativi che alle questioni metodologiche di base Potenziamento della capacità di scegliere la tecnica di volta in volta più adeguata al tipo di
valutazione da affrontare, rafforzando in particolare la specifica abilità nel progettare e gestire lo strumento definito focus group PREREQUISITI RICHIESTI Conoscenze di statistica metodologica di base. Conoscenze di statistica metodologica di base. Conoscenze di base: metodologia della ricerca sociale 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 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 Fortemente consigliata per le applicazioni empiriche, per i casi di studio proposti e per poter accedere alla verifiche in itinere CONTENUTI DEL CORSO Analisi fattoriale: fattori principali e componenti principali Scaling multidimensionale Analisi delle corrispondenze: semplici e multiple Analisi dei gruppi Metodologie di fuzzy clustering Seminari su argomenti specialistici: big data e data mining analisi testuale network analysis reti neuronali Modelli di regressione multipla Modelli di regressione non lineare e logistica Modelli log-lineari Seminari su argomenti specialistici: modelli multilevel modelli di equazioni strutturali modelli di Item Response Theory (IRT)
Il modulo affronta 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 metodologici da considerare nella definizione di sistemi di monitoraggio efficacemente orientati alla valutazione. 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. TESTI DI RIFERIMENTO Fabbris L. (1997), Statistica multivariata. Analisi esplorativa dei dati, McGraw-Hill, Milano, pp. 3-77; 163-295; 301-351. Kosko B. (1995), Il fuzzy-pensiero. Teoria ed applicazioni della logica fuzzy, Baldini & Castaldi, Milano, pp. 13-57; 147-183. Sangalli A. (2000), L importanza di essere fuzzy, Bollati Boringhieri, Torino, p. 19-147. 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. Tuzzi A. (2003), L analisi del contenuto, Carocci, Roma D. F. Iezzi (2009), Statistica per le Scienze Sociali, Carocci, Roma (Cap. 13). D. F. Iezzi (2009), Statistica per le Scienze Sociali, Carocci, Roma (Cap. 14). Meraviglia C. (2001), Le reti neurali nella ricerca sociale, FrancoAngeli, Milano, pp. 13-78. Bohrnstedt G. W. and Knoke D. (1998), Statistica per le scienze sociali, Il Mulino, Bologna, pp. 207-375. Hox J.J. (1995), Applied Multilevel Analysis, TT-Publikaties, Amsterdam, p. 1-30 Corbetta P. (2002), Metodi di analisi multivariata per le scienze sociali. I modelli di equazioni strutturali, Il Mulino, Bologna, pp. 39-94. Giampaglia G. (2008), Il modello di Rasch nella ricerca sociale, Liguori, Napoli. Bezzi, C., Cannavò L., Palumbo M. (2010) Costruire indicatori nella Ricerca Sociale e nella
Valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp. 19-56. Mazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp 17-43 pp 67-115. Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli, pp 23-111. Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli, pp 13-65. Stame N. - a cura - (2007) Classici della valutazione. Milano, Franco Angeli, pp. 337-416. MATERIALE DIDATTICO studium dsps/unict.it (pagina personale docente) studium dsps/unict.it (pagina personale docente) studium dsps/unict.it studium dsps/unict.it PROVA D'ESAME MODALITÀ D'ESAME
DATE D'ESAME vedi calendatio sul sito del CdLM Sociologia di www.dsps.unict.it vedi calendatio sul sito del CdLM Sociologia di www.dsps.unict.it Vedi calendario sul sito del CdLM Sociologia di www.dsps.unict.it vedi calendario sul sito del CdLM Sociologia di www.dsps.unict.it PROVE IN ITINERE, riservate agli studenti frequentanti, riservate agli studenti frequentanti Prova scritta: domande in forma di risposta multipla e aperta Prova scritta: domande in forma di risposta multipla e aperta PROVE DI FINE CORSO Prova scritta: domande in forma di risposta multipla e aperta Prova scritta: domande in forma di risposta multipla e aperta
ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI Domande sui contenuti del programma Domande sui contenuti del programma Domande sul programma del corso: Gli indicatori valutativi; le finalità del monitoragio. Domande sui contenuti del programma: I differenti Approcci valutativi