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    Francesca D'OLIMPIO

    Insegnamento di LABORATORIO DI METODI E TECNICHE DI ANALISI DEI DATI-2

    Corso di laurea magistrale in PSICOLOGIA DEI PROCESSI COGNITIVI

    SSD: M-PSI/03

    CFU: 4,00

    ORE PER UNITÀ DIDATTICA: 32,00

    Periodo di Erogazione: Primo Semestre

    Italiano

    Lingua di insegnamento

    italiano

    Contenuti

    Durante il laboratorio gli studenti verranno guidati nella elaborazione dei dati e nell’uso delle tecniche di analisi multivariate.

    Testi di riferimento

    - Articoli forniti dal docente e letteratura di approfondimento autonomamente selezionata
    - Gallucci, M., Leone, L. (2012). Modelli statistici per le scienze sociali. Pearson, Milano

    Obiettivi formativi

    Gli studenti dovranno essere in grado di eseguire scoring di dati grezzi e di scegliere ed eseguire le tecniche di analisi adeguate ai dati raccolti e di interpretare i risultati alla luce della letteratura.
    Gli studenti apprenderanno l’uso di software per la elaborazione dei dati grezzi e per eseguire le analisi dei dati.

    Prerequisiti

    è consigliabile aver frequentato il corso di Metodi e Tecniche di Analisi dei dati ed il Laboratorio di Metodi e Tecniche di Analisi dei dati 1

    Metodologie didattiche

    Durante il corso gli studenti saranno guidati nella scelta delle analisi, elaborazione e interpretazione dei dati e nella stesura di articoli di ricerca.

    Metodi di valutazione

    per avere l’idoneità gli studenti devono produrre un elaborato sull’attività svolta. L’elaborato deve riprendere le ipotesi ed il lavoro del Laboratorio di Metodi e Tecniche di Analisi dei dati 1 e contenere anche e analisi dei dati, i risultati illustrati anche graficamente, le discussione

    Altre informazioni

    Materiali didattici da utilizzare in aula verranno forniti prima delle lezioni sulla pagina docente
    Le lezioni si terranno in modo intensivo come da calendario, la frequenza è obbligatoria

    Programma del corso

    Esame dei dati raccolti. Statistiche descrittive, tabelle e grafici. Analisi inferenziali e descrizione dei risultati. Tabelle e Grafici riassuntivi. Dai dati alle ipotesi e nuove ricerche. La discussione dei dati. La presentazione della ricerca in forma scritta e in forma orale

    English

    Teaching language

    italian

    Contents

    During the laboratory the students will be guided in the data elaboration (from descriptive to inferential analyses). They will use software for data analyses

    Textbook and course materials

    - Papers provided by the professor and self-selected literature on the area of interest
    - Gallucci, M., Leone, L. (2012). Modelli statistici per le scienze sociali. Pearson, Milano

    Course objectives

    Students must be able to score raw data, choose and do analyses for collected data. Furthermore, they have to discuss results according to the recent literature in the chosen field.
    Students will learn the use of software for raw data elaboration and preparation and then the use of software for data analyses

    Prerequisites

    It is advisable to have attended the course of Data Analysis Methods and Techniques and the Laboratory of Methods and Techniques of data analyses 1

    Teaching methods

    During the laboratory the students will be guided in the data elaboration (from descriptive to inferential analyses). They will use software for data analyses

    Evaluation methods

    In order to qualify, students must produce a short paper (2-3 pages) on the activity executed in the lab. The paper must have introduction, hypothesis, methods, statistical analysis, Results (comprehensive of graphics and tables) and Discussion

    Other information

    Teaching materials will be provided before classes on the teacher site page
    Lessons will be be held intensively, attendance is mandatory

    Course Syllabus

    Data examination. Descriptive statistics, tables and graphs. Inferential analysis and description of results. Summary tables and graphs. From data to hypotheses. From data to new experiments. The discussion of data. Presentation of research in written and oral form

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