Italiano

Durante le attività di laboratorio (2 CFU) saranno presentate le seguenti tecniche di analisi statistica:
(A) i modelli di analisi fattoriale esplorativa: analisi delle componenti principali e analisi fattoriale;
(B) la regressione multipla lineare.

Gallucci, M., Leone, L. (2012). Modelli statistici per le scienze sociali. Milano-Torino, Pearson Italia. [In particolare, in base al programma saranno trattati gli argomenti contenuti nei seguenti Capp.: I, II, III, V, VI, VII, XI, XII]

Ulteriori materiali didattici saranno messi a disposizione sulla pagina web dedicata all'insegnamento. Si veda il link al materiale didattico sulla pagina del docente.

Rendere lo studente autonomo nella verifica delle ipotesi, mediante le analisi dei dati considerate, e nella capacità di interpretare i risultati.

Conoscenze della teoria della misurazione, dell'inferenza statistica e delle principali tecniche di analisi dei dati univariate e bivariate.

I modelli di analisi dei dati trattati saranno illustrati da un punto di vista applicativo mediante opportune esemplificazioni e facendo riferimento a dati sia didattici sia reali.

Per questo scopo, saranno introdotti e utilizzati durante le attività di laboratorio alcuni software freeware di analisi statistica (es., R, JASP).

Per conseguire l’idoneità di laboratorio ciascuno studente dovrà presentare una (1) relazione.
La relazione (o _report di ricerca_), potrà essere firmata da un massimo di due (2) persone, dovrà avere come oggetto la sintesi e l’interpretazione di un’analisi dei dati svolta con il software R o con un altro software a scelta dello studente.

_Report di ricerca_
Ciascuno studente o gruppo è tenuto a definire o procurarsi un insieme di dati (database). I dati possono essere: (a) inventati, (b) simulati, mediante le funzioni di R; (c) reali, presi da un database che troverete sul sito dell’insegnamento o da un database in possesso dello studente (es. dati della tesi di laurea).
Il report dovrà essere strutturato secondo le indicazioni contenute nel modello pubblicato sul sito dell’insegnamento (Modello Report di ricerca) e dovrà descrivere l’applicazione di uno dei modelli di analisi presenti nel programma dell’esame (Regressione Multipla Lineare; Analisi Fattoriale).

Il laboratorio è collegato al corso di METODI E TECNICHE DELLA RICERCA IN PSICOLOGIA CLINICA (6 CFU).

Gli studenti fuori-sede o Erasmus che avessero bisogno di maggiori informazioni possono contattare direttamente il docente via e-mail.

Italian

The following statistical analysis techniques will be presented during the laboratory activities (2 CFU):
(A) the exploratory factor analysis models: principal components and factor analysis;
(B) the linear multiple regression.

Gallucci, M., Leone, L. (2012). Modelli statistici per le scienze sociali. Milano-Torino, Pearson Italia. [Capp. I, II, III, V, VI, VII, XI, XII]

Further didactic materials will be available on the webpage dedicated to the course. See the link to the "Materiali didattici" section on the professor's web page.

Make the student autonomous in the verification of hypotheses, through the considered data analysis models, and in the ability to interpret the results.

Basic knowledge of the measurement theory, statistical inference and of the univariate and bivariate techniques of data analysis.

The data analysis models will be illustrated from an applicative point of view by means of appropriate examples and by referring to both didactic and real data.

For this purpose, some freeware statistical analysis software (e.g., R, JASP) will be introduced and used during the laboratory activities.


some statistical analysis software will be used.

To complete the laboratory and get the CFUs, each student must submit one (1) research report. The research report can be signed by a maximum of two (2) students, must have as its object the synthesis and interpretation of a data analysis carried out with the software R or with another software chosen by the student.

Research Report
Each student or group is required to define or obtain a set of data (database). The data can be: (a) invented, (b) simulated, through the functions of R; (c) real, taken from a database that is uploaded on the course website or from a database held by the student (eg data of the degree thesis). The report must be structured according to the indications contained in the model published on the teaching website (Research Report Model) and will describe the application of one of the analysis models present in the course program (Linear Multiple Regression, Factor Analysis).

The laboratory is linked to the course METODI E TECNICHE DELLA RICERCA IN PSICOLOGIA CLINICA (6 CFU).

Off-site or Erasmus students who need more information can contact the professor directly via e-mail.