- Offerta formativa A.A. 2016/2017
- Laurea Magistrale in METODOLOGIA DELL'INTERVENTO PSICOLOGICO
- STATISTICA AVANZATA
STATISTICA AVANZATA
- Insegnamento
- STATISTICA AVANZATA
- Insegnamento in inglese
- Advanced statistics
- Settore disciplinare
- SECS-S/01
- Corso di studi di riferimento
- METODOLOGIA DELL'INTERVENTO PSICOLOGICO
- Tipo corso di studio
- Laurea Magistrale
- Crediti
- 6.0
- Ripartizione oraria
- Ore Attività Frontale: 30.0
- Anno accademico
- 2016/2017
- Anno di erogazione
- 2017/2018
- Anno di corso
- 2
- Lingua
- ITALIANO
- Percorso
- PERCORSO COMUNE
- Docente responsabile dell'erogazione
- CIAVOLINO Enrico
Descrizione dell'insegnamento
Nozioni di matematica e statistica di base
Il corso, pur mantenendo un’impostazione metodologica di fondo rivolta allo studio dell’analisi multidimensionale, si propone di avvalersi del supporto di software statistici dedicati, in modo da accompagnare all’apparato teorico un consistente risvolto pratico, sia dal punto di vista della risoluzione di casi studio reali o simulati, sia nell’acquisizione di familiarità con i software per l’elaborazione dei dati.
Le lezioni tradizionali di tipo frontale verranno accompagnate da esercitazioni svolte nel laboratorio informatico, in modo da rendere autonomi gli studenti nell’utilizzo del software statistico R per l’analisi dei modelli statistici.
La valutazione degli studenti avviene attraverso un test scritto.
Il test è composto da 15 quesiti:
- Test 1 (9 punti). Dimostrazione scritta riguardo al calcolo matriciale, l'ACP e l'AC
- Test 2-14 (1 punto a quesito). Domande a risposta multipla con quattro modalità di risposta riguardo ai temi riportati nel Programma Esteso.
- Test 15 (6 punti). Domanda aperta riguardo all'elaborato sviluppato nella tesina.
Il prerequisito per accedere al test è lo sviluppo di un report di ricerca (max 10 pages) in cui siano analizzati dati reali e che mostri l'apprendimento delle tecniche quantitative di analisi dei dati (AC, ACP, Cluster) e l'uso del software R. Dal sito: https://formazioneonline.unisalento.it è possibile scaricare il materiale didattico, il Template per il report e il link a dataset da utilizzare.
Il report deve essere consegnato 5 giorni prima dell'esame
- Elementi essenziali di algebra lineare
- Definizione di Matrici e Vettori. Somma e Prodotto Interno tra matrici. Alcune proprietà delle matrici. Matrici di Codevianza e Covarianza. Standardizzazione e Matrice di Correlazione.
- Analisi in Componenti Principali (ACP)
- Definizione e obiettivi dell'ACP. Rappresentazione dei dati nello spazio degli individui: Ricerca della prima e seconda componente principale. Rappresentazione dei dati nello spazio delle variabili: Ricerca della prima e seconda componente principale. Scelta del numero delle componenti da estrarre. Rappresentazioni grafiche. Proprietà.
- Analisi delle Corrispondenze (AC)
- Introduzione e cenni storici. Matrice dei profili riga. Matrice dei profili colonna. Spazio delle righe. Spazio delle colonne. Formule di transizione. Contributo assoluto CA e contributo relativo CR. Rappresentazioni grafiche. Proprietà.
- Cluster Analysis
- Introduzione e cenni storici. Indici di dissimilarità. Distanza Euclidea e di Manhattan. Indici di similarità. Indice di Zubin e di Jaccard. Algoritmi di CA gerarchici. Legami tra unità.
Gli aspetti teorici vanno integrati con l'uso del software R. Dal sito: https://formazioneonline.unisalento.it è possibile scaricare il materiale didattico, il Template per il report e il link a dataset da utilizzare.
M. Gherghi, C. N. Lauro (2008), Introduzione all'Analisi dei dati multidimensionali, RCE.
Sul sito https://formazioneonline.unisalento.it sono rese disponibili dispense, data set ed esercizi di apprendimento.
Semestre
Primo Semestre (dal 02/10/2017 al 26/01/2018)
Tipo esame
Obbligatorio
Valutazione
Orale - Voto Finale
Orario dell'insegnamento
https://easyroom.unisalento.it/Orario