Insegnamento mutuato da: B018941 - STATISTICA SOCIALE Laurea Triennale (DM 270/04) in STATISTICA
Lingua Insegnamento
Italiano
Contenuto del corso
MISURAZIONE E ANALISI STATISTICA DEI FENOMENI SOCIALI
Il corso si articolerà in tre parti: (a) il modello di misurazione dei fenomeni sociali, (b) la misurazione complessa: gli indicatori compositi, (c) rilevazione e analisi statistica del dato soggettivo.
F. Maggino, La misurazione di fenomeni sociali attraverso indicatori statistici. Aspetti metodologici (capitoli 1 e 3). Firenze University Press, Archivio E-Prints, Firenze, 2008.
Il testo può essere scaricato gratuitamente al seguente indirizzo:
http://eprints.unifi.it/archive/00001704/
Nardo M., M. Saisana, A. Saltelli and S. Tarantola (EC/JRC), A. Hoffman and E. Giovannini (OECD) (2005a) Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and Userguide, OECD, Statistics Working Paper.
Il testo può essere scaricato gratuitamente da uno dei seguenti indirizzi:
- http://composite-indicators.jrc.ec.europa.eu/Handbook.htm
- http://www.oecd.org/LongAbstract/0,3425,en_2649_33715_35231682_119684_1_1_1,00.html
Maggino F., Rilevazione e analisi statistica del dato soggettivo, Firenze University Press, Archivio E-Prints, Firenze, 2007.
Il testo può essere scaricato gratuitamente al seguente indirizzo:
http://eprints.unifi.it/archive/00001517/
Obiettivi Formativi
CONOSCENZE: (a) metodologie di definizione e sviluppo di indicatori statistici, (b) conoscenza delle metodologie per la costruzione di indicatori compositi, (c) specificità dei dati e degli indicatori soggettivi
COMPETENZE: (a) capacità di definire, leggere e interpretare indicatori statistici, (b) capacità di costruire indicatori compositi, in termini concettuali e metodologici, (c) capacità di costruire e sviluppare indicatori soggettivi, procedere alla loro verifica, validazione e analisi statistica.
Prerequisiti
INSEGNAMENTO PROPEDEUTICO: STATISTICA I
Metodi Didattici
Lezione frontale
Altre Informazioni
Le lezioni si svolgeranno in collaborazione con il dott. Tommaso Rondinella (ISTAT).
Modalità di verifica apprendimento
Orale
Programma del corso
MISURAZIONE E ANALISI STATISTICA DEI FENOMENI SOCIALI
(a) IL MODELLO DI MISURAZIONE DEI FENOMENI SOCIALI
- Sviluppo delle misure: dalle statistiche agli indicatori: (1) Definizione del disegno gerarchico, (2) Definizione del modello di misurazione, (3) Sistema di misure a livello macro: i sistemi di indicatori, (4) Sistema di misure a livello micro: i questionari.
- Gestione e analisi della complessità: (1) Riduzione della struttura dei dati, (2) Combinazione di indicatori, (3) Modellazione degli indicatori.
- Approfondimento: le misure di benessere e di qualità della vita. Nuove prospettive e approcci a livello internazionale e nazionale.
(b) LA MISURAZIONE COMPLESSA: GLI INDICATORI COMPOSITI
- Funzioni degli indicatori compositi
- Metodologia di costruzione: (1) Selezione degli indicatori: analisi dimensionale, (2) Definizione dei pesi (weighting criteria), (3) Individuazione della tecnica di aggregazione, (4) Verifica della robustezza: analisi di incertezza e sensibilità, (5) Verifica della capacità discriminante
- Aspetti critici e controversi nella costruzione e nell’uso degli indicatori compositi
- Possibili approcci alternativi
- Approfondimento: esempi di indicatori compositi a livello internazionale (indice di sviluppo umano, indici di deprivazione e povertà, …)
(c) RILEVAZIONE E ANALISI STATISTICA DEL DATO SOGGETTIVO
- Definizioni e questioni concettuali: (1) Significato di “soggettivo” / “oggettivo”, (2) Caratteristiche “oggettive” e “soggettive”.
- Questioni di rilevazione: (1) Osservazione delle caratteristiche soggettive: approcci quantitativi e qualitativi, (2) La natura dei dati soggettivi: la teoria dei dati.
- Dati soggettivi: (1) Definizione dei punteggi: criterio (affettivo e cognitivo), riferimento (scaling comparativo and non-comparativo), (2) Assegnazione di un valore analizzabile alle risposte.
- Dai dati alle misure: (1) Trasformazione dei dati in misure interpretabili: i modelli di scaling, (2) Selezione del modello di scaling corretto: i criteri di selezione, (3) Principali caratteristiche dei modelli di scaling: modello additivo, modelli cumulativi, mappe percettive.
- Approfondimento. Benessere soggettivo: componenti, determinanti e modelli interpretativi.