Il corso ha l'obiettivo di combinare elementi teorici e pratici riguardanti: 1) la progettazione di indagini statistiche e l'uso di tecniche inferenziali per l'analisi di dati campionari; 2) l'uso di dati da fonti alternative (amministrative, private, estratte da web, etc.) dedicando particolare attenzione agli aspetti della qualità dei dati e alle metodologie statistiche per l'analisi di dati qualitativi.
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di:
1. (Conoscenza e comprensione) conoscere i principi del disegno di indagine statistica, del campione probabilistico, della qualità dei dati e della modellazione di dati categoriali
2. (Capacità di applicare conoscenza e comprensione) distinguere le modalità di rilevazione dei dati, le tipologie di dati disponibili e comprendere la natura e l’impatto degli errori da dati di indagine o da altre fonti
3. (Autonomia di giudizio) valutare criticamente le caratteristiche e l’attendibilità dei dati (di indagine e da altri fonti) e i risultati dell'uso di tecniche inferenziali per l’analisi di dati
4. (Abilità comunicative) presentare in forma orale e scritta una fonte di dati e i risultati di un modello statistico
5. (Capacità di apprendimento) saper applicare i concetti e le metodologie acquisite per la raccolta e analisi statistica dei dati in autonomia

È richiesta la conoscenza degli argomenti trattati nel corso di Inferenza Statistica (obbligatorio)

1. Produzione dati da indagine statistica
- contenuti e fasi dell’indagine statistica - popolazione obiettivo e parametri di popolazione
- popolazione d’indagine, tecniche di campionamento e stimatori
- tecniche di rilevazione e tipologie di sistemi assistiti dal computer
- progettazione strumento di misura
- qualità dei dati, strategie per il controllo e la misura degli errori
- esempi di indagini complesse
2. Cenni su fonti di dati alternative
- dati amministrativi
- dati privati
- dati organici e big data
3. L'analisi dei dati
- relazioni tra variabili nell'ambito degli studi osservazionali
- misure per l’associazione di variabili qualitative e modellazione statistica

Testi base di riferimento:
Statistics Canada, Survey Methods and Practices, https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-587-x/12-587-x2003001-eng.pdf

G. Brancato, A. Boggia, G. Ascari (2018) Linee Guida per la Qualità delle Statistiche del Sistema Statistico Nazionale, ver. 1.0, Istat, (tranne punti H, I, J, K, L M di Parte II), https://www.istat.it/it/files/2018/08/Linee-Guida-2.5-agosto-2018.pdf

testo consigliato (punto 3): Bilder C.R., Loughin T.M. (2014) Analysis of Categorical Data with R, CRC Press, Taylor & Francis Group.

Ulteriori materiali didattici (lucidi, articoli e altri materiali) verranno resi disponibili sul sito del corso (Moodle 2)

Lezioni frontali. Esercitazioni individuali e in gruppo

I materiali utilizzati dalla docente durante il corso saranno disponibili sulla piattaforma Moodle2.

La verifica dell’apprendimento avviene in diversi momenti e con più modalità:

- studenti frequentanti:
1. durante il corso verranno assegnati compiti a casa da consegnare entro termini stabiliti
2. durante il corso verranno svolti dei test in aula
3. presentazione di un rapporto sui risultati di un progetto (individuale o di gruppo) da discutere al termine del corso.

La valutazione finale avverrà facendo la media dei voti (su scala 18-30) conseguiti nelle 3 parti (con pesi rispettivamente pari a 0.1, 0.5, 0.4).
Il complesso delle prove è tale da poter giudicare il raggiungimento degli obiettivi formativi come sopra enunciati.

- studenti non frequentanti: esame scritto nel quale sono proposti quesiti teorici e risoluzione di esercizi sugli argomenti del corso. La prova si compone di almeno 5 quesiti. Per superare l'esame (voto minimo 18/30) è necessario rispondere in modo sufficiente ad almeno 3 quesiti.

Per sostenere l'esame è obbligatorio effettuare l'iscrizione online.
Le liste saranno chiuse 3 giorni prima della data dell'appello d'esame.

Questo insegnamento approfondisce argomenti
strettamente connessi a uno o più obiettivi dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile delle
Nazioni Unite (3, 5, 10).