Obiettivi Formativi

Per l’a.a. 2012/2013
L’insegnamento ha l’obiettivo di preparare lo studente all’uso delle principali tecniche di analisi multivariata delle variabili inserite in matrice, presentandone principali vantaggi e svantaggi. Lo scopo è di fornire la necessaria capacità critica ed analitica per scegliere di volta in volta la tecnica più adatta agli scopi cognitivi che si vogliono perseguire nell’analisi e al tipo di dati che si possiedono.

Programma del corso

Il corso inizia riprendendo le principali tecniche di analisi monovariata e bivariata, già oggetto di altri insegnamenti, per poi proseguire con l’illustrazione delle tecniche di analisi multivariata. Sono trattate tecniche di riduzione dei dati (analisi in componenti principali, analisi fattoriale, analisi delle corrispondenze e cluster analysis), tecniche che stabiliscono relazioni di dipendenza tra le variabili (regressione multipla, analisi della varianza a due e più vie) e, infine, tecniche che accettano più variabili dipendenti alla volta (regressione multivariata e analisi della varianza multivariata). I corsisti avranno la possibilità di applicare ognuna di queste tecniche ad una vera matrice dati messa a punto per gli obiettivi didattici del corso, e di confrontarsi con il docente sugli interrogativi da perseguire e sui risultati conseguiti nell’analisi delle variabili.

Modalità di accertamento del profitto

Colloquio finale.
Per i corsisti è prevista la possibilità di elaborare una tesina scritta da discutere nel colloquio finale.

Testi d’esame

• Aragona B., 2012, Introduzione all’analisi dei dati: analisi monovariata, in Amaturo E., Metodologia della ricerca sociale, UTET, Torino;
• Aragona B., 2012, Introduzione all’analisi dei dati: analisi bivariata, in Amaturo E., Metodologia della ricerca sociale, UTET, Torino;
• Aragona B., 2013, Tecniche di analisi multivariata: alcune applicazioni con il software SPSS, Liguori, Napoli (in corso di stampa).