Analisi dei dati nelle organizzazioni (2016/2017)

Corso disattivato

Codice insegnamento
4S001378
Docente
Margherita Pasini
Coordinatore
Margherita Pasini
crediti
6
Settore disciplinare
M-PSI/03 - PSICOMETRIA
Lingua di erogazione
Italiano
Sede
VERONA
Periodo
Sem. IB dal 14-nov-2016 al 21-gen-2017.

Orario lezioni

Sem. IB
Giorno Ora Tipo Luogo Note
martedì 10.10 - 12.40 lezione Laboratorio didattico Laboratorio PC (T.9) dal 16-nov-2016  al 21-gen-2017
mercoledì 16.00 - 18.30 lezione Laboratorio didattico Laboratorio PC (T.9) dal 16-nov-2016  al 21-gen-2017

Obiettivi formativi

Il corso offre l’opportunità di acquisire le competenze necessarie a condurre analisi statistiche di base a supporto della ricerca in psicologia (anche attraverso l’uso di pacchetti statistici open-source). Si tratteranno argomenti quali l’uso della statistica a fini descrittivi, analisi inferenziali, e modelli correlazionali. Verranno acquisite competenze di base relative alla progettazione, esecuzione, analisi interpretazione e restituzione di ricerche su temi psicologici, in particolare in contesti organizzativi.

Programma

Impostazione di un dataset di una ricerca in psicologia. Alcuni accorgimenti utili per l'inserimento dei dati.
Il dataset e l'analisi della qualità del dato. Media e scarto quadratico medio. Distribuzioni di frequenza.
Le distribuzioni campionarie, teorema centrale del limite.
Sintetizzare e descrivere graficamente i dati.
Alcune funzioni utili nella gestione dei dataset in un foglio di calcolo elettronico.
Teoria della verifica di ipotesi. Le fasi della verifica di ipotesi. Le scale di misura. Livelli di misura e test statistici. Interpretare il risultato finale in un test di verifica di ipotesi. Un esempio: t-test per campioni indipendenti, test F per la verifica dell'omogeneità delle varianze.
Confrontare due popolazioni: t-test per campioni indipendenti; t-test per campioni appaiati.
Confrontare più di due popolazioni: L'Analisi della Varianza a una via (ANOVA).
Disegni fattoriali e ANOVA a due vie. Effetti principali e effetti di interazione.
ANOVA a misure ripetute e disegni misti.
Le relazioni tra variabili nel caso di due variabili qualitative: costruire e interpretare una tabella di contingenza.
Il test chi quadrato
L'analisi della relazione tra due variabili quantitative: il coefficiente di correlazione di Pearson
Costruire un modello di relazione tra variabili esplicative e variabili predette: l'analisi di regressione (regressione lineare semplice e regressione lineare multipla)
Regressione lineare multipla: approfondimenti.
Una visione di insieme delle tecniche di analisi dei dati utilizzate.

Modalità d'esame

Esame scritto al computer. E' ammessa la consultazione di testi e appunti.

Opinione studenti frequentanti - 2016/2017