CORSO DI STUDIO: Corso di laurea triennale in Economia Aziendale (sede di Pordenone)               a.a. 2015/2016

Denominazione insegnamento:

Statistica
Lingua dell’insegnamento: Italiano
Crediti e ore di lezione: 9 cfu , 72 ore di lezione

Moduli: NO

Settore/i scientifico disciplinare: SECS-S/01

Docente: Enrico Gori
Indirizzo email: enrico.gori@uniud.it
Pagina web personale: https://sites.google.com/site/enricogorididattica/home/corso-di-statistica

Prerequisiti e propedeuticità

Strumenti di base di Geometria Analitica e di Analisi Matematica (Calcolo Differenziale e Calcolo Integrale) per funzioni di una variabile e qualche strumento di calcolo anche per funzioni di due variabili (Calcolo Differenziale e Ottimizzazione), ottenibili nel corso di Matematica Generale.
Non sono previste propedeuticità.

Conoscenze e abilità da acquisire

Lo studente dovrà conoscere e comprendere le problematiche inerenti la raccolta dei dati e l’applicazione degli strumenti per la loro sintesi ed elaborazione

Dovrà inoltre sviluppare la capacità di interpretare i risultati ottenuti al fine di verificare ipotesi sui fenomeni di studio e svilupparne di ulteriori

Capacità relative alle discipline

Formulare ipotesi ed obiettivi conoscitivi relativamente a fenomeni di interesse.
Individuare le variabili e la popolazione di riferimento utili alla conoscenza dei fenomeni con particolare riferimento a quelli economico-sociali ed aziendali.
Rilevare i dati statistici e sistemarli in maniera adeguata per le analisi.
Effettuare analisi descrittive utili a fare emergere le caratteristiche fondamentali del fenomeno oggetto di studio.
Ipotizzare relazioni tra le variabili raccolte e verificarle empiricamente con gli strumenti di base di analisi della relazione tra variabili.
Comprendere la differenza tra analisi su una popolazione e su un campione ed il concetto di distribuzione campionaria
Acquisire i concetti fondamentali di stima, variabilità della stima, intervalli di confidenza e test delle ipotesi.

Capacità trasversali /soft skills

Autonomia di giudizio: le tematiche trattate dovrebbero consentire allo studente di acquisire autonomia di giudizio sull’uso degli strumenti statistici di base ai fini dell’analisi dei fenomeni economico-sociali ed aziendali

Abilità comunicative: lo studente dovrebbe acquisire la capacità di esporre/presentare sinteticamente i risultati ottenuti

Capacità di apprendimento: lo studente dovrebbe essere in grado di leggere e iniziare e comprendere argomenti di analisi statistica più avanzati senza l’ausilio del docente, sulla base di materiale cartaceo o elettronico

Programma e contenuti dell'insegnamento

INTRODUZIONE
1.1 Perché devo studiare la Statistica?
1.2 Ma questa Statistica, di preciso, che cos’e?
1.3 Un po’ di storia
2 Definizioni e notazione (simboli) di base
2.1 Statistica
2.2 Fenomeno, unita e popolazione
2.3 Numerosità di una popolazione
2.4 Un’immagine grafica di popolazione, unità, fenomeno e manifestazione
2.5 Analisi statistica di un fenomeno
2.6 Le due funzioni della Statistica: descrizione ed inferenza
3 Rilevazione: Cioè come si creano i dati per partire con l’esplorazione statistica
3.1 Questionari e scale di modalità
3.2 Classificazione delle scale di modalità
3.3 Classificazione dei fenomeni statistici

Parte I STRUMENTI di STATISTICA DESCRITTIVA MONOVARIATA
4 Distribuzioni di frequenza, tabelle e grafici: come si strutturano i dati grezzi
4.1 Distribuzione di frequenza e variabili statistiche
4.2 Frequenze relative e percentuali
4.3 Frequenze cumulate
4.4 Densità di frequenza
4.5 Rappresentazioni grafiche
4.6 Densità e istogrammi
5 Valori medi: come passare dai dati a un singolo indicatore
5.1 Moda
5.2 Mediana
5.3 Generalizzazioni della mediana: quartili, decili e percentili
5.4 Sintesi in 5 numeri e box-plot
5.5 Media aritmetica
5.6 Moda, mediana e media aritmetica, qual e il valor medio giusto?
6 Approfondimenti sui valori medi: come usare le medie più consapevolmente
6.1 Proprietà formali: le proprietà della media aritmetica
6.2 Ottimizzazione: funzioni di perdita e proprietà di minimo
6.3 Invariante e medie di Chisini
7 Variabilità: la vera ragione per cui esiste la Statistica
7.1 Esiste la Statistica perché il mondo è vario: Trilussa e l’esempio del pollo
7.2 Misura della variabilità: deviazione standard, varianza e devianza
7.3 Valutazione e confronti di variabilità: il coefficiente di variazione
7.4 Come si costruisce una % di variabilità: normalizzazione ` e massima variabilità
8 Numeri indice: basi di analisi statistica temporale
8.1 Serie storiche
8.2 Numeri indice (semplici)
8.3 Variazioni percentuali
8.4 Tasso di variazione medio annuo

Parte II STRUMENTI di STATISTICA DESCRITTIVA BIVARIATA
9 Tabelle a doppia entrata: come si creano e si strutturano i dati per partire con l’analisi statistica di una coppia di fenomeni
9.1 Rilevazione congiunta di una coppia di fenomeni statistici: tabelle a doppia entrata
9.2 Frequenze congiunte e marginali
9.3 Distribuzioni e frequenze condizionate
10 Indipendenza, connessione e associazione: l’analisi statistica congiunta di una coppia di fenomeni qualitativi
10.1 Indipendenza statistica
10.2 Connessione
10.3 Indice di connessione normalizzato
10.4 Odds e Odds Ratio
11 Dipendenza e correlazione: l’analisi statistica congiunta di una coppia di fenomeni quantitativi
11.1 Medie e varianze marginali e condizionate
11.2 Associatività delle medie condizionate
11.3 Scomposizione della varianza marginale: varianza FRA e NEI gruppi
11.4 Indipendenza in media e dipendenza di un fenomeno dall’altro
11.5 Implicazione tra indipendenza statistica e indipendenza in media
11.6 Indice di dipendenza di un fenomeno dall’altro
11.7 Coppie di fenomeni quantitativi: momento misto e covarianza
11.8 Diagramma a dispersione (scatter plot)
11.9 Interpretazione geometrica della covarianza
11.10 Correlazione lineare: concetto e misura
12 Approfondimenti sulle relazioni fra variabili statistiche: come si legano fra loro le diverse relazioni statistiche tra coppie di fenomeni
12.1 Situazioni limite di assenza di relazione
12.2 Situazioni limite di perfetta relazione
13 Regressione: un assaggio di modelli statistici
13.1 Modellare la relazione fra due fenomeni quantitativi: perché e come
13.2 Regressione
13.3 Retta di regressione dei minimi quadrati
13.4 Analisi dei residui della retta di regressione dei minimi quadrati
13.5 Scomposizione della devianza: devianza spiegata e residua
13.6 Bontà di adattamento della retta dei minimi quadrati
13.7 Si può andare oltre? Cenni alle analisi successive alla retta di regressione
13.8 Scelta del modello
13.9 Regressione logistica per fenomeni qualitativi

Parte III STRUMENTI di INFERENZA STATISTICA
14 Dalla descrizione all’inferenza: come cambiano obiettivi e strumenti
14.1 Rilevazione campionaria: perché solo una parte e non tutto?
14.2 Inferenza e rappresentatività: quando il caso gioca a favore
15 Caso, probabilità e variabili casuali: gli ingredienti matematici per fare buona inferenza statistica
15.1 Determinismo e casualità
15.2 Definizioni di base
15.3 Probabilità
15.4 Variabile casuale
15.5 Variabile casuale binomiale
15.6 Variabili casuali continue
15.7 Variabile casuale normale
15.8 Standardizzazione di una variabile casuale
15.9 Variabile casuale normale standard(izzata)
15.10 Come si leggono le tavole della normale standard
15.11 Come si calcola la probabilità di un (qualunque) intervallo di una (qualunque) normale
15.12 Intervalli tipici della normale e tavola della v.c. normale standardizzata
16 Campionamento ed errore campionario
16.1 Dalla popolazione al campione: distribuzioni campionarie
16.2 Variabilità campionaria ed errore campionario: come tenerli sotto controllo usando il campione casuale
16.3 Formalizzazione della variabilità campionaria
16.4 Inferenza statistica: oggetto, funzioni e le diverse facce dell’errore campionario
17 Stime e stimatori: come trasformare i dati campionari in informazioni
17.1 Stima puntuale della media e della proporzione
18.1 Stima puntuale e stima intervallare
18.2 Intervallo di confidenza per la media e la proporzione
19 Test statistici: come verificare ipotesi statistiche utilizzando i dati campionari
19.1 Ipotesi statistica e ipotesi nulla
19.2 Dati campionari qualitativi bivariati: tabelle di contingenza
19.3 Variabile casuale Chi quadrato
19.4 Test Chi quadrato di indipendenza statistica
19.5 Test di uguaglianza tra più medie: test F di analisi della varianza
19.6 Dati campionari quantitativi bivariati: T-test sul coefficiente angolare del modello lineare o di incorrelazione

Attività di apprendimento e metodi didattici previsti

Il programma del corso si articola in due parti fondamentali

PRIMA PARTE
Consiste nello studio approfondito degli elementi fondamentali della Statistica Descrittiva e nella lettura introduttiva ai temi dell'INFERENZA STATISTICA. In particolare è costituito dai seguenti capitoli e paragrafi del libro di testo:

IN MANIERA MOLTO APPROFONDITA: Capitoli da 1 a 13

LEGGERE INOLTRE Capitoli da 14 a 16 e paragrafi 17.1, 18.1 e 19.1

SECONDA PARTE
Consiste
a) nella lettura di una analisi del fenomeno dell'istruzione, a livello mondiale negli ultimi 20 anni, basata sui dati contenuti nell'archivio della World Bank (vedi il rapporto alla pagina del docente)
b) nel reperimento dei dati su cui l'analisi si basa (vedi la fonte alla pagina del docente )
c) nella riproduzione delle sintesi statistiche utilizzate nell'analisi (vedi le sintesi alla pagina del docente)
d) nella redazione di un rapporto che spieghi i passi effettuati, le difficoltà incontrate, le soluzioni adottate, gli strumenti impiegati dal punto di vista statistico ed informatico, e le considerazioni dello studente sul fenomeno in questione.

In alternativa lo stesso tipo di lavoro può essere effettuato usando come rapporto di base il seguente articolo
http://www.ilfattoquotidiano.it/2013/06/29/universita-ocse-sbugiarda-stampa-politica-troppi-costi-studenti-falso/640014/

E' comunque richiesto che lo studente, ispirandosi a questo secondo rapporto, effettui delle elaborazioni sui dati della Banca Mondiale analoghi a quelli indicati in precedenza al punto c).

Modalità di verifica dell'apprendimento

Ai fini del calcolo del voto, verrà utilizzato il seguente METODO DI VALUTAZIONE per tutti gli studenti, frequentanti o meno, senza eccezioni.

IL METODO IN QUESTIONE SI ISPIRA IN PARTE ALLA MODERNA TECNICA DEL
"LEARNING DIARY"
http://www.helsinki.fi/asia/Appendix/learning_diary.pdf
UTILIZZATA IN MOLTE UNIVERSITA' ALL'AVANGUARDIA PER L'ATTENZIONE
ALL'EFFICACIA DELL'APPRENDIMENTO, OLTRE CHE DELL'INSEGNAMENTO
Le MODALITA' DI ESAME utilizzate per implementare questo metodo sono invece descritte alla fine di questo paragrafo

Il voto finale risulta dalla somma di 4 componenti

A - Consegna del quaderno degli appunti (10 punti):
in originale e scritti di proprio pugno (assolutamente obbligatoria, nel senso che non vi sarà valutazione senza tale consegna);
Per "Quaderno degli appunti" si intende la elaborazione autonoma da parte dello studente di tutte le informazioni acquisite (lezioni, slide, libro, esercizi, altro eventuale materiale) sugli elementi che costituiscono il programma del corso e la loro risistemazione ordinata in un testo che possa risultare di utilità a lui stesso nel caso un giorno debba avere la necessità di interpretare fenomeni e dati attraverso gli strumenti studiati durante il corso. E' quindi un lavoro che può essere molto utile al di là del superamento dell'esame. Il quaderno IDEALE è costituito dal modello del "learning diary", che lo studente può scaricare da un link presente nella pagina del docente
ATTENZIONE. oltre al quaderno degli appunti relativi alla prima parte del programma, dovrà anche essere consegnato il rapporto previsto dalla seconda parte, e questo dovrà invece essere redatto in formato elettronico; la consegna dovrà avvenire con le modalità di TRASMISSIONE indicate nella pagina del docente.

B - Frequenza del corso (10 punti):
sarà verificata mediante appello a discrezione del docente IN 5 GIORNATE SCELTE CASUALMENTE DAL DOCENTE STESSO. Per essere qualificati come “frequentanti” si dovrà essere presenti almeno 3 volte su 5.
Gli studenti che non possono frequentare, o risultino assenti agli appelli più di 3 volte, possono ottenere il bonus di 10 punti proponendo e concordando con il docente un autonomo progetto di ricerca (aggiuntivo rispetto ad altri già previsti). Si suggerisce agli studenti lavoratori di proporre progetti connessi possibilmente al loro settore di attività.
E' preferibile che il progetto in questione sia proposto dallo studente, poiché il fatto stesso di riuscire a porsi un 1. obiettivo di indagine, 2. individuare le variabili e l'universo di riferimento, 3. raccogliere i dati e 4. analizzarli, effettuando una sintesi ed una analisi critica dei risultati rappresenta una dimostrazione di maturità raggiunta nello studio della materia.

C - Analisi critica di un questionario (5 punti):
sulla “validazione di un test psicometrico” (oltre 500 domande). Lo studente potrà scaricare il questionario (file Excel) che troverà alla pagina del docente. Per ottenere il bonus di 5 punti previsto lo studente dovrà redigere un breve rapporto segnalando in particolare il codice numerico progressivo delle domande più dubbie, possibilmente specificando le ragioni dei dubbi stessi. Questo rapporto dovrà essere inviato con il proprio Nome, Cognome e Matricola per mezzo del sistema di invio previsto per l’altro materiale.

D - Valutazione del docente sul lavoro svolto (da -8 a +8 punti):
valutazione a giudizio insindacabile del docente del materiale trasmesso, tenuto anche conto di un test che verrà somministrato in occasione degli appelli la cui natura sarà chiarita a lezione.
Il massimo dei voti si potrà ottenere tanto più lo studente riesca ad organizzare il materiale richiesto nella forma di un "learning diary"

MODALITA’ D’ESAME

Al fine di applicare il METODO DI VALUTAZIONE descritto in precedenza.

Le regole sono le seguenti:

1. Lo studente deve sostenere, in un qualsiasi momento dell'anno, previo accordo con il docente, una PROVA DI GRAFIA

Questa prova consiste nella stesura di una pagina sotto dettatura: potrà essere sostenuta durante il corso (in particolare nei primi giorni di lezione, durante gli intervalli, o a ricevimento. O durante un qualsiasi appello.

2. Gli studenti che abbiano sostenuto la PROVA DI GRAFIA, potranno, in un qualsiasi momento dell'anno, inviare al docente il proprio QUADERNO DEGLI APPUNTI e gli altri materiali previsti, che il docente valuterà assieme agli altri elementi, come indicato nel METODO DI VALUTAZIONE.

Le MODALITA' DI TRASMISSIONE del quaderno sono descritte nella pagina del docente

3. L'esito della valutazione (che comprende anche un test da effettuare il giorno dell'appello) sarà verbalizzato dal docente nel primo appello utile dopo che il docente abbia in mano tutti gli elementi di giudizio previsti dal metodo di valutazione .

IMPORTANTE In occasione dell'appello di esami lo studente che abbia già inviato il suo materiale o sia in procinto di inviarlo dovrà sostenere un test a risposta multipla o del tipo vero/falso

Testi /Bibliografia

Costituiscono fonti di studio per l’esame:
http://www.ateneonline.it/mecatti/home.asp
Altre fonti possono essere reperite nella pagina del docente

Strumenti a supporto della didattica

Le diapositive del corso possono essere scaricate dalla pagina del docente

Tesi di laurea

Trattandosi di un corso di base il docente valuterà eventuali proposte di tesi sulla base del curriculum

Note

Il corso è utile e propedeutico per tutti gli altri corsi nei quali sia presente l’esigenza dell’analisi empirica di fenomeni attraverso la raccolta di dati o l’interpretazione di sintesi statistiche