DATA MINING, STATISTICA SOCIALE ED INFORMATIZZAZIONE DEI DATI

9 CFU - 1° semestre

Docenti titolari dell'insegnamento

ROSARIO GIUSEPPE D'AGATA - Modulo FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO - SECS-S/05 - 6 CFU
GIOVANNI GIUFFRIDA - Modulo SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI - INF/01 - 3 CFU

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO
Le lezioni saranno frontali e prevederanno esercitazioni con l'ausilio di excel

Prerequisiti richiesti

FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO
Lo studente deve essere in possesso delle nozioni fondamentali di matematica e di statistica descrittiva ed inferenziale

Frequenza lezioni

FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO
La frequenza non è obbligatoria ma fortemente consigliata

Contenuti del corso

FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO
Il primo modulo si concentrerà sulla progettazione di un'indagine statistica a partire dall'analisi delle fonti statistiche ufficiali, nazionali ed internazionali. In questa fase un'attenzione particolare sarà rivolta alle strategie di campionamento e alla costruzione del questionario compresi alcuni cenni sulle tecniche di scaling.

Il secondo modulo prevede un approfondimento del concetto di indicatore, nello specifico si tratteranno gli argomenti legati alla costruzione di un indicatore composito. La seconda parte del modulo prevede, infine, un accenno all'analisi testuale, all'analisi di social network e dei test non parametrici più utilizzati in ambito sociale.

Testi di riferimento

FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO
Modulo 1

D. F. Iezzi (2009), Statistica per le Scienze Sociali, Carocci, Roma. Parte prima (da pag. 23 a pag. 190)
G. Cicchitelli, A. Herzel e G. E. Montanari (1992), Il campionamento statistico, Il Mulino, Bologna, cap. III (§§ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7), pp. 69-84.

Modulo 2

D. F. Iezzi (2009), Statistica per le Scienze Sociali, Carocci, Roma. Parte seconda (da pag. 283 a pag. 314 e da pag. 361 a pag. 397)
Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and user guide., www.oecd.org/publishing.

Programmazione del corso

SISTEMI PER LA GESTIONE DI BASI DI DATI
	Argomenti	Riferimenti testi
1	Dai dati all’informazione: Sistemi informativi e informatici; Dato e informazione; Organizzazione relazionale dei dati; Interrogazione; Sistemi di interrogazione evoluti	Atzeni,Ceri,Paraboschi,Torlone, Basi di Dati,Modelli e linguaggi di interrogazione, terza edizione, McGraw-Hill 2002. • Albano-Ghelli-Orsini, Basi di Dati Relazionali e a Oggetti, Zanichelli, 1997Ullman, Basi di Dati e Basi di Conoscenza
2	Introduzione alla Computational Social Science; Nozioni di «Big Data» e Aritificial Intelligence; Concetti e cenni di algoritmi di «profilazione utente»; Social Networks e Social Network Analysis;	slides fornite dal docente; Machine Learning: The Art and Science of Algorithms That Make Sense of Data, Peter Flach, Cambridge University Press; Big data. Una rivoluzione che trasformerà il nostro modo di vivere e già minaccia la nostra libertà. Viktor M

Verifica dell'apprendimento

MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO

FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO
Il corso prevede 2 verifiche intermedie una per ciascun modulo. Le date verranno concordate con gli studenti e rese pubbliche nel più breve tempo possibile. Per poter svolgere la prova successiva è necessario aver superato la prova precedente. In caso contrario l'esame si svolgerà interamente per iscritto nelle date stabilite da calendario.

ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI

FONTI, SISTEMI DI INDICATORI E PIANI DI CAMPIONAMENTO

1) Indagini strutturali ed indagini correnti

2) I rapporti statistici

3) Campionamento probabilistico e non probabilistico

4) Le fasi di un test non parametrico

5) Le indagini multiscopo

6) Campionamento casuale A GRAPPOLI

Esercizio 1

Si costruisca un indicatore composito di integrazione degli immigrati considerando tre indicatori semplici (attrazione, inserimento sociale ed inserimento occupazionale) calcolato su cinque province. Si commenti la procedura e i risultati cui si perviene.

Prov	Attraz	InsSoc	InsOcc
Torino	40,6	37,3	39,4
Milano	65	46,2	55,8
Trento	46,1	62,2	37,1
Vicenza	57,3	64,7	51,8
Treviso	58,4	58,3	47,6

Esercizio 2

Sia data la seguente distribuzione di pesi rilevati su 51 studenti. Verificare l’ipotesi che la distribuzione dalla quale è estratto il campione sianormale. (α=0.05)

Kg	40- 45	46-50	51-55	56-60	Totale
n_i	7	12	17	15	51

Esercizio 3

La tabella nostra l’esito di un’indagine condotta su 113 studenti sull’opinione in merito alla legalizzazione delle droghe leggere. Ad un livello di significatività α=0.05 è possibile stabilire che vi è una differenza statisticamente significativa tra maschie e femmine?

	Favorevoli	Contrari	Totale
Femmina	35	33	68
Maschio	15	30	45
Totale	50	63	113

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