Obiettivi formativi
Il corso intende fornire agli studenti gli strumenti teorici e applicativi per comprendere e sviluppare in autonomia le più importanti tecniche statistiche che costituiscono le applicazioni del Modello Lineare Generale (GLM) e della sua estensione (Generalized Linear Model) di più frequente applicazione nella ricerca psicobiologica e delle neuroscienze cognitive. Verranno inoltre fornite le linee-guida per la corretta redazione delle tecniche statistiche utilizzate nella produzione di testi che illustrino risultati di ricerca (tesi di laurea, comunicazione a convegni, articoli scientifici), secondo le raccomandazioni APA.
Prerequisiti
È richiesto come prerequisito l’aver sostenuto il corso di Tecniche di Analisi dei Dati I.
Contenuti dell'insegnamento
L’inferenza statistica: NHST versus model fitting. Il modello lineare generale: caratteristiche e assunzioni. Modelli di relazione tra variabili quantitative: correlazione di ordine zero e superiore, regressione lineare multipla, path analysis, modelli misti. Modelli di relazione tra variabili continue e variabili nominali/categoriali: Analisi della varianza (disegni fattoriali, a misure ripetute). Modelli di relazione tra variabili categoriali (Generalized Linear Model): regressione di Poisson e logistica (binaria e multinomiale), test non parametrici.
Programma esteso
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Bibliografia
Micciolo, R., Espa, G., Canal, L. (2013). Ricerca con R – metodi di inferenza statistica. Apogeo edizioni (capp. 1, 2, 5).
Gallucci, M., Leone, L. (2012). Modelli statistici per le scienze sociali. Pearson. (pp. 19-264; 425-457).
Task Force on Statistical Inference – American Psychological Association (1999). Follow up report: Statistical methods in psychology journals. (pp. 1-11). http://www.apa.org/science/leadership/bsa/statistical/tfsi-followup-report.pdf
Metodi didattici
Lezioni frontali integrate da esercitazioni in classe (programma R)
Modalità verifica apprendimento
Per gli studenti che frequentano, tre verifiche intermedie in itinere, da svolgersi a casa in forma scritta utilizzando l’ambiente R sul proprio computer e da consegnare durante il corso. Saranno considerati frequentanti tutti e solo gli studenti che consegneranno le verifiche entro le date comunicate. Per gli studenti che non frequentano, è previsto un esame scritto, utilizzando l’ambiente R, seguito da un colloquio orale sull’intero programma.
Altre informazioni
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