Obiettivi formativi
1. Conoscenza e capacità di comprensione. Gli studenti dovranno raggiungere una buona conoscenza della statistica descrittiva e comprendere come viene utililzzata nella ricerca di base e applicata.
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Gli studenti dovranno essere in grado di utilizzare l’ambiente di sviluppo R per descrivere e creare presentazioni grafiche di strutture di dati semplici.
3. Autonomia di giudizio. Gli studenti dovranno sviluppare capacità critica e autonomia di giudizio rispetto alla descrizione di dati in resoconti tecnici.
4. Abilità comunicative. Gli studenti dovranno essere in grado di comunicare i risultati di analisi descrittive di dati, sia in forma numerica sia in forma grafica.
5. Capacità di apprendimento. Gli studenti dovranno essere in grado di apprendere nuove tecniche per la descrizione di dati, in particolare nell’ambiente di sviluppo R.
Prerequisiti
nessuno
Contenuti dell'insegnamento
Il corso intende presentare gli elementi di base della teoria della misura e della statistica descrittiva univariata e bivariata con applicazioni alla ricerca in psicobiologia e neuroscienze cognitive. Il corso introduce inoltre all’utilizzo dell’ambiente di sviluppo R per l’analisi statistica e la presentazione di dati.
Programma esteso
Teoria della misura. Precisione e Accuratezza. Tipologie di dati. Distribuzioni univariate. Tendenza centrale e dispersione. Istogrammi e box-plot. Correlazione lineare. Regressione. Diagrammi di dispersione e bag-plot. Smoothers. Tabelle di contingenza. Associazione fra variabili categoriali. Strutture di dati multidimensionali. Teorema del limite centrale, legge dei grandi numeri, campionamento, intervalli di fiducia. Dibattito contemporaneo sui test statistici.
Bibliografia
Tutti i materiali formativi sono messi a disposizione nella pagina Elly dell'insegnamento: https://elly2020.medicina.unipr.it/
Lo studente potrà scaricare la dispensa del corso, slide, videoregistrazioni, esercizi.
Sono consigliati, inoltre, i seguenti testi:
Chiorri, C. (2010). Fondamenti di psicometria. McGraw-HIll. (pp.1-250 e 387-460).
Bruno, N. (2013). Introduzione alla statistica descrittiva con R - Dispensa per il corso di Tecniche di Analisi di Dati I. Dsponibile sul sito del docente. (pp. 50).
Venables, W.N., Smith, D.M. and the R Core Team (2012). An introduction to R. http://www.r-project.org/
Metodi didattici
La didattica avverrà in modalità mista, con lezioni tradizionali erogate prevalentemente a distanza e specifici approfondimenti ed esercitazioni in piccoli gruppi, effettuati in presenza (in sincrono-streaming,) garantendo le distanze previste dalle procedure di sicurezza. Tutto il materiale verrà comunque videoregistrato e caricato sulla piattaforma Elly.
Modalità verifica apprendimento
Esame scritto, con due domande aperte di teoria sull'intero programma, e un esercizio in ambiente R. L'esercizio prevede l'analisi di dati che saranno messi a disposizione (tramite Elly) al massimo 48 ore prima della prova. Le analisi comprenderanno una prima parte relativa a statistiche descrittive sui dati e due successive parti in cui saranno richieste verifiche inferenziali di ipotesi. Oltre alla corretta esecuzione delle statistiche, sarà considerata parte imprescindibile ai fini della sufficienza la capacità di interpretare e commentare adeguatamente gli output delle analisi. La valutazione in trentesimi sarà così composta:
prima domanda di teoria: 0-8 punti; seconda domanda di teoria: 0-8 punti
esercizio: 0-14 punti, così suddivisi:
prima parte 0-4 punti;
seconda parte 0-5 punti;
terza parte 0-5 punti.
Qualora a causa del perdurare dell'emergenza sanitaria fosse necessario adottare la modalità a distanza per gli esami di profitto, si procederà con la
prova scritta condotta a distanza (via Teams e Elly).
E' facoltà dello studente chiedere che l'esame sia integrato da una prova orale, purché l'esito della prova scritta sia complessivamente sufficiente. La prova orale è strutturata in maniera analoga alla prova scritta: domande relative ai contenuti dell'intero programma e una breve esercitazione in ambiente R su dati utilizzati per le esercitazioni durante il corso. Nel caso si renda necessario adottare la modalità a distanza, anche per la prova orale facoltativa si procederà a interrogazioni distanza, utilizzando la piattaforma Teams (guida http://selma.unipr.it/).
Gli Studenti con DSA/BSE devono preventivamente contattare Le Eli-che: supporto per studenti con disabilità, D.S.A., B.E.S. (https://sea.unipr.it/it/servizi/le-eli-che-supporto-studenti-con-disabilita-dsa-bes)
Altre informazioni
Si raccomanda con insistenza di accompagnare la preparazione teorica con l'esecuzione degli esercizi proposti; si suggerisce di richiedere al docente feedback sulla loro correttezza.
Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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