{"id":806,"date":"2016-03-01T13:26:26","date_gmt":"2016-03-01T12:26:26","guid":{"rendered":"http:\/\/docenti-deps.unisi.it\/giulioghellini\/?page_id=806"},"modified":"2021-02-28T19:07:51","modified_gmt":"2021-02-28T18:07:51","slug":"indagini-campionarie-e-sondaggi-demoscopici","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/docenti-deps.unisi.it\/giulioghellini\/indagini-campionarie-e-sondaggi-demoscopici\/","title":{"rendered":"Indagini campionarie e sondaggi demoscopici"},"content":{"rendered":"
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Obiettivi Formativi<\/strong><\/p>\n

Il corso si propone da un lato un obiettivo di ambito tecnico\/applicativo al fine di far apprendere le specificit\u00e0 di realizzazione delle WEB survey, anche mediante l\u2019apprendimento e l\u2019utilizzo di specifico software (Limesurvey). Dall\u2019altro, si propone di fornire una preparazione avanzata sulle metodologie tipiche delle indagini campionarie, in ambito sociale ed economico, con attenzione ai problemi connessi alla qualit\u00e0 dei dati. Infine, l\u2019attivit\u00e0 seminariale si pone l\u2019obiettivo di introdurre gli studenti alle principali tecniche di Machine Learning per grandi basi di dati .Al termine del corso gli studenti dovrebbero essere in grado da un lato di realizzare semplici questionari on line e\u00a0 di mettere a punto tutte le fasi necessarie per la realizzazione di un indagine via WEB con Limesurvey; dall\u2019altro\u00a0 predisporre e analizzare correttamente disegni campionari semplici e complessi per lo studio di specifici fenomeni socio economici su individui e famiglie provvedendo anche alla stima della dimensione dell’errore campionario, acquisendo inoltre capacit\u00e0 di analisi delle problematiche connesse alla presenza e al trattamento statistico degli errori non campionari con particolare attenzione ai problemi di non risposta. Gli studenti acquisiranno infine capacit\u00e0 di applicazione di alcune delle principali tecniche di Machine Learning e di interpretazione dei relativi risultati.<\/td>\n<\/tr>\n

Prerequisiti<\/strong><\/p>\n

Conoscenza dei principi base della statistica inferenziale; principi di metodologia d\u2019indagine quantitativa.<\/td>\n<\/tr>\n

Contenuti dell\u2019insegnamento<\/strong><\/p>\n

Le indagini via WEB: definizione e terminologia, procedure tipo e campi di applicazione.Le tre fasi topiche della indagini via web: la preparazione (pre-fielding) ; lo svolgimento (fielding); le elaborazioni\/analisi dei dati raccolti (post fielding)I metadati nelle indagini WEB e loro trattamento\/analisiIl software LIMESURVEY: costruzione dei questionari on line; loro somministrazione e analisi dei dati; I principali disegni statistici per la ricerca. I disegni di campionamento semplici e complessi in ambito sociale: campionamento casuale semplice; campionamento stratificato, campionamento a grappoli e a stadi. Stima dei parametri dell\u2019errore campionario. Qualit\u00e0 dei dati: misura e trattamento degli errori non campionari. Durante il corso saranno svolte attivit\u00e0 di laboratorio per la definizione e la realizzazione di indagini via WEB e per l\u2019analisi dei dati. Sar\u00e0 inoltre realizzato un ciclo di seminari didatici su Big Data e Machine Learning<\/td>\n<\/tr>\n

Modalit\u00e0 d\u2019insegnamento<\/strong><\/p>\n

Lezioni frontali, laboratorio informatico seminari didattici e\u00a0 lavoro di gruppo. Le lezioni saranno svolte in presenza e\/o a distanza, a seconda dell\u2019andamento dell\u2019emergenza sanitaria Il corso \u00e8 informalmente suddiviso in due parti approssimativamente di uguale durata: la prima dedicata a sviluppare le capacit\u00e0 di saper fare degli studenti; la seconda, invece, di contenuto prevalentemente teorico.<\/td>\n<\/tr>\n

Materiale didattico<\/strong><\/p>\n

Kish L. (1965), Survey sampling, J. Wiley and Sons, New York, capitoli vari<\/p>\n

Kish L. (1987), Statistical design for research, J. Wiley and Sons, New York, Cap 1<\/p>\n

Callegaro M., Lozar K., Vehovar V. (2015) WEB Survey Methodology, Sage, Los Angeles.<\/p>\n

Dispense delle lezioni e altro materiale didattico messo a disposizione dal docente.<\/td>\n<\/tr>\n

Verifica dell\u2019apprendimento<\/strong><\/p>\n

La verifica dell\u2019apprendimento \u00e8 suddivisa in due parti. La prima rivolta alla verifica del saper fare degli studenti relativamente alla messa a punto, implementazione e somministrazione di un\u2019indagine via WEB da realizzarsi in aula computer, che varr\u00e0 anche come prova intermedia (voto in trentesimi e peso della prova pari a 0,50). La seconda prova \u00e8 invece scritta (test con esercizi, domande con risposte a scelta e a risposta libera), ed \u00e8 rivolta alla verifica delle conoscenze acquisite in merito ai metodi di campionamento, alla qualit\u00e0 dei dati e alle tecniche di Machine learning (voto in trentesimi e peso della prova pari a 0,50). Per gli studenti frequentanti \u00e8 prevista un\u2019attivit\u00e0 integrativa di gruppo con la realizzazione e l\u2019analisi dei principali risultati di un\u2019indagine via WEB da realizzare in tutte le sue fasi. La prova integrativa di gruppo rappresenta per gli studenti frequentanti un bonus in grado di incrementare il voto medio delle prove scritte fino a un massimo del 10%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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