Data clinics

Periodo di svolgimento
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Info sul corso
Ore del corso
10
Ore dei docenti responsabili
10
CFU 1
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Modalità esame

Scritto (elaborato)

Note modalità di esame

Il paper finale sarà concordato con il docente e consisterà in un'elaborazione empirica di un dataset.

Prerequisiti

Non sono previsti prerequisiti. Il corso-laboratorio verrà adattato alle esigenze dei/delle partecipanti.

Programma

Questo corso è progettato per consentire alle ricercatrici e ai ricercatori di dottorato di migliorare la loro comprensione dei metodi quantitativi e approfondire le proprie competenze su specifici strumenti statistici. Il modulo ha lo scopo di fornire una comprensione pratica e applicata, piuttosto che puramente teorica, di alcuni dei metodi e delle tecniche chiave utilizzati nelle scienze sociali e politiche. È organizzato come una sessione di laboratorio, in cui i dati delle ricercatrici e dei ricercatori di dottorato o altri set di dati Open Access verranno esplorati e analizzati utilizzando software statistico. Particolare attenzione sarà dedicata alla presentazione grafica dei risultati. Le sessioni pratiche – organizzate in quattro lezioni (2,5 ore ciascuna) – si concentreranno su metodi quali tecniche di riduzione dei dati, modelli per variabili dipendenti discrete, analisi di sopravvivenza. Altri metodi quantitativi potranno essere inclusi nel corso su richiesta delle ricercatrici e dei ricercatori del dottorato. Il laboratorio di clinica dei dati consentirà alle e ai partecipanti di approfondire la loro conoscenza dei metodi quantitativi sviluppando il proprio progetto e affrontando le loro domande di ricerca, preparandoli per la fase successiva della loro tesi (ovvero, progettazione della ricerca, analisi dei dati, stesura della tesi finale).

Obiettivi formativi

Alla fine del corso, le ricercatrici e i ricercatori di dottorato avranno (i) sviluppato una migliore comprensione delle tecniche e dei metodi per analizzare set di dati quantitativi; (ii) applicato gli strumenti e le tecniche della ricerca quantitativa per analizzare i propri dati; (iii) approfondito la conoscenza della letteratura specializzata e dei software.

Riferimenti bibliografici

Loveless, M. (2023). Political Analysis. A Guide to Data and Statistics. SAGE.

Mehmetoglu, M. & G. Jakobsen (2022). Applied Statistics using STATA: A Guide for the Social Sciences. SAGE, 2nd ed.