Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze umane, sociali e del patrimonio culturale
COMUNICAZIONE
Insegnamento
STATISTICA APPLICATA
SUP5070401, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
COMUNICAZIONE
IF0313, ordinamento 2015/16, A.A. 2019/20
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese APPLIED STATISTICS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Filosofia, Sociologia, Pedagogia e Psicologia Applicata (FISPPA)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile CINZIA MORTARINO SECS-S/01

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative SECS-S/01 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso III Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 63 162.0

Calendario
Inizio attività didattiche 30/09/2019
Fine attività didattiche 18/01/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2015

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
2 commissione a.a.2018-2019 01/10/2018 30/11/2019 MORTARINO CINZIA (Presidente)
FURLAN CLAUDIA (Membro Effettivo)
DALLA VALLE ALESSANDRA (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Si richiede come prerequisito la conoscenza degli elementi di base dell'analisi statistica (contenuti dell'insegnamento Tecniche di indagine sociale o Statistica per la ricerca sociale).
Conoscenze e abilita' da acquisire: L'obiettivo è quello di fornire le idee principali e gli strumenti tecnici per le decisioni nei contesti delle scienze manageriali e sociali. Ci si propone di trasmettere una adeguata abilità di:
- individuazione dei dati necessari per rispondere ad uno specifico quesito;
- scelta delle tecniche necessarie per l'analisi dei dati;
- riconoscimento e consapevolezza dei limiti delle conclusioni raggiunte.
L’utilizzo in aula di software statistico professionale forma alla capacità di gestione di dati reali per applicare concetti e metodi utili ai fini della soluzione di problemi concreti.
Modalita' di esame: Tesina di applicazione dei metodi visti a dati individuati dallo studente. Presentazione e discussione della tesina.
In dettaglio, lo studente, previo accordo con il docente, individua un insieme di dati (ad esempio, forniti da un’azienda o raccolti tramite questionario predisposto ad hoc). I dati sono analizzati tramite una o più fra le metodologie affrontate durante il corso. Le bozze del report con le analisi vengono via via sottoposte al docente che suggerisce eventuali correzioni e/o integrazioni , fino ad una versione finale del report. Lo studente successivamente espone il proprio lavoro durante una presentazione/discussione.
Nel caso di insiemi di dati/ricerche impegnative, il lavoro può essere assegnato a gruppi di due/tre studenti invece che a singoli.
La modalità d'esame è comune a frequentanti e non frequentanti (si veda il quadro "Eventuali indicazioni sui materiali di studio" per le indicazioni specifiche per non frequentanti dei materiali da studiare)
Criteri di valutazione: Dal momento che la predisposizione della tesina richiede uno scambio costante con il docente, la valutazione può tenere conto sia del risultato finale che del percorso di evoluzione durante la preparazione. In particolare, verranno valutati:
1) l’idea/argomento scelto in relazione ai contenuti del corso;
2) la realizzazione tecnica e metodologica dell’analisi;
3) la qualità del report finale predisposto;
4) la chiarezza e l’efficacia della presentazione orale;
i materiali di supporto alla presentazione orale;
5) le capacità propositive, le abilità di implementazione dei suggerimenti ricevuti, il grado di autonomia.
Contenuti: Il corso tratterà i seguenti argomenti:

1) Richiami di relazioni fra variabili qualitative.
2) Studio delle relazioni fra variabili quantitative. Richiami di regressione semplice. Regressione multipla.
3) Customer satisfaction. Relazioni fra azienda e clienti. Le caratteristiche del questionario, la sua costruzione e le modalità di analisi dei dati raccolti con metodi regressivi.
4) Modelli per il ciclo di vita dei prodotti, analisi dell'effetto word-of-mouth e studio della significatività degli effetti di intervento (politiche incentivanti, marketing mix).
5) Cenni di conjoint analysis per lo studio delle preferenze dei consumatori.

Tutti gli argomenti saranno sviluppati in modo mirato dal punto di vista teorico per poi porre maggiore enfasi sull'approccio applicativo.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il corso prevede esclusivamente sessioni interattive in laboratorio informatico. Le lezioni teoriche sono sempre coadiuvate da esemplificazioni operative prevalentemente con il software Statgraphics Centurion XVII.
Alcune lezioni sono dedicate ad esercitazioni in gruppo su argomenti svolti. I risultati sono discussi in aula. Inoltre, i passaggi di ricerca dei dati per la tesina e le metodologie proposte sono via via discusse dagli studenti con i compagni di corso per fornire ulteriori esemplificazioni e ricevere feedback e suggerimenti.

Date le caratteristiche del corso è fortemente consigliata la frequenza delle lezioni.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Il docente mette a disposizione attraverso la pagina Moodle del corso alcune dispense per integrare gli appunti delle lezioni. Le dispense coprono sia gli aspetti teorici che le indicazioni operative per l’implementazione.
Sulla pagina Moodle sono anche messi a disposizione i dataset utilizzati in aula che possono essere ripresi dagli studenti individualmente dal momento che il software utilizzato è disponibile in aula e scaricabile da tutti gli studenti su PC propri attraverso licenza di Ateneo.

Percorso di apprendimento per studenti non frequentanti.
Con riferimento ai contenuti sopra descritti:
1) Borra, Di Ciaccio (2014), capitolo 6;
2) Borra, Di Ciaccio (2014), capitolo 16, Guseo (2004), capitoli 1, 2 e 3.2;
3) Guseo (2004), capitolo 10, De Luca (2016), parte V;
4) Guseo (2004), capitolo 5 (da 5.1.9 in avanti) e capitoli 7,8.
5) dispense sull'argomento a disposizione in Moodle
Testi di riferimento:
  • Guseo, Renato, Organizzazione statistica dell'informazione e scelte di gestione. Teoria, tecniche e mini-stage aziendali. Padova: CEDAM, 2004. Percorso per non frequentanti: Capp. 1, 2, 3.2, 5 (da 5.1.9 in avanti), 7, 8, 10 Cerca nel catalogo
  • Borra, Simone; Di_Ciaccio, Agostino, Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali. Milano [etc.]: McGraw-Hill education: --, 2014. Percorso per non frequentanti: Capp. 6 e 16 Cerca nel catalogo
  • De_Luca, Amedeo, Modelli di marketingstatistica per le analisi di mercatosegmentazione, posizionamento, comunicazione, innovazione,customer satisfaction. Milano: Angeli, 2016. Percorso per non frequentanti: parte V

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Laboratory
  • Problem based learning
  • Case study
  • Working in group
  • Problem solving
  • Peer feedback
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita'