CORSI

Borgo Tortorella

30 agosto - 3 settembre

Opzione A:

Scelta degli indicatori e costruzione degli indici.

Alberto Marradi (Emerito, Università di Firenze)

Programma del corso

1. Perché indicatori?
2. Indicatori e definizioni operative
3. Aspetti indicanti e aspetti estranei: la doppia pluralità delle relazioni fra concetti e indicatori
4. Tipi di indicatori, linguaggi e inferenze
5. La validità non si misura

A partire dal punto 3, la didattica sarà integrata da esercizi di gruppo in classe. Per chi desidera un
attestato con voto sarà prevista una breve prova individuale venerdì pomeriggio, dalle 18.00 alle 19.00.

 


Letture consigliate
Marradi A. (2007) Metodologia delle scienze sociali. Bologna: Il Mulino

Opzione B:

Fare web survey: ambiti, metodo ed esperienza.

Gabriella Fazzi, Ricercatrice ISTAT
Giulio Vidotto Fonda, Direttore di ricerca SWG

Programma del corso

In un paio di lustri la web survey è divenuta lo strumento di ricerca sociale standard più usato al mondo. Un po' come con la digitalizzazione della fotografia, la semplificazione di una serie di passaggi e l'abbattimento dei costi hanno portato a una proliferazione non sempre accorta dell'uso di questo strumento, oltre a un'offerta ampia e ridondante di servizi e applicativi.
Oggi non solo ricercatori e studenti, ma anche imprese, giornalisti, politici, influencer, o semplici internauti si dilettano con fortune alterne in questa attività, contribuendo a diffondere molti numeri in ogni direzione.
Il corso mira a fornire un'adeguata contestualizzazione e un approfondito excursus metodologico e tecnico a chi volesse progettare e condurre, o anche solo riconoscere, una web survey corretta e di qualità, fornendo inoltre le indicazioni per destreggiarsi tra gli strumenti a disposizione. Circa un terzo del corso sarà dedicato a esercitazioni che permetteranno di fare esperienza di ogni passaggio: dalla progettazione, all'implementazione, alla restituzione dei risultati.
Programma:
1) La web survey tra le altre tecniche di rilevazione
2) Popolazione di riferimento, campionamento e liste
3) La relazione con gli intervistati: reclutamento, solleciti e privacy.
4) Gli elementi del questionario online (dispositivi, formato, variabili, strumenti, contenuti)
5) Lo stato dell'arte: presentazione di recenti web survey e sviluppi di frontiera
6) La costruzione del questionario online (organizzazione, gestione, data piping ecc.)
7) La qualità dei dati (controlli, paradata, non risposte)
8) Dalla rilevazione all'analisi dei dati (cleaning e analisi)
9) La restituzione dei risultati di una web survey



Letture consigliate

Callegaro M., Lozar Manfreda K. e Vehovar V. (2015) Web Survey Methodology. London: Sage Publications.
Evans J. R. e Mathur A. (2005) The value of online surveys, in "Internet Research", Vol. 15 No. 2, pp. 195-219. Wagon Lane: Emerald Publishing.
Marradi A. (2019) Tutti redigono questionari. Ma è davvero così facile? Milano: Franco Angeli.

Opzione C:

Analisi multivariata dei dati con SPSS.

Felice Addeo, Professore associato Università di Salerno
Gabriella Punziano, ricercatrice Università degli studi di Napoli Federico II°

Il corso ha l'obiettivo di illustrare agli studenti le principali tecniche di analisi multivariata dei dati nelle Scienze Sociali, con riferimento specifico a tre famiglie di tecniche: analisi in componenti principali e analisi fattoriale; analisi delle corrispondenze multiple; analisi dei gruppi (Cluster Analysis).
Lo scopo delle tecniche di analisi multivariata è rappresentare simultaneamente le variabili e/o i casi presenti in una matrice, in modo da raggiungere una efficace sintesi dei dati (Di Franco 2001, 181); dunque, per applicare correttamente l'analisi multivariata, è necessario fare affidamento su molte variabili (da 3 in su) e disporre di un numero congruo di casi, altrimenti i risultati rischiano di essere statisticamente poco robusti.
L'analisi in componenti principali e l'analisi fattoriale hanno l'obiettivo di sintetizzare la varianza – e quindi l'informazione – di un insieme di variabili correlate in un numero più ristretto di vettori, detti componenti o fattori, a seconda della tecnica applicata. Queste tecniche sono, probabilmente, le più usate nella ricerca sociale. Anche nella vita quotidiana ci capita di dover sintetizzare delle informazioni e, spesso, senza saperlo operiamo con una logica analoga a quella dell'analisi fattoriale.
L'analisi delle corrispondenze multiple può essere considerata la trasposizione dell'analisi in componenti principali alle variabili categoriali; è, dunque, una tecnica particolarmente indicata per trattare variabili le cui categorie hanno una elevata autonomia semantica, che costituiscono la
maggioranza delle variabili rilevate nelle ricerche svolte in ambito sociologico e di marketing.
Infine, l'analisi dei gruppi il cui obiettivo è creare delle classificazioni (tipologie) dei casi presenti in matrice, a partire da un set di variabili scelte come criteri classificatori; l'analisi dei gruppi trova ampia applicazione in quella branca del marketing che si occupa della segmentazione di mercati di consumatori.
Nel corso si darà ampio risalto agli aspetti semantici ed applicativi delle tecniche di analisi multivariata rispetto alle loro formalizzazioni matematiche e statistiche, con numerosi esempi tratti da ricerche empiriche effettivamente svolte in vari ambiti: sociologia, marketing, valutazione delle politiche pubbliche, educazione.
Il corso alternerà lezioni frontali ad esercitazioni pratiche svolte con l'ausilio di SPSS, uno dei più diffusi software statistici per l'analisi dei dati nelle scienze sociali."

Indice sintetico degli argomenti:
1. Principi di analisi monovariata e bivariata
2. Introduzione all'analisi multivariata
3. Analisi in componenti principali e analisi fattoriale
4. Analisi delle corrispondenze multiple
5. Analisi dei gruppi (Cluster Analysis)

 

Letture consigliate

Di Franco G. (2001) EDS: esplorare, descrivere e sintetizzare i dati. Guida pratica all'analisi dei dati nella ricerca sociale. Milano: Franco Angeli.
Di Franco G. (2011) Tecniche e modelli di analisi multivariata. Milano: FrancoAngeli.
Di Franco G. e Marradi A. (2013) Factor Analysis and Principal Component Analysis. Milano: FrancoAngeli





COSTI
Anche quest’anno sono previsti prezzi scontati in base al mese di iscrizione:
prima ti iscrivi, più risparmi sulla quota d’iscrizione!


Quota iscrizione per una settimana in presenza:

entro il 30 luglio
100,00 €
dopo il 30 luglio
120,00 €
Quota iscrizione per una settimana online:

entro il 30 luglio
50,00 €
dopo il 30 luglio
70,00 €

La quota di iscrizione andrà all'associazione Paideia a copertura delle spese di viaggio e soggiorno dei docenti e dei membri dello staff della scuola, che prestano tutti la loro opera gratuitamente. Tutti i partecipanti sono coperti da un'assicurazione.

Nel caso in cui le disposizioni di legge non consentissero lo svolgimento in presenza dei corsi, chi si è iscritto per frequentare in presenza potrà, ovviamente, seguire i corsi nella modalità online e riceverà un rimborso parziale della quota di iscrizione (in base al costo della corrispettiva iscrizione in modalità online).

Inoltre, nel caso in cui le disposizioni legislative in tema di COVID-19 dovessero rimanere quelle attuali o subire ulteriori restrizioni, ai partecipanti che effettuano l'iscrizione in presenza l'amministrazione comunale del borgo di Tortorella potrebbe richiedere un green pass/ Covid pass o un certificato verde che attesti la vaccinazione, la guarigione o la negatività a un tampone per Covid-19 effettuato entro le 48 ore precedenti all'arrivo presso il Borgo.
I partecipanti saranno avvisati entro il 25 agosto nel caso in cui dovessero essere chiamati a presentare una tra le suddette certificazioni.

N.B. Per iscriversi ad uno dei corsi è necessario compilare il modulo di iscrizione indicato alla voce "iscriviti ai corsi" nel menù in alto a destra del sito www.paideiascuoleestive.it ed effettuare il pagamento tramite bonifico bancario. Per la promozione farà fede la data indicata sul versamento.