Il corso intende fornire le basi della Statistica Descrittiva e dell’Inferenza Statistica evidenziandone le potenzialità applicative in ambito politico, economico e sociale. Gli studenti vengono sollecitati ad applicare le nozioni teoriche al fine di risolvere problemi empirici nelle scienze sociali anche utilizzando il foglio elettronico avanzato (EXCEL). Il corso sviluppa le competenze digitali relative allo standard europeo DIGCOMP 2.1 (Area di competenze 1: Alfabetizzazione su informazioni e dati; Area di competenze 2: Comunicazione e collaborazione; Area di competenze 3: Creazione di contenuti digitali)

Conoscenza e comprensione: conoscenza dei tipi di dati e delle relative tecniche di analisi univariate (distribuzioni di frequenza, rappresentazioni grafiche, misure di tendenza centrale e misure di dispersione), teoria della probabilità e dell’inferenza statistica, analisi della dipendenza in tabelle doppie, modello di regressione lineare. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: capacità di selezionare e calcolare opportune misure di sintesi dei dati e di quantificare la relazione tra variabili in ambito economico, finanziario ed aziendale, stimare la probabilità di eventi incerti e applicare la teoria delle variabili casuali e dell’inferenza statistica a fenomeni reali. Autonomia di giudizio: capacità di raccogliere, elaborare ed interpretare criticamente dati di natura quantitativa e qualitativa, relativi a fenomeni economici, politici o sociali. Abilità comunicative: capacità di comunicazione efficace delle analisi dei dati e di presentazione di risultati di ricerche su dati empirici. Capacità di apprendimento: capacità di apprendere autonomamente tecniche di analisi dei dati, in attività professionali o studi successivi.

Lezioni teoriche. Nozioni introduttive. Statistica Descrittiva: Misurazione dei Caratteri. Distribuzioni statistiche. Rappresentazioni grafiche. Medie. Numeri indici. Indici di Variabilità. Analisi delle distribuzioni doppie: dipendenza, regressione, correlazione. Calcolo delle probabilità: Introduzione alla probabilità. Variabili casuali. Alcuni particolari modelli probabilistici. Inferenza statistica: Distribuzioni campionarie. Stima puntuale. Stima per intervallo. Verifica delle ipotesi. Esercitazioni. Applicazione delle nozioni teoriche alla risoluzione di problemi in ambito politico, economico e sociale.

Autore: G. Cicchitelli, P. D'Urso, M. Minozzo Titolo: "Statistica: principi e metodi" IV Ed. con MyLab – Pearson Seeing Theory: https://seeing-theory.brown.edu

Lezioni frontali (Acquisition) Visualizzazione interattiva (Acquisition) Esercitazioni (Practice) Esercitazioni empiriche (Practice) Flipped Classroom (Investigation) Project Work con uso di foglio elettronico avanzato (Production, Collaboration) Analisi di casi e Dati da fonti di statistica ufficiale (Discussion)

L'esame finale è costituito da una prova scritta e da un Project Work su dati reali. L'esame scritto consiste in due prove con valutazione su trenta. La prima prova si svolge durante la settimana intermedia (dal 19 al 24 ottobre 2026); la seconda prova si svolge durante la prima sessione d’esame. Il punteggio finale è la somma dei punteggi delle due prove. La prima prova e la seconda prova hanno una valutazione in quindicesimi. Durante la prima sessione è possibile mantenere valida la prima prova e sostenere solo la seconda (si noti che lo studente può sostenerla una sola volta; in caso di ritiro, la prova non viene conteggiata). Se lo studente non supera la prova intermedia, può sostenere la prova completa con una valutazione su trenta. La valutazione della prova intermedia può non essere accettata; in tal caso lo studente può svolgere la prova completa durante la sessione d’esame. Per le prove svolte durante la sessione d’esame è consentito allo studente di ritirarsi per tutta la durata della prova, mentre in caso di consegna del compito, il voto ottenuto non potrà essere in alcun modo rifiutato dallo studente. La prova scritta consiste in domande teoriche ed empiriche, anche a scelta multipla. Verifica l'acquisizione di Conoscenza e comprensione, Applicazione di conoscenza e comprensione, Autonomia di giudizio (Descrittori di Dublino 1, 2, 3). Il Project Work su dati reali consiste in una relazione sull'analisi statistica di dati empirici da svolgere in gruppi di massimo tre studenti con l'ausilio del foglio elettronico avanzato (EXCEL). Il Project Work verifica l'acquisizione di Autonomia di Giudizio, Abilità Comunicative, Capacità di Apprendimento, Digital skills (1, 2, 3), lavoro di gruppo, gestione del tempo e sviluppo di nuove strategie e soluzioni per risolvere problemi. Il Project Work è valutato con un punteggio fino ad 1 da sommare al punteggio ottenuto nelle due/unica prova, limitatamente alla prima sessione d’esame.

L'elaborato finale è un lavoro in cui si applicano metodologie statistiche in ambito politico, economico o sociale. L’argomento è concordato con il docente.