L'analisi quantitativa dei dati è diventata sempre più importante nelle scienze sociali e nello studio delle discipline legate al filone di Strategic Management. L’impiego di queste analisi (e.g. sondaggi d'opinione, analisi aggregate dei dati di impresa, valutazione delle strategie di gestione) è oggi cruciale non solo nell’ambito della ricerca accademica, ma anche nelle attività di imprese, istituzioni pubbliche e think thank. Le capacità di comprendere adeguatamente e valutare criticamente i risultati di analisi quantitative sono diventate dunque risorse necessarie per qualsiasi scienziato sociale nonché per qualsiasi professionista che si approccia al mondo del lavoro. Il corso introduce gli studenti all’analisi quantitativa dei dati con l’obiettivo di fornire una solida base concettuale ed operativa attraverso cui leggere criticamente i dati ed applicare modelli statistici di analisi.

Conoscenza e capacità di apprendimento Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di analizzare in modo critico dati di natura quantitativa e di impiegare le principali tecniche di analisi dei dati. Il livello di formalizzazione matematica (uso di formule e calcoli complessi) sarà ridotto. Agli studenti sarà invece richiesto di essere in grado di valutare le principali complessità metodologiche inerenti all’analisi dei dati e di impiegare gli strumenti empirici più appropriati per valutare scelte di Strategic Management. Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione Il corso fornirà agli studenti gli strumenti necessari per applicare autonomamente le tecniche di analisi quantitativa discusse durante il corso attraverso l’uso dei principali software statistici. Capacità di trarre conclusioni Il corso ha l’obiettivo di fornire agli studenti gli strumenti per valutare ed impiegare in modo efficace le principali tecniche di analisi quantitativa dei dati. Inoltre, il corso si propone come obiettivo quello di stimolare la capacità di leggere e interpretare possibili strategie di management attraverso l’impiego dell’analisi statistica. A tal fine, il corso combina lezioni introduttive a sessioni computer-based, lavori di gruppo e testimonianze di esperti. Abilità comunicative Uno dei principali obiettivi del corso è quello di fornire agli studenti le competenze necessarie per poter comunicare in modo appropriato ed efficace i risultati ottenuti dall’ analisi quantitativa dei dati. Capacità di apprendere Il corso verrà condotto in forma prevalentemente seminariale/workshop. Le attività saranno quindi caratterizzate da un approccio pratico e dinamico, al fine di favorire lo sviluppo di competenze tecniche che potranno essere utilizzate sia nel mondo del lavoro, sia nella carriera accademica.

Il corso fornirà agli studenti le competenze necessarie per poter utilizzare le principali tecniche statistiche di analisi dei dati. Accanto alle principali tecniche descrittive (misure di tendenza centrale e dispersione), il corso introdurrà semplici tecniche di analisi bivariata (cross-tabulation e correlazione), chiarendo i concetti di variabile di controllo e relazione spuria. Gli studenti verranno successivamente introdotti ai concetti di inferenza e significatività statistica. Il corso si focalizzerà in seguito sull’analisi di modelli di regressione, che costituiscono il fondamento per l’applicazione di tecniche statistiche più sofisticate. Infine, gli studenti verranno introdotti alle principali tecniche di riduzione dei dati (i.e. cluster e factor analysis) Il corso nella sua interezza avrà un orientamento prevalentemente pratico: agli studenti sarà richiesto non solo di comprendere le principali tecniche di analisi dei dati, ma anche e soprattutto di metterle in pratica attraverso l’uso dei principali software statistici. Alle sessioni di introduzione delle principali tecniche di analisi dei dati, seguiranno sessioni in cui gli studenti saranno chiamati a svolgere diverse analisi quantitative.

Raccomandato: Alan Agresti, Barbara Finlay. Statistical methods for social sciences. Prentice Hall, 4th edition Suggerito: Libro SPSS

Lezioni seminariali Sessioni computer-based Lavori di gruppo

La verifica dell’apprendimento dello studente avviene mediante 1) lo svolgimento di una prova di gruppo (1/3 del voto finale); 2) Esame finale scritto individuale (2/3 del voto finale). Il lavoro di gruppo prevede l'elaborazione e lo svolgimento di un piccolo progetto di ricerca da presentare in classe nella settimana finale del corso. L'esame finale consiste in una prova scritta. Ogni esercizio avrà lo stesso peso ai fini della valutazione. La prova finale avrà un peso complessivo pari a 2/3 del voto finale. Tutte le prove verranno valutate in 30esimi.

I criteri per l’assegnazione della tesi sono: 1) Voto di esame 2) Qualità del progetto di ricerca Il progetto deve essere presentato in forma scritta (una pagina) introducendo il principale interrogativo di ricerca da affrontare e presentando una lista di riferimenti bibliografici ed un ipotetico indice.