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Tecniche di ricerca psicologica e di analisi dei dati

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Anno accademico 2010/2011

Codice dell'attività didattica
PSI0042
Docente
Renato Miceli (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea magistrale in Psicologia dello sviluppo e dell'educazione (D.M. 270/2004)
Anno
1° anno
Tipologia
Fondamentale
Crediti/Valenza
8
SSD dell'attività didattica
M-PSI/03 - psicometria
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Sommario insegnamento

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Programma

La prima parte del corso intende introdurre lo studente nell’ampio e variegato mondo dell’analisi statistica dei dati. Le caratteristiche specifiche, le potenzialità e le difficoltà d’uso di modelli come la regressione multipla, l’analisi della varianza, i modelli logit e quelli log-lineari, vengono presentate in una prospettiva unitaria così come consentito dalla teoria dei Modelli Lineari Generalizzati (Nelder e Wedderburn, 1972; Dobson, 1990).

Nella seconda parte del corso viene illustrato il modello di misurazione di Rasch (1960) ponendo l’accento sugli aspetti teorici innovativi da questo introdotti nell’ambito dei processi di misurazione delle proprietà mentali e sui legami che intercorrono fra questo modello di misurazione e i tradizionali modelli di analisi dei dati illustrati nella prima parte del corso.

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

1. R. Miceli, 2001, Percorsi di ricerca e analisi dei dati, Torino, Bollati Boringhieri.
2. R. Miceli, 2004, (a cura di), Numeri Dati Trappole. Elementi di psicometria, Roma, Carocci editore.
Ulteriore materiale didattico utilizzato dal docente durante il corso sarà messo a disposizione degli studenti



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Note

MODALITA' D'ESAME : L'esame è orale. Una parte, anche consistente, di domande (del tipo a "scelta
multipla") potrà essere formulata in modalità scritta (correzione, valutazione e validità saranno contestuali).

Note: Per il ricevimento, si consiglia di concordare l’appuntamento telefonando, nella stessa giornata, al numero: 011 6702928.

ABSTRACT This course is intended to introduce students to the wide world of statistical data analysis, exploring different techniques (linear regression, analysis of variance, logistic regression, log-linear analysis, and Rasch measurement model) with the unifying perspective of General Linear Models.

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Ultimo aggiornamento: 26/07/2011 14:28

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