PRESENTAZIONE

Esperti introducono o approfondiscono tecniche statistiche che utilizzano nel loro lavoro illustrandone la applicazione tramite esempi concreti. 

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Fornire alcuni strumenti statistici legati a specifiche applicazioni tramite interventi di esperti

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Alla fine del corso lo studente saprà

• riconoscere il grado di applicabiltà delle tecniche di analisi imparate
• riconoscere i principali problemi di analisi dati nei contesti applicativi sotto elencati 
• individuare i metodi di analisi più adatti 
• svolgere le analisi con gli opportuni supporti informatici
• interpretare i risultati delle analisi e valutarne la validità
• sintetizzare i risultati in un report semi-professionale, interpretare i risultati ottenuti  

Modelli di misurazione in psicometria (3 cfu)
Fornire un'introduzione alle teorie e ai metodi della psicometria per studentesse e studenti di statistica e di matematica e gli strumenti informatici (software R) per eseguire le analisi psicometriche di base.

Demografia dell'Italia e del mondo: temi, dati e e misure (6 ore)
Fornire un'introduzione alla demografia per saper comunicare dati demografici al cittadino medio. 

Analisi del rischio in ambito bancario (8 ore – Docenti ospiti: Luca Piccardo – BPER Genova)
Presentare i principali modelli statistici usati dal risk manager per misurare i vari rischi nel sistema bancario.

Analisi statistica di reti complesse (6 ore – Docenti ospiti: Isabella Gollini e Alberto Caimo – University College Dublin)
Fornire un'introduzione ai metodi, modelli e strumenti informatici per eseguire l'analisi statistica di dati relazionali.

Test d’ipotesi multiple (6 ore – Docente ospite: Federico Rotolo – Sanofi Marsiglia)
Fornire gli strumenti essenziali per comprendere il problema della molteplicità dei test statistici e le sue conseguenze, conoscere diverse misure d'errore nel caso di Test d’ipotesi multiple, conoscere diverse tecniche statistiche comunement utilizzate nel caso di Test d’ipotesi multiple.

A questi moduli si potranno affiancare attività seminariali su altri aspetti applicati della statistica matematica, usualmente presentate da data scientists operanti in aziende, società di consumo, enti pubblici.

PREREQUISITI

Fondamenti di statistica inferenziale e di R.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni in aula e laboratorio.

Avendo un carattere prevalentemente seminariale e prevedendo anche docenti esterni, queste attività sono rivolte a quegli studenti che possono frequentare regolarmente le lezioni. 

Coloro che fossero interessati ma impossibilitati ad una frequenza regolare devono concordare con i docenti le modalità di partecipazione prima di inserire tali attività nel piano degli studi.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Psicometria

• Teoria delle variabili psicologiche: definizione e operazionalizzazione
• Progettazione del test psicologico e formulazione delle domande
• Modelli di scaling psicometrico
• Valutazione della validità e attendibilità di un test

Verranno mostrati esempi di analisi con R (packages 'psych', 'lavaan', 'mirt')

Demografia Il corso si basa sull'attenta lettura ed analisi di un volume divulgativo fortemente basato sui dati. Raccolta, analisi e presentazione dei dati per aiutare la società a organizzarsi in modo da trasformare le opportunità in nuove realtà. Il testo di riferimento da analizzare cambia negli anni. 

Analisi del rischio in ambito bancario
Nell'attuale contesto bancario caratterizzato da un mercato sempre più competitivo e da una regolamentazione complessa, l'attività di Risk Management gioca un ruolo fondamentale e strategico. Il nostro obiettivo è mostrare come questa funzione aiuti le banche a gestire i rischi. Partiremo da una descrizione delle principali funzioni di una banca e arriveremo all'utilizzo di modelli statistici per misurare il livello dei vari rischi.

Analisi statistica di reti complesse
Per raggiungere l’obiettivo di fornire ai partecipanti una comprensione generale sui metodi statistici per l'analisi di reti complesse, verranno introdotte due famiglie di modelli statistici: i modelli esponenziali per grafi casuali e i modelli a variabili latenti.

Test d’ipotesi multiple
I test statistici. Livello di significatività, probabilità di falso negativo, potenza. 
Molteplicità dei test e conseguenze. Cherry picking.
Misure di errore (FWER, FDR). Metodi di correzione per Test d’ipotesi multiple.
Esempi in ricerca clinica e linee guida FDA.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Psicometria
Chiorri, C. (2023). Teoria e tecnica psicometrica. Milano: McGraw-Hill
Ulteriore materiale (slides, codici di R) verrà condiviso online dal docente.

Demografia (il testo sarà precisato in seguito)
Dispense del docente.
Gianpiero Dalla Zuanna e Guglielmo Weber (2012). Cose da non credere. Il senso comune alla prova dei numeri. Laterza. 
Gianpiero Dalla Zuanna e Stefano Allievi (2015). Tutto quello che non vi hanno mai detto sull'immigrazione, Laterza.
Maria Castiglioni e Gianpiero Dalla Zuanna  (2018). La famiglia è in crisi. Falso! Laterza. 

Analisi del rischio in ambito bancario
Dispense e codici R forniti dai docenti.

Analisi statistica di reti complesse
Dispense e codici R forniti dai docenti.

Test d’ipotesi multiple
- Dmitrienko, D’Agostino, 2013, Traditional multiplicity adjustment methods in clinical trials. Stat Med 32
- Goeman J, Solari A, 2014, Multiple Hypothesis Testing in Genomics. Stat Med 33
- FDA, 2017, Multiple Endpoints in Clinical Trials. Draft Guidance for Industry. UCM536750

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

CARLO CHIORRI (Presidente)

FRANCESCO PORRO

EVA RICCOMAGNO (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

Dal 17 febbraio 2025 secondo l'orario riportato qui 

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Psicometria
Scritto e discussione orale

Demografia
Questionario con risposta a crocette

Analisi del rischio in ambito bancario
Questionario con risposta a crocette e progetto in gruppo 

Analisi statistica di reti complesse
Progetto finale

Test d’ipotesi multiple
Scritto con domande a risposta aperta

In voto finale è la media pesata dei voti delle varie parti. I pesi sono le ore di docenza frontale, equivalentemente i CFU.

Per gli studenti con disabilità o con DSA si rimanda alla sezione Altre Informazioni.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Psicometria: Allo studente verrà fornito un dataset sul quale eseguire alcune delle analisi presentate durante il corso. Sulla base di quanto appreso e dal materiale di studio, nella prova scritta viene chiesto di realizzare, interpretare e commentare i risultati ed evidenziare eventuali criticità. Nella discussione orale verranno commentati gli eventuali errori della prova scritta e indagata la preparazione dello studente sulla teoria psicometrica.

Demografia: la capacità dello studente di ritrovare in un complesso testo divulgativo precise informazioni e dati, oltre all’individuazione della metodologia statistica utilizzata per le analisi riportate nel testo.

Analisi del rischio in ambito bancario: l'abilità di applicare le tecniche matematico/statistiche apprese, interpretare i risultati, riconoscerne la valenza e affidabilità.

Analisi statistica di reti complesse: la capacità di completare un progetto finale nel quale implementare e interpretare alcune analisi di modelli introdotti nel corso utilizzando dati reali.

Test d’ipotesi multiple: la capacità di discutere la definizione e il significato dei concetti principali e di affrontare casi pratici.

Calendario appelli

ALTRE INFORMAZIONI

Si ricorda alle studentesse e agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell'apprendimento (DSA) che per poter richiedere adattamenti in sede d'esame occorre prima inserire la certificazione sul sito web di Ateneo alla pagina servizionline.unige.it nella sezione “Studenti”. La documentazione sarà verificata dal Settore servizi per l’inclusione degli studenti con disabilità e con DSA dell’Ateneo, come indicato sul sito federato al link: STATISTICA MATEMATICA E TRATTAMENTO INFORMATICO DEI DATI 8766 | Studenti con disabilità e/o DSA | UniGe | Università di Genova | Corsi di Studio UniGe

Successivamente, con significativo anticipo (almeno 10 giorni) rispetto alla data di esame occorre inviare una e-mail al/alla docente con cui si sosterrà la prova di esame, inserendo in copia conoscenza sia il docente Referente di Scuola per l'inclusione degli studenti con disabilità e con DSA (sergio.didomizio@unige.it) sia il Settore sopra indicato. Nella e-mail occorre specificare:

•            la denominazione dell’insegnamento

•            la data dell'appello

•            il cognome, nome e numero di matricola dello studente

•            gli strumenti compensativi e le misure dispensative ritenuti funzionali e richiesti.

Il/la referente confermerà al/alla docente che il/la richiedente ha diritto a fare richiesta di adattamenti in sede d'esame e che tali adattamenti devono essere concordati con il/la docente. Il/la docente risponderà comunicando se sia possibile utilizzare gli adattamenti richiesti.

Le richieste devono essere inviate almeno 10 giorni prima della data dell’appello al fine di consentire al/alla docente di valutarne il contenuto. In particolare, nel caso in cui si intenda usufruire di mappe concettuali per l’esame (che devono essere molto più sintetiche rispetto alle mappe usate per lo studio) se l’invio non rispetta i tempi previsti non vi sarà il tempo tecnico necessario per apportare eventuali modifiche.

Per ulteriori informazioni in merito alla richiesta di servizi e adattamenti consultare il documento: Linee guida per la richiesta di servizi, di strumenti compensativi e/o di misure dispensative e di ausili specifici