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A.A. Sede
2009/2010

Obiettivi formativi

L'analisi statistica dei dati è un elemento imprescindibile di qualsiasi ricerca scientifica. Il corso, concentrandosi su un approccio pratico e pragmatico - ma matematicamente rigoroso - alle principali metodologie di analisi, intende fornire le basi di un metodo di lavoro quanto più flessibile e personalizzabile. Il corso si propone di fornire ai partecipanti tutte le competenze relative ai metodi statistici e alle loro applicazioni pratiche. Tradizionalmente i corsi di statistica vengono sviluppati seguendo un ordine logico di crescente complessità matematica, la cui struttura è (a grandi linee)
. concetti di base
. statistica descrittiva
. test statistici (t-Test, f-Test, Chi Square)
. statistica univariata (correlazione e regressione, ANOVA)
. analisi multivariata (correlazione e regressione multiple, MANOVA)
. metodi di classificazione (Cluster Analysis)
. metodi di ordinamento (Principal Components Analysis, DCA etc)
Questo tipo di sviluppo ha certamente senso in un corso nel quale la teoria matematica sia centrale all'insegnamento.
Un corso pratico che de-enfatizzi la matematica, tuttavia, può svincolarsi da questa rigida struttura, e seguire una traccia diversa, che segua passo per passo i momenti dello sviluppo di una analisi pratica.
L'ordine di massima di presentazione degli argomenti sarebbe allora
. definizione del tema dello studio
. definizione delle variabili considerate
. definizione di un modello
. campionamento e misura delle variabili
. analisi grafica speditiva
. statistica descrittiva
. statistica esplorativa (Cluster, metodi di ordinamento)
. riduzione delle variabili (Cluster, metodi di ordinamento)
. analisi statistica (correlazione, regressione, ANOVA/MANOVA, metodi di ordinamento)
. verifica dei risultati (test statistici, analisi di potenza)
. validazione del modello
. presentazione dei risultati
Rispetto al precedente, questo programma
. permette di inserire argomenti non strettamente matematici ma essenziali, quali il campionamento o la restituzione grafica dei risultati
. segue una logica che si presume già acquisita dai partecipanti al corso, utilizzando la familiarità per facilitare l'approccio a nuovi concetti
. presenta più volte gli stessi metodi matematici, applicati (realisticamente), a diverse fasi del lavoro di analisi, sottolineandone così la flessibilità
. permette di integrare parte teorica e parte pratica
. garantisce un ritmo meno meccanico delle lezioni, lasciando maggiore spazio a commenti e suggerimenti dei partecipanti
Fornendo a tutti i partecipanti un medesimo set di dati e lo stesso software, e facendo loro svolgere passo a passo una analisi completa, oltre ai vantaggi già elencati, è possibile integrare e risolvere il problema del test/esame finale e della valutazione, spesso richiesti dai partecipanti o dalle loro organizzazioni di origine.
La possibilità di lavorare in proprio su un problema concreto - con l'assistenza di un docente per chiarire eventuali dubbi - dovrebbe inoltre accrescere la fiducia dei partecipanti nelle proprie capacità di affrontare da soli, nella vita reale, analisi simili.

Il corso è rivolto a laureati, dottorati, post-dottorati, ricercatori e docenti nel campo delle Scienze della Terra, delle Scienze della Vita, delle Scienze Naturali ed Ambientali che utilizzano i metodi statistici e le loro applicazioni pratiche nei diversi settori professionali.

Il corso si svolgerà presso il Campus Scientifico dell'Università degli Studi di Urbino dal 26 al 30 ottobre 2009.

Il corso si articola in cinque giorni di lezioni, dimostrazioni e pratica al computer basata sui dati degli stessi partecipanti.

Ogni partecipante riceverà del materiale didattico ad-hoc ed avrà a disposizione una postazione multimediale personale per la parte pratica.

 

Al termine del corso i partecipanti dovranno sostenere un colloquio finale riguardante i contenuti trattati. Ai partecipanti sarà rilasciato un attestato di partecipazione, con l’indicazione degli argomenti trattati e dei Docenti responsabili.

Il corso prevede l'acquisizione di 2  crediti formativi universitari  (CFU).


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