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Accreditata MUR con D.M. 02/12/2005
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Comunicazione innovativa, multimediale e digitale, classe L-20

Strumenti di valutazione dell’impatto di beni e servizi

Informazioni

Anno accademico: 2022/2023

Periodo: III ANNO; II SEMESTRE

SSD: SECS-S/01

Crediti: 6 CFU

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Barbara Cafarelli è professore ordinario di Statistica, s.s.d. SECS-S/01, presso il Dipartimento di Economia, Management e Territorio dell’Università di Foggia dal 2021. Precedentemente è stata Ricercatrice Universitaria e Professore associato. Fa parte del Collegio dei docenti della Scuola di Dottorato in Scienze Economiche. Ha ricoperto diversi incarichi istituzionali per l’Università di Foggia tra cui è stata Componente del Senato Accademico, Delegata del Rettore alla Didattica, Vice presidente del Presidio di Qualità, Componente della Commissione Scientifica e Responsabile della Pianificazione strategica e della programmazione triennale. È componente del nucleo di valutazione dell’Università degli Studi della Basilicata e Presidente del Presidio della IUL. È iscritta all’albo degli esperti valutatori dell’ANVUR.

Formazione

Ha conseguto il titolo di Dottore di Ricerca in Statistica nel 1999 e usufruito di una borsa di studio post dottorato in Statistica, per attività di ricerca da svolgere presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dell’Università di Bari (2000-2002)

Attuali interessi di ricerca

Geostatistica con particolare riferimento ai modelli per dati a struttura spaziale e spazio-temporale per l’analisi di dati ambientali e epidemiologici. Modelli gerarchici. Tecniche statistiche per le analisi sensoriali. Tecniche di analisi di dati multidimensionali. Valutazione della customer satisfaction. Valutazione efficienza universitaria. Modelli a variabili latenti.

Attività scientifiche

Ha partecipato a numerosi progetti di ricerca, anche europei, e a convegni internazionali e nazionali. Ha svolto attività come editore per riviste scientifiche internazionali e ha curato l’edizione di alcuni volumi.

Attività didattiche

Ha tenuto insegnamenti nell’ambito dei Corsi di Studio triennali e magistrali dell’Università di Foggia in Statistica, Statistica I, Statistica II, Statistica spaziale, Statistica dei mercati finanziari e Analisi dei dati.

Leonardo Cefalo è dottorando in XXXVIII ciclo e svolge attività di ricerca in “Statistics and data analytics for Territorial attractiveness and resilience“, presso l’Università degli Studi di Bari “Aldo Moro”. È stato assegnista di ricerca nell s.s.d. SECS-S/01 presso l’Università di Foggia e ha avuto un’esperienza lavorativa presso la PWC Business Services. I suoi interessi di ricerca riguardano i modelli statistici, l’imputazione dei dati e l’analisi di cointegrazione di dati di mortalità differenziale finalizzata all’individuazione di relazioni di lungo periodo all’interno di cluster di Paesi.

Il corso è organizzato in 2 moduli:

  • Modulo 1 – Introduzione all’analisi dei dati per la valutazione dell’impatto di beni e servizi

Il primo modulo è volto a introdurre le metodologie e gli strumenti della Statistica necessari per l’analisi dei dati da un punto di vista esplorativo dicato al tema della pedagogia sperimentale. I principali contenuti riguardano: le indagini su campo; i caratteri; le unità statistiche, la popolazione e il campione; la raccolta e sistemazione dei dati; le matrici di dati e distribuzioni di frequenza; le medie; la variabilità; l’asimmetria, le relazioni tra due variabili e le rappresentazioni grafiche.

  • Modulo 2 – Analisi dei dati con Excel

Nel secondo modulo vengono applicate con Excel le metodologie di analisi presentate nel Modulo I, attraverso lo studio di dataset relativi alla misura della soddisfazione della clientela o a indagini su campo. I principali contenuti riguardano: l’utilizzo e i principali strumenti di Excel per l’analisi dei dati.

The course is organized in two modules:

Module 1 – Introduction to Data analysis & Impact evaluation of  goods and Services.

This module is aimed at illustrating the methodologies and tools necessary for a thorough exploratory analysis of statistical data referring to the wider field of application. Its main contents cover the following items: surveys; variables; data collection,; data matrixes and frequency distributions; averages; variability; skewness, relation between variables and graphical representations.
Module 2 – Data analysis through Excel
In Module 2, the methodologies explored in Module 1 are applied within Excel through the study of datasets relating to customer satisfaction measurements and/or field surveys. Its main contents include the overall use of the tools offered by Excel for data analysis purposes.

  • Il Modulo 1 si propone di fornire una base teorico-concettuale piuttosto ampia, anche se non troppo formalizzata dal punto di vista matematico, e di far acquisire allo studente dimestichezza con le tecniche fondamentali di rilevazione e di elaborazione dei dati necessarie per la valutazione dell’impatto di beni e servizi
  • Il Modulo 2 si propone di fornire gli strumenti informatici che consentono di applicare le tecniche statistiche di analisi dei dati nell’ambito della Statistica descrittiva.

A. Conoscenza e comprensione
Conoscenza e comprensione dei concetti introduttivi della Statistica descrittiva per l’analisi dell’impatto di beni e servizi sia per la rilevazione dei dati e/o l’utilizzo di banche dati sia per l’analisi esplorativi di dataset.

B. Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Saper analizzare i dati con Excel scegliendo le tecniche statistiche più opportune; saper progettare un’indagine su campo.

C. Autonomia di giudizio
Analizzare criticamente i risultati di un’analisi dei dati; scegliere un piano di ricerca adeguato allo studio empirico di un fenomeno collettivo.

D. Abilità comunicative
Saper presentare i risultati di un’indagine su campo e delle analisi dei dati effettuate utilizzando un adeguato linguaggio scientifico.

E. Capacità di apprendimento
Saper trasferire quanto appreso nel corso nelle situazioni di vita e professionali.

Modulo I
Al termine del Modulo I lo studente dovrà conoscere le tecniche principali della Statistica descrittiva per l’analisi dei dati. Dovrà essere in grado, quindi, di sintetizzare gradi basi dati mediante indici sintetici, tabelle e grafici. Questo modulo fornisce, da un punto di vista teorico, gli strumenti di analisi dei dati e interpretazione dei risultati ottenuti.
Modulo II
Al termine del Modulo II lo studente dovrà conoscere le funzioni di Excel per applicare le tecniche principali della Statistica descrittiva per l’analisi dei dati del Modulo I. Dovrà essere in grado, quindi, di analizzare dei dati, interpretare i risultati ottenuti e presentarli. Questo modulo, infatti, fornisce, da un punto di vista applicativo, gli strumenti di analisi dei dati e interpretazione dei risultati ottenuti. Il modulo intende stimolare una visione critica delle tematiche trattate finalizzata a un miglioramento nella configurazione e analisi dei dati.

A. Utilizzo di libri di testo avanzati, conoscenza di alcuni temi d’avanguardia nell’ambito della Statistica descrittiva

B. Approccio professionale al proprio lavoro e possesso di competenze adeguate per concepire argomentazioni, sostenerle e per risolvere problemi nell’ambito della Statistica descrittiva e dell’analisi dei dati con Excel.

C. Capacità di raccogliere e interpretare dati utili a determinare giudizi autonomia.

D. Capacità di comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni ad interlocutori specialisti e non specialisti.

E. Capacità di intraprendere studi successivi con un alto grado di autonomia, mantenendo costante l’aggiornamento sugli argomenti della Statistica descrittiva e sulle funzioni dei Excel per l’analisi dei dati.

DIDATTICA EROGATIVA

  • 6h di videolezioni registrate fruibili nell’ambiente eLearning;
  • 2 web lessons in modalità sincrona di 1h ciascuna fruibili nell’ambiente eLearning;
  • Podcast di tutte le video lezioni sopramenzionate.

 

DIDATTICA INTERATTIVA

  • 1 forum di orientamento al corso;
  • 6 post di approfondimento tematico nei 2 forum disciplinari (3 per modulo);
  • 6 esercitazioni con Excel per l’analisi dei dati in modalità sincrona.
  • 2 e-tivity strutturate (come descritte nelle Modalità di verifica in itinere).

 

AUTOAPPRENDIMENTO

Per ciascun modulo sono previsti materiali didattici: approfondimenti tematici, slide del docente, letture open access, risorse in rete, bibliografia di riferimento, ecc.

  • Giovanni Girone, Corrado Crocetta, Antonella Massari. Statistica. Cacucci Editore, Bari, 2019

L’accesso alla prova finale (esame) è subordinato allo svolgimento delle seguenti 2 e-tivity:

  • E-tivity 1: test di 30 domande a risposta multipla;
  • E-tivity 2: test di 30 domande a risposta multipla.

La verifica dell’apprendimento avverrà attraverso il colloquio orale sui contenuti del corso e sull’eventuale relazione finale presentata. Il voto (min 18, max 30 con eventuale lode) è determinato dal livello della prestazione per ognuna delle seguenti dimensioni dell’esposizione orale: padronanza dei contenuti, appropriatezza delle definizioni e dei riferimenti teorici, chiarezza dell’argomentare, dominio del linguaggio specialistico.