summer school metodi ricerca sociale 

Le Scuole di Metodologia per la Ricerca Sociale, organizzate dal 2006 al 2012 da SDIPA e dal 2013 dal Dipartimento di Scienze Aziendali e Giuridiche dell’Università della Calabria, rappresentano un punto di riferimento per professori, ricercatori e dottorandi in Italia e, con crescente intensità, in Europa. In pochi anni, le Scuole hanno conquistato un ruolo di leadership nella formazione e nell’aggiornamento di ricercatori dell’ampio panorama delle scienze sociali, realizzando un progetto di fondamentale supporto per la ricerca accademica e applicata.

Le Scuole mirano a presentare, discutere e condividere metodi e tecniche idonei a tradurre ipotesi e progetti di ricerca originali in contributi scientici rilevanti e rigorosi, e dunque sostenuti da robuste analisi empiriche. Le Scuole sono indirizzate a docenti e ricercatori universitari, dottorandi, assegnisti e laureati in materie che rientrano nelle scienze sociali, oltre che provenienti da società di consulenza e imprese profit.

 

Il programma della XIII edizione delle Summer School 2018 è il seguente:

1. Analisi econometriche - Corso base (16-20 luglio 2018)

Docente: Gaetano "Nino" Miceli (Università della Calabria)

Conoscenze in ingresso richieste: nessuna in particolare

Contenuti e programma del corso

- Introduzione ai test inferenziali per l’econometria

- L’analisi di regressione multipla

- Le assunzioni del metodo OLS, le violazioni delle assunzioni, i diagnostici e le soluzioni

- Variabili dummy, interazioni, effetti quadratici

- I modelli predittivi

- I modelli binari logit

- Applicazioni con SPSS


2. Text Mining (July 16-20 2018) - taught in English

Lecturer: Francisco Villarroel Ordenes (University of Massachusetts Amherst, Isenberg School of Management)

Entry skills required: none

Program outline

- Introduction to text mining: At the intersection between big data and linguistics

- Natural Language Processing: Syntax, semantics and data preprocessing

- Dictionary approaches: Use of existing dictionaries and development of customized ones

- Supervised learning: Classifications of documents into predefined categories

- Unsupervised approaches: Text clustering and topic extraction

- Application exercises with Knime Analytics and R

 

3. Analisi multivariata per la ricerca sociale (23-27 luglio 2018)

Docenti: Gaetano "Nino" Miceli (Università della Calabria), Maria Antonietta Raimondo (Università della Calabria)

Conoscenze in ingresso richieste: nessuna in particolare

Contenuti e programma del corso

- Analisi univariate e bivariate, introduzione ai test inferenziali

- L’analisi fattoriale esplorativa e l’analisi delle componenti principali

- L’analisi delle componenti principali categoriche

- La cluster analysis: algoritmi gerarchici e non-gerarchici

- La latent class analysis: framework e obiettivi di classificazione

- Applicazioni con SPSS e Latent Gold

 

4. Ricerche qualitative (23-27 luglio 2018)

Docente: Luca M. Visconti (Università della Svizzera Italiana)

Conoscenze in ingresso richieste: nessuna in particolare

Contenuti e programma del corso

- La ricerca qualitativa: epistemologie di riferimento e ruolo del ricercatore

- L’intervista breve, in profondità e fenomenologica

- La discussione di gruppo e il focus group

- L’etnografia e la netnografia

- Lo studio di casi

- Altri metodi di raccolta dati: tecniche proiettive e introspezione

- Il processo di analisi e interpretazione dei dati

- Il reporting: paper, presentazione e video

 

5. Modelli di equazioni strutturali - Corso base (3-7 settembre 2018)

Docenti: Gaetano "Nino" Miceli (Università della Calabria), Maria Antonietta Raimondo (Università della Calabria)

Conoscenze in ingresso richieste: elementi base sul modello di regressione lineare e sull'analisi fattoriale (es., scuole Analisi econometriche - Corso base, Analisi multivariata per la ricerca sociale)

Contenuti e programma del corso

- Analisi causale e misurazione di costrutti latenti

- Lo sviluppo di scale di misurazione

- Analisi di affidabilità e validità

- Analisi fattoriale confermativa: modelli di primo ordine e secondo ordine

- Modelli di equazioni strutturali e path analysis

- Applicazioni con SPSS e Lisrel 8.80

 

6. Modelli panel (3-7 settembre 2018)

Docenti: Randolph L. Bruno (University College London), Fabiola Montalto (Università della Calabria)

Conoscenze in ingresso richieste: elementi base sul modello di regressione lineare (es., scuola Analisi econometriche - Corso base)

Contenuti e programma del corso

- L’analisi di regressione multipla con dati longitudinali

- Confrontare dati cross sections e dati panel

- Modelli panel bilanciati e sbilanciati: organizzazione dei dati

- Stimatore a effetti fissi, stimatore “between” e stimatore a effetti random

- Riconciliare effetti fissi ed effetti random

- Panel con variabili dipendenti discrete

- Panel dinamici

- Replicare le analisi di un paper pubblicato

- Applicazioni con STATA

 

7. Mediazione & moderazione (10-14 settembre 2018)

Docenti: Gaetano “Nino” Miceli (Università della Calabria), Luigi M. De Luca (Cardiff Business School)

Conoscenze in ingresso richieste: elementi base sul modello di regressione lineare (es., scuola Analisi econometriche - Corso base)

Contenuti e programma del corso

- Definire ipotesi di mediazione e di moderazione: forma e argomenti

- Il test di ipotesi di mediazione tramite modelli di regressione: da Baron & Kenny al metodo bootstrap

- Il test di ipotesi di moderazione tramite modelli di regressione: spotlight e floodlight analysis

- Integrare mediazione e moderazione

- Introduzione ai modelli di equazioni strutturali per le analisi di mediazione e moderazione

- Applicazioni con SPSS e STATA

 

8. Experimental Design & Analysis (September 10-14 2018) - taught in English

Lecturer: Irene Scopelliti (Cass Business School, London)

Entry skills required: none

Program outline

- Introduction to experimental design: correlation, causation, experimental vs. descriptive research

- Lab experiments, field experiments, quasi-experiments

- Manipulation of independent variables: manipulation checks, confounds, demand effects

- Moderation and mediation effects

- Statistical analysis of experimental data: t-test, ANOVA, ANCOVA, spotlight analysis, mediation analysis

- Applications with SPSS 

 

I partecipanti possono ottenere 2 ECTS per ogni scuola frequentata
Posti disponibili per ogni scuola: minimo 8, massimo 30
Timing: ogni scuola inizia alle 9.30 del lunedì e termina alle 16.30 del venerdì 

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