| SETTIMANA | DATA | ARGOMENTO | MATERIALI | MANUALE | FEDERICA | COMPITI |
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| 1 | gio 6 mar | Saluti di benvenuto | Organizzazione del corso | Introduzione alla statistica | Lessico di base | slide-00 | 📚 CAP. 1: 1.1, 1.2 📚 CAP. 3: 3.3 |
📝 HW 0 - 06 mar 📝 HW 1 - 11 mar |
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| ven 7 mar | Classificazione delle variabili | Tabelle statistiche: matrice dei dati, serie grezza, serie ordinata, tabelle di frequenza per singole modalità e per classi di modalità (uguale ampiezza e differente ampiezza) | Introduzione all’operatore sommatoria | Introduzione alla media aritmetica e alla mediana | Calcolo della media aritmetica sulle serie grezza | Calcolo della media aritmetica per tabelle di frequenza per singole modalità e per classi di modalità | Calcolo della mediana sulla serie grezza | slide-01 | 📚 CAP. 1: 1.3, 1.4, 1.6, 1.7 | |||
| 2 | mar 11 mar | Indicatori assoluti ed indicatori relativi | Proprietà dell’operatore sommatoria | La moda | Calcolo della moda su tabelle di frequenze per singole modalità | Calcolo della classe modale | Frequenze assolute, relative e percentuali | Frequenze cumulata | Regole per il tracciamento dell’istogramma | Funzione di ripartizione empirica | slide-02 | 📚 CAP. 2: 2.1 | 📝 HW 2 - 18 mar | |
| gio 13 mar | Quantili e ranghi quantili | I principali quantili: quartili, decili e percentili | Classificazione degli indicatori univariati | Proprietà della moda | Proprietà della media aritmetica | slide-03 slide-04 |
📚 CAP. 2: 2.2 | |||
| ven 14 mar | Proprietà della mediana | Modelli statistici | I centri come modelli | Indicatori di variabilità | Variabilità come disuguaglianza: le differenze medie | Variabilità come dispersione: gli scostamenti (scarti) medi | Variabilità come campo di variazione: i range | Un indicatore robusto di variabilità: il MAD | Variabilità relativa: i coefficienti di variazione | slide-05 | 📚 CAP. 1: 1.5 📚 CAP. 2: 2.3, 2,4 |
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| 3 | mar 18 mar | Proprietà degli indici di variabilità | Correzione di varianza e scarto quadratico medo per il problema di sottostima | Proprietà desiderabili di un indice di variabilità e comportamento delle tre classi di indici | Formula di calcolo per la varianza (opzionale) | 📚 CAP. 3: 3.1 | 📝 HW 3 - 25 mar | ||
| gio 20 mar | Comportamento degli indici di variabilità rispetto ad una trasformazione lineare | Principali trasformazioni lineari: centratura, riduzione e standardizzazione | I punteggi standard | Scomposizione della devianza | Studio della dipendenza in media: indicatore eta-quadro e statisstica F di Fisher | slide-06 | ||||
| ven 21 mar | Esercitazione scomposizione devianza, eta-quadro ed F di Fisher | Indicatori di forma | |||||
| 4 | mar 25 mar | La sintesi a 5 e il boxplot | Misurazione e quantificazione in psicologia | 📚 CAP. 3: 3.2 | |||
| gio 27 mar | La curva normale | Parametri e statistiche: proprietà di non distorsione, efficienza e consistenza di uno stimatore | Utilizzo delle tavole della distribuzione normale | Proprietà del modello normale | slide-07 | 📃 Tavole statistiche | |||
| ven 28 mar | 🌴 Pausa lezioni - Seminario APPbenessere (sede di Scampia) | |||||
| 5 | mar 1 apr | Calcolo dei quantili su un modello normale | Teorema del limite centrale | slide-08 | 📚 Materiale su MS-Teams (Monti A..C.) CAP. 11: tutto |
📃 WebApp Teorema limite centrale | 📝 HW 4 - 1 apr |
| gio 3 apr | Esperimento casuale, eventi e probabilità | Algebra degli eventi | Relazioni tra eventi | Partizione dello spazio campione | slide-09 | 📚 Materiale su MS-Teams (Monti A..C.) CAP. 6: 6.1 e 6.2 |
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| ven 4 apr | Definizione classica, frequentista e soggettivista di probabilità | Impostazione assiomatica | Principali teoremi | Probabilità condizionata | 📚 Materiale su MS-Teams (Monti A..C.) CAP. 6.3, 6.4, 6.5, 6.6 e 6.7 |
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| 6 | mar 8 apr | Teorema delle probabilità totali o di fattorizzazione | Teorema di Bayes | I test diagnostici | Falsi positivi e falsi nagativi | Valori predittivi positivi e valori predittivi negativi | 📚 Materiale su MS-Teams (Monti A..C.) CAP. 6: 6.8, 6.9 e 6.10 CAP. 7: tutto |
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| gio 10 apr | Variabili casuali | Variabile casuale discreta e variabile casuale continua | Principali modelli discreti: uniforme discreta, Bernoulli e binomiale | 📚 Materiale su MS-Teams (Monti A..C.) CAP. 9: 9.1, 9.2 e 9.3 |
📝 HW 5 - 10 apr | |||
| ven 11 apr | Forma della distribuzione binomiale | Approssimazione della variabiel casuale binomiale con la normale: il teorema del limite centrale | Variabili casuali continue: funzione di densità | Due modelli continui: uniforme continua e modello normale | Funzione di ripartizione di una variabile casuale | 📚 Materiale su MS-Teams (Monti A..C.) CAP. 10: 10.1 e 10.2 |
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| 7 | mar 15 apr | Introduzione alla verifica delle ipotesi | Gli spazi dell’inferenza statistica: spazio parametrico, spazio campionario e spazio della statistica | La logica della verifica di ipotesi | Il procedimento | Cautele nell’interpretazione dei risultati | 📚 CAP. 4: 4.1, 4.2 e 4.3 | 📝 HW 6 - 15 apr | ||
| gio 17 apr | 🌴 Pausa lezioni - Vacanza accademica | |||||
| ven 18 apr | 🌴 Pausa lezioni - Vacanza accademica | |||||
| 8 | mar 22 apr | 🌴 Pausa lezioni - Vacanza accademica | ||||
| gio 24 apr | Tipologia di ipotesi: ipotesi semplici ed ipotesi composte (unidirezionali e bidirezionali) | Livello di significatività teorico e livello di significatività osservato (p-value) | La significatività marginale | slide-11 | 📚 CAP. 4: 4.4, 4.5 e 4.6 | |||
| ven 25 apr | 🌴 Pausa lezioni - Vacanza accademica | |||||
| 9 | mar 29 apr | Campione casuale e campione osservato | Caratteristiche delle singole osservazioni campionarie | Distribuzione di una statistica combinazione lineare del campione casuale nel caso di campionamento senza rimessa da una popolazione infinita o di campionamento con rimessa da una popolazione finita | 📚 CAP. 5: 5.1, 5.2, 5.3 e 5.4 | 📝 HW 7 - 29 apr | ||
| gio 1 mag | 🌴 Pausa lezioni - Vacanza accademica | |||||
| ven 2 mag | 🌴 Pausa lezioni - Vacanza accademica | |||||
| 10 | mar 6 mag | Distribuzione della media campionaria sotto l’ipotesi di normalità | Distribuzione della media campionaria in assenza dell’ipotesi di normalità: il teorema del limite centrale | Verifica di ipotesi sulla media con varianza nota | 📚 CAP. 5: 5.1, 5.2, 5.3 e 5.4 | 📝 Tavole statistica | ||
| gio 8 mag | Rilassamento dell’ipotesi di normalità nel test sulla media | Errori decisionali di I e II tipo | Relazione tra i due tipi di errore | Effetto dell’aumento della numerosità campionaria | 📚 CAP. 6: 6.1 e 6.2 | ||||
| ven 9 mag | Dimensioni dell’effetto | Dimensioni dell’effetto convenzionali di Cohen | Significatività statistica e significatività clinica | Potenza del test | Test sulla media con varianza incognita: il test t di Student | Test sulla differenza tra le medie per due campioni appaiati | 📚 CAP. 6: 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8 e 6.9 📚 CAP. 7: 7.1, 7.2, 7.3 e 7.4 |
📝 Esercizi test aula | |||
| 11 | mar 13 mag | Determinazione della numerosità campionaria necessaria per una data potenza | Determinazione della potenza nel caso delle dimensioni degli effetti convenzionali | Il test t per campioni dipendenti: test sotto l’ipotesi di omoschedasticità e test di Welch | 📚 CAP. 5: 5.5, 5.6, 5.7 e 5.8 📚 CAP. 7: 7.5, 7.6 e 7.7 |
📝 Esercizi test aula | 📝 HW 8 - 13 mag | |
| gio 15 mag | Il test sulla proporzione | Il test sul confronto tra due proporzioni | Il test sulla varianza | 📚 CAP. 8 | 📝 Esercizi test aula | |||
| ven 16 mag | Il test sul confronto tra due varianze | Analisi della varianza | Test F di Fisher | 📚 CAP. 9 | 📝 Esercizi test aula | |||
| 12 | mar 20 mag | ANOVA: confronti pianificati e confronti post-hoc | Correzione di Bonferroni | Intervalli di confidenza sulla media | Covarianza e correlazione lineare | Regressione lineare semplice: stima dei coefficienti con il metodo dei minimi quadrati | 📚 CAP. 11: 11.1, 11.2, 11.3, 11.5 e 11.6 📚 CAP. 12: 12.1, 12.2, 12.3, 12.4, 12.5, 12.6 e 12.7 |
📝 HW 9 - 20 mag | ||
| gio 22 mag | Test sul coefficiente di correlazione lineare | Modello di regressione e test sui coefficienti di regressione | 📚 CAP. 11: 11.4, 11.6, 11.7, 11.8 e 11.9 📚 CAP. 12: 12.8, 12.9, 12.10, 12.11, 12.12, 12.13 e 12.14 |
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| ven 23 mag | Indice chi-quadro e sua normalizzazione | Test di indipendenza del chi-quadro | Test di adattamento del chi-quadro | 📚 CAP. 13 |
PsicoStat Lab 2025: Statistica Psicometrica
Questa pagina contiene una descrizione degli argomenti, dei contenuti e dei compiti del semestre. Tieni presente che questa pagina verrà aggiornata con l’avanzare del semestre e la sequenza temporale degli argomenti e dei compiti potrebbe essere modificata durante il semestre: ti invito a consultare la pagina dopo ogni lezione per restare al passo con il programma.