Economia, Data Analysis e Settore Pubblico

L’insegnamento fornisce allo/alla studente/studentessa una conoscenza
metodologica avanzata in un campo cruciale delle scienze giuridiche applicate ai
sistemi economico-organizzativi pubblici, quale appunto quello giuslavoristico.
L’insegnamento è finalizzato all’approfondimento del Diritto del lavoro pubblico,
come settore specialistico dell’ordinamento giuslavoristico, pertinente agli
del Corso di Studio.

PERCORSO LM-56
Diritto del lavoro pubblico:
Evoluzione normativa, finalità e principi di carattere generale, ambito di
applicazione e sistema delle fonti. – Il Diritto sindacale del lavoro pubblico: soggetti
sindacali, contratto collettivo nel lavoro pubblico, rappresentatività sindacale,
organizzazione sindacale nei luoghi di lavoro pubblico e diritti sindacali, repressione
della condotta antisindacale, sciopero nei servizi pubblici essenziali. – La dirigenza
pubblica. – Il reclutamento e la costituzione del rapporto di lavoro pubblico. – Le
forme contrattuali flessibili. – Lo svolgimento del rapporto di lavoro: in specie,
sistema di inquadramento professionale e mansioni, orario di lavoro. – La

Le modalità generali di verifica dell’apprendimento sono disciplinate dall’articolo
22 (Esami e Verifiche del Profitto) del Regolamento didattico di Ateneo.
L’esame di profitto finale sarà svolto in forma orale (colloquio), in quanto
modalità idonea ad accertare il conseguimento dei risultati di apprendimento
attesi, sopra indicati.
In considerazione della compattezza della materia e della interdipendenza tra gli
argomenti oggetto del Programma di studio, non sono previste, di norma, prove
di valutazione intermedia.

PERCORSO LM-56:
F. Carinci, A. Boscati, S. Mainardi, Diritto del lavoro nelle pubbliche amministrazioni,
Seconda Edizione, Utet giuridica, Milano, 2025 (eccetto: Paragrafi 1, 2, 6, 7, 8 e 9
del Capitolo Settimo; Capitoli Ottavo, Decimo, Undicesimo e Dodicesimo)
PERCORSO LM-63:
F. Carinci, A. Boscati, S. Mainardi, Diritto del lavoro nelle pubbliche amministrazioni,
Seconda Edizione, Utet giuridica, Milano, 2025

L’insegnamento fornisce allo/alla studente/studentessa una conoscenza
metodologica avanzata in un campo cruciale delle scienze giuridiche applicate ai
sistemi economico-organizzativi pubblici, quale appunto quello giuslavoristico.
L’insegnamento è finalizzato all’approfondimento del Diritto del lavoro pubblico,
come settore specialistico dell’ordinamento giuslavoristico, pertinente agli
del Corso di Studio.

PERCORSO LM-56
Diritto del lavoro pubblico:
Evoluzione normativa, finalità e principi di carattere generale, ambito di
applicazione e sistema delle fonti. – Il Diritto sindacale del lavoro pubblico: soggetti
sindacali, contratto collettivo nel lavoro pubblico, rappresentatività sindacale,
organizzazione sindacale nei luoghi di lavoro pubblico e diritti sindacali, repressione
della condotta antisindacale, sciopero nei servizi pubblici essenziali. – La dirigenza
pubblica. – Il reclutamento e la costituzione del rapporto di lavoro pubblico. – Le
forme contrattuali flessibili. – Lo svolgimento del rapporto di lavoro: in specie,
sistema di inquadramento professionale e mansioni, orario di lavoro. – La

Le modalità generali di verifica dell’apprendimento sono disciplinate dall’articolo
22 (Esami e Verifiche del Profitto) del Regolamento didattico di Ateneo.
L’esame di profitto finale sarà svolto in forma orale (colloquio), in quanto
modalità idonea ad accertare il conseguimento dei risultati di apprendimento
attesi, sopra indicati.
In considerazione della compattezza della materia e della interdipendenza tra gli
argomenti oggetto del Programma di studio, non sono previste, di norma, prove
di valutazione intermedia.

PERCORSO LM-56:
F. Carinci, A. Boscati, S. Mainardi, Diritto del lavoro nelle pubbliche amministrazioni,
Seconda Edizione, Utet giuridica, Milano, 2025 (eccetto: Paragrafi 1, 2, 6, 7, 8 e 9
del Capitolo Settimo; Capitoli Ottavo, Decimo, Undicesimo e Dodicesimo)
PERCORSO LM-63:
F. Carinci, A. Boscati, S. Mainardi, Diritto del lavoro nelle pubbliche amministrazioni,
Seconda Edizione, Utet giuridica, Milano, 2025

Alla fine del corso lo studente avrà maturato conoscenze e capacità di
comprensione specifiche in tema di: a) economia e regolamentazione dei sistemi
finanziari, b) analisi di modelli finanziari innovativi (e/o alternativi) utili per il
sistema economico, con un focus sui modelli caratteristici della finanza ad
impatto. Con riferimento alle capacità di applicare conoscenze, il corso
contribuirà al potenziamento delle capacità di governare le innovazioni giuridiche
ed economiche che investono i sistemi economici (e, in particolare, il settore
pubblico). Inoltre, il corso di insegnamento contribuisce al raggiungimento di
quanto definito in sede di SUA – CdS, con riferimento alla capacità di applicare
conoscenza e comprensione, anche grazie all’adozione di metodologie didattiche
innovative. In particolare, il corso offre agli studenti l’opportunità di: 1) acquisire
padronanza di concetti e argomenti tipici della disciplina, 2) potenziare la capacità
di lavorare in gruppo, 3) sviluppare diverse abilità riferite sia all’analisi critica dei
problemi collegati ai temi trattati sia alla capacità di proporre soluzioni originali,
3) potenziare le abilità comunicative.

L’insegnamento ha la finalità di approfondire la comprensione dei modelli
finanziari innovativi ed alternativi disponibili per i sistemi economici (con un focus
sul settore pubblico), tenendo conto dei principali sviluppi che interessano i sistemi
finanziari, alla luce delle transizioni digitali e ambientali in corso. Particolare enfasi
viene posta su: 1) prodotti e schemi di finanziamento utilizzabili per i servizi
pubblici, 2) modelli e piattaforme dell’impact investing, 3) esperienze innovative
di partenariati pubblico-privati; con un focus sui Pay by Result e sui Social Impact
Bond.
Il corso si caratterizza per una componente pratica e propone un percorso
formativo applicativo attraverso analisi di casi e testimonianze aziendali e
istituzionali.
I contenuti del Programma riguardano i seguenti temi:

• Evoluzioni e tendenze dei sistemi finanziari, con un focus sugli aspetti
  connessi alle transizioni digitali, ambientali e sociali.
• Impact investing: principali modelli
• Il ruolo della Pubblica Amministrazione nella sperimentazione di modelli
  Pay by Result (PbR). I social Impact Bond.

Le modalità generali sono indicate nel regolamento didattico di Ateneo e nel
Regolamento del CdS.
Il corso non prevede prove di valutazione intermedie.
Gli studenti frequentanti potranno scegliere di approfondire e presentare un caso
aziendale (da concordare preventivamente con il docente), che sarà anche discusso
in sede di esame finale. L’esame finale, comunque, verterà, anche in questo caso,
sulla verifica del programma complessivo.
L’esame finale sarà svolto in forma orale.
La votazione finale sarà determinata sulla base dei criteri riportati nella tabella
successiva.

TESTI CONSIGLIATI:
Trotta A., 2020, La finanza d’impatto. Analisi di una possibile rivoluzione,
libreriauniversitaria.it Edizioni, Webster srl, Padova. (Capitoli: 1 e 5)
Social Impact Agenda per l’Italia, 2023, Impact investing. Sviluppare modelli
sostenibili e finanziabili. Una guida per le imprese, la PA e il settore finanziario.
Disponibile al link: https://www.socialimpactagenda.it/wp-
content/uploads/2023/08/SIA-_Guida_Toolkit.pdf
Social Impact Agenda per l’Italia, La sperimentazione di Social Impact
Bond: sfide, opportunità e possibili applicazioni alla luce del PNRR, a cura di
Annarita Trotta, WP n 8, 2022.
Disponibile al link: https://www.socialimpactagenda.it/wp-
content/uploads/2022/08/4.-Paper-SIB_Trotta.pdf
Ulteriori letture di approfondimento:
Il docente metterà a disposizione degli studenti (anche sulla piattaforma e- learning
UMG) ulteriori materiali didattici.

Alla fine del corso lo studente avrà maturato conoscenze e capacità di
comprensione specifiche in tema di: a) economia e regolamentazione dei sistemi
finanziari, b) analisi di modelli finanziari innovativi (e/o alternativi) utili per il
sistema economico, con un focus sui modelli caratteristici della finanza ad
impatto. Con riferimento alle capacità di applicare conoscenze, il corso
contribuirà al potenziamento delle capacità di governare le innovazioni giuridiche
ed economiche che investono i sistemi economici, con un focus sul settore
pubblico. Inoltre, il corso di insegnamento contribuisce al raggiungimento di
quanto definito in sede di SUA – CdS, con riferimento alla capacità di applicare
conoscenza e comprensione, anche grazie all’adozione di metodologie didattiche
innovative. In particolare, il corso offre agli studenti l’opportunità di: 1) acquisire
padronanza di concetti e argomenti tipici della disciplina, 2) potenziare la capacità
di lavorare in gruppo, 3) sviluppare diverse abilità riferite sia all’analisi critica dei
problemi collegati ai temi trattati sia alla capacità di proporre soluzioni originali,
3) potenziare le abilità comunicative.

L’insegnamento ha la finalità di approfondire la comprensione dei modelli
finanziari innovativi ed alternativi disponibili per i sistemi economici, con un focus
sul settore pubblico, tenendo conto dei principali sviluppi che interessano i sistemi
finanziari, alla luce delle transizioni digitali e ambientali in corso. Particolare enfasi
viene posta su: 1) la regolamentazione dei soggetti che operano nei sistemi
finanziari, secondo un approccio “law and economics”, 2) prodotti e schemi di
finanziamento utilizzabili per i servizi pubblici, 3) modelli e piattaforme dell’impact
investing per lo sviluppo di partenariati pubblico- privati, per l’inclusione sociale e
un welfare sostenibile; 4) esperienze innovative di partenariati pubblico-privati;
con un focus sui Pay by Result e sui Social Impact Bond.
Il corso si caratterizza per una componente pratica e propone un percorso
formativo applicativo attraverso analisi di casi e testimonianze aziendali e
istituzionali.
I contenuti del Programma riguardano i seguenti temi:

• Evoluzioni e tendenze dei sistemi finanziari, con un focus sugli aspetti
  connessi alle transizioni digitali, ambientali e sociali.
• Finanza sostenibile e finanza per l’impatto: modelli e mercati.
• Impact investing: best practices.
• Il ruolo della Pubblica Amministrazione nella sperimentazione di modelli
  Pay by Result (PbR). I social Impact Bond.
• Misurazione dell’impatto.

Le modalità generali sono indicate nel regolamento didattico di Ateneo e nel
Regolamento del CdS.
Il corso non prevede prove di valutazione intermedie.
Gli studenti frequentanti potranno scegliere di approfondire e presentare un caso
aziendale (da concordare preventivamente con il docente), che sarà anche discusso
in sede di esame finale. L’esame finale, comunque, verterà, anche in questo caso,
sulla verifica del programma complessivo.
L’esame finale sarà svolto in forma orale.
La votazione finale sarà determinata sulla base dei criteri riportati nella tabella
successiva.

TESTI CONSIGLIATI:
Trotta A., 2020, La finanza d’impatto. Analisi di una possibile rivoluzione,
libreriauniversitaria.it Edizioni, Webster srl, Padova. (Capitoli: 1, 4 e 5)
Social Impact Agenda per l’Italia, 2023, Impact investing. Sviluppare modelli
sostenibili e finanziabili. Una guida per le imprese, la PA e il settore finanziario.
Disponibile al link: https://www.socialimpactagenda.it/wp-
content/uploads/2023/08/SIA-_Guida_Toolkit.pdf
Social Impact Agenda per l’Italia, La sperimentazione di Social Impact Bond: sfide,
opportunità e possibili applicazioni alla luce del PNRR, a cura di Annarita Trotta,
WP n 8, 2022. Disponibile al link: https://www.socialimpactagenda.it/wp-
content/uploads/2022/08/4.-Paper-SIB_Trotta.pdf
Social Impact Agenda per l’Italia. 2019. Progettare l’innovazione sociale. Impact
investing e fondi UE. Position Paper. Disponibile al link:
https://www.socialimpactagenda.it/wp-content/uploads/2021/10/Progettare-
linnovazione-sociale_visualizzazione-1.pdf
Social impact Agenda per l’Italia. 2023. Misurare e rendicontare l’impatto: metodi
e standard. Disponibile al link: https://www.socialimpactagenda.it/wp-
content/uploads/2023/02/Report_TavC_misurazione-impatto.pdf
Ulteriori letture di approfondimento:
Il docente metterà a disposizione degli studenti ulteriori materiali didattici.

L’insegnamento mira a fornire agli studenti conoscenze teoriche e competenze
operative per la gestione, la preparazione e l’analisi di dati economici e
amministrativi mediante Stata. Al termine del corso, gli studenti saranno in grado
di importare, organizzare, pulire, trasformare, documentare e integrare dati
econometrici; produrre statistiche descrittive e rappresentazioni grafiche;
applicare e interpretare i principali strumenti di analisi econometrica, con
particolare riferimento alla regressione lineare semplice e multipla, all’inferenza
statistica e alla verifica delle ipotesi. Particolare attenzione sarà dedicata alla
riproducibilità delle analisi attraverso do-file, log e una corretta documentazione
del workflow, così da produrre evidenze quantitative a supporto dei processi
decisionali nei settori pubblici e privati.

Il corso introduce l’uso di Stata come ambiente integrato per la gestione e l’analisi
di dati economici, sociali e amministrativi. Nella parte iniziale saranno esaminati
l’interfaccia, la sintassi dei comandi, l’organizzazione delle cartelle di lavoro, l’uso
dell’help, la gestione dei file, i do-file e i log, con particolare attenzione alla
documentazione e alla riproducibilità delle analisi.
Il modulo di data management riguarderà l’importazione e l’esportazione di dati in
formati Stata, Excel, CSV e testo; tipi, formati ed etichette di variabili; valori
mancanti; selezione e ordinamento delle osservazioni; generazione,
trasformazione e ricodifica delle variabili; individuazione di duplicati e controlli di
coerenza; aggregazione dei dati; unione e accodamento di dataset;
ristrutturazione dei dati dal formato wide al formato long e viceversa.
La preparazione dei dati sarà collegata all’analisi esplorativa mediante distribuzioni
di frequenza, statistiche descrittive, tabelle a una e due vie, misure di associazione
e correlazione, nonché grafici appropriati per variabili quantitative e qualitative.
Saranno inoltre affrontate la costruzione di indicatori, la selezione di
sottocampioni e la produzione di tabelle e grafici destinati alla comunicazione dei
risultati.
La parte econometrica sarà incentrata sulla regressione lineare semplice e multipla
con Stata: formulazione del modello, stima con il metodo dei minimi quadrati,
interpretazione dei coefficienti, intervalli di confidenza e test di ipotesi, bontà di
adattamento, variabili dummy, termini di interazione, trasformazioni logaritmiche
e specificazione del modello. Saranno trattati i principali strumenti di post-stima e
di diagnostica, con attenzione all’analisi dei residui, all’eteroschedasticità, agli
errori standard robusti e alla multicollinearità. Saranno inoltre forniti cenni ai
modelli per variabili dipendenti binarie e all’analisi di dati panel, compatibilmente
con il livello di avanzamento del corso.
Le esercitazioni prevedranno esclusivamente l’impiego di Stata e saranno
sviluppate attraverso casi di studio e dataset reali o realistici relativi all’economia,
alle politiche pubbliche e alle amministrazioni. Ogni attività sarà finalizzata alla
costruzione di un workflow completo, dalla preparazione del dato fino alla stima
del modello e all’interpretazione critica dei risultati.

Il Corso non prevede prove di valutazione intermedia. L’esame di profitto finale sarà
svolto mediante prova scritta e orale. La prova scritta verterà sulle principali fasi
di acquisizione, pulizia, gestione e analisi di un dataset economico e prevederanno
l’utilizzo di codice riproducibile, la produzione di statistiche descrittive, lo
svolgimento di almeno un’analisi econometrica e l’interpretazione critica dei
risultati. La prova orale sarà finalizzata a verificare la comprensione degli aspetti
teorici e metodologici e la capacità di interpretare e discutere criticamente le analisi
svolte. Il superamento dell’esame attesta l’acquisizione delle conoscenze e delle
abilità indicate negli obiettivi formativi dell’insegnamento. Il voto massimo è pari
a 30 e lode. Il voto finale sarà attribuito secondo i criteri riportati nella seguente
tabella.
Votazione Conoscenza e Capacità di analisi Utilizzo di
comprensione e di sintesi riferimenti, in
dell’argomento specie bibliografici
Non Importanti Irrilevanti. Completamente
idoneo carenze. Frequenti inappropriato
Significative generalizzazioni.
inaccuratezze Incapacità di
sintesi
18-20 A livello soglia. Capacità appena Appena
Imperfezioni sufficienti appropriato
evidenti
21-23 Conoscenza È in grado di Utilizza i riferimenti
routinaria effettuare analisi e standard
sintesi corrette.
Argomenta in
modo logico e
coerente
24-26 Conoscenza Ha capacità di Utilizza i riferimenti
buona analisi e di sintesi standard
buone. Gli
argomenti sono
espressi
coerentemente
27-29 Conoscenza più Ha notevoli Ha approfondito gli
che buona capacità di analisi argomenti
e di sintesi
30-30L Conoscenza Ha ottime capacità Importanti
ottima di analisi e di approfondimenti
sintesi

Acock, A. C., An Introduction to Stata Programming, Stata Press.
Getting Started with Stata e Stata Base Reference Manual, documentazione
ufficiale Stata.

L’insegnamento mira a fornire agli studenti conoscenze teoriche e competenze
operative per la gestione, la preparazione e l’analisi di dati economici e
amministrativi mediante Stata. Al termine del corso, gli studenti saranno in grado
di importare, organizzare, pulire, trasformare, documentare e integrare dati
econometrici; produrre statistiche descrittive e rappresentazioni grafiche;
applicare e interpretare i principali strumenti di analisi econometrica, con
particolare riferimento alla regressione lineare semplice e multipla, all’inferenza
statistica e alla verifica delle ipotesi. Particolare attenzione sarà dedicata alla
riproducibilità delle analisi attraverso do-file, log e una corretta documentazione
del workflow, così da produrre evidenze quantitative a supporto dei processi
decisionali nei settori pubblici e privati.

Il corso introduce l’uso di Stata come ambiente integrato per la gestione e l’analisi
di dati economici, sociali e amministrativi. Nella parte iniziale saranno esaminati
l’interfaccia, la sintassi dei comandi, l’organizzazione delle cartelle di lavoro, l’uso
dell’help, la gestione dei file, i do-file e i log, con particolare attenzione alla
documentazione e alla riproducibilità delle analisi.
Il modulo di data management riguarderà l’importazione e l’esportazione di dati in
formati Stata, Excel, CSV e testo; tipi, formati ed etichette di variabili; valori
mancanti; selezione e ordinamento delle osservazioni; generazione,
trasformazione e ricodifica delle variabili; individuazione di duplicati e controlli di
coerenza; aggregazione dei dati; unione e accodamento di dataset;
ristrutturazione dei dati dal formato wide al formato long e viceversa.
La preparazione dei dati sarà collegata all’analisi esplorativa mediante distribuzioni
di frequenza, statistiche descrittive, tabelle a una e due vie, misure di associazione
e correlazione, nonché grafici appropriati per variabili quantitative e qualitative.
Saranno inoltre affrontate la costruzione di indicatori, la selezione di
sottocampioni e la produzione di tabelle e grafici destinati alla comunicazione dei
risultati.
La parte econometrica sarà incentrata sulla regressione lineare semplice e multipla
con Stata: formulazione del modello, stima con il metodo dei minimi quadrati,
interpretazione dei coefficienti, intervalli di confidenza e test di ipotesi, bontà di
adattamento, variabili dummy, termini di interazione, trasformazioni logaritmiche
e specificazione del modello. Saranno trattati i principali strumenti di post-stima e
di diagnostica, con attenzione all’analisi dei residui, all’eteroschedasticità, agli
errori standard robusti e alla multicollinearità. Saranno inoltre forniti cenni ai
modelli per variabili dipendenti binarie e all’analisi di dati panel, compatibilmente
con il livello di avanzamento del corso.
Le esercitazioni prevedranno esclusivamente l’impiego di Stata e saranno
sviluppate attraverso casi di studio e dataset reali o realistici relativi all’economia,
alle politiche pubbliche e alle amministrazioni. Ogni attività sarà finalizzata alla
costruzione di un workflow completo, dalla preparazione del dato fino alla stima
del modello e all’interpretazione critica dei risultati.

Il Corso non prevede prove di valutazione intermedia.
L’esame di profitto finale sarà svolto in forma orale oppure mediante lo
svolgimento e la discussione di un progetto individuale realizzato con Stata. Il
progetto dovrà documentare le principali fasi di acquisizione, pulizia, gestione e
analisi di un dataset economico o amministrativo e includere codice riproducibile,
statistiche descrittive, almeno un’analisi econometrica e l’interpretazione critica
dei risultati. Il superamento dell’esame attesta l’acquisizione delle conoscenze e
delle abilità indicate negli obiettivi formativi dell’insegnamento. Il voto massimo è
pari a 30 e lode. Il voto finale rispecchia i criteri riportati nella seguente tabella.
Votazione Conoscenza e Capacità di analisi Utilizzo di
comprensione e di sintesi riferimenti, in
dell’argomento specie bibliografici
Non Importanti Irrilevanti. Completamente
idoneo carenze. Frequenti inappropriato
Significative generalizzazioni.
inaccuratezze Incapacità di
sintesi
18-20 A livello soglia. Capacità appena Appena
Imperfezioni sufficienti appropriato
evidenti
21-23 Conoscenza È in grado di Utilizza i riferimenti
routinaria effettuare analisi e standard
sintesi corrette.
Argomenta in
modo logico e
coerente
24-26 Conoscenza Ha capacità di Utilizza i riferimenti
buona analisi e di sintesi standard
buone. Gli
argomenti sono
espressi
coerentemente
27-29 Conoscenza più Ha notevoli Ha approfondito gli
che buona capacità di analisi argomenti
e di sintesi
30-30L Conoscenza Ha ottime capacità Importanti
ottima di analisi e di approfondimenti
sintesi

Acock, A. C., An Introduction to Stata Programming, Stata Press.
Getting Started with Stata e Stata Base Reference Manual, documentazione
ufficiale Stata.

Il corso si propone di fornire principi teorici di scienza statistica e
competenze applicative di metodologie quantitative per l’analisi dei dati
per le professioni avanzate di ambito socio-economico.
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di:

• Comprendere e applicare agilmente i principali metodi descrittivi
  tramite uso di software di analisi dei dati per comunicare
  efficacemente risultati, modelli e conclusioni attraverso report
  tecnici, rappresentazioni grafiche e presentazioni rivolte sia a
  specialisti sia a interlocutori non esperti.
• Comprendere ruolo e funzione dei modelli statistici nelle analisi
  socio-economiche di tipo estimativo, confermativo, e predittivo.
• Interpretare con spirito critico i risultati di analisi statistiche
  presentate da terze parti.

1 Introduzione e definizioni
2 Statistiche descrittive e grafici per una sola variabile: conteggio delle
frequenze, probabilità frequentista, ed indici di posizione
3 Statistiche descrittive e grafici per una sola variabile: indici di
concentrazione e variabilità
4 Statistiche fondamentali per due o più variabili categoriali: matrici di
confusione e contingenza, probabilità congiunte, condizionate, e formula
di Bayes
5 Principi di test inferenziali: parametri, intervalli di confidenza, differenze
tra due gruppi
6 Correlazioni e regressione lineare semplice con metodo dei minimi
quadrati (OLS)
7 Principi di analisi e decomposizione della Varianza
8 Uso delle correlazioni multiple negli strumenti di misurazione dei
fenomeni umani
9 Regressione lineare multipla e regressione con componente quadratica
10 Principi di inferenza causale e modelli di equazioni strutturali
11 Metodo del Matching
12 Modelli di regressione lineare generalizzata: logistica
13 Modelli di regressione lineare generalizzata: loglineare e Poisson
14 Modelli a variabili miste numeriche e categoriali
15 Principi statistici di imputazione dei valori mancanti
EXTRA: Sono previsti contenuti extra seminariali di incontro con istituzioni
della Statistica Ufficiale in Calabria. I contenuti delle attività seminariali
sono oggetto di verifica d’esame.

Alan C. Acock
“A Gentle Introduction to Stata, Revised Sixth Edition”

• Editore: Stata Press
• Anno: 2023
  Consultabile in versione e-book su diverse fonti, tra cui:
  https://it.scribd.com/document/777308416/A-Gentle-Introduction-to-Stata-6th-
  Revised-Edition
  Agli studenti è consigliata la consultazione de
  De Micheli, “Statistica quanto basta” (Vol. I e II., LED Edizioni Universitarie)
  al fine del ripasso degli argomenti del corso.
  Agli studenti interessati ad un testo esaustivo sulla scienza statistica in
  lingua italiana, è consigliato consultare:
  Domenico Piccolo, “Statistica” (Terza edizione, il Mulino)

Il corso si propone di fornire principi teorici di scienza statistica e
competenze applicative di metodologie quantitative per l’analisi dei dati
per le professioni avanzate di ambito socio-economico.
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di:

• Comprendere e applicare agilmente i principali metodi descrittivi
  tramite uso di software di analisi dei dati per comunicare
  efficacemente risultati, modelli e conclusioni attraverso report
  tecnici, rappresentazioni grafiche e presentazioni rivolte sia a
  specialisti sia a interlocutori non esperti.
• Comprendere ruolo e funzione dei modelli statistici nelle analisi
  socio-economiche di tipo estimativo, confermativo, e predittivo.
• Interpretare con spirito critico i risultati di analisi statistiche
  presentate da terze parti.

1 Introduzione e definizioni
2 Statistiche descrittive e grafici per una sola variabile: conteggio delle
frequenze, probabilità frequentista, ed indici di posizione
3 Statistiche descrittive e grafici per una sola variabile: indici di
concentrazione e variabilità
4 Statistiche fondamentali per due o più variabili categoriali: matrici di
confusione e contingenza, probabilità congiunte, condizionate, e formula
di Bayes
5 Principi di test inferenziali: parametri, intervalli di confidenza, differenze
tra due gruppi
6 Correlazioni e regressione lineare semplice con metodo dei minimi
quadrati (OLS)
7 Principi di analisi e decomposizione della Varianza
8 Uso delle correlazioni multiple negli strumenti di misurazione dei
fenomeni umani
9 Regressione lineare multipla e regressione con componente quadratica
10 Principi di inferenza causale e modelli di equazioni strutturali
11 Metodo del Matching
12 Modelli di regressione lineare generalizzata: logistica
13 Modelli di regressione lineare generalizzata: loglineare e Poisson
14 Modelli a variabili miste numeriche e categoriali
15 Principi statistici di imputazione dei valori mancanti
EXTRA: Sono previsti contenuti extra seminariali di incontro con istituzioni
della Statistica Ufficiale in Calabria. I contenuti delle attività seminariali
sono oggetto di verifica d’esame.

Alan C. Acock
“A Gentle Introduction to Stata, Revised Sixth Edition”

• Editore: Stata Press
• Anno: 2023
  Consultabile in versione e-book su diverse fonti, tra cui:
  https://it.scribd.com/document/777308416/A-Gentle-Introduction-to-Stata-6th-
  Revised-Edition
  Agli studenti è consigliata la consultazione de
  De Micheli, “Statistica quanto basta” (Vol. I e II., LED Edizioni Universitarie)
  al fine del ripasso degli argomenti del corso.
  Agli studenti interessati ad un testo esaustivo sulla scienza statistica in
  lingua italiana, è consigliato consultare:
  Domenico Piccolo, “Statistica” (Terza edizione, il Mulino)