PROGRAMMA
Le Summer School 2023 saranno tenute in presenza.
1. Analisi econometriche - Corso base (17 - 21 luglio 2023)
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
– Applicazioni con SPSS
2. Text Mining (July 17 - 21 2023) - taught in English
Lecturer
Francisco Villarroel Ordenes
Entry skills required
None in particular
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 (24 - 28 luglio 2023) - SOLD OUT
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 (24 - 28 luglio 2023)
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 (4 - 8 settembre 2023)
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 esplorativa (e.g., 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 equazioni strutturali e path analysis
– Applicazioni con SPSS e Lisrel
6. Modelli di equazioni strutturali – Corso avanzato (11 - 15 settembre 2023)
Docente
Gaetano “Nino” Miceli (Università della Calabria)
Conoscenze in ingresso richieste
Elementi base sui modelli di equazioni strutturali e su Lisrel (es. Modelli di equazioni strutturali – Corso base)
Contenuti e programma del corso
– Richiami sui modelli di equazioni strutturali di base: il modello fattoriale confermativo e i modelli causali
– I modelli di equazioni strutturali multi-gruppo: i livelli di invarianza fattoriale
– I metodi per la stima di effetti di moderazione
– Le analisi di mediazione con i modelli di equazioni strutturali
– Il common method bias: controlli e soluzioni con i modelli di equazioni strutturali
– Applicazioni con Lisrel
7. Analisi econometriche – Corso avanzato (11 - 15 settembre 2023)
Docenti
Randolph L. Bruno (University College London)
Fabiola Montalto (Università della Calabria)
Conoscenze in ingresso richieste
Elementi base sul modello di regressione lineare (e.g., Scuola Analisi econometriche – Corso base)
Contenuti e programma del corso
– Riepilogo sul modello di regressione lineare
– I modelli di scelta con variabile dipendente qualitativa
– I modelli Logit, Probit, Multinomial Logit, Probit e Conditional Logit
– I modelli panel con variabile dipendente qualitativa e la gestione dell’eterogeneità
– Applicazioni e replicazione dei risultati di articoli pubblicati con STATA
Informazioni generali
Posti disponibili per ogni scuola: minimo 12, massimo 25. Per le Scuole di Text Mining e Ricerche qualitative il numero massimo di partecipanti è 18.
Timing: le lezioni iniziano alle 9.00 e terminano alle 18.00, con pausa pranzo dalle 13.00 alle 14.30. Il venerdì si chiude alle 16.30.
L’attestato di partecipazione alle Scuole verrà rilasciato a seguito della frequenza ad almeno l’80% del monte ore complessivo.