A chi è rivolto

Studenti in debito iscritti ai seguenti corsi di laurea di precedenti ordinamenti:
AS-Animatore socioeducativo  -  EP-Educatore professionale  -  F-Formatore  -  OP-Operatore culturale o alle vecchie lauree specialistiche (per recupero crediti mancanti della triennale).

Che cosa si deve fare per sostenerlo

Si devono elaborare i dati di una ricerca su:
Rendimento scolastico, senso civico, identità italiana e identità europea tra i giovani italiani
descritta più avanti in questa pagina e scrivere una relazione a commento delle tabelle statistiche ottenute. A questo scopo vengono forniti alcuni materiali anch'essi descritti più avanti nella pagina e reperibili QUI.

Quando si può sostenere

In qualsiasi momento dell'anno.
Lo studente deve comunicare al docente la data in cui intende iniziare il lavoro di elaborazione dati e di stesura della relazione utilizzando la email indicata qui a inizio pagina.
Indicativamente dovrebbe terminare entro 50 giorni.
Il docente è disponibile a fornire chiarimenti in itinere sia per email, sia in orario di ricevimento.

Valutazione

- La relazione deve essere inviata per email all'indirizzo sopra indicato.
- Il file contenente la relazione deve essere in uno qualsiasi dei seguenti formati; pdf, doc, docx, odt.
- Contestualmente alla email di invio, la relazione deve essere depositata in formato cartaceo presso la portineria di Via Filippo Re,
  oppure inviata per posta.
- Il docente comunicherà per email l'esito della valutazione (24 o 27 o 30) entro 7 giorni dall'invio.
- E' possibile la verbalizzazione dell'esito in assenza.
- Naturalmente lo studente può chiedere chiarimenti sulla valutazione in orario di ricevimento.

I materiali da scaricare

Di seguito l'elenco della documentazione utile per svolgere il lavoro richiesto accompagnato da una breve descrizione di ciascun documento. (Tra parentesi il nome del file in cui il documento è contenuto.)
Tutta la documentazione può essere scaricata sul Pc dello studente.

1. Il questionario (questionario.doc) in SEM1
E' a disposizione il questionario con cui sono stati raccolti i dati che dovrete elaborare (la matrice-dati). Il questionario è utile per  conoscere come sono stati prodotti i dati. Inoltre serve come libro codice (coodebook) perché fornisce il significato dei codici numerici usati nella matrice dati.

2. Il libro-codice (codebook.doc) in SEM1
Contiene la descrizione per esteso delle etichette delle variabili usate nella matrice dati (nella sua prima riga) e il significato dei codici numerici utilizzati per memorizzare le singole risposte. Contiene inoltre l'indicazione e il testo della domanda del questionario associata a quella etichetta di variabile.

3. Tre modelli di relazione e commenti (ModellodiRelazione1/2/3.doc e CommentiModelli.doc) in SEM2
Si tratta di relazioni scritte da alcuni studenti al termine di un'analoga esercitazione sugli stessi dati. Viene fornito anche un breve commento critico alle tre relazioni.
Non si tratta ovviamente di modelli vincolanti, né per l'argomento, né per la struttura, né per il tipo di elaborazioni statistiche condotte.

4. Istruzioni di base per l'uso di Excel (infobaseexcel.doc) in SEM3
Una breve descrizione delle caratteristiche principali di Excel e delle operazioni che si possono compiere. Contiene inoltre istruzioni su come si possono ricodificare variabili e su come se ne possono creare di nuove.
Nota bene: per le elaborazioni si possono impiegare in alternatva Open Office Calc o Libre Office Calc. Le differenze con Excel sono minime. In generale le istruzioni fornite qui valgono anche per questi due programmi.

5. Istruzioni per creazione tabelle (infotabelleexcel.doc) in SEM3
Descrive in dettaglio l'insieme di comandi collegati alla procedura 'Report tabella pivot' che in Excel consente di costruire tabelle mono e bivariate sui dati contenuti in un database (matrice-dati).

6. Matrice dati (matricedati.xls) in SEM4
E' il file che contiene i dati da elaborare. Per una sua breve descrizione, consultare la sezione a destra.

I dati da elaborare

Il file matricedati.xls contiene i dati (o meglio la matrice-dati) su cui si deve condurre l'esercitazione.
I dati provengono da una ricerca dal titolo:
Rendimento scolastico, senso civico, identità italiana e identità europea tra i giovani italiani
E' stata condotta dalla Fondazione di ricerca Istituto Carlo Cattaneo di Bologna nel 1999.
Il campione interessato dall'indagine era costituito da 1200 studenti delle medie superiori di diverse province italiane.
Le province e i campioni provinciali sono i seguenti:
BO=53, CA=54, CB=60, CL=44, CR=48, CS=62, CT=64, FR=41, MI=46, NA=50, NO=49, PD=51, PE=65, PG=47, PI=53, PS=66, PZ=48, RM=32, SV=50, TA=64, TN=49, TO=49, UD=55
Il campione è costituito da 614 maschi e 586 femmine.
Questa è la distribuzione per anno di nascita del campione:
76=2, 77=12, 78=63, 79=169, 80=826, 81=11
per 19 studenti non è disponibile l'anno di nascita.
La matrice dati risulta pertanto costituita da 1200 righe, una per ciascun intervistato, più una riga - la prima - che contiene i nomi delle variabili (delle colonne) sotto forma di sigle (il codebook fornisce il significato esatto delle sigle).

Il significato dei numeri contenuti nelle singole celle di una colonna è disponibile sul questionario. Identificata la domanda cui si riferisce la colonna della matrice, si trova la domanda sul questionario. Sotto quest'ultima sono riportate le risposte possibili, accanto a ciascuna trovate il codice numerico associato.
La matrice è costituita da 160 colonne, tante quante le domande presenti sul questionario. Attenzione: sul questionario molte domande sono identificate da un numero soltanto, ma in realtà sono batterie di domande distinte.

Scelta dell'argomento

Interrogativi a cui è possibile dare risposta analizzando la matrice dati
La matrice dati frutto dell'indagine "Senso civico e rendimento scolastico nei giovani italiani 1999" ci permette di descrivere alcune caratteristiche della popolazione di riferimento e di misurare gli effetti su queste caratteristiche di alcune variabili indipendenti. In questo lavoro di descrizione e spiegazione occorre tenere presente che la popolazione di riferimento dell'indagine è formata dall'insieme dei frequentanti l'ultimo anno di quattro tipi di scuola secondaria superiore (licei classici, licei scientifici, istituti tecnici commerciali, istituti tecnici industriali) in Italia nel 1999. (Al fine della corretta descrizione delle caratteristiche occorrerebbe anche tenere sempre distinti i risultati per tipo di scuola, dato il disegno campionario).
Al fine della comprensione di alcuni quesiti posti nel questionario occorre anche ricordare come il 1999 fosse il primo anno in cui entrava in vigore l'attuale Esame di Stato conclusivo dei cinque anni di scuola secondaria superiore, in sostituzione del vecchio (e "provvisorio") Esame di Maturità in vigore dai primi anni '70.

Descrizione delle caratteristiche (analisi monovariata)
Al fine di descrivere le caratteristiche misurate sul campione si utilizzeranno le tabelle pivot di Excel per realizzare distribuzioni di frequenza che ci daranno la misura delle risposte del campione di studenti alle domande proposte.

Esempio: Quante ore di studio dedicano gli studenti italiani ai compiti a casa? Costruendo la distribuzione di frequenza della variabile STUDIO (a valori 1=<5 ore, 2=5-10 ore, 3=10-15 ore, 4=15-20 ore, 5=>20 ore) possiamo dare una risposta a questa domanda.

Spiegazione delle caratteristiche osservate/misura degli effetti delle variabili indipendenti sulle caratteristiche osservate (analisi bivariata)
Una volta individuate alcune variabili che possono essere pensate come antecedenti (variabili indipendenti) della caratteristica osservata (variabile dipendente) è possibile controllare quale sia il loro effetto su di essa; tale operazione permette di avanzare spiegazioni sulla natura della caratteristica osservata. Per fare ciò, occorre costruire una tabella pivot in Excel con cui costruire la tabella delle distribuzioni percentuali della variabile dipendente per ogni modalità della variabile indipendente.

Esempio: Maschi e femmine investono lo stesso tempo nello studio a casa?
Attraverso una tabella pivot in cui compaiano le due variabili STUDIO e SESSO posso ottenere la distribuzione percentuale di STUDIO separatamente per i maschi e per le femmine. Questa tabella mi permette, confrontando le due distribuzioni, di controllare se esistono differenze nei tempi di studio a casa tra maschi e femmine. L'esistenza o meno di un effetto del genere sul tempo di studio può portare alla costruzione di diverse spiegazioni della natura della caratteristica osservata, e ad avanzare altre ipotesi di relazioni di genere e tempo di studio con altre caratteristiche rilevanti (esempio: tipo di scuola, ecc.).

Esempi di interrogativi a cui è possibile dare risposta mediante analisi monovariata e bivariata sulla matrice dati
- Quanti libri leggono in un anno i giovani italiani (variabile LIBRILE)? Cosa influenza il numero di libri letti? Il genere? La professione dei genitori? La zona di residenza?
- Quanto è diffusa una attività lavorativa tra gli studenti italiani (variabili LAVORO, LAVFAM, LAVSTAG)? La diffusione del lavoro varia tra maschi e femmine? E per la professione dei genitori?
- Quali sono le loro aspettative di lavoro o studio (variabile LAVFUT)? Quali sono le variabili indipendenti che hanno effetti notevoli su queste aspettative?
- qual è il loro interesse per la politica (variabile AGGPOL)? Chi sono i giovani più interessati alla politica? Sono più i maschi o più le femmine?
- l'inno nazionale italiano è un simbolo forte tra i giovani italiani (variabile SENTINNO)?
- quale collettività ,tra municipio, regione, nazione o Europa, è sentita più vicina (variabile AMBITO1)?
- i giovani si sentono orgogliosi di sentirsi italiani (variabile ORG12_12)?

Una attenta lettura del questionario può portare all'individuazione di moltissimi altri interessanti ambiti degni di approfondimento e alla definizione di diverse variabili indipendenti. Altre considerazioni sono disponibili nel documento Commento ai modelli di relazione scaricabile alla pagina Materiali.

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