EDS: esplorare, descrivere e sintetizzare i dati

Guida pratica all'analisi dei dati nella ricerca sociale

Autori e curatori
Contributi
Enzo Campelli
Livello
Textbook, strumenti didattici
Dati
pp. 260,   figg. 90,  3a ristampa 2015,    2a edizione  2005   (Codice editore 1315.1)

EDS: esplorare, descrivere e sintetizzare i dati. Guida pratica all'analisi dei dati nella ricerca sociale
Tipologia: Edizione a stampa
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Codice ISBN: 9788846466587
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Codice ISBN: 9788856819243
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Presentazione del volume

Il libro affronta le procedure di analisi dei dati finalizzate all'esplorazione, descrizione e sintesi degli stessi illustrandone la logica e i passaggi operativi di tutte le fasi (dalla costruzione della matrice dei dati fino all'impiego di procedure di analisi multivariata). Nel testo non si fa uso della simbologia statistica , e si assume che il lettore conosca solo le quattro operazioni aritmetiche e le operazioni di elevazione al quadrato ed estrazione della radice quadrata di un numero. Pertanto, si è scelto di affrontare gli argomenti statistico-matematici in modo semantico, delegando ai programmi informatici l'onere della conoscenza degli algoritmi statistici. Si intende così valorizzare la necessaria consapevolezza e conoscenza metodologica, prima ancora che statistica, di chi analizza i dati prima, durante e dopo l'uso di un programma informatico.

Inoltre, questo lavoro vuole sollecitare i lettori all'autoapprendimento che deriva dalla messa in pratica dei contenuti presentati. Si è soliti dire che solo l'applicazione pratica delle procedure di analisi dei dati ne consente l'assimilazione; questo libro vuole proprio sollecitare l'esperienza diretta del lettore fornendogliene gli strumenti.

Giovanni Di Franco professore associato, docente di Metodologia e tecnica dellla ricerca sociale presso la Facoltà di Lettere e Filosofia dell'Università di Salerno. Ha pubblicato Tecniche e modelli di analisi multivariata dei dati (1997) L'analisi multivariata nelle scienze sociali (2003), Analisi fattoriale e analisi in componenti principali (2003 con un altro autore) e diversi articoli in riviste specializzate.

Indice

Enzo Campelli , Prefazione
Esplorare, descrivere e sintetizzare i dati nella ricerca sociale
(Definizione e funzioni dell'analisi EDS; Cosa si deve sapere prima di progettare un'analisi EDS; Pianificare un'analisi EDS)
Dall'informazione ai dati: progettare e costruire una matrice dei dati
(Introduzione: la matrice dei dati e l'algebra matriciale; Progettare una matrice dei dati; Unità di analisi e relative proprietà; Costruire una matrice dei dati; Altre matrici utili per l'analisi dei dati)
Preparare i dati per l'analisi
(Funzioni della pre-analisi dei dati; Etichettare le variabili e le modalità; Il trattamento dei dati mancanti; Ricodificare i dati di una variabile; Costruire nuove variabili a partire dalle variabili presenti nella matrice dei dati; Ponderare i casi, normalizzare e standardizzare i dati; La deflazione dei dati)
Principi di analisi monovariata
(Descrivere, sintetizzare e rappresentare la distribuzione di una variabile; L'analisi monovariata delle variabili categoriali non ordinate; L'analisi monovariata delle variabili con categorie ordinate; L'analisi monovariata delle variabili categoriali derivate da batterie di domande; L'analisi monovariata delle variabili cardinali e quasi-cardinali)
Principi di analisi bi- e tri-variata
(Esplorare la relazione tra due variabili: sintetizzarla mediante un coefficiente e rappresentarla graficamente; L'analisi bivariata delle variabili categoriali non ordinate; L'analisi bivariata delle variabili con categorie ordinate; L'analisi bivariata delle variabili quasi-cardinali e delle variabili cardinali; Esplorare la relazione fra tre variabili: sintetizzarla mediante un coefficiente e rappresentarla graficamente; L'analisi trivariata delle variabili categoriali; L'analisi trivariata delle variabili quasi-cardinali e cardinali)
Tecniche di analisi multivariata per analisi EDS
(Analisi in componenti principali; Lettura dei risultati e dei grafici ottenuti con l'analisi in componenti principali; Analisi delle corrispondenze multiple; Lettura dei risultati ottenuti dall'analisi delle corrispondenze multiple; Tecniche di analisi dei gruppi; Lettura dei risultati e dei grafici ottenuti dall'analisi dei gruppi; Per andare oltre questo libro).