STATISTICA PER LE SCIENZE DEL LINGUAGGIO 1
- Anno accademico
- 2021/2022 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- STATISTICS FOR LANGUAGE SCIENCES 1
- Codice insegnamento
- LM5490 (AF:356770 AR:187193)
- Modalità
- In presenza
- Crediti formativi universitari
- 6
- Partizione
- Classe 1
- Livello laurea
- Laurea magistrale (DM270)
- Settore scientifico disciplinare
- SECS-S/01
- Periodo
- II Semestre
- Anno corso
- 1
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
Obiettivi dell'insegnamento sono:
- fornire gli strumenti metodologici e tecnici di base per la visualizzazione e l'esplorazione di dati linguistici
- fornire gli strumenti metodologici e tecnici di base per l'analisi quantitativa di dati linguistici
- rafforzare la capacità di riflessione sul linguaggio
- esercitare le capacità di critica della letteratura e di formulazione e verifica di ipotesi alternative
Risultati di apprendimento attesi
- conoscenza della terminologia di base e comprensione dei testi che ne fanno uso
- conoscenza dei fondamenti matematici che sottostanno ai principali approcci per l'analisi statistica di dati linguistici
- familiarità delle pratiche corrette di creazione e manipolazione di dataset di dati linguistici e psicolinguistici
- familiarità con i principali approcci per la visualizzazione e l'analisi di dati linguistici
- dimestichezza con i software per l'analisi statistica JASP e jamovi
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
- capacità di strutturazione di uno studio quantitativo
- conoscenza dei limiti e delle caratteristiche dei principali approcci per l'analisi statistica di dati linguistici, in modo da poter scegliere quello più adatto per un proprio studio
- capacità di avanzare, in maniera fondata e critica, proposte originali
3. Capacità di giudizio
- sensibilità alle problematiche tecniche e deontologiche connesse all'analisi quantitativa di dati linguistici
- capacità di analizzare in maniera critica analisi quantitative appartenenti a vari settori della linguistica sperimentale
- capacità di valutare ipotesi in competizione e operare sintesi tra ipotesi alternative
4. Abilità comunicative
- sapere interagire con i pari e con l'istruttore, in modo critico e rispettoso, durante le sessioni laboratoriali
- padronanza del lessico specialistico della statistica
5. Capacità di apprendimento
- le conoscenze di base acquisite durante il corso metteranno lo studente nella posizione di poter continuare ad accrescere le proprie competenze statistiche in totale autonomia
- le conoscenze tecniche acquisite durante il corso sono facilmente estendibili ad altri software di analisi statistica con interfaccia grafica (p.e. SPSS)
- le competenze acquisite durante il corso facilitano l'acquisizione delle competenze tecniche necessarie per usare linguaggi di scripting quali R, Python e Matlab per l'analisi statistica
Prerequisiti
Nozioni base di matematica
Contenuti
- basi di disegno sperimentale
- rappresentazione grafica dei dati
- statistica descrittiva
- probabilità e distribuzione
- test di verifica di ipotesi
- confronto di due gruppi
- correlazione e regressione semplice
- analisi della varianza
Testi di riferimento
- Loerts, H., W. Lowie & B. Seton (2020) Essential statistics for applied linguistics: Using R or JASP. Red Globe Press.
- Navarro, D.J., D.R. Foxcroft & T.J. Faulkenberry (2019). Learning Statistics with JASP:
A Tutorial for Psychology Students and Other Beginners. Disponibile gratuitamente online all'indirizzo: https://learnstatswithjasp.com/
Materiali di sostegno e letture integrative disponibili sulla piattaforma di e-learning di ateneo
Modalità di verifica dell'apprendimento
- 18 domande miste tra quesiti vero/falso e quesiti a scelta multipla finalizzate alle verifica della padronanza dei concetti fondamentali di statistica e di disegno sperimentale acquisiti in classe. Ogni risposta corretta vale 1 punto, risposte sbagliate o domande lasciate vuote valgono 0 punti.
- 3 esercizi finalizzati alla verifica dell'acquisizione delle tecniche di manipolazione di dataset e di analisi statistica descrittiva ed inferenziale discusse in classe. Per ogni esercizio svolto si possono ottenere fino ad un massimo di 4 punti.
Più nel dettaglio:
- Conoscenze e comprensione: verificate attraverso domande a scelta multipla e quesiti vero/falso
- Capacità di applicare conoscenze e comprensione: verificate attraverso domande a scelta multipla, quesiti vero/falso ed esercizi pratici
- Capacità di giudizio: verificata attraverso domande a scelta multipla ed esercizi pratici
- Abilità comunicative: verificate attraverso gli esercizi pratici
- Capacita’ di apprendimento: verificate attraverso gli esercizi pratici
Metodi didattici
Lingua di insegnamento
Modalità di esame
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Capitale umano, salute, educazione" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile