Descrizione
Obiettivi
Il corso ha l'obiettivo di fornire le conoscenze statistiche PRATICHE di base a chi è coinvolto nell’analisi, sintesi e manipolazione di dati quantitativi.
L'intento è di coprire, con un approccio semplificato ma rigoroso, la mancanza di conoscenza che le persone che non hanno frequentato un corso di statistica accademico devono comunque colmare in ambito lavorativo per poter manipolare, presentare e spiegare analisi quantitative in modo competente.
Durante il corso saranno utilizzati e mostrati tools statistici per trasportare immediatamente quanto appreso nella pratica.
Partecipanti
CFO, R&D, financial analyst, e chiunque necessiti competenze di analisi statistica di base.
Programma
Statistica descrittiva
Categorie nominali e ordinali
Descrivere e rappresentare
Le scale a intervallo, a rapporto e continue
Sintetizzare variabili continue
Misure della tendenza centrale
- Moda
- Mediana
- Media
Misure della dispersione
- Range
- Inter-quantile
- Varianza e deviazione standard
La Likert Scale
Statistica inferenziale
Nozioni di base
Campione e popolazione
- Campione rappresentativo
- Campione probabilistico
- Campione non probabilistico
Variabili indipendenti e dipendenti
Operazionalizzazione - come misurare un costrutto
Sample-statistic
- Intervallo di confidenza
- Intervallo di confidenza per dati categoriali
Significatività statistica e Test di Significatività
Ipotesi di ricerca
Test statistici
Tipi di errore
- Errore di Tipo I
- Errore di Tipo II
La misura dell'Effect Size
Concetto di Power
Generalizzazione, confidenza, causalità
La meccanica della statistica inferenziale
La distribuzione normale e l'intervallo di confidenza
Il teorema del limite centrale
L'uso dei test statistici per il calcolo della significatività statistica
La scelta della grandezza del campione
L'analisi delle differenze
- Differenza nella proporzione di casi che ricadono in 2 diverse categorie
- Differenza tra le medie di due variabili continue
Analisi delle correlazioni
- Quando si usa
- Come e quanto una variabile ne può predire una seconda
- Identificare un piccolo numero di variabili fondamentali
- Correlazione tra 2 variabili continue o una variabile continua e una dicotomica (correlazione e regressione semplice)
- Variabili moderatrici
- Analisi gerarchica
- Regressione logistica
L'utilizzo dei grafici nell’analisi dei dati
- Histogram
- Pie chart
- Bar chart
- Frequency poligon
- Skewed and Bimodal distribution
- Scatter plot
- Box and Whiskers
Fiorella di Chiara, Business Analyst, Becton Dickinson Life Sciences –
Corso molto utile per capire, in modo pratico e decisamente applicabile alla realtà aziendale, la statistica e le sue potenzialità nell'analisi dei dati. Il trainer è chiarissimo nella spiegazione e disponibilissimo a chiarire qualsiasi dubbio.
Davide Vedovelli, AMX Automatrix –
HURACT fornisce consapevolezza e professionalità al personale formato!