Obiettivo del corso è fornire gli strumenti statistici per l'analisi di dati provenienti sia da sondaggi d'opinione che da indagini campionarie.
Partendo dai problemi relativi alle tipologie di errore nelle indagini campionarie, si studieranno i vantaggi dell'utilizzo dei pesi da disegno, dei pesi di post-stratificazione (inclusi calibrazione e raking) e dei pesi per mancata risposta.
Si valuteranno inoltre gli errori standard e il margine di errore, e la loro importanza nei sondaggi, anche alla luce delle sfide poste dal calo dei tassi di risposta e dalla diffusione dei panel online. Si utilizzeranno dati reali relativi ai principali sondaggi europei e americani.
Nella seconda parte del corso si affronteranno i problemi legati alla misurazione di attitudini e opinioni, viste in termini di variabili latenti, e gli aspetti principali nella costruzione di un questionario.
Attraverso lo studio della Classical Item Analysis e dell'Item Response Theory, saremo infine in grado di misurare il costrutto latente.
L'uso del software open source R permetterà di analizzare in modo approfondito dati provenienti da indagini reali.
Sono indispensabili conoscenze di base di statistica descrittiva, inferenziale e di modelli lineari (è utile anche una conoscenza di base della regressione logistica).