Corsi di formazione

Come si organizza

Non ci sono edizioni a calendario: ogni corso si organizza su richiesta, con un preventivo costruito sul numero di partecipanti, sulla modalità e sulle esigenze del gruppo.

Cosa è compreso

• Materiali didattici e script R commentati per ogni esercitazione.
• Esercitazioni pratiche in quasi ogni lezione: le voci segnate con R nei programmi.
• Attestato di partecipazione per chi segue almeno l'80% delle ore.
• Per il corso avanzato, su richiesta, una sessione introduttiva a R di 3 ore per chi non lo ha mai usato.

Molti argomenti dei corsi sono spiegati anche nelle nostre schede di statistica, utili per prepararsi o ripassare: nei programmi le trovate indicate accanto ai singoli argomenti.

I programmi

Excel per chi lavora con i dati

Per chi usa Excel poco o in modo basilare e vuole lavorare in modo più ordinato, rapido e affidabile. Al termine del corso si sanno organizzare e formattare i fogli di lavoro, usare formule matematiche, logiche e di testo, costruire tabelle pivot e grafici e preparare i risultati per la stampa e la condivisione.

Lezioni 1–3 · Fogli, celle e prime funzioni 9 h 45

• L'ambiente di lavoro: barra multifunzione, accesso rapido, fogli, salvataggio in locale e in cloud, condivisione
• La cella: riferimenti, inserimento e formato dei dati, struttura, ordinamenti ed elenchi
• Esercitazione e tasti rapidi
• Operazioni di calcolo e funzioni di base: minimo, massimo, media, mediana, moda, deviazione standard, frequenze
• Importare dati da fonti esterne, tabelle, operatori, convalida dei dati
• Funzioni di testo

Lezioni 4–5 · Funzioni logiche e condizionali 2 h 30

• SE, SE.ERRORE, E, O, NON
• CONTA.SE, SOMMA.SE, CONTA.PIÙ.SE, SOMMA.PIÙ.SE, MAX.PIÙ.SE e funzioni di conteggio

Lezioni 6–7 · Ricerca, grafici e tabelle pivot 5 h 30

• Funzioni di ricerca: CERCA.VERT, CERCA.ORIZZ, CERCA.X, CONFRONTA, INDICE, SCARTO
• Formattazione condizionale
• Grafici: scegliere quello giusto e costruirlo
• Tabelle pivot, filtri e campi calcolati

Lezione 8 · Protezione e stampa 2 h

• Proteggere fogli e cartelle di lavoro
• Area di stampa, layout di pagina e opzioni di visualizzazione

Statistica con R · livello base

Per chi non ha familiarità con i concetti statistici o vuole rinfrescare le conoscenze già acquisite. Un'introduzione accessibile anche a chi non ha una formazione matematica, con il software open source R, lo standard della comunità statistica. Al termine del corso si sanno descrivere e visualizzare i dati, impostare un campionamento, scegliere e applicare i principali test statistici e leggere i risultati.

Lezione 1 · Primi passi con R 2 h 30

• Perché la statistica e l'analisi dei dati contano
• R e l'interfaccia RStudio
• Importare, creare e organizzare dataset in R R

Lezione 2 · Descrivere e visualizzare i dati 2 h 30

• Tipi di variabili e scale di misura scheda
• Statistiche descrittive: media, media troncata, mediana, varianza, deviazione standard, asimmetria e curtosi R scheda
• Esplorazione e visualizzazione: grafici a barre, istogrammi, box plot, diagrammi a dispersione R scheda

Lezioni 3–6 · Campionamento e confronti tra gruppi 10 h

• Popolazione e campione; distribuzioni di probabilità; dal campione alla popolazione scheda
• Calcolo della numerosità campionaria R
• Verifica di ipotesi, test parametrici e non parametrici, significatività statistica scheda
• t test a un campione, per campioni indipendenti e per dati appaiati R scheda
• Test di Wilcoxon e di Mann-Whitney R scheda
• ANOVA e ANOVA per misure ripetute R; test di Kruskal-Wallis e di Friedman R; confronti post hoc
• Introduzione ai modelli di regressione scheda

Lezione 7 · Proporzioni, associazione, correlazione 2 h 30

• Test per il confronto tra proporzioni R
• Test di associazione: chi-quadro R scheda
• Correlazione di Pearson, Spearman e Kendall R scheda

Lezione 8 · Esercitazione finale 2 h 30

• Un'analisi completa su dati reali, scelti in base all'ambito del gruppo R

Modelli statistici con R · livello avanzato

Per chi conosce i concetti statistici di base e vuole applicare tecniche di modellazione: regressione lineare, modelli lineari generalizzati, serie storiche e analisi di sopravvivenza. Si richiede familiarità con R e con i concetti di correlazione e verifica di ipotesi; per chi non usa R è disponibile una sessione introduttiva di 3 ore. Al termine del corso si sa scegliere il modello adatto all'obiettivo e ai dati, verificarne le ipotesi, valutarne l'adattamento e interpretarne i risultati.

Lezioni 1–3 · Regressione lineare e analisi della varianza 7 h 30

• Richiami di statistica inferenziale
• Le ipotesi del modello di regressione lineare
• Regressione lineare semplice e multipla R scheda
• Collinearità e bontà di adattamento R
• ANOVA, ANOVA per misure ripetute, MANOVA, ANCOVA R scheda

Lezioni 4–5 · Modelli lineari generalizzati 5 h

• Introduzione ai modelli lineari generalizzati scheda
• Regressione logistica binomiale e multinomiale R
• Regressione di Poisson e binomiale negativa R

Lezioni 6–7 · Serie storiche 5 h

• Introduzione all'analisi delle serie storiche
• Scomposizione di una serie storica R
• Modelli autoregressivi (AR) e a media mobile (MA) R
• Modelli ARMA, ARIMA e SARIMA R
• Test di stazionarietà R

Lezione 8 · Analisi di sopravvivenza 2 h 30

• Introduzione all'analisi di sopravvivenza scheda
• Curve di Kaplan-Meier R
• Modello di Cox R

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Raccontateci chi siete, quale corso vi interessa e quante persone parteciperebbero. Vi ricontattiamo per definire insieme programma, date e modalità.