• Comprendere la struttura di un dataset Stata e distinguere osservazioni, variabili, valori ed etichette.
• Importare dati da fonti esterne, verificarne la qualità e documentare ogni trasformazione.
• Organizzare il lavoro con cartelle di progetto, percorsi relativi, do-file e log.
• Produrre statistiche descrittive, tabelle, grafici e una prima regressione lineare semplice.
• Interpretare i risultati in modo critico, distinguendo evidenza statistica, significato economico e causalità.

1 Struttura dei dati e ambiente Stata

Interfaccia e sintassi essenziale; osservazioni, variabili, valori, tipi, formati ed etichette; apertura e salvataggio dei dataset.

2 Importazione e controllo della qualità

Importazione da CSV, Excel e testo; controllo di variabili, valori mancanti, duplicati, codifiche e coerenza; trasformazioni introduttive documentate.

3 Organizzazione e riproducibilità

Cartelle di progetto, percorsi relativi, do-file commentati, log, uso dell’help e registrazione delle fasi di lavoro.

4 Descrizione e prima analisi

Frequenze, misure descrittive, tabelle a una e due vie, grafici essenziali e regressione lineare semplice; lettura di coefficienti, test e bontà di adattamento.

5 Interpretazione dei risultati

Significatività statistica e rilevanza economica; associazione e causalità; limiti dei dati e della specificazione.

Il carico complessivo stimato è pari a 30 ore (2 CFU × 15 ore). La ripartizione delle ore di lezione e pratica è proporzionata a quella prevista per l’insegnamento complessivo da 8 CFU; le ore di studio individuale comprendono preparazione, rielaborazione dei materiali, esercitazioni autonome e preparazione della verifica.