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Statistica della criminalità
PROF. GIULIA MUGELLINI; PROF. MARCO DUGATO MODULO BASE: Prof. Giulia Mugellini OBIETTIVO DEL CORSO
Il modulo si propone come obiettivo principale l’acquisizione, da parte dello studente, delle competenze necessarie per il reperimento, il trattamento e l’analisi dei dati sulla criminalità e sulla sicurezza a livello nazionale ed internazionale. Per il raggiungimento di questo obiettivo il modulo presenta una veloce rassegna delle principali fonti internazionali e nazionali di dati amministrativi e di survey sulla criminalità e sulla sicurezza e la trattazione delle principali tecniche statistiche di elaborazione dei dati, applicate alla criminalità. Le esercitazioni pratiche prevedono l’utilizzo di excel e del software SPSS e trattano dati riguardanti le statistiche della delittuosità e le indagini di vittimizzazione. Alla fine del modulo gli studenti devono essere in grado di: a) distinguere e individuare le diverse fonti internazionali e nazionali dei dati sulla criminalità e sulla sicurezza, b) utilizzare le principali tecniche statistiche di elaborazione dei dati sulla criminalità e sulla sicurezza, c) analizzare in modo critico i dati sulla criminalità e sulla sicurezza. PROGRAMMA DEL CORSO
– Esercitazioni pratiche sulle fonti amministrative dei dati sulla criminalità il livello internazionale ed europeo ed il loro confronto con il dato italiano. – Esercitazioni pratiche sui dati di survey sulla criminalità e sulla sicurezza: il livello internazionale ed europeo ed il loro confronto con il dato italiano. – L’andamento della criminalità nello spazio e nel tempo: Quozienti di criminalità e numeri indice. Serie territoriali e serie storiche (Teoria ed esercitazioni pratiche su dati riguardanti la delittuosità e la vittimizzazione). – Tipi di variabili e loro definizioni (Teoria ed esercitazioni pratiche su dati riguardanti la delittuosità e la vittimizzazione). – L’analisi monovariata : Dalla descrizione dei dati alla loro rappresentazione grafica (Teoria ed esercitazioni pratiche su dati riguardanti la delittuosità e la vittimizzazione).
– Accenni di analisi bi variata - Studio della relazione tra variabili; forma, forza e direzione della relazione (Teoria ed esercitazioni pratiche su dati riguardanti la delittuosità e la vittimizzazione). – Tecniche di stima del numero oscuro – Studio delle principali tecniche utilizzate per stimare la differenza tra criminalità apparente e criminalità reale. BIBLIOGRAFIA A. ALVAZZI DEL FRATE-J. VAN KESTEREN, Criminal Victimisation In Urban Europe - Key Findings Of
The 2000 International Crime Victim Surveys, UNICRI, 2004. P. CORBETTA-G. GASPERONI-M. PISATI, Statistica per la ricerca sociale, Il Mulino, Bologna, 2001. P. CORBETTA, La ricerca sociale: metodologia e tecniche, IV. L’analisi dei dati, Il Mulino, 2003
(cap. 2). G. DI FRANCO, EDS: Esplorare, descrivere, sintetizzare i dati, F. Angeli, 2001 (capp. 2-3). H. ENTORF-H. SPENGLER, Crime in Europe, causes and consequences, Springer-Verlag, Berlin, 2002. A. MARRADI, L’analisi monovariata, F. Angeli, Milano, 1995 (pagg. 11-32).
DIDATTICA DEL CORSO Lezioni frontali ed esercitazioni. METODO DI VALUTAZIONE Gli studenti dovranno elaborare un’analisi di dati in forma scritta sulla quale verterà la prova di esame orale. Tale analisi andrà consegnata al docente sette giorni prima la data d’appello ufficiale. AVVERTENZE Requisiti per la partecipazione al modulo: Per poter seguire le lezioni e partecipare alle esercitazioni in classe ciascuno studente dovrà essere fornito di un PC portatile completo di pacchetto Office. È inoltre consigliata una buona conoscenza di Word e Excel. Gli altri software necessari per seguire il modulo verranno forniti nel corso delle lezioni. Orario e luogo di ricevimento Il Prof. Giulia Mugellini riceve gli studenti il mercoledì dalle ore 9,30 alle ore 10,30 presso gli uffici del Centro Inter-universitario TRANSCRIME (Lanzone, I piano, tel. 0272343715-3716). È comunque possibile incontrare il Prof. Giulia Mugellini in un altro orario, previa comunicazione e-mail:
[email protected]. MODULO AVANZATO: Prof. Marco Dugato
OBIETTIVO DEL CORSO
Il modulo si propone, come obiettivo principale, l’acquisizione, da parte dello studente, delle competenze statistiche necessarie per verificare ed interpretare le relazioni tra dati relativi a fenomeni criminali e dati relativi a variabili demografiche e socio economiche. Il modulo fornisce, inoltre, gli strumenti necessari per la costruzione di indicatori sintetici, diretti e indiretti, di criminalità. Per il raggiungimento di questi obiettivi il modulo presenta i principali strumenti di analisi bi variata e multivariata (tabulazioni incrociate, correlazione semplice e parziale, regressione lineare semplice e multipla) utilizzando i dati riguardanti le statistiche della delittuosità e le indagini di vittimizzazione. Durante il modulo verranno fornite anche delle nozioni base su tecniche di analisi di dati spaziali (indici di autocorrelazione e correlazione spaziale, modelli di regressione spaziale). Le esercitazioni pratiche prevedono l’utilizzo dei software SPSS e GeoDa, specifico per l’analisi spaziale. Alla fine del modulo gli studenti devono essere in grado a) di pianificare, svolgere e presentare un’analisi di dati e b) di analizzare in modo critico risultati empirici nel campo della criminologia. PROGRAMMA DEL CORSO
– La correlazione lineare semplice: teoria ed esercitazioni pratiche (DATI: statistiche della delittuosità e variabili di contesto). – La correlazione lineare parziale: teoria ed esercitazioni pratiche (DATI: statistiche della delittuosità e variabili di contesto). – L’autocorrelazione spaziale: gli indici di autocorrelazione globale e locale monovariati e biviariati (DATI: statistiche della delittuosità e variabili di contesto). – La regressione lineare semplice: teoria ed esercitazioni pratiche (DATI: statistiche della delittuosità e variabili di contesto). – La regressione lineare multipla: teoria ed esercitazioni pratiche (DATI: statistiche della delittuosità e variabili di contesto). – La regressione spaziale: teoria ed esercitazioni pratiche (DATI: statistiche della delittuosità e variabili di contesto). – La costruzione di indicatori sintetici, diretti e indiretti di criminalità: teoria ed esercitazioni pratiche (DATI: statistiche della delittuosità e variabili di contesto). BIBLIOGRAFIA
L. ANSELIN-E. GRIFFITHS-G. TITA, Crime mapping and hot spot analysis, in Environmental
Criminology and Crime Analysis, Willan Publishing, 2009 (pagg. 97-117). L. ANSELIN, An Introduction to Spatial Autocorrelation Analysis with GeoDa, 2003. C. BARBARANELLI, Analisi dei dati con SPSS II, Le analisi multivariate, LED, 2006 (cap. 1). C. BARBARANELLI-F. D’OLIMPO, Analisi dei dati con SPSS, Le analisi di base, LED, 2006 (par. 3.2). P. CORBETTA-G. GASPERONI-M. PISATI, Statistica per la ricerca sociale, Il Mulino, Bologna, 2001. G. DI FRANCO, EDS: Esplorare, descrivere, sintetizzare i dati, F. Angeli, 2001 (cap. 5). H. ENTORF-H. SPENGLER, Crime in Europe, causes and consequences, Springer-Verlag, Berlin, 2002. M.D. WARD-K.S. GLEDITSCH, Spatial Regression Models, Sage Publications, 2008.
DIDATTICA DEL CORSO Lezioni frontali ed esercitazioni. METODO DI VALUTAZIONE Gli studenti dovranno elaborare un’analisi di dati in forma scritta sulla quale verterà la prova di esame orale. AVVERTENZE Il superamento della prova finale del Modulo Base del corso “Statistica della Criminalità” è propedeutico alla partecipazione alle lezioni e all’ammissione alla prova finale del Modulo Avanzato. Per poter seguire le lezioni e partecipare alle esercitazioni in classe ciascuno studente dovrà essere fornito di un PC portatile completo di pacchetto Office. È inoltre consigliata una buona conoscenza di Word e Excel. Gli altri software necessari per seguire il modulo verranno forniti nel corso delle lezioni. Orario e luogo di ricevimento Il Prof. Marco Dugato riceve gli studenti il martedì dalle ore 15,30 alle ore 16,30 presso gli uffici del Centro Inter-universitario TRANSCRIME (Lanzone, I piano, tel. 02-723437153716). È comunque possibile incontrare il Prof. Marco Dugato in un altro orario, previa comunicazione e-mail:
[email protected].
