Metodi di Ricerca Quantitativa: Modelli Logit, di Conteggio ed Event History

Per condurre ricerche rigorose nelle scienze sociali, nel business o nell'economia, la regressione lineare di base spesso non è sufficiente. Comprendere come modellare risultati binari, dati di conteggio ed eventi nel tempo è essenziale per produrre analisi empiriche di alta qualità. Questo corso basato solo su testo ti guida dai concetti statistici fondamentali all'implementazione di modelli di regressione avanzati. Imparerai come selezionare, specificare e interpretare i metodi quantitativi giusti per dati osservazionali complessi. Cosa imparerai: • Comprendere le basi dei modelli non lineari e della stima di massima verosimiglianza • Analizzare risultati binari e categorici utilizzando modelli logit e probit • Modellare conteggi e tassi di eventi utilizzando le regressioni di Poisson e binomiale negativa • Applicare l'analisi della storia degli eventi e della sopravvivenza per studiare la tempistica degli eventi • Gestire dati panel e sezioni trasversali aggregate con effetti fissi e casuali • Interpretare accuratamente i coefficienti del modello, gli odds ratio e gli effetti marginali. Il corso inizia con la terminologia chiave e la teoria fondamentale prima di addentrarsi nelle specifiche famiglie di modelli. Proseguirai attraverso scenari pratici, imparando come strutturare i tuoi dati e interpretare i risultati per la ricerca nel mondo reale. Questo corso è progettato per aspiranti ricercatori, analisti di dati e studenti laureati che hanno una comprensione di base della regressione lineare e desiderano espandere il proprio toolkit quantitativo. Inizia a padroneggiare metodi di ricerca quantitativa avanzati oggi stesso attraverso spiegazioni scritte chiare e passo dopo passo.