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Foto di Giovanni Michelini
Bachelor

Giovanni Michelini

Docente di Statistica e Metodi Quantitativi, Dottorato di ricerca in Psicologia dell’Educazione
g.michelini@milano-sfu.itCurriculum

Si laurea in Psicologia nel 2005 presso l’Università degli Studi di Parma, dove svolge il tirocinio post-laurea e nel 2010 consegue il titolo di Dottore di Ricerca in Psicologia dell’Educazione e della Disabilità.

Dal 2005 al 2012 insegna Teorie e Tecniche dei Test e Statistica presso il Corso di Laurea in Scienze e tecniche Psicologiche e il Corso di Laurea Magistrale in Psicologia dell’Università di Parma come Responsabile di Laboratorio, Esercitatore e Docente a Contratto.

Dal 2016 insegna alla Sigmund Freud University e dal 2023 è fondatore e direttore del AIDA Lab.

Lavora, inoltre, come psicometrista presso il Dipartimento alle Disabilità di Fondazione Istituto Ospedaliero di Sospiro – ONLUS.

Interessi di ricerca

  • Costruzione e validazione di strumenti psicometrici
  • Disturbi del Neurosviluppo in infanzia, adolescenza ed età adulta
  • Demenza

Pubblicazioni

Giovanni Michelini – Google Scholar

Laboratorio
Artificial Intelligence and Data Analysis (AIDA) Lab
Our research spans various domains of data analysis. The AIDA Lab offers a comprehensive s...

Artificial Intelligence and Data Analysis (AIDA) Lab

Our research spans various domains of data analysis. The AIDA Lab offers a comprehensive service, integrating artificial intelligence techniques into the data analysis process for research projects conducted at the Milan branch of Sigmund Freud University.

Director

Giovanni Michelini, PhD

Collaborations

Regina Gregori Grgič, PhD Annalisa Oppo Simona Scaini, PhD Silvia Grazioli, MSc Ludovica Giani, MSc Laura Caligari, MSc Stefano De Francesco, MSc Anna Eleonora La Ferla, MSc

Research area and primary aims

The Artificial Intelligence and Data Analysis (AIDA) Lab. aims to provide a service for data analysis and integration of artificial intelligence techniques for research projects of the Milan branch of Sigmund Freud University. The experience of the collaborators in different fields of data analysis can provide a point of reference for internal theses and research projects as well as for external entities wishing to rely on SFU Milan.

External Cooperations

  • Child and Adolescent Neuropsychiatry Service (UONPIA), Fondazione IRCCS Cà Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy
  • Intellectual Disabilities Department, Fondazione Istituto Ospedaliero di Sospiro – Onlus

Contacts

Giovanni Michelini

e-mail: g.michelini@milano-sfu.it

phone: +39 02 83241854

Corsi
Bachelor
Esercitazioni di Psicologia sperimentale I
Corso pratico

Esercitazioni di Psicologia sperimentale I

Corso pratico
3 CFU
30 Unità

Seminario di approfondimento (PS)

Obiettivi

Il corso offre agli studenti l’opportunità di esplorare e applicare i contenuti della psicologia sperimentale attraverso un approccio teorico e pratico. Al termine del corso gli studenti svilupperanno la capacità di:

  • pianificare e condurre una ricerca quantitativa in ambito psicologico,
  • analizzare i dati raccolti tramite il software statistico SPSS,
  • interpretare e presentare i risultati ottenuti.

Programma

Il corso fornisce agli studenti le basi della statistica descrittiva e inferenziale attraverso l’utilizzo del software SPSS. Particolare attenzione è rivolta alla risoluzione di problemi pratici e allo sviluppo della capacità di tradurre domande di ricerca in ipotesi statistiche da verificare. Durante il corso verranno affrontati i seguenti argomenti:

  • Descrizione del processo di costruzione di un questionario psicometrico in ambito psicologico.
  • Revisione della letteratura in merito ad un costrutto di interesse psicologico.
  • Operazionalizzazione del costrutto e definizione degli item che comporranno il questionario.
  • Raccolta dati attraverso la somministrazione del questionario mediante Google Moduli.
  • Analisi dei dati raccolti attraverso il software statistico SPSS.
  • Test di Shapiro/Kolmogorov-Smirnov per la verifica dell’assunto di normalità di una distribuzione campionaria di dati.
  • Verifica delle domande di ricerca tradotte in ipotesi statistiche mediante i seguenti test statistici: Test del Chi quadrato, correlazioni di Pearson, T-test per campioni appaiati e indipendenti, regressioni lineari semplici e multiple.

Il corso seguirà un approccio progressivo, partendo dalla selezione del costrutto fino alla presentazione delle analisi di gruppo. Saranno assegnati compiti specifici che coinvolgeranno gli studenti nelle diverse fasi del processo di creazione e validazione del questionario, culminando in una presentazione finale delle analisi condotte.

Esame

Metodo di valutazione

L’esame è diviso in una prima parte di gruppo, che prevede la presentazione collettiva delle analisi effettuate sui dati raccolti tramite la somministrazione del protocollo di ricerca, e una seconda parte individuale che prevede l’esecuzione in SPSS delle analisi statistiche apprese durante il corso, su dati forniti dal docente.

La valutazione consisterà in:

Esposizione di un elaborato di gruppo e esame individuale.

Bibliografia

Il materiale per la preparazione dell’esame consisterà in slide, dispense e file utilizzati durante il corso.

Bachelor
Statistica I
Corso integrato

Statistica I

Corso integrato
5 CFU
45 Unità

Corso integrato (IC)

Obiettivi

Al termine del corso gli studenti otterranno:

  • La capacità di riconoscere diverse tipologie di variabili e calcolare le statistiche descrittive più appropriate.
  • La capacità di effettuare alcune stime di parametri e verifiche di ipotesi.
  • La capacità di verificare semplici ipotesi statistiche.
  • La capacità di eseguire semplici istruzioni nel linguaggio di programmazione R

Contenuti

Il corso fornisce agli studenti le basi della statistica descrittiva e inferenziale attraverso la teoria e l’applicazione pratica a problemi di ricerca in ambito psicologico.

Particolare importanza è fornita al data entry, alla descrizione dei dati e alla loro rappresentazione grafica, da un punto di vista sia teorico che pratico.

  • Statistica descrittiva
  • Indici di tendenza centrale
  • Indici di posizione
  • Indici di dispersione
  • Indici di forma
  • Correlazioni /Associazioni
  • Regressione lineare
  • Correlazione di Pearson
  • Correlazione punto-biseriale
  • Correlazione di Spearman
  • Tabelle di contingenza
  • Introduzione alla statistica inferenziale
  • Introduzione al calcolo delle probabilità
  • Distribuzioni di probabilità
  • Stima di parametri puntuale e intervallare
  • Verifica delle ipotesi
  • Test della binomiale
  • Test del chi quadrato
  • T test per campioni indipendenti
  • Test U di Mann-Whitney

Esame

Metodo di valutazione:
Il conseguimento degli obiettivi del corso sarà valutato attraverso la risoluzione di esercizi pratici con il software R ed R Studio e con un orale finale.

La valutazione consisterà in:
prova pratica di risoluzione esercizi tramite il software R ed R studio e valutazione orale tramite domande di teoria sulla statistica descrittiva e inferenziale trattata a lezione.

Bibliografia

  • Welkowitz, J., Cohen, B., Ewen, R. (2013). Statistica per le scienze del comportamento. Maggioli Editore.
Bachelor
Statistica II
Corso integrato

Statistica II

Corso integrato
5 CFU
45 Unità

Corso integrato (IC)

Obiettivi

Al termine del corso gli studenti otterranno: 

  • La capacità di confrontarsi con dataset e problemi di ricerca.
  • Le conoscenze per utilizzare le principali statistiche descrittive e i principali test di verifica di ipotesi.
  • Le conoscenze per utilizzare il linguaggio di programmazione R e il software R studio per la produzione di brevi report di analisi dei dati.

Programma

PARTE TEORICA 

  • Ripasso del programma di Statistica I. 
  • t-test per dati appaiati.
  • Test di Wilcoxon.
  • Regressione lineare multipla.
  • Analisi della Varianza a una via between e within.
  • Test di Kruskall-Wallis e test di Friedman.
  • Analisi della Varianza fattoriale (between, within e mista). 

PARTE PRATICA 

  • Utilizzo della collezione di pacchetti `tidyverse` e `psych` in R e R Studio.
  • Rappresentazione grafica dei dati.
  • Importazione di dataset da altri formati.
  • Utilizzo delle principali statistiche descrittive.
  • Utilizzo dei test di verifica di ipotesi studiati in Statistica I e Statistica II. 

Esame

Il conseguimento degli obiettivi del corso sarà valutato attraverso la produzione di un elaborato mediante il software R e R Studio e con un esame finale in forma orale.

La valutazione consisterà in:

  • Prova pratica (elaborato in formato Quarto o R markdown con analisi di un dataset fornito dal docente) – da consegnare almeno una settimana prima della data ufficiale dell’appello.
  • Colloquio sulla prova pratica.

Bibliografia

Welkowitz, J., Cohen, B., Ewen, R. (2013). Statistica per le scienze del comportamento. Maggioli Editore.

Via Filippo Argelati 40, 20143 Milano
Lun - Ven 9:00 - 18:00
02-83241854
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