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Ricerca sociale. Dall'analisi esplorativa al data mining
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Il volume è il terzo di una serie di tre manuali dedicata agli strumenti concettuali e tecnici della ricerca sociale. L'attenzione è incentrata sulle analisi multidimensionali esplorative, nei loro fondamenti logici comuni e nello loro specificità tecniche. Sono illustrate l'analisi fattoriale classica, l'analisi in componenti principali, l'analisi delle corrispondenze semplici, le tecniche di "data mining" e "web mining".
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In commercio dal:
3 maggio 2007
Tipo:
Libro universitario
Pagine:
339 p., Brossura
EAN:
9788843041572
Indice
Premessa. Dalla raccolta delle informazioni alla struttura di senso dei dati, di Luigi Frudà
1. Dall'analisi multidimensionale esplorativa ai modelli relazionali, di Rosanna Memoli
Metodologia e complessità/L'integrazione metodologica/L'approccio strategico integrato/Le tecniche di analisi multidimensionali esplorative e relazionali/L'analisi multidimensionale applicata ai dati di una ricerca sulla qualità della vita/In questo capitolo
2. La logica sottesa all'analisi dei fattori, alle componenti principali e al multidimensional scaling, di Giuseppe Gangemi
Lo spazio semantico/L'analisi delle componenti/L'analisi dei fattori/Analisi dei fattori, delle componenti e indeterminatezza dei fattori/Matrici di variabili standardizzate e di variabili non standardizzate/L'analisi delle componenti su variabili ordinali/In questo capitolo
3. Il modello fattoriale classico e l'analisi in componenti principali, di Giovanni Di Franco
Differenze generali tra analisi fattoriale classica e componenti principali/Varie tecniche di estrazione dei fattori/Linee guida per l'applicazione dell'analisi in componenti principali/Un esempio di applicazione/In questo capitolo
4. L'analisi delle corrispondenze, di Agnese Vardanega
I concetti principali per l'analisi delle corrispondenze/Un'applicazione dell'acm/ Presentazione e interpretazione dei grafici/L'utilizzo dei fattori per la clusterizzazione dei casi/Conclusioni e sintesi/In questo capitolo
5. Il multidimensional scaling, di Rosanna Memoli
Premessa/Caratteristiche del mds/Modelli di MDS/Il MDS applicato ai dati di una ricerca sociale/In questo capitolo
6. L'analisi multidimensionale dei testi, di Francesca della Ratta-Rinaldi
L'analisi delle corrispondenze lessicali: finalità/L'analisi delle corrispondenze lessicali: procedure/Applicazioni dell'acl/Il trattamento del testo/In questo capitolo
7. Le tecniche discriminanti, di Giovanni Di Franco
Introduzione/Le fasi operative dell'analisi discriminante/Esempio di applicazione dell'analisi discriminante/In questo capitolo
8. Le tecniche di raggruppamento, di Luigi Frudà
L'analisi dei gruppi come metodo e tecnica: logica di base e origini/Classificazione e raggruppamento/Procedure obbligatorie e preliminari a ogni operazione di raggruppamento/Metodi, tecniche e algoritmi per produrre raggruppamenti/Cluster analysis, variabili categoriali e analisi delle corrispondenze multiple (ACM)/ In questo capitolo
9. I modelli di relazione tra variabili, di Isabella Mingo
Modelli e tipi di relazioni/Il modello di regressione lineare multipla/Oltre il modello lineare classico/Dal modello di regressione lineare ai modelli di equazioni strutturali/In questo capitolo
10. L'analisi dei dati mediante reti neurali artificiali, di Giovanni Di Franco
Il connessionismo e le reti neurali artificiali/Come funziona una rna/Aspetti tecnici delle rna feedforward/Esempi di applicazione delle rna e confronto con tecniche statistiche tradizionali/In questo capitolo
11. Il data mining, di Laura Bocci
Cosa è il data mining/Il data mining nel mondo reale/Il processo di data mining/In questo capitolo
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