Scheda programma d'esame
METODI QUANTITATIVI PER LA VALUTAZIONE
BARBARA PACINI
Anno accademico2019/20
CdSSCIENZE DELLE PUBBLICHE AMMINISTRAZIONI
Codice572PP
CFU6
PeriodoSecondo semestre
LinguaItaliano

ModuliSettore/iTipoOreDocente/i
METODI QUANTITATIVI PER LA VALUTAZIONESECS-S/03LEZIONI42
BARBARA PACINI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Il corso intende fornire la conoscenza dei metodi quantitativi per la valutazione degli effetti delle politiche pubbliche. Gli studenti apprenderanno i metodi statistici di base per la valutazione di interventi e saranno in grado di leggere e interpretare criticamente la letteratura sulla valutazione. La trattazione metodologica degli argomenti è accompagnata da esemplificazioni su dati reali. Sono proposti esercizi, applicazioni empiriche e analisi di casi di valutazione di politiche.

Knowledge

The course aims to provide knowledge of quantitative methods for assessing the effects of public policies. Students will learn the basics of statistics of program evaluation and will be able to critically review the evaluation literature. The methodological issues are enriched with examples based on real data. Exercises, empirical applications and analysis of policy evaluation cases are proposed.

Modalità di verifica delle conoscenze

La verifica delle conoscenze si accerta al termine del corso con un esame finale, secondo le modalità indicate nello specifico campo.

Assessment criteria of knowledge

A final exam is carried out to verify the acquired knowledge, as specified in the proper item below.

Capacità

Al termine del corso, lo studente sarà in grado di identificare le fonti di dati e le metodologie appropriate per la valutazione degli effetti di una politica pubblica, e potrà fornire evidenze empiriche a supporto dei decisori pubblici. Il corso è particolarmente utile per gli studenti che intraprenderanno una carriera nella pubblica amministrazione e si troveranno a dover valutare l’efficacia di interventi pubblici.

Skills

On successful completion of this course, the student will be able to identify appropriate data source and impact evaluation methodologies, and provide evidence based advices to policy makers. The course will benefit the students who pursue a career in the public administration and are asked to evaluate the effectiveness of public policies.

Modalità di verifica delle capacità

In sede di esame finale sarà valutata la capacità di applicare i metodi statistici appresi durante l’insegnamento.

 

Assessment criteria of skills

During the final exam, the ability to apply the statistical methods learned during the course will be evaluated.

Comportamenti

Lo studente potrà sviluppare la sensibilità al ragionamento causale e alle problematiche connesse alla valutazione degli effetti di politiche pubbliche.

Behaviors

Students will be able to develop sensitivity to causal reasoning and issues related to the evaluation of public policies.

Modalità di verifica dei comportamenti

Alcuni quesiti dell’esame finale sono finalizzati ad accertare la sensibilità al ragionamento causale e alle problematiche generali connesse alla valutazione degli effetti di politiche pubbliche.

Assessment criteria of behaviors

Part of the final exam is designed to verify the sensitivity to causal reasoning and general issues related to the evaluation of public policies.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Conoscenze di base statistica descrittiva e inferenziale.

 

 

Prerequisites

Fundamentals of descriptive and inferential statistics.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Il corso fornisce un’introduzione ai metodi statistici inferenziali per la valutazione, con particolare attenzione alla stima di relazioni causali. I concetti statistici sono illustrati usando dati ed esempi reali, concentrandosi in particolare su metodi di inferenza causale applicati nel contesto della valutazione di politiche pubbliche. Gli argomenti principali trattati sono i seguenti: Esperimenti randomizzati, Matching and Regressione, Variabili strumentali, Regression Discontinuity Designs, Differences-in-Differences.

Syllabus

This course is an introduction to the inferential statistical methods for program evaluation, focusing on the estimation of causal relationships. The statistical concepts are illustrated using data and real examples, focusing on the methods used for causal inference in public policy contexts. Main content: Randomized Trials, Matching and Regression, Instrumental Variables, Regression Discontinuity Designs, Differences-in-Differences.

Bibliografia e materiale didattico

Martini A., Sisti M. 2009. Valutare il successo delle politiche pubbliche. Metodi e casi. Il Mulino.

Imbens, G.W. and D.B. Rubin 2015. Causal inference for statistics, social and biomedical sciences. Cambridge University Press.

Il dettaglio degli argomenti trattati e ulteriore materiale utile per la preparazione dell’esame saranno messi a disposizione sulla piattaforma Moodle.

 

Bibliography

Martini A., Sisti M. 2009. Valutare il sucecsso delle politiche pubbliche. Metodi e casi. Il Mulino.

Imbens, G.W. and D.B. Rubin 2015. Causal inference for statistics, social and biomedical sciences. Cambridge University Press.

The detail of the topics discussed and other useful material for the preparation of the exam (in addition to the textbooks) is made available on the Moodle platform.

 

Indicazioni per non frequentanti

Programma e bibliografia di riferimento sono gli stessi per studenti frequentanti e non frequentanti.

Non-attending students info

Course syllabus and reference bibliography are the same for attending and non-attending students.

Modalità d'esame

L'esame consiste di una prova scritta, contenente esercizi da risolvere e domande di teoria. La verifica finale dà come risultato un voto in trentesimi. I punteggi attribuiti a ciascun esercizio e domanda sono riportati nel testo di esame.

Assessment methods

The exam consists of a written test containing exercises to be solved and questions of theory. Scores for each exercise and question are listed in the exam text.

Pagina web del corso

http://elearning.sp.unipi.it

Ultimo aggiornamento 16/02/2020 14:40