Una delle caratteristiche più rilevanti di Statistica: L'arte e la scienza d'imparare dai dati è l'approccio guidato dai concetti, che offre agli studenti impegnati in un percorso superiore di studi sociali gli strumenti fondamentali per gestire la grande mole d'informazioni che caratterizzano l'attuale società della conoscenza: sapersi muovere nella giungla informativa, raccogliere e integrare dati, essere in grado di sintetizzarli, analizzarli e presentarli. In particolare questa edizione italiana si caratterizza per gli specifici laboratori monotematici sviluppati con il software R, raccolti alla fine del volume e completati nella piattaforma MyLab da un ricco apparato di materiali e contributi didattici (dataset, script, output, funzioni, tutorial, esercizi svolti etc.).

Il volume è un'introduzione alla statistica matematica per gli studenti che si preparano a diventare scienziati dei dati. Presenta in modo approfondito gli argomenti di scienza statistica con cui ogni scienziato di dati dovrebbe avere familiarità, comprese le distribuzioni di probabilità, i metodi statistici descrittivi e inferenziali, e la modellazione lineare. Il libro presuppone la conoscenza del calcolo di base, in modo che la presentazione possa concentrarsi sul 'perché funziona' così come sul 'come farlo'. Rispetto ai tradizionali libri di testo di 'statistica matematica', tuttavia, il libro ha meno enfasi sulla teoria della probabilità, dedicando maggiore attenzione all'uso del software per implementare i metodi statistici e condurre simulazioni per illustrare i concetti chiave. Tutte le analisi statistiche nel libro usano il software R, con un'appendice che mostra le stesse analisi con Python.

Il volume è la traduzione integrale di Statistical Methods for the Social Sciences, testo apprezzato in tutto il mondo per la spiccata connotazione 'pratica'. Alan Agresti focalizza l'attenzione sul metodo statistico di cui enfatizza i concetti e l'applicazione alle scienze sociali: la trattazione è supportata con esempi d'attualità e arricchita da analisi svolte con software statistici quali R, STATA e SAS. La parte di esercizi è ampia e ben strutturata in due sezioni (Concetti di base e Applicazioni). Il testo è particolarmente adatto per gli insegnamenti di base e avanzati impartiti nei corsi di laurea nell'ambito delle Scienze sociali, delle Scienze Politiche, della Psicologia e delle Scienze della formazione.

Il testo focalizza l'attenzione sul metodo statistico in uno stile che ne enfatizza i concetti e la sua applicazione alle scienze sociali, piuttosto che entrare in dettaglio nelle dimostrazioni teoriche e negli aspetti matematici. La spiegazione dei metodi è sempre supportata da esempi legati alla realtà attuale e ai contesti applicativi propri delle discipline sociali, e vi sono numerosi esempi di output di analisi svolte con l'impiego di software statistici come SPSS o SAS. La parte di esercizi è molto ampia, ben strutturata (sono divisi in Concetti di base e Applicazioni) e sono segnalati separatamente con un asterisco gli esercizi più complessi o che prevedono l'introduzione di materiale opzionale. Il testo è particolarmente adatto per quei corsi di Statistica del primo anno presso Sociologia, Scienze Politiche, Psicologia, Scienze della formazione, e in tutti i corsi nei quali la statistica è funzionale ad altre discipline che utilizzano dati campionari.

'Una delle caratteristiche più rilevanti del volume che state sfogliando è la minore enfasi su formule e formalismi, data dal tradizionale approccio all'insegnamento della Statistica, in favore di un approccio guidato dai concetti. Il presente manuale prende atto di questa evoluzione che si è registrata di recente nell'insegnamento di base e rende l'approccio concettuale più interessante e più accessibile per gli studenti impegnati nei primi corsi universitari di Statistica. A loro il manuale di Alan Agresti, anche nella versione da noi curata, offre la possibilità di apprendere concetti utili per tutto il resto della vita, non solo professionale. Al termine del percorso di studio e apprendimento, lo studente formato su questo volume guarderà ai problemi che deve risolvere dalla prospettiva di chi analizza i dati, con la consapevolezza che la Statistica, oltre a essere una Scienza, è anche un'Arte. E non gli sarà difficile accettare che, nella pratica operativa, le assunzioni non sono mai puntualmente soddisfatte, i modelli mai esattamente corretti, le distribuzioni mai perfettamente normali e che, quando si conduce un'analisi statistica, può essere necessario prendere in considerazione ogni sorta di fattore.' (Dalla prefazione all'edizione italiana).

'… Agresti dares to build from the ground up, with a clean and fresh arc of coverage [and] with sensitivity to both the teacher and student, while being deliberately selective with both the content and approach …' Reviewer of manuscript in 2013

Written by a prolific writer, teacher, and researcher, this book should be used in linear and generalized linear models courses or studies that seek a concise and authoritative summary of the basic foundations of the subject matter.

• Each chapter contains approximately 15-20 exercises, primarily for readers to practice and extend the theory, but, also to assimilate the ideas by doing some data analysis.
• The emphasis is placed on theory, first; and, later, reinforced with application when appropriate.
• The presentation of linear models is geometrical rather than algebraic.
• Access to 'R,' SAS, SPSS, and Stata subroutines and solutions to selected exercises are available either in the book or on an author-maintained web site.

Il testo focalizza l'attenzione sul metodo statistico in uno stile che ne enfatizza i concetti e la sua applicazione alle scienze sociali, piuttosto che entrare in dettaglio nelle dimostrazioni teoriche e negli aspetti matematici. La spiegazione dei metodi è sempre supportata da esempi legati alla realtà attuale e ai contesti applicativi propri delle discipline sociali, e vi sono numerosi esempi di output di analisi svolte con l'impiego di software statistici come SPSS o SAS. La parte di esercizi è molto ampia, ben strutturata (sono divisi in Concetti di base e Applicazioni) e sono segnalati separatamente con un asterisco gli esercizi più complessi o che prevedono l'introduzione di materiale opzionale. Il testo è particolarmente adatto per quei corsi di Statistica del primo anno presso Sociologia, Scienze Politiche, Psicologia, Scienze della formazione, e in tutti i corsi nei quali la statistica è funzionale ad altre discipline che utilizzano dati campionari. Con piattaforma MyMathlab.

Praise for the Second Edition

'A must-have book for anyone expecting to do research and/or applications in categorical data analysis.'
—Statistics in Medicine

'It is a total delight reading this book.'
—Pharmaceutical Research

'If you do any analysis of categorical data, this is an essential desktop reference.'
—Technometrics

The use of statistical methods for analyzing categorical data has increased dramatically, particularly in the biomedical, social sciences, and financial industries. Responding to new developments, this book offers a comprehensive treatment of the most important methods for categorical data analysis.

Categorical Data Analysis, Third Edition summarizes the latest methods for univariate and correlated multivariate categorical responses. Readers will find a unified generalized linear models approach that connects logistic regression and Poisson and negative binomial loglinear models for discrete data with normal regression for continuous data. This edition also features:

• An emphasis on logistic and probit regression methods for binary, ordinal, and nominal responses for independent observations and for clustered data with marginal models and random effects models
• Two new chapters on alternative methods for binary response data, including smoothing and regularization methods, classification methods such as linear discriminant analysis and classification trees, and cluster analysis
• New sections introducing the Bayesian approach for methods in that chapter
• More than 100 analyses of data sets and over 600 exercises
• Notes at the end of each chapter that provide references to recent research and topics not covered in the text, linked to a bibliography of more than 1,200 sources
• A supplementary website showing how to use R and SAS; for all examples in the text, with information also about SPSS and Stata and with exercise solutions

Categorical Data Analysis, Third Edition is an invaluable tool for statisticians and methodologists, such as biostatisticians and researchers in the social and behavioral sciences, medicine and public health, marketing, education, finance, biological and agricultural sciences, and industrial quality control.

Statistical science’s first coordinated manual of methods for analyzing ordered categorical data, now fully revised and updated, continues to present applications and case studies in fields as diverse as sociology, public health, ecology, marketing, and pharmacy. Analysis of Ordinal Categorical Data, Second Edition provides an introduction to basic descriptive and inferential methods for categorical data, giving thorough coverage of new developments and recent methods. Special emphasis is placed on interpretation and application of methods including an integrated comparison of the available strategies for analyzing ordinal data. Practitioners of statistics in government, industry (particularly pharmaceutical), and academia will want this new edition.

Questo volume, nell'edizione originale, ha avuto un'amplissima diffusione negli Stati Uniti, come strumento di divulgazione delle conoscenze statistiche nelle scienze sociali. Il testo focalizza l'attenzione sul metodo statistico in uno stile che ne enfatizza i concetti e la sua applicazione alle scienze sociali, piuttosto che entrare in dettaglio nelle dimostrazioni teoriche e negli aspetti matematici. La spiegazione dei metodi è sempre supportata da esempi legati alla realtà attuale e ai contesti applicativi propri delle discipline sociali, e vi sono numerosi esempi di output di analisi svolte con l'impiego di software statistici come SPSS o SAS. La parte di esercizi è molto ampia, ben strutturata (sono divisi in Concetti di base e Applicazioni) e sono segnalati separatamente con un asterisco gli esercizi più complessi o che prevedono l'introduzione di materiale opzionale. Il testo è particolarmente adatto per quei corsi di Statistica del primo anno presso Sociologia, Scienze Politiche, Psicologia, Scienze della formazione, e in tutti i corsi nei quali la statistica è funzionale ad altre discipline che utilizzano dati campionari.

Praise for the First Edition

'This is a superb text from which to teach categorical data analysis, at a variety of levels. . . [t]his book can be very highly recommended.'
—Short Book Reviews

'Of great interest to potential readers is the variety of fields that are represented in the examples: health care, financial, government, product marketing, and sports, to name a few.'
—Journal of Quality Technology

'Alan Agresti has written another brilliant account of the analysis of categorical data.'
—The Statistician

The use of statistical methods for categorical data is ever increasing in today's world. An Introduction to Categorical Data Analysis, Second Edition provides an applied introduction to the most important methods for analyzing categorical data. This new edition summarizes methods that have long played a prominent role in data analysis, such as chi-squared tests, and also places special emphasis on logistic regression and other modeling techniques for univariate and correlated multivariate categorical responses.

This Second Edition features:

• Two new chapters on the methods for clustered data, with an emphasis on generalized estimating equations (GEE) and random effects models
• A unified perspective based on generalized linear models
• An emphasis on logistic regression modeling
• An appendix that demonstrates the use of SAS® for all methods
• An entertaining historical perspective on the development of the methods
• Specialized methods for ordinal data, small samples, multicategory data, and matched pairs
• More than 100 analyses of real data sets and nearly 300 exercises

Written in an applied, nontechnical style, the book illustrates methods using a wide variety of real data, including medical clinical trials, drug use by teenagers, basketball shooting, horseshoe crab mating, environmental opinions, correlates of happiness, and much more.

An Introduction to Categorical Data Analysis, Second Edition is an invaluable tool for social, behavioral, and biomedical scientists, as well as researchers in public health, marketing, education, biological and agricultural sciences, and industrial quality control.