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Survey research methods

01WAWUQ

A.A. 2025/26

Course Language

Inglese

Degree programme(s)

Doctorate Research in Ingegneria Gestionale E Della Produzione - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 24
Esercitazioni in aula 6
Lecturers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Raguseo Elisabetta   Professore Associato IEGE-01/A 12 3 0 0 1
Co-lectures
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Context
SSD CFU Activities Area context
*** N/A *** 3    
L'obiettivo del corso è quello di formare gli studenti di dottorato le conoscenze inerenti la metodologia survey-based, sia osservazionale che sperimentale. Gli studenti apprenderanno tutti gli aspetti metodologici della conduzione di una ricerca per sondaggio, a partire dalla formulazione di una domanda di ricerca fino alla stesura di un paper basato metodologicamente su una ricerca per sondaggio.
The course goal is to train PhD students on survey research methodology, both observational and experimental. The students will learn all the methodological aspects of conducting a survey research by starting from the formulation of a research question to the writing of a paper methodologically based on a survey research.
Nessun prerequisito richiesto.
No prerequisites are required.
Gli obiettivi del corso si basano sull’approfondire gli aspetti metodologici della ricerca survey based, sia tradizionali che sperimentali; discuterne il processo di indagine; sviluppare competenze pratiche per l’analisi dei dati sondaggistici su software, e.g. STATA. In particolare, il corso è diviso in due parti. La prima parte si focalizza sullo strumento dell’analisi survey: 1) Definizione del modello di ricerca; 2) Progettazione del campione; 3) Progettazione dello strumento di indagine (questionario); 4) Somministrazione dell'indagine e raccolta dei dati; 5) Preparazione dei dati; 6) Analisi dei dati; 7) Interpretazione e presentazione dei risultati. La seconda parte del corso si focalizza sull’inclusione di metodi sperimentali per l’inferenza causale e l’hypothesis testing, e mira a sviluppare le seguenti competenze: 1) definizione e comprensione degli strumenti sperimentali per l’inferenza causale; 2) overview delle opzioni sperimentali disponibili (single-factorial, multi-factorial, vignettes, conjoint experiments); 3) analisi statistica di risultati sperimentali semplici (vignettes); 4) analisi statistica di risultati sperimentali complessi (conjoints). Per l'analisi dei dati, gli studenti apprenderanno le analisi da condurre in ogni fase e le applicheranno utilizzando il software STATA. Durante il corso verranno discussi articoli di ricerca già pubblicati. Valutazione: Gli studenti svolgeranno un ‘mini-progetto’ (fino a 6000 parole, references escluse) di gruppo (2 persone) o individuale, scegliendo autonomamente la propria domanda di ricerca. Questo mini-progetto richiede l’identificazione di un’ipotesi verificabile tramite sondaggio, nonché lo sviluppo di un disegno di ricerca basato su sondaggio per testare tale ipotesi. Tre opzioni sono tipicamente disponibili: (a) una literature review che identifichi in maniera specifica un gap nella letteratura, e la preparazione di un sondaggio che possa in principio risolvere quella lacuna (ma senza il fielding del sondaggio stesso); (b) un paper che utilizzi dati pre-esistenti (e.g. Eurobarometro) per il test della propria ipotesi; (c) la raccolta di dati appositi. I dottorandi le cui tesi prevedono un’applicazione diretta della ricerca survey based sono incoraggiati dai docenti ad applicarla, in modo da adattare i requisiti della valutazione alle esigenze specifiche dei loro progetti di dottorato. Il lavoro svolto verrà presentato alla fine del corso, e i dottorandi discuteranno il loro lavoro durante una presentazione orale, inclusivo di una discussione del paper da parte degli altri dottorandi. Le lezioni saranno organizzate come segue: Lezione 1: Le fasi della ricerca e il processo di indagine (3 ore); Lezione 2: Analisi dei dati (3 ore); Lezione 3: Discussione di articoli che hanno applicato una metodologia survey based (3 ore); Lezione 4: Design di una survey non sperimentale (3 ore); Lezione 5: Introduzione ai metodi sperimentali (3 ore) Lezione 6: Overview delle alternative disponibili, nel contesto di articoli che ne fanno uso (3 ore) Lezione 7: Analisi di esperimenti semplici in STATA (3 ore) Lezione 8: Analisi di esperimenti complessi in STATA (3 ore) Lezioni 9-10: Presentazione e discussione dei papers (3 + 3 ore)
The objectives of the course are deepening the methodological aspects of survey-based research, both traditional and experimental; discussing the survey research process; developing practical skills for the analysis of survey data using software (e.g., STATA). The course is divided into two parts. The first part focuses on survey tools in general terms, covering: 1. Definition of the research model; 2. Sampling design; 3. Survey instrument design (questionnaire); 4. Survey administration and data collection; 5. Data preparation; 5. Data analysis; 5. Interpretation and presentation of results. The second part of the course focuses on incorporating experimental methods for causal inference and hypothesis testing, aiming to develop the following skills: 1. Understanding and defining experimental tools for causal inference; 2. Overview of available experimental options (single-factorial, multi-factorial, vignettes, conjoint experiments); 3. Statistical analysis of simple experimental results (vignettes); 4. Statistical analysis of complex experimental results (conjoints). For data analysis, students will learn the analyses required at each stage and apply them using the STATA software. Published research articles will be discussed throughout the course. Students will carry out a ‘mini-project’ (max. 6000 words references excluded), either in pairs (2 people) or individually, selecting their own research question. This mini-project requires identifying a survey-testable hypothesis and developing a survey-based research design to test it. Three options are typically available: (a) a literature review that identifies a specific gap in the literature and the preparation of a survey that could in principle address this gap (without actual fielding of the survey); (b) a paper using existing data (e.g., Eurobarometer) to test the student’s hypotheses; (c) original data collection. PhD candidates whose dissertations involve a direct application of survey-based research are encouraged to contact the instructors, so that the evaluation requirements can be tailored to the specific needs of their doctoral projects. The work will be presented at the end of the course. PhD candidates will present their projects during an oral presentation, which will include peer discussion of each paper by other PhD students. Lecture 1: Research stages and the survey process (3 hours) Lecture 2: Data analysis (3 hours) Lecture 3: Discussion of articles using survey-based methodologies (3 hours) Lecture 4: Designing a non-experimental survey (3 hours) Lecture 5: Introduction to experimental methods (3 hours) Lecture 6: Overview of available alternatives through selected articles (3 hours) Lecture 7: Analysis of simple experiments in STATA (3 hours) Lecture 8: Analysis of complex experiments in STATA (3 hours) Lectures 9-10: Presentation and discussion of papers (3 + 3 hours)
In presenza
On site
Presentazione orale - Sviluppo di project work in team
Oral presentation - Team project work development
P.D.2-2 - Marzo
P.D.2-2 - March