Master in Psicologia quantitativa, Materiali anno 2025/2026

Università degli Studi di Padova - Dipartimento di Filosofia, Sociologia, Pedagogia e Psicologia Applicata

ℹ️ Informazioni

Docente: Margherita Calderan, Ph.D.

email: margherita.calderan@unipd.it

sito personale: mar-cald.github.io

La dispensa

Il materiale didattico delle lezioni è raccolto in documenti, pensati per essere letti scorrendo dall’inizio alla fine. Contiene la teoria, il codice R commentato e una serie di esercizi svolti (con soluzione nascosta: provate prima da soli!).

Modelli lineari

Introduzione alla statistica Bayesiana

Materiale aggiuntivo

Libri consigliati

  • Gelman, A., Hill, J., Vehtari, A. (2020). Regression and Other Stories. Cambridge University Press.
  • Fox, J. (1997). Applied Regression Analysis, Linear Models, and Related Methods. SAGE.
  • Fox, J. (2002). An R and S-Plus Companion to Applied Regression. SAGE.
  • McElreath, R. (2020). Statistical rethinking: A Bayesian course with examples in R and Stan (2nd ed.). Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9780429029608

In italiano:

  • Bortot, P., Ventura, L., Salvan, A. (2000). Inferenza Statistica: Applicazioni con S-PLUS e R. Cedam, Padova.
  • Grigoletto, M., Ventura, L., Pauli, F. (2017). Modello lineare. Teoria e applicazioni con R. Giappichelli, Torino.
  • Pastore, M. (2015). Analisi dei dati in psicologia (con applicazioni in R). Il Mulino, Bologna.

Articoli utili

  • Wagenmakers, E.-J., Farrell, S. (2004). AIC model selection using Akaike weights. Psychonomic Bulletin & Review, 11, 192–196.
  • Burnham, K. P., Anderson, D. R. (2002). Model Selection and Multimodel Inference. Springer.