Curriculum

 

Dal 2014 è professore ordinario di Statistica Sociale, è stato professore associato nello stesso settore scientifico disciplinare dal 2006 al 2014 e ricercatore dal 2002 al 2006. In precedenza, dal 2000 al 2002 è stato ricercatore, presso il Dipartimento di Statistiche Economiche dell’Istituto Nazionale di Statistica a Roma. Nel 2000 ha conseguito, presso l’Università degli Studi di Palermo, il titolo di Dottore di Ricerca in Statistica Applicata e, nel 1997, il Postgraduate Diploma in Statistics & Operational Research presso il Dipartimento di Matematica dell’Università di Essex (UK).

Nella facoltà di Scienze Economiche Giuridiche e Politiche dell’Università di Cagliari tiene gli insegnamenti di “Statistica Sociale (SECS-S/05)” per il Corso di Studi in Amministrazione e Organizzazione e di “Modelli e Metodi per la Valutazione dei Servizi (SECS-S/05)” per il Corso di Laurea Magistrale in Scienze dell’Amministrazione. Ha insegnato “Statistica Applicata” in diversi Master di primo e secondo livello dell’Ateneo di Cagliari. In passato, ha tenuto anche gli insegnamenti di “Statistica” (SECS-S/01) e “Statistica Economica” (SECS-S/03).

Dal 2007 al 2015 ha fatto parte del Nucleo di Valutazione dell’Ateneo di Cagliari con delega per la valutazione della didattica.

Nel 2013 è stato Visiting Researcher presso la University of Kentucky (USA) dove ha instaurato un’intensa collaborazione scientifica, tuttora in corso, con diversi ricercatori del College of Education.

La sua attività di ricerca più recente si è sviluppata principalmente nell’ambito generale degli studi valutativi sul sistema universitario e scolastico. In particolare, ha approfondito il tema della costruzione di indicatori compositi “corretti” (adjusted) per la valutazione delle performance delle diverse istituzioni formative. In questo ambito sono stati proposti alcuni lavori in cui vengono applicati e studiati nelle loro potenzialità informative modelli statistici per la misurazione di variabili latenti (quali la Latent Class Regression Analysis e i modelli basati sulla Item Response Theory) e modelli di regressione quantilica. Nell’ambito delle indagini finalizzate alla misurazione della qualità della didattica universitaria secondo il giudizio degli studenti ha affrontato il problema metodologico del trattamento delle “osservazioni mancanti” attraverso la proposta di metodi di imputazione multipla (Multiple Imputation Analysis). Sono state, poi, studiate le determinanti dell’inserimento occupazionale dei laureati applicando la metodologia della Boolean Regression Analysis nonché lo studio dei tempi di inserimento lavorativo e dell’emigrazione dei laureati. La tematica della costruzione degli indicatori compositi è stata affrontata anche in relazione alle cosiddette misure alternative e misure correttive del PIL e alle misure di benessere delle famiglie. Di recente sono stati affrontati anche altri temi di ricerca non riconducibili all’ambito dello studio dei sistemi formativi, fra essi il più recente riguarda i fattori che influiscono sulla durata dei matrimoni in Italia attraverso un’analisi basata su modelli di regressione quantilica per dati censurati. Altro tema di ricerca affrontato è quello relativo allo studio delle durate dell’intervallo protogenesico e del primo intervallo intergenesico; in tale ambito è stata proposta l’applicazione di Segmented Regression Models per dati discreti. Nel periodo in cui ha operato come ricercatore presso il Dipartimento delle Statistiche Economiche dell’Istituto Nazionale di Statistica si è occupato della costruzione dell’Archivio Statistico delle Imprese Attive (ASIA) e, in tale ambito, della determinazione dello stato di attività delle imprese attraverso l’adattamento di modelli probabilistici. All’inizio del suo percorso di ricerca, alcune attività sono state rivolte anche all’ambito statistico-sanitario e hanno portato, in collaborazione con equipe di medici ricercatori, alla pubblicazione di due lavori applicati a problematiche urologiche.

Dal 2001 è socio ordinario della Società Italiana di Statistica. Afferisce come Ricercatore al CIRD – Centro Interdipartimentale di Ricerche Didattiche (Univ. Cagliari). Ha ottenuto nel 2005 un finanziamento dall’università di Cagliari nell’ambito del progetto per lo start-up dei giovani ricercatori. Dal 1999 ha svolto numerose comunicazioni nell’ambito di convegni e workshop di rilevanza internazionale e nazionale.

Ha svolto attività di referaggio di articoli scientifici per le seguenti riviste: Statistical Methods & Applications; Quality & Quantity; Procedia Economics and Finance; Journal of Applied Statistics; Journal of the Royal Statistics Society.

ENGLISH:
Mariano Porcu is full professor in Social Statistics since 2014 at the University of Cagliari. There, from 2006 to 2014, was associate professor, and, from 2002 to 2006, assistant professor. Between 2000 and 2002 he worked as a researcher at the Italian National Institute of Statistics in Rome. In 2000 he gained his PhD in Applied Statistics at the University of Palermo and in 1997 the Postgraduate Diploma in Statistics & Operational research at the Department of Mathematics of the University of Essex (UK).

He teaches “Social Statistics” and “Models and Methods for the Evaluation” at the faculty of Economics, Law and Political Sciences. He also teaches Applied Statistics in University of Cagliari Master programs. In the past he taught Statistics and Economics Statistics.

From 2007 to 2015 he was member of the evaluation committee of the University of Cagliari where he focused his activity for the surveys on students’ evaluation of teaching.

In 2013 he has been Visiting Researcher at the University of Kentucky (USA) where he developed an on going fruitful scientific collaboration with the colleagues of the College of Educations.

His research activity is mainly addressed towards studies on the evaluation of the educational systems. Specifically, the main area of interest concerns the building up of adjusted composite indicators for the evaluations of institutional performances. The main publications in this framework apply and show the potential of latent variable modelling approaches (Latent Class Analysis and Item Response Models) and quantile regression for addressing specific research questions in educational field. In the framework of the surveys addressed to the measurement of teaching quality in students’ perception an area of interest concerns methods for missing data treatment based on Multiple Imputation Analysis. Furthermore, the determinants of graduates rates of employability has been analysed by adopting Boolean Regression models; on this framework other researchers have been addressed to the study the determinants’ of graduates entrance time to the labour market and students’ mobility. In the framework of composite indicators, he is also work on researchers related to the adjusted measures of GDP and of family well-being. He has collaborated in researches concerning the study of factors which affect the duration of marriages in Italy (investigated using quantile regression model for censored data) and the duration of the interval between marriage and first birth and interval between successive births (investigated using Segmented Regression Models for discrete data). During the time he was engaged as a researcher at the Department of Economic Statistics of the National Institute of Statistics he has worked on probabilistic models for determining the activity status of enterprises. In the past, some research activities have been also addressed in the health field and led, in collaboration with teams of medical researchers, to the publication of two works applied to urological problems.

Since 2001 he has been member of the Italian Statistical Society. He is also in the research staff of CIRD (Center for Interdisciplinary Research in Education, University of Cagliari). Since 1999 he had numerous talks (40) in conferences and workshops of international and national relevance.

He has been referee for the following journals: Statistical Methods & Applications; Quality & Quantity; Procedia Economics and Finance; Journal of Applied Statistics; Journal of the Royal Statistics Society.

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