CARATTERISTICHE DELL’APPARTAMENTO

1) ACCOMODATES

Utilizzando il comando sum sul software STATA è possibile analizzare il numero massimo di guests che ogni appartamento può ospitare nelle sue principali caratteristiche:

Tabella 17: STATA - output 9, analisi descrittive delle accomodates

151 Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il numero massimo di guests ospitabili in un appartamento, in base al sesso dell’host. Per ottenere questo dato, si imposta un test di ipotesi sulla differenza delle medie delle Accomodates, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza delle medie del numero massimo di guests ospitabili sia uguale a 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Accomodates: numero massimo di guests che possono soggiornare in un determinato appartamento;

• Gender: variabile binaria che vale 0 se l’host è uomo e 1 se l’host è donna.

Il comando che è stato utilizzato su STATA è:

ttest Accomodates, by (Gender) I risultati che sono emersi utilizzando il software sono i seguenti:

Tabella 18: STATA - output 10, test sulla differenza delle medie delle accomodates

Come si può evincere dall’output, non si può rifiutare l’ipotesi nulla che il numero di guests che un host uomo o donna possa ospitare sia in media uguale. Vi è infatti una probabilità del 82,52% di rifiutare erroneamente l’ipotesi nulla.

EVIDENZA 8: uomini e donne possono ospitare in media lo stesso numero di guests.

152 2) BAGNI

Utilizzando il comando sum sul software STATA è possibile analizzare il numero di bagni che ogni appartamento possiede nelle sue principali caratteristiche:

Tabella 19: STATA - output 11, analisi descrittive del numero dei bagni

Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il numero di bagni negli appartamenti, in base al sesso degli hosts. Per fare ciò si imposta un test di ipotesi sulla differenza delle medie del numero di bagni, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza delle medie del numero di bagni sia uguale sia 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Bathrooms: numero di bagni in un determinato appartamento;

• Gender: variabile binaria che vale 0 se l’host è uomo e 1 se l’host è donna.

Il comando che è stato utilizzato su STATA è:

ttest Bathrooms, by (Gender)

153 I risultati che sono emersi utilizzando il software sono i seguenti:

Tabella 110: STATA - output 12, test sulla differenza delle medie del numero di bagni

Come si può evincere dall’output si può rifiutare l’ipotesi nulla che il numero di bagni sia uguale. Il p-value, infatti, è inferiore al 5% e in particolare gli uomini hanno appartamenti con più bagni delle donne.

EVIDENZA 9: gli uomini hanno appartamenti con più bagni rispetto agli appartamenti delle donne.

3) CAMERE DA LETTO

Utilizzando il comando sum sul software STATA è possibile analizzare il numero di camere da letto che ogni appartamento possiede nelle sue principali caratteristiche:

Tabella 111: STATA - output 13, analisi descrittive del numero di camere da letto

Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il numero di camere da letto negli appartamenti, in base al sesso degli hosts. Per fare ciò si imposta un test di ipotesi sulla

154 differenza delle medie del numero di camere da letto, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza delle medie del numero di camere da letto sia uguale sia 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Bedrooms: numero di camere da letto in un determinato appartamento;

• Gender: variabile binaria che vale 0 se l’host è uomo e 1 se l’host è donna.

Il comando che è stato utilizzato su STATA è:

ttest Bedrooms, by (Gender) I risultati che sono emersi utilizzando il software sono i seguenti:

Tabella 112: STATA - output 14, test sulla differenza delle medie del numero di camere da letto

Come si può evincere dall’output non si può rifiutare l’ipotesi nulla che il numero di camere da letto sia in media uguale. Vi è infatti la probabilità del 82,46% che si rifiuti erroneamente l’ipotesi nulla.

EVIDENZA 10: uomini e donne possiedono appartamenti che in media hanno lo stesso numero di camere da letto.

155 4) LETTI

Utilizzando il comando sum sul software STATA è possibile analizzare il numero di letti che ogni appartamento possiede nelle sue principali caratteristiche:

Tabella 20: STATA - output 15, analisi descrittive del numero di letti

Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il numero di letti negli appartamenti in base al sesso degli hosts. Per fare ciò si imposta un test di ipotesi sulla differenza delle medie del numero di letti, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza delle medie del numero di letti sia uguale sia 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Beds: numero di letti in un determinato appartamento;

• Gender: variabile binaria che vale 0 se l’host è uomo e 1 se l’host è donna.

Il comando che è stato utilizzato su STATA è:

ttest Beds, by (Gender)

156 I risultati che sono emersi utilizzando il software sono i seguenti:

Tabella 21: STATA - output 16, test sulla differenza delle medie del numero di letti

Come si può evincere dall’output non si può rifiutare l’ipotesi nulla che il numero di letti sia in media uguale. Vi è infatti la probabilità del 13,19% che si rifiuti erroneamente l’ipotesi nulla.

EVIDENZA 11: uomini e donne possiedono appartamenti che in media hanno lo stesso numero di letti.