Presentazione dei risultati sull’analisi dell’offerta

La prima analisi sarà effettuata sui dati raccolti per l’offerta. Poiché i dati riguardanti gli agriturismi della provincia di Belluno non sono sufficienti per avere un’analisi valida, sono stati implementati con i dati raccolti nelle provincie di Padova e Treviso. Il dataset composto riporta quindi circa un centinaio di questionari riguardanti l’offerta agrituristica delle tre province menzionate. L’analisi sarà limitata a quelle domande che presentano una scala likert di risposta, nel caso in questione, le domande analizzate saranno la numero 15, 23, 24, 25, e 27 del questionario dedicato all’offerta. Ogni domanda prevede diverse opzioni da valutare, con il modello CUB si indagherà per ogni opzione qual è il valore di feeling e di incertezza riscontrati nonché se vi sono delle variabili socio-demografiche statisticamente rilevanti.

La prima domanda analizzata riguarda l’importanza dei fattori elencati nella scelta di svolgere l’attività agrituristica. Attraverso l’analisi presentata nel capitolo quarto sono state scelte le sotto domande che presentano un maggior numero di risposte nella fascia rifugio, cioè nei valori [2,3]:

 Integrazione dei redditi aziendali  Vendere meglio i propri prodotti

 Necessità di recuperare strutture aziendali non utilizzate

 Valorizzazione del patrimonio fondiario

 Creazioni di occasioni di lavoro per i familiari

Il primo passo è stato lo sviluppo del modello CUB(0,0), d’ora in poi verrà indicato come MUB poiché si tratta del modello senza l’analisi delle covariate.

191 Fonte: elaborazione propria

Tab. 5.1 Sviluppo modello MUB per la domanda 15 del questionario rivolto all’offerta.

Nella prima colonna sono stati registrati i valori riguardanti l’incertezza e i relativi errori standard in parentesi. Facendo una prima analisi si nota che il fattore integrazione dei redditi aziendali, la possibilità di vendere meglio i propri prodotti e la valorizzazione del patrimonio fondiario hanno fatto registrare il minor livello d’incertezza. Questo vuol dire che gli intervistati avevano ben chiara la domanda e non hanno esitato a fornire la propria valutazione. Contrariamente, il fattore inerente il recupero di strutture aziendali non utilizzate ha registrato la maggior incertezza.

La seconda colonna indica invece il livello di feeling che l’intervistato possiede nei confronti della domanda. I valori che si presentano sono tutti molto buoni e questo fa ipotizzare che il campione fosse in linea di massima propenso verso l’analisi dei fattori che incidono nella scelta di scegliere un’attività agrituristica. La situazione singolare che si presenta è un livello di feeling pari a 1, quindi massimo per il fattore che ha registrato la maggior incertezza. S’ipotizza quindi che il legame tra lo scegliere di svolgere un’attività agrituristica e il recupero di strutture aziendali non siano correlate tra loro in maniera positiva, ovvero vi è una forte empatia con questo fattore ma è stato valutato in maniera piuttosto bassa.

Questo dato è confermato dal livello d’incertezza media che è il più alto registrato per questa domanda e il valore medio della valutazione espressa che rientra nell’intervallo di analisi. In questo caso gli intervistati hanno percepito al massimo la domanda ma la loro valutazione è stata dettata dall’incertezza.

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Una situazione molto simile si presenta anche per l’ultimo fattore analizzato: la creazione di occasioni di occupazione per i familiari. Anche qui il valore medio rilevato è all’interno dell’intervallo [2,3] e un discreto livello d’incertezza pari a 0,58.

Infine diamo uno sguardo all’indice di dissomiglianza. Esso si ricorda indica la distanza assoluta tra le frequenze relative osservate e le probabilità calcolate dal modello. In questo caso sono tutte al di sotto del valore soglia dello 0,10, il modello MUB è accettabile per tutti i fattori analizzati e quindi rappresenta una buona approssimazione dei dati.

Quanto detto può essere riscontrato graficamente, di seguito sono riportati i grafici del modello MUB.

Fonte: elaborazione propria

Fig. 5.1 Rappresentazione grafica dei modelli MUB sviluppati per la domanda 15. Le probabilità di osservazione sono indicate con la linea tratteggiata e le frequenze relative osservate sono indicate con il cerchio nero.

Graficamente si conferma quanto detto nell’analisi della tabella sopra riportata. Il grafico è un piano cartesiano, sull’asse delle ascisse si trova il valore ordinale osservato, nel nostro caso la scala likert [1,4], mentre sull’asse delle ordinate è posto il valore

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medio d’incertezza registrato. Il terzo grafico e il quinto (partendo a leggere da sinistra) presentano le code più pesanti e quindi il livello d’incertezza media maggiore. Guardando attentamente emerge che nel secondo grafico le due rappresentazioni coincidono meno rispetto agli altri grafici, questo è confermato dalla misura dell’indice Diss che è il più elevato, pari a 0,0656. Ciò vuol dire che in questo caso le frequenze assolute registrate si discostano di più da quelle che erano attese con il modello.

Il passo successivo è quello di sviluppare il modello CUB(p,q) per indagare se vi sono variabili statisticamente rilevanti, con tale modello sono introdotte le covariate e le variabili socio-demografiche si relazionano tra di loro, influenzando o meno la valutazione dell’intervistato. Dall’analisi è emerso che non in tutti i fattori vi sono variabili statisticamente significative. Possiamo così riassumere quanto si sta per descrivere:

Fattore Fattore

x15a - - x15d - Titolo studio

x15b - - x15e - Età

x15c Titolo studio Titolo studio

Fonte: elaborazione propria.

Tab. 5.2 Risultati della stima del modello CUB(p,q).

Nella tabella sono riportate le codifiche dei fattori in precedenza indicati, e le variabili socio- demografiche significative rilevate per ogni fattore. Quando compare il trattino significa che non è stato riscontrato alcunché di rilevante. Quest’ultima situazione si presenta per i fattori: integrazione dei redditi aziendali e vendere meglio i propri prodotti. Per questi due fattori non vi sono fattori socio-demografici che hanno influenzano la valutazione, ne dalla parte del feeling ne da quella dell’incertezza.

Per quanto riguarda il fattore inerente la necessità di recuperare strutture aziendali non utilizzate, che abbiamo visto registrare il maggior livello di incertezza ma anche di feeling, si può dire che entrambi siano influenzati dal titolo di studio dell’intervistato.

Per quanto riguarda l’incertezza è stato sviluppato il modello CUB(1,0) e per quanto riguarda il feeling il modello CUB(0,1).

194 Titolo di studio CUB (1,0)

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