PUNTEGGI DELLE RECENSIONI

Esistono diversi punteggi rilasciati dai guests per i listings degli hosts, essi variano tutti fra gli 0 e i 5 punti; sono pertanto le “stelle” di Airbnb di cui si è parlato nei precedenti capitoli teorici.

Utilizzando il comando sum sul software STATA è possibile osservare le principali caratteristiche di tutti i tipi di punteggio presenti nel file excel “reviews”. I risultati sono specificati nella tabella 30 sottostante.

163

Tabella 30: STATA – output 25, analisi descrittive dei punteggi delle recensioni

Si analizzeranno in seguito, tramite test di ipotesi, i vari punteggi per indagare se esista o meno una differenza in base al genere dell’host.

1) REVIEW SCORE RATING

Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il punteggio medio delle recensioni in base al genere dell’host. Per fare ciò si imposta un test di ipotesi sulla differenza delle medie del “Review_score_rating”, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza delle medie del punteggio sia uguale a 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Review_score_rating: media dei punteggi delle recensioni;

• 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 Review_score_rating, by (Gender)

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

Tabella 31: STATA – output 26, test sulla differenza delle medie della media dei punteggi

Come si può evincere dall’output non si può rifiutare l’ipotesi nulla che il punteggio medio per i listings degli hosts uomini e delle hosts donne sia in media uguale. Vi è infatti una probabilità del 78,79% di rifiutare erroneamente l’ipotesi nulla.

EVIDENZA 16: i punteggi medi dei listings sono in media uguali per gli hosts di sesso maschile e femminile.

2) REVIEW SCORE ACCURACY

Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il punteggio sulla precisione dell’host, in base al genere di quest’ultimo. Per fare ciò si imposta un test di ipotesi sulla differenza delle medie del “Review_score_accuracy”, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza del punteggio sulla precisione sia uguale a 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Review_score_accuracy: punteggio sulla precisione dell’host;

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

165 Il comando che è stato utilizzato su STATA è:

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

Tabella 32: STATA - output 27, test sulla differenza delle medie del punteggio sulla precisione

Come si può evincere dall’output non si può rifiutare l’ipotesi nulla che il punteggio sulla precisione dell’host in base al genere sia in media uguale. Vi è infatti una probabilità del 23,90% di rifiutare erroneamente l’ipotesi nulla.

EVIDENZA 17: i punteggi sulla precisione dell’host sono in media uguali fra uomini e donne.

3) REVIEW SCORE CLEANLINESS

Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il punteggio sulla pulizia dell’appartamento, in base al genere dell’host. Per fare ciò si imposta un test di ipotesi sulla differenza delle medie del “Review_score_cleanliness”, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza del punteggio sulla pulizia dell’appartamento sia uguale a 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Review_score_cleanliness: punteggio sulla pulizia dell’appartamento dell’host;

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

166 Il comando che è stato utilizzato su STATA è:

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

Tabella 33: STATA - output 28, test sulla differenza delle medie del punteggio sulla pulizia

Come si può evincere dall’output non si può rifiutare l’ipotesi nulla che il punteggio sulla pulizia dell’appartamento in base al genere dell’host sia in media uguale fra uomini e donne. Vi è infatti una probabilità del 13,87% di rifiutare erroneamente l’ipotesi nulla.

EVIDENZA 18: i punteggi sulla pulizia dell’appartamento dell’host sono in media uguali fra uomini e donne.

4) REVIEW SCORE CHECK-IN

Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il punteggio sul momento del check-in, in base al genere dell’host. Per fare ciò si imposta un test di ipotesi sulla differenza delle medie del “Review_score_checkin”, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza del punteggio sul momento del check-in sia uguale a 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Review_score_checkin: punteggio sul momento del check-in;

167

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

Tabella 3414: STATA - output 29, test sulla differenza delle medie del punteggio sul check-in

Come si può evincere dall’output non si può rifiutare l’ipotesi nulla che il punteggio sul momento del check-in in base al genere dell’host sia in media uguale fra uomini e donne.

Vi è infatti una probabilità del 13,87% di rifiutare erroneamente l’ipotesi nulla.

EVIDENZA 19: i punteggi sul momento del check-in in base al genere dell’host sono in media uguali fra uomini e donne.

5) REVIEW SCORE COMUNICATION

Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il punteggio sulla comunicazione fra guest e host, in base al genere di quest’ultimo. Per fare ciò si imposta un test di ipotesi sulla differenza delle medie del “Review_score_comunication”, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza del punteggio sulla comunicazione fra le parti sia uguale a 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

168 Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Review_score_comunication: punteggio sulla comunicazione fra host e guest valutata da quest’ultimo;

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

Tabella 3515: STATA - output 30, test sulla differenza delle medie del punteggio sulla comunicazione fra host e guest

Come si può evincere dall’output si può rifiutare l’ipotesi nulla che il punteggio sulla comunicazione fra host e guest sia in media uguale in base al genere del proprietario, dato che il p-value è inferiore al 5%.

EVIDENZA 20: i punteggi sulla comunication fra host e guest è in media diverso, gli host di sesso maschile hanno un punteggio maggiore.

169 6) REVIEW SCORE LOCATION

Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il punteggio sull’ubicazione dell’appartamento, in base al genere dell’host. Per fare ciò si imposta un test di ipotesi sulla differenza delle medie del “Review_score_location”, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza del punteggio sulla posizione dell’appartamento sia uguale a 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Review_score_location: punteggio sulla posizione dell’appartamento dell’host;

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

Tabella 36: STATA - output 31, test sulla differenza delle medie del punteggio sulla posizione

Come si può evincere dall’output non si può rifiutare l’ipotesi nulla che il punteggio sulla posizione dell’appartamento in base al genere dell’host sia in media uguale fra uomini e donne. Vi è infatti una probabilità del 29,27 di rifiutare erroneamente l’ipotesi nulla.

170 EVIDENZA 21: i punteggi sulla posizione dell’appartamento dell’host sono in media uguali fra uomini e donne.

7) REVIEW SCORE VALUE

Si vuole verificare se vi sia una differenza significativa fra il punteggio sulla qualità del soggiorno (rapporto qualità/prezzo), in base al genere dell’host. Per fare ciò si imposta un test di ipotesi sulla differenza delle medie del “Review_score_value”, in cui l’ipotesi nulla è che la differenza del punteggio sulla qualità del soggiorno sia uguale a 0, contro l’ipotesi alternativa che tale differenza sia diversa da 0.

Le variabili utilizzate sono pertanto:

• Review_score_value: punteggio sulla qualità del soggiorno;

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

Tabella 37: STATA - output 32, test sulla differenza delle medie del punteggio sulla qualità

171 Come si può notare dall’output non si può rifiutare l’ipotesi nulla che il punteggio sulla qualità del soggiorno in base al genere dell’host sia in media uguale fra uomini e donne. Vi è infatti una probabilità del 65,62% di rifiutare erroneamente l’ipotesi nulla.

EVIDENZA 22: i punteggi sulla qualità del soggiorno in base al genere dell’host sono in media uguali fra uomini e donne.