Testi del Syllabus
Resp. Did. ZENGA MARIANGELA Matricola: 001641
2017/2018 Anno offerta:
Insegnamento: F7601M007 - METODI STATISTICI PER IL TURISMO II F7601M - ECONOMIA DEL TURISMO
Corso di studio:
Anno regolamento: 2016 8 CFU:
2 Anno corso:
Secondo Semestre Periodo:
Testi in italiano
Lingua insegnamento
IngleseContenuti
L’insegnamento è composto dai seguenti moduli:Statistica dell’ambiente Fisico-Sociale, 4CFU
Metodi Statistici per la Valutazione dei servizi turistici, 4CFU
Programma dell’insegnamento
Durante il corso di Metodi statistici per la valutazione dei servizi turistici saranno introdotti i principali metodi per la valutazione della qualità dei servizi e delle grandezze collegate (soddisfazione, fedeltà). Il corso illustrerà i modelli specificamente elaborati in letteratura per la misurazione della qualità oggettiva e percepita e, quindi, si concentrerà su trattamento e sintesi delle variabili latenti e delle relazioni tra queste ultime. L’introduzione metodologica sarà affiancata dalla discussione e risoluzione di case studies mediante l’utilizzo del software SPSS.
1) Introduzione al corso.
2) Servqual e possibili estensioni.
3) Critical Incident Technique e altri metodi basati sulla qualità oggettiva.
4) Metodi di riduzione dei dati.
5) Modelli ad equazioni strutturali.
Durante il corso di Statistica dell’ambiente fisico e sociale verranno presentati i metodi di analisi statistica multivariata con particolare attenzione a quelli maggiormante utilizzati per l’analisi dell’ambiente inteso sia come territorio sia come quello costituito dalle condizioni di vita e di lavoro, dal livello di reddito, dal grado d'istruzione e dalla comunità di cui un individuo fa parte. Nel corso si illustrerà l’utilizzo del software R per la soluzione di problemi reali.
1) Introduzione al corso.
2) Scale di misura e indicatori sociali.
3) Modelli di regressione lineare multipla e logistica. Alberi di regressione e di classificazione.
4) Analisi dei gruppi.
Testi di riferimento
Metodi statistici per la valutazione dei servizi turistici• Zeithaml, Parasuraman and Berry (1990 or others) , Delivering Quality Service - Balancing Customer Perceptions and Expectations, The Free Press, New York,
• Agresti A. (2007) An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley & Sons.
• Bartholomew D.J., Steele F., Moustaki I., Galbraith J.I., Analysis of Multivariate social science data, CRC Press (Second Edition).
Statistica dell’ambiente Fisico-Sociale
• Agresti A., Finlay B. “Statistical Methods for the Social Sciences”
Pearson International Edition (fourth Edition).
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensioneL’insegnamento darà agli studenti conoscenze statistiche progredite necessarie per effettuare autonomamente l'analisi quantitativa e l'interpretazione dei risultati di elaborazioni riguardanti i fenomeni turistici.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
L’insegnamento darà agli studenti gli strumenti statistici per le fasi di raccolta, elaborazione e analisi dei dati di una ricerca “tipo” relativa al turismo.
Autonomia di giudizio
Gli studenti sapranno condurre attività di ricerca o articolate indagini su tematiche legate al settore turistico.
Abilità comunicative
Gli studenti saranno in grado di comunicare in maniera critica ed esaustiva i risultati delle ricerche legate al settore turistico.
Capacità di apprendimento
Gli studenti avranno gli strumenti per sviluppare ed apprendere i concetti e le metodologie quantitative proposte durante il corso.
Prerequisiti
Non sono previsti prerequisitiMetodi didattici
Lezione frontale in aulaModalità di verifica dell'apprendimento
E' prevista una prova orale
Programma esteso
Programma dell’insegnamentoDurante il corso di Metodi statistici per la valutazione dei servizi turistici saranno introdotti i principali metodi per la valutazione della qualità dei servizi e delle grandezze collegate (soddisfazione, fedeltà). Il corso illustrerà i modelli specificamente elaborati in letteratura per la misurazione della qualità oggettiva e percepita e, quindi, si concentrerà su trattamento e sintesi delle variabili latenti e delle relazioni tra queste ultime. L’introduzione metodologica sarà affiancata dalla discussione e risoluzione di case studies mediante l’utilizzo del software SPSS.
1) Introduzione al corso.
2) Servqual e possibili estensioni.
3) Critical Incident Technique e altri metodi basati sulla qualità oggettiva.
Testi in inglese
English
For the course of Statistical methods for the evaluation of tourism services the main methods for assessing the quality of services and related quantities (satisfaction, loyalty) will be introduced. The course will outline the models for the measurement of expected and perceived quality and, therefore, will focus on the methods to deal with the latent variables The methodological part will be followed by the discussion and the resolution of case studies through the use of SPSS software.
1) Introduction to the course.
2) Item analysis
3) Servqual and possible extensions.
4) Methods of data reduction.
5) Logistic regression model.
During the course of the Territorial and social statistics will be presented the methods of multivariate statistical analysis with special focus on those most commonly used for the analysis , where for the environment is understood as a territory and as the one constituted by the conditions of life and work, from income level, educational level and the community to which an individual belongs. The course will illustrate the use of the SPSS software for the solution of real problems.
1) Introduction to the course
2) Association between categorical variables 3) Linear Regression and Correlation
4) Multiple Regression and Correlation
Statistical methods for the evaluation of tourism services
• Zeithaml, Parasuraman and Berry (1990 or others) , Delivering Quality Service - Balancing Customer Perceptions and Expectations, The Free Press, New York,
• Agresti A. (2007) An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley & Sons.
• Bartholomew D.J., Steele F., Moustaki I., Galbraith J.I., Analysis of Multivariate social science data, CRC Press (Second Edition).
Territorial and social statistics
• Agresti A., Finlay B. “Statistical Methods for the Social Sciences”
Pearson International Edition (fourth Edition).
4) Metodi di riduzione dei dati.
5) Modelli ad equazioni strutturali.
Durante il corso di Statistica dell’ambiente fisico e sociale verranno presentati i metodi di analisi statistica multivariata con particolare attenzione a quelli maggiormante utilizzati per l’analisi dell’ambiente inteso sia come territorio sia come quello costituito dalle condizioni di vita e di lavoro, dal livello di reddito, dal grado d'istruzione e dalla comunità di cui un individuo fa parte. Nel corso si illustrerà l’utilizzo del software R per la soluzione di problemi reali.
1) Introduzione al corso.
2) Scale di misura e indicatori sociali.
3) Modelli di regressione lineare multipla e logistica. Alberi di regressione e di classificazione.
4) Analisi dei gruppi.
➢ Knowledge and understanding
The courses will give to the students the advanced statistical knowledge necessary to independently perform quantitative analysis and interpretation of the results concerning the tourism phenomena.
➢ Ability to apply knowledge and understanding
The course will give students the statistical tools for collecting, processing and analysing tourism data.
Students will have the tools to develop and learn the concepts and quantitative methods proposed during the course.
They will conduct basic research or surveys on issues related to the tourism sector.
They will be able to communicate in a critical and exhaustive research findings related to the tourism sector.
During the course, the students will be required to actively participate to the lessons individually and in worksgroups.
Taught class
Written and oral exam
Statistical methods for the evaluation of tourism services a) SERVQUAL
Zeithaml, Parasuraman and Berry (1990 or others) , Delivering Quality Service - Balancing Customer Perceptions and Expectations, The Free Press, New York, chapters 1, 2, Appendix A.
b) LOGISTIC REGRESSION
Agresti A. (2007) An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley
& Sons,
- Chap. 3 Generalized linear model, pag. 70-72
- Chap. 4 Logistic regression, pag. 99-106;110-113; 115-121
- Chap. 5 Building and Applying Logistic regression Models, pag.137-139;
141-143; 144-152;
- Chap. 6 Multicategory Logit Models, pag. 173-187 c) PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
Bartholomew D.J., Steele F., Moustaki I., Galbraith J.I., Analysis of Multivariate social science data, CRC Press (Second Edition), Chap 5 d) ITEM ANALYSIS
- Scaling for attitudes - Reliability of a test
Territorial and social statistics
Agresti A., Finlay B. “Statistical Methods for the Social Sciences” Pearson International Edition (fourth Edition)
Ch1: Introduction (pag. 1-7)
- Introduction to Statistical Methodology
- Descriptive Statistics and Inferential Statistics - The Role of Computers In statistics
Ch2: Sampling and Measurement (pag. 11-21) - Variables and their measurement
- Randomization
- Sampling Variability and Potential Bias Ch 3: Descriptive Statistics (pag. 31-59) - Describing Data with Tables and Graphs - Describing the Center of the Data - Describing Variability of the Data - Measures of Position
- Bivariate Descriptive Statistics
- Sample Statistics and Population Parameters
Ch8: Analyzing Association between Categorical Variables (pag. 221-239) - Contingency tables
- Chi-Squared Test of Independence
- Residuals: Detecting the Pattern of Association - Measuring Association In Contingency Tables
Ch9: Linear regression and correlation (pag.255-283) - Linear Relationships
- Least Squares Prediction Equation - The Linear Regression Model
- Measuring Linear Association: the Correlation - Inference for the Slope and Correlation
Ch10: Introduction to multivariate relationship (pag. 301-313) - Association and Causality
- Controlling for Other Variables - Types of Multivariate Relationships
Ch11: Multiple Regression and Correlation (pag. 321-340;345-355) - The Multiple Regression Model
- Example with Multiple Regression Computer Output - Multiple Correlation and R2
- Inference for Multiple Regression Coefficients - Comparing Regression Models
- Partial Correlation
- Standardized Regression Coefficients
Combining Regression and ANOVA: Quantitative and Categorical Predictors (pag. 416-419)
- Regression with Quantitative and Categorical Predictors.
