Course Syllabus
Obiettivi formativi
Il corso darà agli studenti gli strumenti statistici per le fasi di raccolta, elaborazione e analisi dei dati di una ricerca “tipo” relativa al turismo. Gli studenti acquisiranno quindi gli strumenti per sviluppare ed apprendere i concetti e le metodologie quantitative proposte durante il corso.
Saranno quindi in grado di condurre una attività di ricerca di base legata al settore turistico e saranno in grado di comunicare in maniera critica ed esaustiva i risultati.
Contenuti sintetici
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) Item analysis
3) Servqual e possibili estensioni.
4) Metodi di riduzione dei dati.
5) Modello di regressione logistica.
Programma esteso
Metodi statistici per la valutazione dei servizi turistici
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
Prerequisiti
Conoscenza della statistica di base.
Metodi didattici
Nel periodo di emergenza Covid-19 le lezioni si svolgeranno da remoto asincrono con eventi in videoconferenza sincrona.In periodo di non emergenza le lezioni saranno frontali
Modalità di verifica dell'apprendimento
Nel periodo di emergenza Covid-19 gli esami saranno solo telematici. Verranno svolti utilizzando la piattaforma WebEx e nella pagina e-learning dell'insegnamento verrà riportato un link pubblico per l'accesso all'esame di possibili spettatori virtuali.
La verifica dell'apprendimento comprende una prova scritta e un lavoro di gruppo. La prova scritta valuterà le conoscenza teorica degli argomenti. Nel lavoro di gruppo gli studenti dovranno dimostrare la conoscenza del software SPSS.Testi di riferimento
- 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).
Periodo di erogazione dell’insegnamento
Secondo semestre
Lingua di insegnamento
Inglese
Learning objectives
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.
Contents
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.
Detailed program
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
Prerequisites
Knowledge of Descriptive Statistics.
Teaching methods
During the Covid-19 emergency period, lessons will be held remotely asynchronously with synchronous videoconferencing events.In the non-emergency period the lessons will be frontal. During the lectures, the topics explained will be dealt with from a theoretical point of view and through empirical cases.
The SPSS software will also be shown
Assessment methods
In the Covid-19 emergency period, exams will only be online. They will be carried out using the WebEx platform and on the e-learning page of the course there will be a public link for access to the examination of possible virtual spectatorsThe assessment includes a written exam and a group work. The written exam will evaluate the theoretical knowledge of the topics. The group work will consist in the planning and implementation of a statistical survey on tourism.
Textbooks and Reading Materials
- 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).
Semester
Second semester
Teaching language
Englsih