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) INTRODUZIONE e ITEM ANALYSIS
Veal (2018) Research methods for Leisure and Tourism, Pearson (Fifth edition), chapters 1, 2, 5, 10, 13
b) 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.
c) 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
Prerequisiti
Conoscenza della statistica di base.
Metodi didattici
Le lezioni saranno frontali.
Le lezioni saranno affrontate sia da un punto di vista metodologico che attraverso casi reali attraverso l'utilizzo del software statistico SPSS.
Modalità di verifica dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento comprende una prova personale ed un lavoro di gruppo.
La prova personale valuterà le conoscenza teorica degli argomenti e prevederà una prova orale o scritta (a scelta dello studente).
Nel lavoro di gruppo gli studenti dovranno dimostrare la conoscenza degli argomenti implementando una survey ed analizzando i dati attraverso il software SPSS. Il lavoro di gruppo prevederà la creazione di un report ed una presentazione da parte di tutto il gruppo.
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).
- Veal (2018) Research methods for Leisure and Tourism, Pearson (Fifth edition)
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Secondo semestre
Lingua di insegnamento
Inglese
Sustainable Development Goals
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) INTRODUCTION and ITEM ANALYSIS
Veal (2018) Research methods for Leisure and Tourism, Pearson (Fifth edition), chapters 1, 2, 5, 10, 13
b) 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.
c) 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
d) 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
Prerequisites
Knowledge of Descriptive Statistics.
Teaching methods
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 using SPSS software.
Assessment methods
The assessment of learning includes an individual test and a group project.
The individual test will evaluate the theoretical knowledge of the topics and will involve an oral or written examination (depending on the student's choice).
In the group project, students will demonstrate their understanding of the topics by conducting a survey and analyzing the data using the SPSS software. The group project will involve creating a report and giving a presentation by the entire group.
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).
- Veal (2018) Research methods for Leisure and Tourism, Pearson (Fifth edition)
Semester
Second semester
Teaching language
English
