Prosegue al Dipartimento di Economia Marco Biagi il ciclo di seminari di Economia Politica. Tutti gli appuntamenti, che si tengono a cadenza settimanale alle ore 14.15, sono ospitati a Modena nell’Aula Seminari (ala ovest – I piano) presso la sede del Dipartimento (Viale Berengario, 51).
Nel terzo appuntamento, martedì 22 ottobre 2013, sarà il prof. Domenico Piccolo dell’Università Federico II di Napoli a tenere una lezione in lingua inglese su “A framework for the analysis of ordinal data: The case of job satisfaction” (Metodologia per l’analisi dei dati ordinali: il caso della soddisfazione nel lavoro).
“Presentiamo una metodologia per trattare dati ordinali, motivati principalmente dal meccanismo psicologico che genera le scelte discrete – spiega il prof. Domenico Piccolo dell’Università Federico II di Napoli. – Il fondamento logico scaturisce dall’interpretazione della scelta finale del rispondente con riguardo alle sue preferenze personali, la valutazione, il giudizio come combinazione pesata dei sentimenti personali e dell’incertezza intrinseca. Una mistura di questi componenti (spiegati da variabili casuali discrete) definisce il modello CUB. Tale approccio è stato applicato ad aree svariate come il marketing, la medicina, l’analisi sensoriale, la valutazione degli studi, la psicologia, le emergenze urbane, l’analisi linguistica, la percezione del rischio, le probabilità soggettive, e così via. Inoltre, l’inferenza statistica e la presentazione grafica dei risultati può essere ottenuta utilizzando il software R. In letteratura sono state esplorate con successo alcune generalizzazioni di questo approccio e le più rilevanti consistono nell’inclusione delle covarianze dei soggetti, nella modalità di risposta <shelter>, nella variazione dell’incertezza e un’ulteriore estensione che tratta la possibile <overdispersion>. Il seminario verterà sull’interpretazione statistica di questo approccio, descrivendo anche il vantaggio di questi modelli di permettere una visualizzazione immediata dei risultati stimati”.





