Metodi Quantitativi per Economia Finanza e Management Lezione

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n° 3

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Agenda: • Business Intelligence & Data Sources • Internal Data - External Data • Le ricerche di mercato • Questionario e Customer Table

Le ricerche di mercato fieldwork 10 regole empiriche questionario per la costruzione di un • Definire chiaramente gli obiettivi informativi • Collegare ogni domanda a uno degli obiettivi informativi • Controllare l’ordine delle domande in modo che le risposte alle precedenti non influenzino quelle delle successive • Controllare che non vi siano palesi ripetizioni, sovrapposizioni e incoerenze • Attribuire ad ogni domanda un valore in termini di informazione ottenibile.

Le ricerche di mercato fieldwork 10 • • regole empiriche questionario per la costruzione di un Prevedere il campo delle risposte possibili Misurare il tempo necessario per la lettura e le risposte Definire una griglia di interpretazione delle risposte Effettuare un test di prima approssimazione sulla comprensibilità delle domande, la durata della compilazione e la capacità di risposta dell’intervistato • Definire chiaramente le istruzioni per l’intervistatore o per il compilatore e testare la comprensibilità delle istruzioni.

Customer Table & Data Matrix • Each row represents a questionnaire/consumer • Each column represents a question/answers • Each row represents a statistical unit • Each column represents a variable • The Customer Table is the Data Matrix which represents the input for the analyses

Il campionamento • Elementi introduttivi • Metodi di campionamento • La dimensione del campione

Il campionamento Elementi introduttivi La ricerca quantitativa si basa: • sulla rilevazione censuaria delle unità della popolazione target; • su un sottoinsieme delle unità (campione) della popolazione target. Il fine principale di un’indagine campionaria è generalizzare i risultati ottenuti sul campione all’intera popolazione di riferimento. Il problema di tale approccio consiste nell’approssimazione con cui è possibile descrivere la popolazione attraverso il campione.

Il campionamento Elementi introduttivi • Oggetto di studio di una indagine campionaria è una popolazione finita Ω={1, 2, . . . , N}, le cui unità presentano tutte un medesimo carattere U • y�, . . . , yⁿ indicheranno i valori che la caratteristica U assume rispettivamente nelle unità 1, 2, . . . , N della popolazione. • Si definisce campione di dimensione n della popolazione Ω un suo qualsiasi sottoinsieme c = {i�, i� , . . . , iⁿ }, contenente n unità • Per ottenere il campione da analizzare, si possono estrarre dalla popolazione n unità secondo due modalità principali: -Estrazione con ripetizione ogni volta viene reintrodotta l’unità già estratta dalla popolazione -Estrazione senza ripetizione tutte le unità già selezionate non possono più essere estratte

Il campionamento Metodi di campionamento I metodi di campionamento si dividono in : • Probabilistici ogni unità della popolazione ha una probabilità nota e diversa da zero di essere selezionata, e quindi di entrare nel campione. Richiedono un insieme di regole note a priori, utilizzabili matematicamente, per formare il campione (piano di campionamento) • Non probabilistici la selezione delle unità avviene in base a criteri soggettivi ( presenza di particolari esigenze conoscitive), e la probabilità di selezione dei singoli elementi non è nota a priori.

Il campionamento Metodi di campionamento - Probabilistici Campionamento casuale semplice Stratificato A grappoli A due o più stadi Sistematico A ogni estrazione ogni elemento della popolazione ha la stessa probabilità essere selezionato, attraverso un Se sidi hanno informazioni suppletive che garantisce èla sulla meccanismo popolazione di riferimento, casualità delleinestrazioni. La probab. possibile dividerla strati, al cui Le unità elementari della popolazione di estrazione di un elementosecondo è: sono interno le unità sono omogenee raggruppate sottoinsiemi di unità • Camp. in senza ripetizione: un determinato criterio. Da ogni strato contigue di osservazione, detti grappoli. P=1 / N*(N-1)*(N-2)*. . . *(N-i+1) viene estratto, in modo indipendente, Data popolazione leviene cui unità elemen. Datauna popolazione, estratto un • Camp. Con ripetizione: un campione casuale. sono riunite in gruppi, dapprima si selez. certo. P= numero 1/ N di grappoli e tutti gli elem. un campione casuale di selezionati gruppi, e poi si appartenenti ai gruppi entrano estrae un certo numero di unità elementari a far parte del campione. Di solito sono dai gruppicome selezionati. utilizzati grappoli dei gruppi naturali Vi allora duegià livelli di campionamento: o sono amministrativi esistenti, per al primo vengono scelti i gruppi o le unità i costi. Ècontenere necessario che le unità siano ordinate di rpimo un stadio, al secondo vengono secondo criterio qualsiasi; solo la scelte prima le unità elementari, unità dalla unità verrà estratta chiamate in modo casuale secondarie popolazione, le altre verranno selezionate in modo automatico secondo un criterio prefissato (es. una ogni 3).

Il campionamento Metodi di campionamento – Non Probabilistici Per quote A scelta ragionata Per convenienza La popolazione viene suddivisa in gruppi omogenei in base ad alcune variabili strutturali (sesso, età, residenza…). Si individua il numero di osservazioni da raccogliere in ogni gruppo (quote): gli intervistatori scelgono il campione allo Le unitàdelle campionarie selezionate solo interno classi, insono modo da rispettare in determinateprescelte. aree di analisi, sulla base di le proporzioni L’intervistatore informazioni preliminari circa la popolaz. ha totale arbitrarietà nella scelta indagata. quindi un campionamento delle unitàÈda intervistare nelle quote basato sulla conoscenza del carattere assegnate. oggetto di studio, particolarmente adatto per campioni di piccole dimensioni. La selezione degli elementi è basata su criteri di convenienza temporale, economica o di altro genere.

Sampling - Sample size The major aspects that affect the choice of the sample size are the following: • Cost of fieldwork • Time of fieldwork • Degree of accuracy of the estimates: – Variability of the character investigated in the targeted population – Sampling error – Sampling Design – Choice of the estimator

Sampling - Sample size Practical tips: • Sample picked by a Customer Database with regard to customer profiling analysis: 50. 000 -200. 000 sample units (consumer) • Sample picked with regard to ad hoc surveys: 1. 000 -3. 000 sample units (consumer) • Sample picked with regard to repeated surveys (Panel): 4. 000 -9. 000 sample units (consumer)

Sampling

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