Il problema della ponderazione nella costruzione di un indicatore composto, pur essendo determinante per il valore della misura sintetica, non trova ancora risposte soddisfacenti nell’attuale panorama della letteratura dedicata all’argomento. Un tentativo per la costruzione di un sistema di pesi è effettuato sulla base di un modello di regressione lineare multipla attraverso misure di importanza relativa. In presenza di regressori correlati l’usuale output del modello di regressione non è adeguato per fornire tali misure. Si fa ricorso ai metodi per la scomposizione di R2 e, tra quelli riscontrati in letteratura, se ne esaminano due: LMG e PMVD. Questi ultimi, entrambi basati su medie degli incrementi di R2 rispetto a tutte le possibili permutazioni dei regressori, sono gli unici che sembrano rispettare i criteri emersi in letteratura per una corretta scomposizione della varianza spiegata. In relazione al nostro obiettivo conoscitivo, legato alla costruzione di un indicatore composto della qualità della didattica universitaria, sembra adeguato l’utilizzo del metodo PMVD. Nell’applicazione proposta, le dimensioni del concetto sono individuate attraverso l’analisi fattoriale degli indicatori semplici. Nella fase di aggregazione si utilizza una funzione lineare per ottenere gli indicatori di dimensione e una media geometrica di questi ultimi per ottenere una misura sintetica complessiva.
CAPURSI V, D'AGATA R, LIBRIZZI L (2008). Un indicatore composto della qualità della didattica: dalle scale ordinali alle metriche di importanza relativa..
Un indicatore composto della qualità della didattica: dalle scale ordinali alle metriche di importanza relativa.
CAPURSI, Vincenza;LIBRIZZI, Leonardo
2008-01-01
Abstract
Il problema della ponderazione nella costruzione di un indicatore composto, pur essendo determinante per il valore della misura sintetica, non trova ancora risposte soddisfacenti nell’attuale panorama della letteratura dedicata all’argomento. Un tentativo per la costruzione di un sistema di pesi è effettuato sulla base di un modello di regressione lineare multipla attraverso misure di importanza relativa. In presenza di regressori correlati l’usuale output del modello di regressione non è adeguato per fornire tali misure. Si fa ricorso ai metodi per la scomposizione di R2 e, tra quelli riscontrati in letteratura, se ne esaminano due: LMG e PMVD. Questi ultimi, entrambi basati su medie degli incrementi di R2 rispetto a tutte le possibili permutazioni dei regressori, sono gli unici che sembrano rispettare i criteri emersi in letteratura per una corretta scomposizione della varianza spiegata. In relazione al nostro obiettivo conoscitivo, legato alla costruzione di un indicatore composto della qualità della didattica universitaria, sembra adeguato l’utilizzo del metodo PMVD. Nell’applicazione proposta, le dimensioni del concetto sono individuate attraverso l’analisi fattoriale degli indicatori semplici. Nella fase di aggregazione si utilizza una funzione lineare per ottenere gli indicatori di dimensione e una media geometrica di questi ultimi per ottenere una misura sintetica complessiva.File | Dimensione | Formato | |
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Capursi D'Agata Librizzi - WP DSSM.doc
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