Una nuova classe di modelli per dati ordinali: proposte ed esperienze
Domenico Piccolo
Dipartimento di Scienze Statistiche, Università di Napoli Federico II
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In molteplici situazioni reali, nelle problematiche che coinvolgono valutazioni,
giudizi, scale di preferenza relative ad items, beni, servizi è usuale fornire risposte
ordinali che esprimano il gradimento del rispondente rispetto al problema posto.
In tali casi, la letteratura statistica si riferisce a modelli lineari generalizzati
mediante i quali è possibile correlare la risposta del soggetto con le sue covariate
mediante la funzione di ripartizione della variabile ordinale.
Un modello alternativo (denominato CUB) è stato proposto sulla base della
consapevolezza che ciascuna risposta espliciti una percezione che è una mistura di
feeling e incertezza, componenti latenti combinate in modo opportuno e che
possono essere convenientemente connesse alle covariate del rispondente.
Nell’intervento vengono discusse le proprietà salienti di tale modello statistico
assieme alle problematiche inferenziali connesse alla stima ed alla verifica dei
parametri. Infine, alcune evidenze empiriche confermano l’utilità e le possibilità
applicative di tale formalizzazione in numerosi e differenti ambiti disciplinari.
