STATISTICS IN MARKET RESEARCH
Academic year2020/21
CourseMARKETING AND MARKET RESEARCH
Code212PP
Credits9
PeriodSemester 1
LanguageItalian
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) |
| STATISTICA NELLA RICERCA DI MERCATO | SECS-S/03 | LEZIONI | 63 | |
Obiettivi di apprendimento
Conoscenze
Gli studenti che completano il corso avranno una conoscenza di base dei principali metodi per la misurazione di atteggiamenti e opinioni e dei alcuni metodi statistici utilizzati nelle ricerche di marketing o di mercato. La conoscenza teorica degli argomenti sarà integrata dalle conoscenze pratiche, acquisite analizzando dati reali con software statistici.
Knowledge
Students completing the course will have a basic knowledge of the main methods for measuring attitudes and opinions as well as the main statistical methods used in marketing or market research. Theoretical knowledge of these topics will be complemented by more practical knowledge by analyzing real data with statistical software.
Modalità di verifica delle conoscenze
L'accertamento delle conoscenze teoriche avverrà con una prova scritta, l'accertamento delle conoscenze pratiche avverrà con un elaborato di gruppo da realizzare con l'uso di software statistico e con la sua presentazione in aula alla fine del corso.
Assessment criteria of knowledge
Assessment of theoretical knowledge will be done with an individual written examination; assessment of practical knowledge will be done with a written elaborate (to be carried out by using statistical software) assigned to groups of students and with its presentation at the end of the course.
Capacità
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di:
-
comprendere gli aspetti metodologici sottostanti ad alcuni metodi statistici utilizzati nelle ricerche di mercato
-
scegliere i metodi più appropriati in relazione agli obiettivi di ricerca
-
applicare ai problemi reali i principali metodi statistici utilizzati nelle ricerche di mercato, nche mediante l'utilizzo di software statistici
- presentare in un elaborato scritto ed esporre in modo orale i risultati di un progetto di lavoro
Skills
At the end of the course students will be able to:
-
understand the methodological and practical aspects underlying some statistical methods used in market research
-
choose the most appropriate methods in relation to a reasearch objectives
-
apply the main statistical methods to real-world marketing research issues, by using specific statistical software
-
present in a written report and oral exposition the results of a project activity
Modalità di verifica delle capacità
Le capacità saranno verificate nel modo seguente:
- per i metodi statistici, con domande teoriche previste nella prova scritta
- per le attività pratiche di analisi dei dati, con la stesura di una relazione scritta da realizzare anche con l'utilizzo di software statistico
Assessment criteria of skills
Skills will be verified as follows:
- for statistical methods, with theoretical questions provided in the written test
- for practical data analysis activities, drawing a written a written report to be carried out also by using statistical software
Comportamenti
Al termine del corso gli studenti potranno:
- acquisire sensibilità nella misurazione di fenomeni complessi, nell'analisi dei dati e nell'interpretazione dei risultati
- acquisire e/o sviluppare sensibilità nell'affrontare con metodi statistici adeguati problematiche relative alle ricerche di mercato
- saper collaborare per realizzazare un progetto di lavoro
- saper utilizzare software statistico
Behaviors
At the end of the course students will be able to:
- acquire sensitivity in measuring complex phenomena, analyzing data and interpreting results
- acquire and / or develop sensibilities in dealing with appropriate problematic statistical methods of market research
- collaborate in realizing a project work
- use statistical software
Modalità di verifica dei comportamenti
I comportamenti saranno verificati principalmente valutando l'elaborato scritto realizzato con l'utilizzo di software statistico e con la sua presentazione in aula alla fine del corso
Assessment criteria of behaviors
Behaviors will be verified primarily by evaluating the written project work realized with the use of statistical software and with its presentation at the end of the course
Prerequisiti (conoscenze iniziali)
Conoscenze della statistica descrittiva (misure di sintesi, posizione, variabilità e relazione tra variabili) ed inferenza statistica (test di verifica delle ipotesi)
Prerequisites
Knowledge of descriptive statistics (measure of position, variability and relationship between variables) as well as statistical inference (hypothesis test)
Indicazioni metodologiche
L'attività didattica si svolgerà con lezioni frontali nelle seguenti modalità:
- Lezioni tradizonali
- Esercitazioni al computer in laboratorio per l'utilizzo di software statistico
- Seminari
- Portale elearning per acquisire il materiale didattico (slide), le comunicazioni agli studenti, i file di dati e le istruzioni utilizzate durante le esercitazioni in laboratorio, etc.)
Teaching methods
Teaching will be delivered by face to face speaking interventions in the form of:
- Lectures
- Computer tutorials in laboratory by using statistical software
- Seminars
- Elearning for downloading teaching materials, teaching-student communications, data files and instructions used during laboratory tutorials, etc.)
Programma (contenuti dell'insegnamento)
- Concetti introduttivi: utilizzo dei metodi statistici nelle ricerche di mercato, tipologie di variabili, matrice dei dati e scale di misura
- Misurazione di preferenze, atteggiamenti e opinioni: scale comparative e non comparative; affidabilità e validità
- Profilo di analisi e misure di sintesi bi-variate: relazione tra variabili (misure di associazione), confronto tra unità (misure di prossimità: distanze e indici di similarità).
- Analisi multidimensionale: analisi delle componenti principali, analisi delle corrispondenze e scaling multidimensionale (mappe di posizionamento); analisi dei gruppi (segmentazione).
- Modelli statistici: regressione logistica e analisi congiunta.
Syllabus
- Introduction: use of statistical methods in market research, data and variables, data matrix and scale measurements
- Measuring preferences, attitudes, opinions and attitudes: comparative and non-comparative scales; reliability and validity
- Analysis profile and bi-variable measures os synthesis: relationship between variables (association measures), relationship between units (proximity measures: distances and similarity indices).
- Multidimensional data analysis: principal component analysis, correspondence analysis and multidimensional scaling (positioning maps); cluster analysis (segmentation).
- Statistical models: logistic regression and conjoint analysis.
The course aims at introducing the main statistical methods used in marketing research. Particular attention will be paid to some methods of multidimensional data analysis (principal component analysis, correspondence analysis, multidimensional scaling and cluster analysis) and statistical models such as linear and logistic regression. A part of the course will be dedicated to case studies and exercises to be carried out in laboratory by using statistical software.
Bibliografia e materiale didattico
Testi di riferimento:
- Modelli di marketing. Statistica per le analisi di mercato. Franco Angeli (2016). Cap. 1, 2, 4, 5, 6, 7, 10
- Statistica aziendale. McGraw-Hill, Milano (2009). Cap. 2: par. 2.5.1 e 2.5.2; Cap. 3 (tutto) Cap. 4 (par. 4.3); Cap. 5 (escluso par. 5.4)
- Appunti e materiale delle lezioni
Testi di utile consultazione
- Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali. Giuffré, Milano (2007)
- Analisi multivariata per le scienze sociali. Pearson (2007)
- Modelli statistici per le scienze sociali. Pearson (2012)
- Ricerche di marketing. McGraw-Hill (2003)
- Marketing e pubblicità. Il Mulino (2010)
- Marketing research: an applied orientation. Pearson Prantice Hall (2007)
Bibliography
Reference texts:
- Modelli di marketing. Statistica per le analisi di mercato. Franco Angeli (2016). Cap. 1, 2, 4, 5, 6,7, 10
- Statistica aziendale. McGraw-Hill, Milano (2009). Cap. 2: par. 2.5.1 e 2.5.2; Cap. 3 (tutto) Cap. 4 (tutto); Cap. 5 (escluso par. 5.4)
- Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali. Giuffré, Milano (2007). Esclusi Cap. III, XI e XII
- Appunti e materiale delle lezioni
Tests useful for consultation:
- Analisi multivariata per le scienze sociali. Pearson (2007)
- Modelli statistici per le scienze sociali. Pearson (2012)
- Ricerche di marketing. McGraw-Hill (2003)
- Marketing e pubblicità. Il Mulino (2010)
Indicazioni per non frequentanti
Gli studenti non frequentanti dovranno preparare una relazione scritta che sarà presentata durante la prova orale
Non-attending students info
Non-attending students will have to prepare a written report that will be submitted during the oral examination
Modalità d'esame
L'esame consiste in due prove obbligatorie e una facoltativa:
- Prova scritta: obbligatoria (5 domande riguardanti gli argomenti teorici affrontati a lezione)
- Lavoro di gruppo (frequentanti: lavoro di gruppo da realizzare con software statistico e da presentare in aula alla fine del corso) o lavoro individuale (non frequentanti: relazione individuale di carattere bibliografico): obbligatoria
- Prova orale: facoltativa
Assessment methods
The final exam consists of two mandatory and one optional tests:
- Written test: compulsory (5 questions pertaining to the theoretical topics)
- Group work (attending students: group work to be carried out by using statistical software to be presented in classroom at the end of the course) or individual work (non-attendance students: individual bibliographic report): compulsory
- Oral examination: optional
Note
La frequenza alle lezioni è fortemente consigliata
Notes
Class attendance is strongly recommended
Updated: 07/10/2020 16:47
