Questo lavoro illustra l’applicazione dei test di permutazione nel contesto di uno studio di Conjoint Analysis (CA) che ha come obiettivo quello di supportare la progettazione di una nuova struttura di assistenza sanitaria. In generale, le tecniche di CA possono fornire ai manager dell’informazione attendibile sulle reali preferenze degli utenti in relazione a varie alternative multi-attributo. La CA agevola i decisori aziendali nel progettare servizi ottimali che inglobino le aspettative dei propri clienti. In questo modo la soddisfazione del cliente è massimizzata in quanto i servizi incorporano le richieste dell’utente in maniera appropriata fin dalle fasi iniziali di progettazione del servizio. Studi recenti hanno argomentato che per il modello lineare sottostante uno studio di CA con preferenze espresse su scala metrica, una alternativa robusta rispetto al tradizionale test parametrico F è fornita dai test di permutazione condizionati alle osservazioni (Arboretti et al., 2006). Tali test presentano una potenza paragonabile al test parametrico F in caso di normalità ma si comportano meglio in caso di distribuzioni a code pesanti.
Un'applicazione dei test di permutazione alla Conjoint Analysis per la valutazione di un nuovo servizio poliambulatoriale
ARBORETTI GIANCRISTOFARO, ROSA;CORAIN, LIVIO;SALMASO, LUIGI
2006
Abstract
Questo lavoro illustra l’applicazione dei test di permutazione nel contesto di uno studio di Conjoint Analysis (CA) che ha come obiettivo quello di supportare la progettazione di una nuova struttura di assistenza sanitaria. In generale, le tecniche di CA possono fornire ai manager dell’informazione attendibile sulle reali preferenze degli utenti in relazione a varie alternative multi-attributo. La CA agevola i decisori aziendali nel progettare servizi ottimali che inglobino le aspettative dei propri clienti. In questo modo la soddisfazione del cliente è massimizzata in quanto i servizi incorporano le richieste dell’utente in maniera appropriata fin dalle fasi iniziali di progettazione del servizio. Studi recenti hanno argomentato che per il modello lineare sottostante uno studio di CA con preferenze espresse su scala metrica, una alternativa robusta rispetto al tradizionale test parametrico F è fornita dai test di permutazione condizionati alle osservazioni (Arboretti et al., 2006). Tali test presentano una potenza paragonabile al test parametrico F in caso di normalità ma si comportano meglio in caso di distribuzioni a code pesanti.Pubblicazioni consigliate
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