Two methods for composite indicator dimension reduction based on rank correlation - Paolo Cozzucoli, Marco Marozzi - Vita e Pensiero - Articolo Vita e Pensiero

Two methods for composite indicator dimension reduction based on rank correlation

digital Two methods for composite indicator dimension reduction based on rank correlation
Articolo
rivista STATISTICA & APPLICAZIONI
fascicolo STATISTICA & APPLICAZIONI - 2014 - 1
titolo Two methods for composite indicator dimension reduction based on rank correlation
Autori ,
Editore Vita e Pensiero
formato Articolo | Pdf
online da 02-2015
issn 1824-6672 (stampa) | 2283-6659 (digitale)
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Composite indicators are very useful in addressing complex variables that cannot be directly observed: they can be used to assess for example quality of life and customer satisfaction. In practice, it is very often of interest to reduce the dimension of a composite indicator by selecting among its components the most important ones. In this paper we propose a method for reducing the dimension of composite indicators based on the comparison of rank correlation coefficients and we compare it with another method. A practical application to university student satisfaction data is presented. Moreover, we evaluate how the choice of the rank correlation coefficient influences the results of the practical application.

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