Two methods for composite indicator dimension reduction based on rank correlation
|
digital
Articolo
|
||||||||||||||||||
Articolo |
Ebook in formato Pdf leggibile su questi device:
|
|
|
|
|
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.
|
Altri titoli dello stesso autore |
News
09.09.2020
Vicini alla scuola: i nostri consigli di lettura
Fino al 30 settembre è attiva sul sito la promozione su tutti i libri della collana di pedagogia ed educazione: un percorso di lettura dedicato agli insegnanti.
14.09.2020
FAUST: uno dei Mostri favolosi
Anteprima del nuovo libro di Alberto Manguel, "Mostri favolosi", una galleria di personaggi vivi e attuali, sebbene di carta e inchiostro, come il dottor Faust.
14.09.2020
Teen immigration al Congressino del Pime
In occasione del 89esimo Congressino Missionario del Pime di Milano, incontro con Anna e Elena Granata, autrici di "Teen Immigration".
11.09.2020
PordenoneLegge 2020: festa del libro con gli autori
Leonardo Becchetti e Joseph Stiglitz sono tra gli ospiti di Pordenone Legge 2020 per due appuntamenti a tema economico il 18 e 19 settembre.
