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METODI E TECNICHE DI CAMPIONAMENTO PER LE ANALISI DI MERCATO

Luigi RARITA' METODI E TECNICHE DI CAMPIONAMENTO PER LE ANALISI DI MERCATO

0222100055
DIPARTIMENTO DI SCIENZE AZIENDALI - MANAGEMENT & INNOVATION SYSTEMS
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
CONSULENZA E MANAGEMENT AZIENDALE
2025/2026

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2023
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
630LEZIONE
LUIGI RARITA' T Curriculum
Obiettivi
OBIETTIVO GENERALE
L’INSEGNAMENTO MIRA ALL’ACQUISIZIONE DEGLI ELEMENTI DI BASE DELLA TEORIA DEL CAMPIONAMENTO, CON ENFASI SU STRUMENTI AVANZATI DI STATISTICA INFERENZIALE. GLI OBIETTIVI FORMATIVI DELL’INSEGNAMENTO CONSISTONO NELL'ACQUISIZIONE DI TECNICHE E STRUMENTI PER ANALIZZARE POPOLAZIONI OGGETTO DI INDAGINE, NONCHÉ NELLA CAPACITÀ DI RICAVARE PREVISIONI SUI FENOMENI DI MERCATO.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
L’INSEGNAMENTO PROMUOVE UNA FORMAZIONE QUANTITATIVA NELL’AREA DEL MARKETING E DELLE ANALISI DI MERCATO CON ATTENZIONE ALLE ESIGENZE CONOSCITIVE SIA DELLE IMPRESE PUBBLICHE CHE DI QUELLE PRIVATE. IN PARTICOLARE, VERRANNO ILLUSTRATE LE PRINCIPALI TECNICHE DI CAMPIONAMENTO E DI RILEVAZIONE DELLE INFORMAZIONI ATTRAVERSO SVILUPPI TEORICI ED EVIDENZE EMPIRICHE. FACENDO LEVA SULL’APPRENDIMENTO ESPERIENZIALE, LO SVOLGIMENTO DELLE ATTIVITÀ DIDATTICHE PREVEDONO LABORATORI E PROJECT WORK PER STIMOLARE LA CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO AUTONOMO ED IL LEARNING BY DOING.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
NELLO SPECIFICO, L’INSEGNAMENTO VUOLE FORNIRE ALLO STUDENTE CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE INTEGRATE CON QUANTO PREVISTO DAL CORSO DI LAUREA DI RIFERIMENTO ATTRAVERSO L’ILLUSTRAZIONE DI STRUMENTI ATTI AD:
•ACQUISIRE CONOSCENZE UTILI PER LA PROGETTAZIONE E LA REALIZZAZIONE DI INDAGINI CAMPIONARIE.
•CONOSCERE I PRINCIPALI PIANI DI CAMPIONAMENTO, ANCHE COMPLESSI, E LA LORO APPLICAZIONE IN CONTESTI REALI.
•ACQUISIRE I FONDAMENTI DELLA TEORIA DEI CAMPIONI.
•CONOSCERE I PRINCIPALI METODI DI STIMA DELLE CARATTERISTICHE DELLA POPOLAZIONE.
•CONOSCERE LE PRINCIPALI TECNICHE DI RILEVAZIONI DI INFORMAZIONI UTILI ALLE INDAGINI DI MERCATO.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI:
•RISOLVERE PROBLEMI E ASSUMERE DECISIONI;
•FORMULARE REPORT E VALUTAZIONI SULLA BASE DI INFORMAZIONI LIMITATE O INCOMPLETE.

ABILITÀ COMUNICATIVE
LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI:
•COMUNICARE MEDIANTE STRUMENTI INFORMATICI;
•TRASMETTERE IDEE, PROBLEMI E SOLUZIONI;
•COMUNICARE CON GLI STAKEHOLDER.

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO
LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI:
•PROCEDERE IN MODO AUTONOMO NELL’AGGIORNAMENTO DELLE CONOSCENZE;
•VALUTARE LA PROSECUZIONE DELLA PROPRIA FORMAZIONE IN AMBITO UNIVERSITARIO E NON.
Prerequisiti
NESSUNO. È CONSIGLIABILE LA CONOSCENZA DI CONTENUTI DI MATEMATICA E STATISTICA.
Contenuti
PRINCIPI DI BASE DELLA TEORIA DEL CAMPIONAMENTO E DELLA TEORIA DELLA STIMA (8 ORE).
POPOLAZIONE, CAMPIONE E DISEGNO CAMPIONARIO. CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO: CAMPIONAMENTO CASUALE SEMPLICE CON E SENZA RIPETIZIONE. DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE: DISTRIBUZIONE DELLA MEDIA CAMPIONARIA, DELLA PROPORZIONE CAMPIONARIA E DELLA VARIANZA CAMPIONARIA. STIMATORI PUNTUALI: CARATTERISTICHE E PROPRIETÀ; STIMA A MASSIMA VEROSIMIGLIANZA. STIMA PER INTERVALLO: UTILITÀ PER I FENOMENI DI MERCATO; INTERVALLO DI CONFIDENZA PER LA VARIANZA DI UNA POPOLAZIONE NORMALE; INTERVALLO DI CONFIDENZA PER LA DIFFERENZA TRA MEDIE DI POPOLAZIONI.

METODI DECISIONALI BASATI SU INFERENZA (6 ORE).
TEST DI IPOTESI: IPOTESI NULLA ED ALTERNATIVA; REGIONI DI ACCETTAZIONE E RIFIUTO PER UN SISTEMA DI IPOTESI; TEST PER LA VARIANZA DI UNA POPOLAZIONE NORMALE; TEST PER L’ANALISI DI DUE CAMPIONI APPAIATI ED INDIPENDENTI; CALCOLO DEL P-VALUE; APPROCCI NUMERICI E GRAFICI PER LA DEFINIZIONE DELL’ERRORE DI SECONDA SPECIE PER UN GENERICO SISTEMA DI IPOTESI.

TECNICHE AVANZATE DI CAMPIONAMENTO E DI INFERENZA (5 ORE)
CAMPIONAMENTO SISTEMATICO. CAMPIONAMENTO STRATIFICATO: GENERALITÀ ED ANALISI QUANTITATIVA DEGLI STRATI. CAMPIONAMENTO A GRAPPOLO. PIANI DI CAMPIONAMENTO. METODOLOGIE DI CAMPIONAMENTO PER LA REVISIONE LEGALE. ANALISI DELLA VARIANZA AD UNA E PIÙ VIE: APPROCCI PER IL CONFRONTO CONTEMPORANEO DI PIÙ CAMPIONI SOTTOPOSTI A DIVERSI TRATTAMENTI; METODOLOGIE PER IL RICONOSCIMENTO DI TRATTAMENTI DIVERSI.

METODI NUMERICI PER L’ANALISI DEI DATI (11 ORE)
SIMULAZIONE DI APPROCCI DI CAMPIONAMENTO CASUALE SEMPLICE E SISTEMATICO. TECNICHE DI REGRESSIONE LINEARE MULTIPLA. ANALISI DELLE COMPONENTI PRINCIPALI PER I BIG DATA. CLUSTER ANALYSIS: METODI GERARCHICI E NON GERARCHICI. ANALISI DELLE SERIE STORICHE (CENNI).
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO PREVEDE 12 ORE DI LEZIONI TEORICHE E 18 ORE DI ESERCITAZIONI IN AULA, INDISPENSABILI PER INTERPRETARE CORRETTAMENTE I FENOMENI DI MERCATO ANALIZZATI, ANCHE FACENDO RIFERIMENTO ALL’UTILIZZO DI STRUMENTI NUMERICI.
LA FREQUENZA DELLE LEZIONI IN AULA E DELLE ESERCITAZIONI, PUR NON ESSENDO OBBLIGATORIA, È FORTEMENTE CONSIGLIATA PER RAGGIUNGERE PIENAMENTE GLI OBIETTIVI DI APPRENDIMENTO.
Verifica dell'apprendimento
IL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI DELL’INSEGNAMENTO È CERTIFICATO CON IL SUPERAMENTO DI UN ESAME CON UNA VALUTAZIONE IN TRENTESIMI CON EVENTUALE LODE. L’ESAME PREVEDE UNA PROVA SCRITTA E UNA PROVA ORALE. LA PROVA SCRITTA HA LA DURATA DI DUE ORE ED È STRUTTURATA CON TRE ESERCIZI, RIGUARDANTI TUTTI GLI ASPETTI DEL PROGRAMMA. L’ESITO DELLA PROVA SCRITTA È “SUPERATO” O “NON SUPERATO”.
GLI STUDENTI, CHE SUPERANO LA PROVA SCRITTA, DOVRANNO SOSTENERE E SUPERARE LA PROVA ORALE. IL COLLOQUIO ORALE, CHE PREVEDE LA DISCUSSIONE DI UN ELABORATO PROGETTUALE E DI CONTENUTI TEORICI, È TESO AD ACCERTARE IL GRADO DI CONOSCENZA DI TUTTI GLI ARGOMENTI OGGETTO DELL’INSEGNAMENTO.
IL VOTO FINALE È DETERMINATO A VALLE DELL’ESITO DEL COLLOQUIO ORALE. NELLA VALUTAZIONE DELL'ESAME SI CONSIDERERANNO LA CONOSCENZA DELLA MATERIA, LA CAPACITÀ ESPOSITIVA, L’ACCURATEZZA DEL LINGUAGGIO E LA CAPACITÀ DI UTILIZZARE IN MODO CRITICO GLI STRUMENTI MATEMATICI/STATISTICI ACQUISITI.
LA LODE SARÀ ATTRIBUITA AGLI STUDENTI CHE DIMOSTRANO UN’ECCELLENTE CONOSCENZA DEI CONTENUTI DEL CORSO, OTTIME CAPACITÀ DI ESPOSIZIONE E UN’ELEVATA MATURITÀ NELL’APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE PER RISOLVERE PROBLEMI NON AFFRONTATI DURANTE LE LEZIONI IN AULA.
Testi
B. V. FROSINI, M. MONTINARO, G. NICOLINI: “CAMPIONAMENTI DA POPOLAZIONI FINITE. METODI E APPLICAZIONI”, G. GIAPPICHELLI EDITORE – TORINO, 2011.
F. MECATTI: “STATISTICA DI BASE – COME, QUANDO, PERCHÉ”, 3° EDIZIONE, MCGRAW HILL, 2022.
M. K. PELOSI, T. M. SANDIFER, P. CERCHIELLO, P. GIUDICI: “INTRODUZIONE ALLA STATISTICA – IMPARARE DAI DATI”, 3° EDIZIONE, MCGRAW HILL, 2025.
M. RIANI, A. CORBELLINI, F. LAURINI, G. MORELLI, T. PROIETTI, E. FIBBI, D. PERROTTA, F. TORTI, “DATA SCIENCE CON MATLAB”, G. GIAPPICHELLI EDITORE – TORINO, 2023.
MATERIALE DIDATTICO INTEGRATIVO SARÀ DISPONIBILE NELLA SEZIONE DEDICATA ALL'INSEGNAMENTO ALL'INTERNO DELLA PIATTAFORMA E-LEARNING DELL’UNIVERSITÀ (HTTP://ELEARNING.UNISA.IT) ACCESSIBILE AGLI STUDENTI DEL CORSO TRAMITE LE CREDENZIALI UNICHE DI ATENEO.
Altre Informazioni
L'INSEGNAMENTO È EROGATO IN ITALIANO.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2025-09-14]