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Le indagini statistiche, per la valutazione della soddisfazione di un gruppo di individui rispettoad un servizio ricevuto, sono caratterizzate dalla rilevazione e misurazione di indicatori qualitativi (ordinali e nominali) e quantitativi, in modo da poter fornire una descrizione più approfondita del fenomeno, e usufruire delle variabili qualitative per una discriminazione, tra i soggetti, rispetto ad uno o più concetti latenti. Tuttavia allorquando lo scopo dell’indagine è la determinazione di un modello causale, in cui si stimano i legami tra diversi concetti latenti, come un Modello ad Equazioni Strutturali (MES), l’utilizzo di indicatori qualitativi per la stima dei concetti latenti (un concetto latente è definito tale in quanto misurabile solo attraverso un insieme di indicatori di cui è espressione) causa problemi sia per quanto concerne l’inferenza sui parametri del modello, che potrebbero risultare non significativi, sia per quanto riguarda la convergenza dell’algoritmo di stima. L’approccio dei modelli ad equazioni strutturali nasce, infatti, per la sima dei legami tra variabili quantitative, pertanto allorquando si inseriscono indicatori qualitativi, seppur ricodificati, ciò può provocare una non significatività delle stime dei parametri del modello.

La lavoro sono descritti i principali strumenti statistici per la valutazione dell'efficacia e dell'efficienza in ambito universitario

Il fine di questo saggio non è quello di accrescere a dismisura le difficoltà incontrate dalla valutazione economica dell’insegnamento universitario fino a renderla impossibile. La finalità è invece quella di evitare che impostazioni semplicistiche facciano acquisire un ruolo improprio a banali algoritmi, proprio perchè la loro unidimensionalità apparentemente semplifica i problemi. Invece, un approccio eclettico e inter-disciplinare, in grado di assegnare ruoli bilanciati ai diversi criteri di valutazione messi a punto dalla ricerca, può aiutare molto a far progredire le nostre capacità di valutazione.