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The evaluation of educational services, as well the analysis of judgements and preferences, poses several methodological challenges because of one or more aspects: the observational nature of the context, the hierarchical structure of the data, the multivariate and qualitative nature of the dependent variables, the presence of non observable factors, an so on. These circumstances strongly ask for the introduction of mixture models and this contribution surveys the main problems and issues related to statistical and computational point of views.
Introduction to "Statistical Methods for the Evaluation of Educational Services and Quality of Products", Chapter 1 / Matilde, B., Paola, M., Piccolo, D., Luigi, S.. - (2009), pp. 1-16.
Introduction to "Statistical Methods for the Evaluation of Educational Services and Quality of Products", Chapter 1
The evaluation of educational services, as well the analysis of judgements and preferences, poses several methodological challenges because of one or more aspects: the observational nature of the context, the hierarchical structure of the data, the multivariate and qualitative nature of the dependent variables, the presence of non observable factors, an so on. These circumstances strongly ask for the introduction of mixture models and this contribution surveys the main problems and issues related to statistical and computational point of views.
Introduction to "Statistical Methods for the Evaluation of Educational Services and Quality of Products", Chapter 1 / Matilde, B., Paola, M., Piccolo, D., Luigi, S.. - (2009), pp. 1-16.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11588/493918
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
