Il problema dell' applicazione di tecniche statistiche classiche a variabili di tipo ordinale è da sempre sentito in ambito scientifico e divide i ricercatori in due fronti contrapposti: coloro che utilizzano la ricerca per scopi principalmente applicativi, "empiristi", che spesso utilizzano tecniche nate per l'analisi di variabili metriche anche per variabili intrinsecamente ordinali, ed i "metodologi" meno inclini a concedersi delle licenze pragmatiche in merito ai livelli di misurazione delle variabili. L'approfondimento della tematiche ha negli ultimi decenni ripreso vigore e in tale ambito si colloca la proposta qui formulata.
La ricerca si pone come obiettivi l'approfondimento e l'applicazione a dati reali di tecniche particolarmente idonee al trattamento di variabili di tipo ordinale, quali ad esempio procedure di quantificazione ottimale e tecniche di ordinamento. Due sono gli aspetti principali della ricerca proposta: da un lato saranno messe a punto tecniche di misurazione di fenomeni latenti sulla base dell'osservazione di variabili ordinali, dall'altro saranno approfonditi modelli per l'individuazione e interpretazione delle relazioni causali tra le variabili, osservate e non, che caratterizzano il fenomeno latente.
A questo scopo, si prevede di utilizzare sia tecniche di carattere esplorativo, come le analisi multivariate non-lineari o di scaling multi-dimensionale, sia modelli interpretativi, come modelli logit/probit multilivello e modelli di Rasch o ad equazioni strutturali.
La ricerca si pone come obiettivi l'approfondimento e l'applicazione a dati reali di tecniche particolarmente idonee al trattamento di variabili di tipo ordinale, quali ad esempio procedure di quantificazione ottimale e tecniche di ordinamento. Due sono gli aspetti principali della ricerca proposta: da un lato saranno messe a punto tecniche di misurazione di fenomeni latenti sulla base dell'osservazione di variabili ordinali, dall'altro saranno approfonditi modelli per l'individuazione e interpretazione delle relazioni causali tra le variabili, osservate e non, che caratterizzano il fenomeno latente.
A questo scopo, si prevede di utilizzare sia tecniche di carattere esplorativo, come le analisi multivariate non-lineari o di scaling multi-dimensionale, sia modelli interpretativi, come modelli logit/probit multilivello e modelli di Rasch o ad equazioni strutturali.