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40 risultati
  1. MSC-P-001Come trasformare un’affermazione di marketing in una domanda verificabile?Scienza delle decisioni↗
  2. MSC-P-002Correlazione o causalità: cosa consente davvero di affermare un’analisi?Misurazione del marketing↗
  3. MSC-P-003Come esprimere l’incertezza di un risultato di marketing?Scienza delle decisioni↗
  4. MSC-P-004Significatività o dimensione dell’effetto: quale risultato interpretare?Scienza delle decisioni↗
  5. MSC-P-005Come misurare un costrutto di marketing non direttamente osservabile?Ricerche di mercato↗
  6. MSC-P-006Come progettare e validare una scala di misurazione?Ricerche di mercato↗
  7. MSC-P-007Alpha o omega: come valutare l’affidabilità di una scala?Ricerche di mercato↗
  8. MSC-P-009PCA, EFA o CFA: quale metodo scegliere?Ricerche di mercato↗
  9. MSC-P-010Quando condurre un esperimento di marketing?Misurazione del marketing↗
  10. MSC-P-011Come progettare un A/B test che stimi davvero un effetto?Misurazione del marketing↗
  11. MSC-P-012Di quante osservazioni ha bisogno un esperimento?Scienza delle decisioni↗
  12. MSC-P-013Come misurare l’effetto incrementale di una campagna con un gruppo di controllo?Misurazione del marketing↗
  13. MSC-P-017Come rilevare selezione, contaminazione e attrition in un esperimento?Misurazione del marketing↗
  14. MSC-P-018Regressione predittiva o causale: cosa si vuole stimare?Modelli di marketing↗
  15. MSC-P-019Come diagnosticare una regressione di marketing prima di interpretarla?Modelli di marketing↗
  16. MSC-P-022Come stimare l’elasticità al prezzo e la sua incertezza?Scienza dei prezzi↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit: come scegliere per una probabilità di acquisto?Scienza del cliente↗
  18. MSC-P-029Quali clienti hanno la probabilità di churn più elevata?Scienza del cliente↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT o UTAUT2: quale quadro usare per studiare l’accettazione tecnologica?Ricerche di mercato↗
  20. MSC-H-001Misurazione e causalità: come stabilire un effetto di marketing?Misurazione del marketing↗
  21. MSC-H-002Modelli di risposta marketing: forma, ritardo e saturazioneModelli di marketing↗
  22. MSC-H-003Scienza dei prezzi: collegare prezzo, domanda e contribuzioneScienza dei prezzi↗
  23. MSC-H-004Scienza del cliente e della scelta: comportamento, valore ed eterogeneitàScienza del cliente↗
  24. MSC-H-005Scienza della misurazione: costruire indicatori validiRicerche di mercato↗
  25. MSC-H-006Metodi statistici decisionali: scegliere, quantificare, validareScienza delle decisioni↗
  26. MSC-P-008Come validare una scala di misurazione marketing?Ricerche di mercato↗
  27. MSC-P-014Come progettare un esperimento geografico di marketing?Misurazione del marketing↗
  28. MSC-P-015Come stimare un effetto con la differenza nelle differenze?Misurazione del marketing↗
  29. MSC-P-020Come trattare l’endogeneità del prezzo?Scienza dei prezzi↗
  30. MSC-P-021Effetti fissi o casuali: quale modello panel scegliere?Modelli di marketing↗
  31. MSC-P-023Come stimare una funzione di domanda?Scienza dei prezzi↗
  32. MSC-P-024Come simulare uno scenario prezzo-volume-margine?Scienza dei prezzi↗
  33. MSC-P-028Come stimare la CLV con BG/NBD e Gamma-Gamma?Scienza del cliente↗
  34. MSC-P-030Come analizzare la ritenzione con un modello di sopravvivenza?Scienza del cliente↗
  35. MSC-P-031Come costruire una segmentazione clienti utile?Scienza del cliente↗
  36. MSC-P-032Come testare la stabilità di una segmentazione?Scienza del cliente↗
  37. MSC-P-033Come validare una previsione di marketing?Scienza delle decisioni↗
  38. MSC-P-034Come costruire una simulazione Monte Carlo per una decisione di marketing?Scienza delle decisioni↗
  39. MSC-P-035Come modellare saturazione e adstock?Modelli di marketing↗
  40. MSC-P-039Quale test statistico scegliere?Scienza delle decisioni↗
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SCHEDA METODOMSC-P-004Fondamenti dell’evidenza

Significatività o dimensione dell’effetto: quale risultato interpretare?

Il p-value misura la compatibilità dei dati con un modello nullo. La dimensione dell’effetto descrive l’ampiezza osservata e va accompagnata da un intervallo e da una soglia di rilevanza pratica.

Risposta diretta

Valutare insieme rilevazione, ampiezza e precisione.

Il p-value misura la compatibilità dei dati con un modello nullo. La dimensione dell’effetto descrive l’ampiezza osservata e va accompagnata da un intervallo e da una soglia di rilevanza pratica.

Modello o risultatostandardized effect = difference / pooled SD

Wasserstein, Schirm & Lazar, 2019

ESTIMAND

Profilo della stima

Unità di analisi
Unità o confronto definito × orizzonteTerminologia scientifica controllata (EN)comparison × outcome
Estimando esatto
Effect size + interval + practical threshold
Modello o risultato
standardized effect = difference / pooled SD

01—08

Quadro di analisi verificabile

  1. 01
    Domanda

    Significatività o dimensione dell’effetto: quale risultato interpretare?

  2. 02
    Estimando

    Effect size + interval + practical threshold · comparison × outcome

  3. 03
    Dati

    group · outcome · sample_size · variance

  4. 04
    Modello o risultato

    standardized effect = difference / pooled SD

  5. 05
    Calcolo dichiarato

    standardized effect = difference / pooled SD → Effect size + interval + practical threshold

  6. 06
    Controlli dell’incertezza

    Predefined threshold · Multiplicity · Interval width

  7. 07
    Validazione specifica

    Verificare dati, stabilità della stima e limiti interpretativi. Predefined threshold · Multiplicity · Interval width

  8. 08
    Limiti

    Concludere che un effetto è importante perché p < 0,05.

Variabili necessarie

  • group
  • outcome
  • sample_size
  • variance

Controlli · Terminologia scientifica controllata (EN)

  • Predefined threshold
  • Multiplicity
  • Interval width
Decisione possibile

Valutare insieme rilevazione, ampiezza e precisione.

Decisione non supportata

Concludere che un effetto è importante perché p < 0,05.

Fonti scientifiche

1 fonte

  1. Wasserstein, Schirm & Lazar, 2019

Connessioni metodologiche

Territorio principaleMetodi statistici decisionali: scegliere, quantificare, validare

Da leggere dopo

MSC-P-003Come esprimere l’incertezza di un risultato di marketing?→MSC-P-012Di quante osservazioni ha bisogno un esperimento?→MSC-P-013Come misurare l’effetto incrementale di una campagna con un gruppo di controllo?→