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scientific network for research and (freeware) research tools in personality and
social psychology.
In particular, the Italia
Personality Inventory "ITAPI-G" is currently
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di Personalità (Italia Personality Inventory) forma G
(Generale).
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- Il caso delle elezioni politiche italiane
2006: un esempio di ricerca con ITAPI-G e Itapi-VALORI .
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messi in condivisione su itapi.psicotecnica.com
rappresenta una sintesi e in parte uno sviluppo (specie con riferimento
a risorse reperibili in internet) di quanto viene prodotto nell'ambito
del Programma
ITAPI.
- La nostra procedura di ricerca
tipica è:
- A) lavoro di esame
della letterattura e soprattutto di indagine in laboratorio
e/o sul campo;
- B) redazione di un Rapporto
Tecnico che presenta in termini molto approfonditi quel passaggio;
- C) redazione di un testo, a
più ampia diffusione, che sintetizza un'intera fase della
ricerca, anche a partire dai Rapporti
Tecnici; come nel caso del Manuale
di ITAPI-G;
- D) progressiva e trasparente
messa a disposizione della collettività di scienziati,
professionisti, studenti e utenti, in
licenza freeware e opensource, della gran parte (e comunque
di tutto quanto è essenziale) del materiale già
pubblicato (tramite itapi.psicotecnica.com).
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- E' facile rendersi conto di
come tutto questo lavoro possa essere lungo, complesso e in continua
evoluzione.
- Cerchiamo di aggiornare le varie
parti del sito, per quel che ci riesce, almeno mensilmente (un
po' come una rivista).
- Ma c'è molto (di già
realizzato) che stiamo ancora aggiungendo.
- Tornate a trovarci e ne troverete
sempre di più.
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- Benvenuti in Laboratorio
Italia: Divisione per la ricerca psicosociale applicata alla
comunicazione, ai comportamenti di consumo, al marketing di PsicoTecnica e Itapi.
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- Direttore Scientifico:
- Prof. Felice Perussia
- (Università degli Studi
di Torino)
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- Guida 5
- Elaborazione
dei Dati
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- INDICE DELLA PAGINA
-
- 5.1
Dati e risultati
- 5.2
Interpretazioni
- 5.3
Comparazioni
- 5.4
Analisi qualitative
- 5.5
Statistica
- 5.6 Codifica
- 5.7
Analisi del contenuto
- 5.8 Tendenze e tabelle
- 5.9
Test statistici
- 5.10
Analisi dei fattori
- 5.11
Analisi dei Cluster
- 5.12
Presentazione dei risultati
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-
- 5.1 Dati e risultati
-
- Attraverso i vari sistemi di ricerca vengono
raccolti i dati di riferimento su cui ci si basa per trarre le
conclusioni utili nella direzione di una evoluzione del problema
che sta all'origine del nostro intervento. I dati, da soli, non
sono tuttavia sufficienti ad offrirci un quadro della situazione.
Occorre infatti trasformare tali elementi grezzi in strutture
chiare, compiute, sintetiche e facilmente maneggiabili.
-
- Al termine del lavoro sul campo, si tratta
dunque di passare dalle risposte elementari a categorie dotate
di significato. Occorre cioè trovare il sistema di verificare,
mettendole a confronto con le risultanze emerse, le nostre ipotesi
di partenza. E' necessario anche ridurre la quantità di
dati (e di variabili da tenere come punto di riferimento), selezionando
solo quelli che effettivamente ci servono, e trovare delle modalità
descrittive molto più sintetiche di quelle rappresentate
dalla semplice elencazione dei fatti raccolti.
-
- Le modalità di traduzione dei dati
grezzi in quadri operativamente utili sono molte e complesse.
Queste hanno a che fare con le strategie di interpretazione psicologica,
da una parte, e con la statistica, dall'altra. Per entrambe queste
modalità di approccio esistono delle teorie e delle tecniche
assai sofisticate, la cui descrizione nel dettaglio non rientra
negli scopi di questa guida. Poichè tuttavia è
utile avere almeno un'idea del meccanismo, con l'obiettivo di
capire meglio i risultati di cui poi di fatto ci si serve, forniremo
dunque un accenno minimamente compiuto ai principali modelli.
-
-
-
- 5.2 Interpretazioni
-
- Alla base di ogni strategia di elaborazione
dei dati deve stare la consapevolezza che, qualsiasi sia il metodo
adottato, l'intervento interpretativo da parte di chi conduce
la ricerca ha comunque un peso notevole. In altre parole: bisogna
stare attenti a non confondere la matematizzazione dei dati con
la loro oggettività.
-
- L'impiego di computer sempre più
potenti permette ormai di sviluppare, con modesti limiti di ordine
pratico, analisi statistiche sempre più sofisticate, sulla
base di dati sempre più numerosi. Partendo dai dati grezzi,
e facendoli girare e rigirare nell'elaboratore, è però
possibile dimostrare praticamente quello che si vuole. Ciò
può dipendere dalla capacità (e dalla malizia)
dello statistico, ma anche dall'ingenuità del ricercatore
(o del committente) che non si rende conto di stare costringendo
i dati a dirgli quello che lui vuole.
-
- I dati non sono in grado di parlare da
soli, anche se i dilettanti della ricerca amano nutrire l'illusione
che sia così. L'elaborazione è sempre, inesorabilmente,
manipolazione. Non solo le analisi statistiche consistono sempre
di esercizi logici arbitrari, e basati su presupposti concettuali
convenzionali quanto indimostrabili, ma addirittura la matematica
che sta alla loro base viene oggi considerata (nonostante i luoghi
comuni in proposito) decisamente un'opinione.
-
- A questo proposito, il modello di riferimento
(oltre alla più volte citata strategia della medicina)
è il tribunale. I dati sono come gli indizi e le prove,
che il pubblico accusatore e l'avvocato difensore presentano
e rivoltano ciascuno alla propria maniera (e pro domo sua). Il
risultato della ricerca è dunque paragonabile al verdetto
del giudice. Tale verdetto è: serio, meditato, ma necessariamente
(almeno in parte) soggettivo ed opinabile (oltre che inevitabilmente
basato, più che sulla "realtà", sui fatti
emersi nell'ambito del processo). E' una interpretazione che
discende dal maggior numero possibile di fatti, e dalla approfondita
conoscenza della materia, ma si tratta comunque di una ipotesi
(ancorchè altamente verosimile).
-
- Quando si cerca in tutti i modi di usare
solo dei numeri, e si accentua dunque al massimo il responso
del computer, non si fa altro che spostare (nel senso di nascondere)
la soggettività inerente al processo conoscitivo, affidandola
ai criteri logici che gli statistici hanno immesso nei programmi
per l'elaboratore.
-
- Anche la più matematica delle analisi
è, almeno in parte, una lettura qualitativa. Bisogna rassegnarsi
alla circostanza per cui i fatti non ci danno, da soli, nessuna
risposta. La nostra interpretazione, del resto, sarà probabilmente
la migliore possibile ma non potrà mai coincidere con
la pura verità.
-
-
-
- 5.3 Comparazioni
-
- Un primo criterio utile, per il passaggio
dai dati grezzi ai risultati veri e propri, è rappresentato
dalla costante attenzione alla definizione di punti di comparazione
in riferimento ai quali valutare le risultanze che abbiamo raccolto.
Il significato dei dati è molto più evidente soprattutto
se li si confronta con situazioni e contesti simili, rispetto
ai quali si rilevano le variazioni relative.
-
- La comparazione può essere: sia
per sequenze temporali (diacronica), per cui si osservano le
differenze tra i nostri dati e quelli ottenuti in circostanze
simili nel passato; sia per confronto tra situazioni simili (sincronica),
per cui si analizzano le diversità tra il nostro campione
e altri gruppi di soggetti con caratteristiche (anagrafiche,
geografiche, ecc.) differenti. Una comparazione implicita viene
sempre attuata con le passate esperienze di ricerca, in contesti
o su argomenti simili, vissute dal ricercatore.
-
- Occorre sempre fare molta attenzione a
che gli elementi comparati siano effettivamente simili (e quindi
comparabili). Non sempre la comparazione è infatti possibile.
Se si confrontano, ad esempio, i dati di due diversi paesi europei,
bisogna tenere conto del fatto che le definizioni ufficiali o
convenzionali, di ciò che stiamo studiando, possono essere
molto diverse. Cambiano infatti le definizioni merceologiche,
quelle dei comportamenti, nonchè le circostanze delle
rilevazioni, per quanto concerne sia i sistemi di raccolta dei
dati sia le situazioni stagionali in cui vengono reperiti. E'
del resto essenziale ricercare prove sicure del fatto che le
variazioni tra i nostri dati e i dati di comparazione dipendano
dalle variabili che ci interessano come oggetto dell'indagine
(in sostanza, dal nostro prodotto-servizio) e non da altre cirocostanze
estranee, sia casuali sia sistematiche.
-
- A volte, la comparazione è perseguita
nell'ambito della rilevazione stessa. In questi casi vengono
rilevati dati che si riferiscono sia al nostro prodotto-servizio
sia a uno o più prodotti-servizi concorrenti, quali in
particolare il leader del mercato ovvero dei prodotti-servizi
magari minori ma che presentano caratteristiche molto simili
a quelle della nostra offerta. Altre volte la comparazione è
tra il prima ed il dopo (before/after), rispetto ad un qualche
evento (ad esempio: una comunicazione pubblicitaria, il cambiamento
della confezione, ecc.).
-
-
-
- 5.4 Analisi qualitative
-
- Si parla di analisi qualitativa soprattutto
con riferimento al tipo di elaborazione che viene attuata per
valutare i risultati delle ricerche clinico sociali (o motivazionali).
In questo caso lo strumento di elaborazione è rappresentato
fondamentalmente dalla cultura specifica e dalla competenza del
ricercatore.
-
- L'analisi qualitativa si avvicina all'interpretazione
clinica (psicologica o medica) nel senso più classico
del termine. Essa consiste della attenta lettura e rilettura
(dal nastro, dal dischetto o dalla trascrizione), da parte dello
psicologo (che spesso è anche il direttore della ricerca),
delle interviste raccolte sul campo. Durante tale riesame, il
ricercatore prende appunti, costruisce ipotesi, avanza conclusioni.
Lo psicologo si trova qui in una condizione simile a quella del
clinico (medico) il quale, dovendo giungere ad una diagnosi,
osserva attentamente tutti i dati a disposizione fino a formarsi
un proprio convincimento, che rappresenta il risultato finale
dell'esame. Si tratta di una modalità di analisi poco
quantitativa e poco verificabile, ma che gode di una lunga tradizione
in tutte le professioni più serie (e che risulta, se condotta
con competenza, spesso efficace).
-
- Nel suo lavoro interpertativo, lo psicologo
si serve anche dei dati emersi durante la riunione conclusiva,
di discussione con gli psicologi che hanno effettuato le interviste.
Spesso il direttore di ricerca possiede anche delle griglie concettuali
di lettura (diciamo: dei modelli concettuali interpretativi),
che gli derivano dalle sue conoscenze teoriche e dall'esperienza
precedente nell'area della ricerca sul campo.
-
- Le analisi del ricercatore possono essere
intervallate, nel rapporto finale, con brani più o meno
lunghi che contengono la trascrizione letterale di quanto singoli
intervistati hanno dichiarato. Queste citazioni contribuiscono
a ridurre, nel lettore, la sensazione di arbitrarietà
che una interpretazione necessariamente suscita.
-
- La presenza di citazioni testuali (verbatim)
può essere efficace dal punto di vista descrittivo, ma
rende più lungo il testo del rapporto finale e tende a
disperdere la sostanza dei risultati. Molti ricercatori ritengono
dunque preferibile limitare al massimo questi incisi, prendendosi
la responsabilità di sintetizzare i risultati in una forma
più breve e assoluta. Si tratta di una scelta non facile,
ma che va incontro all'esigenza, da parte del committente, di
ricevere in qualche modo delle risposte a delle domande, più
che delle descrizioni interrogative.
-
- In poche parole: l'analisi qualitativa
rappresenta l'estensione del metodo clinico, e cioè di
uno dei metodi più classicamente e solidamente psicologici,
alla ricerca sul campo. La differenza consiste nel fatto che:
mentre nella clinica classica il soggetto è uno solo e
se ne indagano i processi psicodinamici interiori, nel metodo
clinico-sociale i soggetti sono molti e se ne indagano soprattutto
le elaborazioni cognitive in termini di immagini e di vissuti,
che sono in qualche modo collettivi.
-
-
- 5.5 Statistica
-
- Molti ricercatori si propongono di andare
oltre l'analisi qualitativa, che è quella che ognuno di
noi mette in atto spontaneamente quando osserva una situazione
della vita quotidiana o quando cerca di risolvere un problema
pratico. Lo strumento principale per attuare tale superamento
è la teoria statistica.
-
- La statistica rappresenta, in poche parole,
una teoria logico-matematica per verificare, attraverso i dati
raccolti sul campo, dei modelli costruiti come ipotesi a priori.
La statistica può anche venire definita, più semplicemente,
come un modo per descrivere un fenomeno, in termini numerici
riassuntivi, dal punto di vista sia delle sue caratteristiche
generali sia dei rapporti interni che collegano fra loro le variabili
in cui tale fenomeno può essere scomposto. La statistica
è oggi il modello concettuale maggiormente coinvolto nelle
strategie di raccolta e manipolazione dei dati numerici e nello
sviluppo di inferenze a partire da questi.
-
- La statistica va sempre al di là
dei dati grezzi, ma secondo criteri logici condivisi da molti
studiosi. I risultati statistici non coincidono con i fatti oggetto
dell'indagine, ma ne sono una efficace (quanto concettualmente
arbitraria) descrizione, sulla base dei criteri definitori che
noi stessi abbiamo introdotto attraverso le domande che costituiscono
lo strumento di rilevazione.
-
-
- 5.6 Codifica
-
- Come abbiamo già accennato, i dati
raccolti attraverso la ricerca vengono classificati sulla base
di alcuni criteri. Tali criteri, generalmente prestabiliti sin
dall'inizio del lavoro, consistono sostanzialmente nell'attribuzione
di numeri alle diverse variabili.
-
- Prima di attuare questa operazione, viene
condotta una revisione su quello che è stato raccolto.
Tale verifica, che è successiva al controllo esercitato
sulla qualità del lavoro sul campo, viene detta editing.
Consiste nel passare in rassegna, uno per uno, tutti i questionari,
e nel verificare che siano stati compilati in modo completo e
soddisfacente. Tale intervento può essere attuato sia
manualmente sia, previa una adeguata pianificazione, mediante
elaboratore elettronico.
-
- Oltre al controllo formale della completezza
del questionario, si prende in considerazione anche l'accuratezza
delle segnature e, se il questionario è su carta, si eliminano
i protocolli illeggibili (di fatto equivalenti a quelli incompleti).
Spesso si verifica anche, in base ad un confronto tra le risposte
fornite nel questionario rispetto a domande (tutte presenti nel
questionario) simili o opposte, il grado di coerenza interna
a ciascuna intervista.
-
- Una volta verificata la "pulizia"
dei dati di partenza, si passa alla loro registrazione in forma
quantitativa. L'operazione di trasformazione dei dati grezzi
in numerazioni ordinate viene detta "codifica". Questa
sta alla base della operazione di immagazzinamento (o "versamento",
o storage) dei dati.
-
- La codifica viene quasi sempre effettuata
a computer. Viene spesso attuata manualmente da un operatore.
In molti casi, se ci si è organizzati sin dall'inizio
in questo senso (predisponendo moduli compatibili appositi),
può venire svolta anche da un lettore ottico, che effettua
lo spoglio delle schede-questionario in modo automatico. Si tratta
di un sistema molto efficace, ma che può presentare problemi
di affidabilità.
-
- Nel procedimento attualmente più
diffuso avviene dunque che i questionari vengano raccolti, controllati,
e quindi versati nella memoria di un computer. L'operazione può
avvenire all'interno di un Istituto, oppure viene demandata a
dei codificatori specializzati esterni.
-
- Una volta costituito l'archivio (file)
dei dati raccolti attraverso l'indagine, si passa alla loro elaborazione.
Questa consiste nella traduzione dell'insieme dei dati grezzi
in descrizioni sintetiche, che mettano in luce anche le relazioni
interne ai dati stessi.
-
-
-
- 5.7 Analisi del contenuto
-
- L'analisi del contenuto è il primo
passo che viene compiuto nella direzione di un superamento dell'interpretazione
a favore di una quantificazione delle risultanze. L'analisi del
contenuto prende infatti le mosse essenzialmente da dati qualitativi,
per trasformarli, se possibile, in numeri e tabelle. Si tratta
di un procedimento che tende a rimanere nell'ambito della valutazione
qualitativa, ma si preferisce più spesso indirizzarlo
verso una quantificazione dei protocolli.
-
- Nella ricerca estensiva vera e propria
i dati vengono raccolti sin dall'inizio, soprattutto attraverso
il questionario, con il preciso scopo di essere formalizzati.
I protocolli elaborati dall'analisi del contenuto non sono invece
organizzati in partenza per il trattamento statistico. L'analisi
del contenuto è in un certo senso un sistema per costruire
uno strumento di rilevazione quantitativa a posteriori. Consiste
di una specie di questionario retrospettivo, che viene costruito
successivamente alla raccolta dei dati, invece che prima.
-
- L'analisi del contenuto è essenzialmente
un metodo per la scomposizione di un messaggio naturale in variabili
quantificabili. Può venire applicata a qualsiasi forma
di comunicazione (per lo più, ma non solo, verbale), anche
molto qualitativa. La si utilizza per studiare i colloqui in
profondità. o per quantificare le risposte fornite a delle
domande aperte, ma il suo campo elettivo di intervento è
nell'esame dei mezzi di comunicazione di massa.
-
- L'operazione consiste nel trovare dei
sistemi di descrizione delle variabili che caratterizzano il
fenomeno in esame, le quali possano essere misurate. I sistemi
più utilizzati fanno riferimento alla frequenza, al tempo,
allo spazio. La scelta dei criteri di quantificazione, così
come dei criteri di classificazione, è sempre in qualche
modo arbitraria, ma cionondimeno i risultati ottenibili appaiono
spesso interessanti.
-
- In pratica, ad esempio, si studia il numero
delle volte in cui una determinata parola compare in un testo,
oppure la quantità di spazio (delle colonne, del numero
di moduli) che viene occupata in un giornale da uno specifico
argomento, o la quantità di tempo che in una giornata
di trasmissioni televisive viene dedicata ad una categoria di
personaggi. Il metodo si avvantaggia della comparazione, nel
senso che il signifcato da attribuire alla frequenza di una variabile
emerge soprattutto dalle differenze che questa presenta rispetto
al passato o ad altre variabili a lei contemporanee.
-
- Se si conduce un'analisi del contenuto
sui mezzi stampa, ad esempio, è possibile rilevare in
termini anche quantitativi lo svilupparsi di specifiche tendenze
emergenti nella nostra cultura. Misurando lo spazio che viene
dato ai diversi argomenti e alle diverse notizie è possibile
cioè raccogliere indizi importanti sulla direzione che
il nostro corpo sociale sta prendendo.
-
- L'analisi del contenuto si è molto
avvantaggiata dello sviluppo informatico. Esistono infatti dei
software che sono in grado di condurre con facilità ricche
analisi, ad esempio, di un testo (e naturalmente anche della
trascrizione di interviste dirette). Questo tipo di elaborazione
è di fatto molto più complesso e parziale di quello
che si era sperato in un primo tempo (il linguaggio naturale
è infatti una struttura molto intricata), ma a volte può
fornire indizi interessanti.
-
-
-
- 5.8 Tendenze e tabelle
-
- I dati raccolti attraverso la ricerca
quantitativa sul campo vengono generalmente presentati in una
forma sintetica, che ne descriva in breve le caratteristiche
salienti, senza riprenderne il dettaglio. Lo scopo di tali sintesi
è di semplificare il lavoro di lettura, ma esse facilitano
anche l'identificazione di nessi causali tra le variabili prese
in esame. Attraverso la descrizione delle risultanze principali
è infatti possibile cogliere meglio la sostanza del fenomeno
che ci interessa.
-
- Prendiamo dunque brevemente in considerazione
alcuni dei termini statistici di più frequentemente uso
nella ricerca sociale e di marketing. Non tenteremo di spiegarne
la natura matematica, ma solo di lasciarne intravedere il senso,
così da permettere, anche a un non iniziato, di capire
meglio a che cosa si riferiscono i ricercatori nei rapporti di
ricerca.
-
- Una prima misura sintetica di ciò
che è stato raccolto è rappresentata dagli indici
della tendenza centrale, così chiamati perchè ci
forniscono un valore unico per rappresentare un'ampia serie di
dati. Il più noto fra questi è la "media aritmetica",
che si ottiene sommando ciascuna delle misure ottenute e dividendole
poi per il loro numero, ovvero per il numero dei casi.
-
- Esistono anche altri tipi di medie (come
la media geometrica, quella armonica ecc.) ed altri indici di
una certa utilità. Uno è la "mediana",
che è il valore centrale della distribuzione (una volta
che questa è stata disposta in ordine di grandezza) e
cioè quel valore al di sopra e al di sotto del quale stanno
il cinquanta per cento dei dati. Un altro valore, la "moda"
(proprio così) indica il valore che si verifica con maggiore
frequenza.
-
- Una volta che sono note la media, la mediana
e la moda, il quadro della rilevazione appare già molto
più chiaro. Un radicato (e ingenuo) pregiudizio sostiene
però l'inattendibilità di questo tipo di indici
sottolinenando come una media teorica, ad esempio, di un pollo
per ogni tavola (misurata, poniamo, su cinquanta tavole) nasconde
la concreta realtà di dieci tavole con cinque polli e
quaranta tavole senza nemmeno un'ala. Questo limite è
però ben noto da tempo alla teoria statistica che ha elaborato,
per superarlo, degli indici che forniscono, in aggiunta alle
misure della tendenza centrale, anche una indicazione (pure sintetica)
della dispersione dei dati attorno a quella disposizione principale.
-
- Le misure della variabilità sono
indici che descrivono la maggiore o minore tendenza del complesso
dei dati a discostarsi dal dato medio. Un primo indice elementare
è la "gamma", che indica il valore minimo ed
il valore massimo ottenuti. Altri indici sono matematicamente
più complessi, come la "deviazione media", che
rappresenta la media aritemtica di tutte le deviazioni dalla
media, ovvero la "deviazione standard" (o "scarto
quadratico medio"), che è la radice quadra della
varianza, ovvero la media dei quadrati degli scarti rispetto
alla tendenza centrale. In sostanza, al di là delle pur
importanti questioni tecnico-matematiche (che quì non
affrontiamo), la deviazione standard (l'indice più usato)
è tanto più alta quanto maggiore è la dispersione
dei dati ottenuti rispetto alla media.
-
- Una forma sintetica relativamente complessa
(pur tra quelle più semplici) di descrizione dei dati,
che viene molto utilizzata nella pratica della ricerca, è
la tabella. Le tabelle, che rappresentano un caso particolare
della più generale categoria dei vettori e delle matrici,
possono essere ad una sola entrata, nel senso che vi è
una sola serie di righe, in cui viene suddivisa la variabile
oggetto della rilevazione, con accanto le quantità in
cui ciascuna suddivisione è comparsa nel complesso delle
risposte.
-
- Le tabelle di uso più comune nella
ricerca sociale e di marketing sono però quelle a doppia
entrata, nel senso che, oltre alla variabile rilevata, viene
suddivisa in sottocategorie anche la totalità dei casi
(degli intervistati) per sub-campioni. Esse consistono di una
serie di righe, in cui generalmente vengono elencate le varietà
possibili di risposta (la variabile), e di una serie di colonne,
in cui viene ripartito per sub-campioni l'insieme dei soggetti
intervistati (totale, maschi e femmine, sopra e sotto i 35 anni
di età, ecc.).
-
- I dati vengono presentati solitamente
sia in cifra assoluta sia in percentuale. Il richiamo alla cifra
assoluta serve a ricordare sempre su quali (limitate) numerosità
ci si basa. La percentuale permette invece di confrontare efficacemente
misure eterogenee fra di loro, e cioè situazioni e campioni
differenti.
-
- I valori percentuali si ottengono dividendo
il valore grezzo ottenuto per il numero dei casi, e moltliplicandolo
poi per cento. Indicano dunque la porzione di casi che sono definiti
da quel particolare livello della variabile, e sono indipendenti
dalle dimensioni del campione.
-
-
- 5.9 Test statistici
-
- Gli indici della tendenza centrale, le
misure della variabilità e le tabelle sono tra gli strumenti
più usati per compiere il primo e principale passo sulla
via della trasformazione dei dati in risultati. La teoria statistica
ha però elaborato anche molti altri strumenti matematici,
che vengono utilizzati per andare oltre la semplice (ancorchè
fondamentale) sintesi descrittiva, ed inferire degli elmenti
che ci aiutino a raccogliere indizi sul significato (il senso,
la causalità) sottostante ai dati raccolti.
-
- Per avere un'idea della relazione che
intercorre fra due variabili, un indice spesso utilizzato è
il "coefficiente di correlazione". Questo viene ottenuto
attraverso una formula che tiene conto soprattutto della dispersione
delle due distribuzioni di variabili rispetto alla propria media.
Il coefficiente di correlazione è indipendente dalle unità
di misura utilizzate nella rilevazione delle due variabili, e
può andare da +1.00 (massima correlazione positiva) a
-1.00 (massima correlazione negativa), passando da 0.00 (assenza
di correlazione).
-
- Il coefficiente di correlazione indica,
in sostanza, il tipo e il grado della relazione reciproca tra
due variabili, e cioè quanto i due eventi in esame agiscono
o meno in modo simile. Il fatto che due variabili siano correlate
non è tuttavia una prova dell'esistenza di un legame fra
di loro, e tanto meno significa che una delle due sia la causa
dell'altra. Ci fornisce però un indizio importante, ancorchè
comprensibile solo alla luce di solide e circostanziate ipotesi
interpretative, della relazione che intercorre fra le due.
-
- E' stata studiata anche una serie di test
statistici, che hanno lo scopo di stabilire se esiste o meno
indipendenza tra le variabili rilevate attraverso la ricerca.
Il loro significato è in parte simile a quello del coefficiente
di correlazione, in quanto indicano in genere il livello di significatività
della differenza tra la distribuzione rilevata e una ipotetica
(ma talvolta verosimile) distribuzione media o casuale.
-
- In poche parole: i test statistici ci
forniscono elementi per valutare il livello di probabilità
che la tendenza espressa dai dati raccolti sia da considerarsi
il prodotto del caso o invece il segno di una qualità
effettiva che caratterizza la variabile in esame. In termini
ancora più semplificatori (ed approssimativi): il test
statistico ci fornisce una misura della significatività
dei dati raccolti. Se cioè, ad esempio, la differenza
tra le risposte fornite da due sub-campioni (poniamo: maschi
e femmine) sia da considerare rappresentativa oppure no. Il test
statistico fornisce insomma una parziale garanzia sulla affidabilità
delle tendenze rilevate.
-
- Un tipico esempio di test statistico,
fra i più usati nella ricerca sociale e di marketing,
è il "Chi Quadrato". Da un punto di vista tecnico,
si tratta di un test per esaminare le relazioni esistenti tra
scale a livello nominale. E' quindi utilizzabile anche con variabili
relativamente grossolane (ovvero, più esattamente, con
delle mutabili). Si basa sulla quantificazione del rapporto tra
le frequenze rilevate e le frequenze che ci si attenderebbero
se le due mutabili messe in relazione fossero statisticamente
del tutto indipendenti.
-
- In pratica: il valore del Chi Quadrato,
che si trova con una certa frequenza in calce alle tabelle, è
una delle più tipiche misure sintetiche della sintomaticità
delle differenze tra i dati. Quanto più basso è
il valore della significatività, tanto più si può
considerare indicativa la differenza rilevata. Quando si registra
un valore minimo (ad esempio: 0.05, o meno) si può ragionevolmente
(e convenzionalmente) ritenere che, sulla base dei dati raccolti,
esista una connessione tra le due variabili.
-
- Sono stati elaborati molti altri criteri
per indurre statisticamente, sulla base dei dati raccolti, conclusioni
interpretative più generali sui fenomeni oggetto delle
nostre ricerche. Tra questi ricordo, per chi volesse interessarsi
ai più utilizzati nella pratica italiana, specialmente
l'analisi della regressione nonchè l'analisi della varianza
e della covarianza. Si tratta tuttavia di strumentari tecnicamente
complessi, che è impossibile semplificare qui in poche
parole, e per il cui studio rimandiamo a testi specialistici.
-
- Merita invece di accennare maggiormente
a due modalità di elaborazione che sono tra le più
diffuse nella ricerca quantitativa di marketing, e cioè
alla "analisi dei fattori" e alla "analisi dei
cluster". Queste due metodologie statistiche vengono spesso
affrontate insieme nella letteratura scientifica del settore.
-
-
- 5.10 Analisi dei Fattori
-
- Una delle elaborazioni statistiche evolute
di più frequente impiego nella ricerca sociale e di mercato
è quella forma di analisi multivariata che va sotto il
nome di analisi fattoriale (factor analysis). Questa consiste
di un complesso procedimento che si propone di valutare contemporaneamente
diverse variabili, riducendole ad una quantità di variabili
più piccola e significativa.
-
- L'analisi fattoriale può essere
condotta solo su dati che siano almeno a livello di scala ad
intervalli, e cioè solo su dati propriamente numerici,
avendo a disposizione dei computer. La sua base teorica fa riferimento
alla possibilità (alla convinzione) che, data una quantità
di variabili correlate fra loro, sia possibile sfruttare la loro
interrelazione per definire un numero più ristretto di
fattori, i quali in forma sintetica rappresentano per così
dire la correlazione tra le correlazioni delle variabili di partenza.
-
- Ad esempio: data una serie di item espressi
sotto forma di scala di Likert (per nulla; poco; abbastanza;
completamente), è possibile calcolare la correlazione
esistente tra ciascuna coppia di risposte fornite dai soggetti.
L'analisi dei fattori esamina il legame che esiste fra tutte
queste correlazioni a coppie, indicando le serie di risposte
(le serie di item) che presentano una tendenza a suscitare reazioni
collegate. In parole più semplici (ed approssimative):
le risposte connesse ad uno stesso fattore tendono a presentarsi
(in senso positivo o negativo) con una tendenza similare.
-
- Ciascuna risposta presenta un certo livello
di saturazione (ovvero, per capirsi, di identificazione o di
coincidenza) con il fattore cui è maggiormente connessa.
Ciascun fattore è in grado di spiegare una certa percentuale
di varianza. Sia le saturazioni sia la varianza spiegata vengono
a volte riportate nelle tabelle che presentano appunto l'analisi
fattoriale.
-
- L'analisi dei fattori può essere
condotta con tecniche diverse tra loro, mentre il numero dei
fattori che emergono dall'analisi è per molti aspetti
arbitrario. Esistono tuttavia dei procedimenti standardizzati
(normalmente presenti nei pacchetti di software più largamente
utilizzati) in base ai quali l'elaborazione avviene automaticamente,
e in modo comparabile tra un'indagine e l'altra.
-
- L'analisi fattoriale è particolarmente
utile in quanto permette di sintetizzare una grande quantità
di risposte (anche centinaia) fornite da una grande quantità
di soggetti (anche migliaia) in pochi concetti descrittivi ed
esplicativi fondamentali, che non sono più che tanto correlati
fra loro.
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- 5.11 Analisi dei Cluster
-
- L'analisi dei cluster (cluster analysis)
può essere definita come un metodo per segmentare una
pluralità di oggetti, ovvero un campione di soggetti (come
avviene più di frequente nell'ambito della ricerca sociale
e di mercato), in gruppi quanto più omogenei possibile,
sulla base di una serie di dati (raccolti attraverso la ricerca)
relativi a varie loro caratteristiche (anagrafiche, di atteggiamento,
di comportamento, ecc.). L'analisi dei cluster permette, in sostanza,
di identificare le diverse tipologie in cui si struttura il campione
esaminato, e quindi (auspicabilmente) la popolazione da cui è
stato ricavato.
-
- Attraverso questo tipo di analisi ci si
sforza di trovare dei sottogruppi di individui che siano nello
stesso tempo: significativamente simili all'interno di ciascun
cluster, e significativamente diversi dai membri di tutti gli
altri cluster. Si tratta, per molti aspetti, di un metodo di
classificazione matematica utile ad identificare persone, oggetti
o variabili che risultano simili in base a determinate caratteristiche.
-
- Analogamente al caso dell'analisi fattoriale,
l'analisi dei cluster permette di esprimere in forma sintetica
ed esplicativa i risultati derivanti da indagini basate anche
su migliaia e migliaia di interviste, con centinaia e centinaia
di domande. I profili dei cluster che si ricavano non coincidono
quasi mai perfettamente con un singolo soggetto, analogamente
a quanto avviene per tutti gli indici sintetici prodotti statisticamente,
ma rappresentano un buon punto di riferimento se letti alla luce
degli strumenti teorici dell'analisi sociale e di marketing.
-
- Anche per l'analisi dei cluster esistono
diverse procedure, tra cui alcune standardizzate e di uso comune.
Non è possibile tuttavia produrre automaticamente il numero
"più corretto" di cluster, che dunque debbono
venire stabiliti a priori dal ricercatore. Di fatto avviene che
si sviluppi un processo di prova ed errore, in cui i dati vengono
accorpati imponendo di volta in volta al computer un diverso
numero di raggruppamenti, e stabilendo poi, sulla base di un
esame qualitativo delle segmentazioni ottenute, la quantità
più verosimile di cluster cui fare riferimento.
-
- Una volta effettuata la classificazione
matematica dei soggetti per mezzo dei cluster, questi vengono
generalmente descritti, oltre che attraverso tabelle numeriche,
anche in parole del linguaggio comune, attraverso un profilo
redatto dal ricercatore. Tale profilo contiene molte componenti
interpretative, ma è quello cui ci si riferisce più
facilmente nella pratica.
-
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-
- 5.12 Presentazione
dei risultati
-
- La conclusione del lavoro di elaborazione
dei protocolli, che sono stati raccolti attraverso la rilevazione,
consiste nella presentazione dei risultati. Questo passaggio
non rientra nell'oggetto di studio della statistica, ma esprime
il momento operativamente più significativo della ricerca.
-
- La presentazione finale è il punto
d'arrivo di tutto il procedimento, che parte dalla identificazione
degli strumenti di raccolta dei dati, per passare poi alla definizione
dei modelli di indagine e delle tecniche di elaborazione. E'
anche pensando ad essa che si organizzano vari aspetti della
rilevazione.
-
- Esistono diverse modalità di presentazione
dei dati, e ciascun ricercatore, ovvero ciascun Istituto di Ricerca,
tende a sviluppare un proprio stile di esposizione. Si possono
tuttavia identificate alcuni criteri comuni.
-
- A conclusione di una indagine vengono
prodotte generalmente due specie di presentazioni, strettamente
coordinate fra loro: una scritta e l'altra orale. Avviene infatti
che venga indetta una riunione finale, in cui il ricercatore
espone, generalmente utilizzando testi e immagini da proiettare
su di uno schermo (o da riprodurre sul monitor di un computer),
la totalità o almeno la parte più significativa
di quanto è stato ottenuto.
-
- Viene redatto anche, e consegnato in genere
(in più copie) alla fine della riunione conclusiva, un
rapporto scritto in cui sono riportati gli elementi esposti oralmente,
a volte in termini più o meno identici e a volte in una
forma più estesa (specie quando la ricerca è quantitativa
e vi sono numerose tabelle).
-
- La presentazione orale è un momento
vivo di confronto, che permette anche lo sviluppo di una discussione
tra committente e ricercatore, utile a fornire chiarimenti e
approfondimenti per dubbi e perplessità. Il rapporto scritto
rappresenta invece il punto di riferimento per le successive
discussioni interne all'organizzazione, e per le strategie operative
che ne conseguiranno, in quanto rimane negli archivi e nella
memoria storica della committenza.
-
- Il rapporto finale, sia nella forma scritta
che orale, va pensato come una sceneggiatura, organizzata in
forma modulare, basata su una successione logica di fasi compiute,
ciascuna al proprio interno, ma finalizzate al sostegno della
tesi conclusiva. Viene normalmente strutturato nei termini classici
di qualsiasi rapporto di ricerca scientifica, per cui deve comprendere
una fase dedicata a ciascuno dei seguenti aspetti: premessa,
metodologia, risultati, commento.
-
- Nella premessa vengono indicati i presupposti
su cui si basa la ricerca, lo scenario di sfondo, gli elementi
che hanno indotto a scegliere proprio quella strategia di indagine,
gli obiettivi che ci si proponeva di raggiungere. In una parola:
la premessa definisce il problema.
-
- La parte dedicata alla metodologia descrive
il tipo di strumenti impiegati per la raccolta dei dati, il modello
di indagine prescelto, la tecnica di elaborazione dei protocolli.
Vi devono essere esposte con precisione, in modo particolare,
le caratteristiche del campione.
-
- La sezione che espone i risultati dovrebbe
limitarsi a presentare soltanto quelli (i dati, appunto, senza
commenti). In altre parole: dovrebbe contenere, nei limiti del
possibile, solo fatti e non opinioni. Attraverso una esposizione
piana ed asettica delle risultanze emerse dovrebbe cioè
essere possibile a ciascun osservatore formarsi una propria idea
della situazione in termini quanto più possibile obiettivi.
-
- A conclusione dell'esposizione è
bene vi sia una parte di commento. Posto che è necessario
distinguere i dati dalle interpretazioni, è tuttavia importante
non rinunciare ad un approfondimento, basato sulla competenza
teorica e sull'esperienza pratica del ricercatore, che vada al
di là dei semplici fatti e prospetti sviluppi ulteriori.
Se nella parte descrittiva ci si è attenuti correttamente
ai fatti, la parte di commento può permettersi di andare
anche piuttosto in là nelle interpretazioni. Si tratta
anzi spesso di un momento della relazione finale assai stimolante
ed apprezzato, che però deve sempre restare chiaramente
nell'ambito delle ipotesi e non delle risultanze vere e proprie.
-
- La presentazione finale dei risultati
si avvantaggia dell'uso di tabelle, grafici e illustrazioni.
E' buona norma non eccedere nell'uso di questi supporti, lasciando
eventualmente ad uno o più volumi di allegati (che riportino,
ad esempio, la trascrizione letterale dei colloqui, o la totalità
delle tavole statistiche) il compito di testimoniare il dettaglio
dei dati raccolti.
-
- Non esiste una forma grafica o una dimensione
prestabilita per la presentazione finale. E' importante tuttavia
che questa sia sintetica. Deve riportare tutto l'essenziale,
ma non di più. L'esposizione orale potrà durare,
indicativamente, da una a tre ore. Il testo scritto, inteso come
vero e proprio rapporto (con esclusione quindi di eventuali allegati),
deve essere concepito nella dimensione indicativa di un "dossier"
pubblicato in un settimanale, o di un saggio scientifico di medie
dimensioni.
-
- Il rapporto finale ha una funzione operativa.
Deve essere un compendio esaustivo, metodico e preciso, che riporta
gli elementi necessari e sufficienti a ricavare un quadro completo
dei risultati, ma non un trattato onnicomprensivo e pedante che
si preoccupa solo di non lasciare indietro neanche una virgola.
E' inoltre necessario porre attenzione a che la presentazione
abbia una forma grafica chiara e ordinata, ovvero che sia priva
di errori.
-
- Come qualsiasi comunicazione, anche la
relazione finale di una ricerca deve essere concepita avendo
ben chiaro in mente che cosa si vuole dire e a chi lo si vuole
dire. Valgono quindi, anche in questo caso, i criteri generali
della comunicazione "pubblicitaria", pur tenendo conto
del fatto che nel caso della ricerca sociale e di mercato l'accento
non viene posto sull'intento persuasivo ma sulla chiarezza e
la completezza del messaggio.
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- L'autore delle Schede di PsicoTecnica-Itapi,
sulla Ricerca sociale e di marketing, è Felice Perussia.
- Il testo della Guida è
stato depositato secondo le leggi sulla stampa.
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- La versione cartacea è
disponibile, con il titolo "Introduzione alla Ricerca di
Mercato", presso la casa editrice: CUEM: Via Festa
del Perdono, 3 - 20122 Milano
- fax: 02-76015840 - e-mail: cuem@galactica.it - www.accu.mi.it
- I (limitati) diritti d'autore
di tale edizione a stampa sono interamente devoluti alla Fondazione
Telefono Azzurro.
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- Da quando la divisione
Ricerca
Sociale di ITAPI
è apparsa sulla rete, riceviamo continuamente (da parte
di molti professionisti, studiosi, studenti ecc) richieste di
approfondimenti teorici, consigli di ricerca, delucidazioni e
suggerimenti vari sul tema delle ricerche di marketing e d'opinione,
sulla psicologia dei consumi, sulla comunicazione ecc.
- Tuttavia: per svariate
ragioni (soprattutto perchè una risposta dettagliata richiede
davvero molto tempo), pur con tutta la buona volontà,
ci siamo resi conto che non riusciamo a fornire una risposta
scritta in tempi utili per chi ci pone le domande. E ce ne dispiace.
Nè ci sembra corretto scrivere a uno sì e a dieci
altri invece no (in base a quale criterio?).
- Abbiamo quindi deciso,
almeno per il momento, che risponderemo a voce. Se dunque avete
domande da porre direttamente, sul tipo di quelle che possono
essere esaudite in un colloquio di consulenza per una ricerca,
fatelo pure.
- Potete dunque interpellarci
per telefono (siamo abituati a rispondere). La cosa non dà
luogo a nessun tipo di impegno (in particolare: è ovviamente,
almeno secondo la nostra filosofia, un servizio gratuito alla
collettività).
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