La statistica richiede che il questionario venga sintetizzato e compreso in ogni sfaccettatura. Esistono numerosi software in grado di calcolare medie e percentuali, ogni sistema online di raccolta dati fornisce statistiche descrittive sui rispondenti e sulle singole domande. Tutto ci\u00f2, sebbene appaia come risolutivo del problema di elaborazioni dati, non risolve la primaria domanda di ogni studio, ossia rispondere alle proprie domande di ricerca. In questo articolo, prover\u00f2 ad illustrarti qualche possibile soluzione per trarre utili informazioni dal tuo questionario per eseguire elaborazione e analisi dei dati di buona qualit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n
Elaborare dati questionario: caricare e controllare i dati<\/h2>\n\n\n\n
Il primo passo per elaborare un questionario \u00e8 caricare i dati nel caso che tu abbia somministrato il questionario in modalit\u00e0 cartacea, oppure controllare quello che i vari sistemi online di raccolta informazioni (Google, Monkey, Qualtrics, etc\u2026) hanno ottenuto. Pu\u00f2 sembrare un’operazione facile ed immediata e forse anche superflua, ma questo primo step \u00e8 la base necessaria per poter ottenere un buon risultato. <\/p>\n\n\n\n
Il tuo questionario \u00e8 validato?<\/a><\/em><\/h4>\n\n\n\nSe stai preparando un nuovo questionario non ancora validato, scopri come attuare la procedura di validazione del tuo questionario. Clicca qui<\/a>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\nIl vantaggio di dedicare un p\u00f2 di tempo al caricamento o al controllo ti consente di ottenere due effetti: conoscere i tuoi dati ed i tuoi rispondenti e costruire in modo rigoroso la base per le future analisi. In questa fase \u00e8 fondamentale prendere dimestichezza con il proprio dataset e controllare quanti questionari sono stati interamente compilati, quanti sono incompleti, quanti sono ripetuti, se ci sono errori o risposte “strane”: insomma controllare e pulire i dati \u00e8 fondamentale. Fatto questo sei pronto per il secondo step: l’identikit del campione.<\/p>\n\n\n\n
Elaborare un questionario: chi \u00e8 il tuo campione<\/h3>\n\n\n\n
Come ogni buona indagine, anche la tua analisi statistica<\/a> per l’elaborazione questionario parte dall’identikit del campione. Di chi stiamo parlando? Chi sono i miei rispondenti? Come \u00e8 costituito il mio campione? Tracciare attraverso statistiche descrittive e tabelle di frequenza<\/a>, l’identikit del tuo campione \u00e8 fondamentale. Ci\u00f2 ti aiuta ad approfondire la conoscenza dei tuoi dati e a mettere ordine. In questa fase, la creativit\u00e0 si adatta in modo eccellente alla statistica! Pertanto, aggiungi grafici esplicativi, istogrammi, torte, correlazioni e tutto ci\u00f2 che ritieni possa servire a rendere pi\u00f9 accattivante quello che stai studiando. Ricorda che il tuo obiettivo \u00e8 l’elaborazione e l’analisi dei dati. I grafici aiutano molto!<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n\nBreve inciso sulla comprensione dei risultati statistici<\/h4>\n\n\n\n
Non \u00e8 vero ci\u00f2 che pensano in molti (ed a volte anche gli statistici!), ossia che meno si comprende un’analisi, maggiore \u00e8 la sua importanza. Le analisi statistiche, come tutte le formulazioni scientifiche, devono essere comprensibili. La difficolt\u00e0 sta nella terminologia tecnica (qui o si sa e si capisce, oppure non si sa e dunque non si capisce) o nella procedura di determinazione, ma mai nella lettura.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
\n\n\n\nStatistica descrittiva o inferenziale?<\/h3>\n\n\n\n
Adesso che conosci il tuo campione (quasi una sorta di parafrasi statistica dell’antica massima religiosa greca “Conosci te stesso<\/em>“), sei pronto per parlare delle risposte e dunque sei pronto per trovare i tuoi risultati, ossia elaborare il questionario in modo pi\u00f9 efficace. <\/p>\n\n\n\nLa prima domanda a cui devi rispondere \u00e8: Cosa ti aspetti di trovare? Vuoi semplicemente sapere quante persone pensano o fanno una determinata azione o presentano un determinato problema o vuoi capire se quel dato si differenzia a seconda dell’et\u00e0, del genere, del livello di istruzione? Oppure vuoi creare relazioni tra due o pi\u00f9 variabili? Anche qui: se non hai un’ipotesi, non avrai mai una strada da percorrere. Hai mai visto un viaggio senza meta? Anche il pi\u00f9 girovago dei viaggiatori dovr\u00e0 decidere all’inizio del viaggio se preferisce andare verso nord o sud, ad est o a ovest. Insomma, senza avere un’ipotesi di cosa ci si aspetta o cosa si desidera scoprire, ci si lascia in balia dei numeri e si priva qualsiasi studio di un contenuto fondamentale: la logica.<\/p>\n\n\n\n
Quando scegli la tua ipotesi non darti pensiero, per un attimo, dell’eventuale elaborazione statistica. La statistica dispone di molteplici strumenti per rispondere a qualsiasi ipotesi di ricerca, basta porsi le domande (vedi la continuazione dell’articolo). <\/p>\n\n\n\n
Ed attenzione alla confusione tra elaborare una statistica e farsi dare dei risultati da un software statistico. Per approfondimenti sul tema vedi il mio articolo sull’analisi statistica<\/a>.<\/p>\n\n\n\nDimmi cosa vuoi scoprire e c’\u00e8 sempre un test statistico appropriato<\/h3>\n\n\n\n
Come ti dicevo, definito cosa vuoi o speri di trovare, sappi che c’\u00e8 uno strumento statistico pronto a supportarti. Ad esempio, vuoi scoprire quante persone hanno dato una certa risposta? Allora calcola una percentuale. Vuoi sapere quante persone su una scala da 1 a 10, pensano che il tuo questionario sia ben fatto? Allora, calcola una media e non dimenticare di inserire la deviazione standard<\/a> e magari dai un’occhiata a mediana<\/a> e moda<\/a>. Vuoi sapere se le ragazze preferiscono fare shopping online in misura maggiore rispetto ai ragazzi? Allora, applica uno dei tanti test sulle differenze e, occhio al tipo di variabile! Se \u00e8 qualitativa c’\u00e8 un test (ad esempio il chi-quadro<\/a>), se \u00e8 quantitativa e distribuita normalmente ce ne sono altri (test t o ANOVA sono i pi\u00f9 famosi) e se \u00e8 quantitativa e senza distribuzione normale ce ne sono ancora altri (test U Mann-Whitney o test di Wilcoxon). E ricorda che per ogni questionario da pubblicare in riviste scientifiche \u00e8 sempre necessaria la presenza del p-value<\/a>.<\/p>\n\n\n\nConcludiamo lo studio<\/h3>\n\n\n\n
Dopo aver eseguito l’elaborazione e analisi dati del tuo questionario, dopo averlo “girato e rigirato” come un calzino per conoscerlo da tutti i possibili punti di vista, commenta quello che hai trovato e, beh, adesso tocca a te: inserisci le tue conclusioni. Questa parte \u00e8 dedicata a te e alle tue conoscenze: puoi fare un confronto tra i tuoi risultati e la letteratura di riferimento, trovando analogie e contrasti, puoi inserire quello che tu pensi e quello che tu hai imparato nel corso di studi. Insomma, adesso che i numeri hanno detto la loro, tocca a te esprimere il tuo parere sui tuoi risultati. Quindi, buon lavoro!<\/p>\n\n\n\n
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Il vantaggio di dedicare un p\u00f2 di tempo al caricamento o al controllo ti consente di ottenere due effetti: conoscere i tuoi dati ed i tuoi rispondenti e costruire in modo rigoroso la base per le future analisi. In questa fase \u00e8 fondamentale prendere dimestichezza con il proprio dataset e controllare quanti questionari sono stati interamente compilati, quanti sono incompleti, quanti sono ripetuti, se ci sono errori o risposte “strane”: insomma controllare e pulire i dati \u00e8 fondamentale. Fatto questo sei pronto per il secondo step: l’identikit del campione.<\/p>\n\n\n\n
Elaborare un questionario: chi \u00e8 il tuo campione<\/h3>\n\n\n\n
Come ogni buona indagine, anche la tua analisi statistica<\/a> per l’elaborazione questionario parte dall’identikit del campione. Di chi stiamo parlando? Chi sono i miei rispondenti? Come \u00e8 costituito il mio campione? Tracciare attraverso statistiche descrittive e tabelle di frequenza<\/a>, l’identikit del tuo campione \u00e8 fondamentale. Ci\u00f2 ti aiuta ad approfondire la conoscenza dei tuoi dati e a mettere ordine. In questa fase, la creativit\u00e0 si adatta in modo eccellente alla statistica! Pertanto, aggiungi grafici esplicativi, istogrammi, torte, correlazioni e tutto ci\u00f2 che ritieni possa servire a rendere pi\u00f9 accattivante quello che stai studiando. Ricorda che il tuo obiettivo \u00e8 l’elaborazione e l’analisi dei dati. I grafici aiutano molto!<\/p>\n\n\n\n Non \u00e8 vero ci\u00f2 che pensano in molti (ed a volte anche gli statistici!), ossia che meno si comprende un’analisi, maggiore \u00e8 la sua importanza. Le analisi statistiche, come tutte le formulazioni scientifiche, devono essere comprensibili. La difficolt\u00e0 sta nella terminologia tecnica (qui o si sa e si capisce, oppure non si sa e dunque non si capisce) o nella procedura di determinazione, ma mai nella lettura.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Adesso che conosci il tuo campione (quasi una sorta di parafrasi statistica dell’antica massima religiosa greca “Conosci te stesso<\/em>“), sei pronto per parlare delle risposte e dunque sei pronto per trovare i tuoi risultati, ossia elaborare il questionario in modo pi\u00f9 efficace. <\/p>\n\n\n\n La prima domanda a cui devi rispondere \u00e8: Cosa ti aspetti di trovare? Vuoi semplicemente sapere quante persone pensano o fanno una determinata azione o presentano un determinato problema o vuoi capire se quel dato si differenzia a seconda dell’et\u00e0, del genere, del livello di istruzione? Oppure vuoi creare relazioni tra due o pi\u00f9 variabili? Anche qui: se non hai un’ipotesi, non avrai mai una strada da percorrere. Hai mai visto un viaggio senza meta? Anche il pi\u00f9 girovago dei viaggiatori dovr\u00e0 decidere all’inizio del viaggio se preferisce andare verso nord o sud, ad est o a ovest. Insomma, senza avere un’ipotesi di cosa ci si aspetta o cosa si desidera scoprire, ci si lascia in balia dei numeri e si priva qualsiasi studio di un contenuto fondamentale: la logica.<\/p>\n\n\n\n Quando scegli la tua ipotesi non darti pensiero, per un attimo, dell’eventuale elaborazione statistica. La statistica dispone di molteplici strumenti per rispondere a qualsiasi ipotesi di ricerca, basta porsi le domande (vedi la continuazione dell’articolo). <\/p>\n\n\n\n Ed attenzione alla confusione tra elaborare una statistica e farsi dare dei risultati da un software statistico. Per approfondimenti sul tema vedi il mio articolo sull’analisi statistica<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Come ti dicevo, definito cosa vuoi o speri di trovare, sappi che c’\u00e8 uno strumento statistico pronto a supportarti. Ad esempio, vuoi scoprire quante persone hanno dato una certa risposta? Allora calcola una percentuale. Vuoi sapere quante persone su una scala da 1 a 10, pensano che il tuo questionario sia ben fatto? Allora, calcola una media e non dimenticare di inserire la deviazione standard<\/a> e magari dai un’occhiata a mediana<\/a> e moda<\/a>. Vuoi sapere se le ragazze preferiscono fare shopping online in misura maggiore rispetto ai ragazzi? Allora, applica uno dei tanti test sulle differenze e, occhio al tipo di variabile! Se \u00e8 qualitativa c’\u00e8 un test (ad esempio il chi-quadro<\/a>), se \u00e8 quantitativa e distribuita normalmente ce ne sono altri (test t o ANOVA sono i pi\u00f9 famosi) e se \u00e8 quantitativa e senza distribuzione normale ce ne sono ancora altri (test U Mann-Whitney o test di Wilcoxon). E ricorda che per ogni questionario da pubblicare in riviste scientifiche \u00e8 sempre necessaria la presenza del p-value<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Dopo aver eseguito l’elaborazione e analisi dati del tuo questionario, dopo averlo “girato e rigirato” come un calzino per conoscerlo da tutti i possibili punti di vista, commenta quello che hai trovato e, beh, adesso tocca a te: inserisci le tue conclusioni. Questa parte \u00e8 dedicata a te e alle tue conoscenze: puoi fare un confronto tra i tuoi risultati e la letteratura di riferimento, trovando analogie e contrasti, puoi inserire quello che tu pensi e quello che tu hai imparato nel corso di studi. Insomma, adesso che i numeri hanno detto la loro, tocca a te esprimere il tuo parere sui tuoi risultati. Quindi, buon lavoro!<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\nBreve inciso sulla comprensione dei risultati statistici<\/h4>\n\n\n\n
\n\n\n\nStatistica descrittiva o inferenziale?<\/h3>\n\n\n\n
Dimmi cosa vuoi scoprire e c’\u00e8 sempre un test statistico appropriato<\/h3>\n\n\n\n
Concludiamo lo studio<\/h3>\n\n\n\n
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