Nella precedente Parte 1 , abbiamo mostrato un esempio di utilizzo della piattaforma "categorica" per aggregare contemporaneamente vari tipi di risposte (risposta singola, risposta multipla, punteggio) provenienti dai dati di un sondaggio.
Detto questo, è comunque possibile effettuare la tabulazione utilizzando un software per fogli di calcolo, se ci si impegna a fondo, e se si utilizza un sistema di sondaggio, il sistema visualizzerà i risultati in tabelle e grafici.
Quali sono dunque i vantaggi dell'utilizzo della funzione "Categoria" di JMP?
Ciò ci consente di confrontare le distribuzioni delle risposte tra i gruppi che andremo ad analizzare.
Specificare la variabile di gruppo in "Categoria".
Nell'analisi dei sondaggi, oltre ad aggregare le risposte individuali, queste vengono aggregate anche in base agli attributi dei rispondenti (genere, fascia d'età, ecc.). Questo processo è noto come tabulazione incrociata.
Consideriamo l'esempio di formazione SQC che abbiamo trattato nella Parte 1. In questo esempio, esiste un attributo chiamato "posizione" (dipendente generico, persona con una posizione), quindi raccoglieremo e confronteremo le altre risposte in base alla posizione.
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Eseguiamo la seguente analisi sulla tabella di dati qui sopra.
Titolo professionale × Motivo per cui si frequenta il corso (risposte multiple): Risposte multiple
Titolo professionale × Esperienza nell'utilizzo di software statistici (risposta singola): Scala nominale
Titolo professionale × Allocazione del tempo, struttura del testo, praticità (punteggio): Scala ordinale
Titolo professionale × Livello di soddisfazione (punteggio): Scala ordinale
In questo caso, alla voce "Categoria", specificare "Titolo professionale" come [X, Categoria di raggruppamento] nel modo seguente:
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Test di omogeneità delle proporzioni (Le proporzioni delle risposte differiscono tra i gruppi?)
Innanzitutto, esaminiamo il report per la risposta multipla "motivo per cui si è frequentato il corso" e per la variabile nominale "esperienza con software statistici" (sì/no). Viene visualizzata una tabella di contingenza, suddivisa in "generale" e "con posizione dirigenziale", e il relativo grafico delle quote.
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Confrontando la percentuale di risposte relative al "motivo per cui si è frequentato il corso" tra i partecipanti generici e coloro che ricoprono posizioni dirigenziali, emergono differenze nei seguenti aspetti.
Istruzioni da un supervisore: personale generico (24,7%), personale con incarichi dirigenziali (16,8%)
Interesse per il controllo qualità scientifico: pubblico generale (8,9%), persone con ruoli dirigenziali (16,1%)
Per quanto riguarda l'esperienza con i software statistici, sembra esserci una differenza: il 39,6% degli utenti generici ne ha esperienza, mentre la percentuale sale al 50,9% per coloro che ricoprono posizioni dirigenziali.
Quello che ho descritto qui è semplicemente che *sembra* esserci una differenza. Dato che sto usando un software statistico, voglio verificare se esiste una differenza statisticamente significativa. Pertanto, userò l'opzione di verifica delle ipotesi disponibile nella categoria "Categoria".
Test di omogeneità per risposte non multiple
Se le risposte non sono multiple, come si verifica con i software statistici, eseguire l'opzione [Verifica l'omogeneità delle risposte] .
Viene verificata l'omogeneità delle risposte tra i gruppi e, in questo caso, viene testata l'ipotesi che la proporzione delle risposte sia uguale tra le diverse qualifiche professionali. Ciò equivale al test del chi quadrato utilizzato per esaminare l'indipendenza delle tabelle di contingenza.
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Poiché i valori p per il rapporto di verosimiglianza del report (chi-quadrato) e il chi-quadrato di Pearson sono inferiori a 0,05, un livello di significatività del 5% indica che le risposte non sono omogenee, il che significa che ci sono differenze nella proporzione di esperienza con software statistici tra le diverse qualifiche professionali.
Test di omogeneità di risposte multiple
Per la domanda a risposta multipla "Motivi per cui si sceglie il corso", utilizzeremo un [test a risposta multipla] . Qui presentiamo un report di un [test di omogeneità della distribuzione binomiale] , assumendo una distribuzione binomiale delle risposte selezionate/non selezionate per ciascuna categoria di risposta.
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Il rapporto, intitolato "Test binomiali per ogni risposta", presenta statistiche che confrontano i tassi di risposta a ciascuna domanda tra i diversi gruppi.
Ad esempio, il numero totale di risposte e il numero di rispondenti per la risposta "istruzioni dal mio capo" sono i seguenti:
Nella popolazione generale, 144 persone su 392 corrispondono alla descrizione (36,7% = 144/392).
Tra coloro che ricoprono una posizione dirigenziale, 26 persone su 111 corrispondono alla descrizione (23,4% = 26/111).
A questo punto, calcoliamo il valore del chi-quadrato e il valore p (=0,0074) utilizzando un modello logistico in cui Y è il tasso di risposta (ipotizzando una distribuzione binomiale) e X è la risposta generale/posizionale.
Facendo riferimento al report "Test binomiali per ciascuna risposta", sono state riscontrate differenze significative per due elementi: "Istruzioni del supervisore" e "Interesse per il controllo qualità sistemico". Ciò suggerisce che i dipendenti generici hanno partecipato al seminario perché i loro supervisori glielo avevano richiesto, mentre coloro che ricoprivano posizioni dirigenziali erano genuinamente interessati al controllo qualità sistemico in sé.
Sebbene vi siano differenze nelle proporzioni di altri elementi tra i dipendenti generici e quelli con posizioni dirigenziali, queste differenze non sembrano essere statisticamente significative.
Confronta i punteggi
Le domande relative alla soddisfazione del prodotto spesso prevedono risposte su una scala a cinque punti o un sistema di punteggio simile. In questi casi, è opportuno verificare se vi siano differenze significative nei punteggi tra i diversi gruppi.
In questo esempio, ai partecipanti è stato chiesto di valutare la durata del seminario, la struttura del testo e la praticità su una scala di 5 punti, e la loro soddisfazione generale per il seminario su una scala di 10 punti. Per confrontare questi punteggi di valutazione tra diverse qualifiche professionali, utilizzeremmo la funzione [Confronto dei punteggi medi] come mostrato di seguito.
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Questo rapporto descrive in dettaglio la ripartizione del tempo, la struttura del testo e gli aspetti pratici del seminario. La media e la deviazione standard delle risposte da 1 a 5 (considerate come punteggi) sono visualizzate a destra della tabella di contingenza.
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Osservando l'ultima colonna, "Confronto delle medie", noterete la lettera "f" nella riga 5 (il punteggio relativo all'utilità generale, indicato con E). Questa lettera indica una differenza statisticamente significativa, a un livello di significatività di 0,1, rispetto alla riga 6 (il punteggio relativo all'utilità in una posizione specifica, indicato con F). (Si prega di fare riferimento alla spiegazione contenuta nel riquadro rosso nella figura).
Per quanto riguarda la praticità, il punteggio medio per il pubblico generale è stato di 3,52, mentre per coloro che ricoprivano posizioni dirigenziali è stato di 3,37. Tuttavia, confrontando queste medie con un test a coppie (utilizzando un test t), il valore p è risultato inferiore a 0,1. È possibile che coloro che ricoprivano posizioni dirigenziali fossero leggermente più insoddisfatti della praticità del seminario rispetto al pubblico generale.
Facciamo riferimento anche al rapporto sui "livelli di soddisfazione" relativi al seminario.
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Il punteggio medio per il pubblico generale è stato di 7,23, mentre il punteggio medio per coloro che ricoprivano posizioni dirigenziali è stato di 6,91. La lettera "B" è visualizzata nella colonna "Confronto delle medie". Poiché è mostrata in maiuscolo, in questo caso indica un livello di significatività statistica di 0,05. Per quanto riguarda la soddisfazione per il seminario stesso, si è riscontrata una differenza significativa nei punteggi tra il pubblico generale e coloro che ricoprivano posizioni dirigenziali.
Efficace per i confronti tra gruppi su molteplici questioni.
Nell'analisi "Categoria", è possibile specificare una variabile di raggruppamento per eseguire aggregazioni e confronti basati su gruppi. Nei sondaggi reali, spesso ci sono molte domande e molte opzioni di risposta. In questi casi, vengono visualizzate molte tabelle e grafici, il che rende difficile esaminare ogni risposta singolarmente per individuare quali risposte presentano differenze.
Utilizzando il "test di omogeneità delle risposte" e il "confronto delle medie dei punteggi" qui descritti, è possibile identificare rapidamente gli elementi con differenze significative, consentendo un confronto efficiente delle risposte tra i gruppi.
Nella prossima puntata, la Parte 3, spiegheremo in dettaglio le domande a "risposta multipla" nei sondaggi.
