Metodi di analisi statistica dei sondaggi: una guida rapida
Perché usare i metodi di analisi statistica dei sondaggi?
Quando si tratta di dati dei sondaggi, la raccolta è solo metà del quadro. Quello che fai con i tuoi risultati può fare la differenza tra risultati poco entusiasmanti e intuizioni profonde e rivelatrici. L’uso di strumenti di elaborazione dei dati e di tecniche come i test statistici può aiutarvi a scoprire:
- se le tendenze che vedete nei vostri dati sono significative o sono accadute per caso
- che cosa significano i vostri risultati nel contesto di altre informazioni in vostro possesso
- se un fattore che influenza il vostro business è più importante di altri
- quale dovrebbe essere la vostra prossima domanda di ricerca
- come generare intuizioni che portino a cambiamenti significativi
Ci sono diversi tipi di analisi statistiche per i sondaggi. In questo articolo, esploreremo alcuni dei metodi più comuni attualmente utilizzati e forniremo link a spiegazioni più approfondite del team di Qualtrics.
Benchmarking
Il benchmarking è un modo per standardizzare – livellare il campo di gioco – in modo che i tuoi dati e risultati siano significativi nel contesto. Si tratta di prendere in considerazione fattori esterni in modo da poter regolare i parametri della vostra ricerca e avere una comprensione più precisa di ciò che sta accadendo.
Le tecniche di benchmarking utilizzano la ponderazione per regolare le variabili che possono influenzare i risultati complessivi. Per esempio, immaginate di essere interessati alla crescita dei raccolti nel corso di una stagione. Il vostro benchmarking prenderà in considerazione le variabili che hanno avuto un effetto sulla crescita delle colture, come le precipitazioni, le ore di luce solare, eventuali parassiti o malattie, il tipo e la frequenza dei fertilizzanti ecc, in modo da poter tenere conto di qualsiasi cosa insolita che possa essere accaduta, come un’inaspettata epidemia di malattie delle piante in una singola fattoria all’interno del vostro campione.
Con i benchmark in atto, avete un riferimento per ciò che è “standard” nella vostra area di interesse, in modo da poter meglio identificare e studiare la varianza dalla norma.
L’obiettivo, come in gran parte dell’analisi dei dati dei sondaggi, è quello di assicurarsi che il campione sia rappresentativo, piuttosto che distorto, e che ogni confronto con altri dati sia simile a se stesso.
Scopri di più sul benchmarking per il business
Analisi di regressione
La regressione è una tecnica statistica usata per elaborare la relazione tra due (o più) variabili.
Per capire le regressioni, abbiamo bisogno di un rapido controllo terminologico:
- Le variabili indipendenti sono fenomeni “a sé stanti” (nel contesto dello studio) che influenzano le variabili dipendenti
- Le variabili dipendenti sono cose che cambiano come risultato della loro relazione con le variabili indipendenti
Un cambiamento in una variabile dipendente – diciamo, la crescita del raccolto in agosto – dipende da, ed è associato con, un cambiamento in una (o più) variabili indipendenti – che nell’esempio del raccolto possono essere il sole, le precipitazioni e i livelli di inquinamento.
- La regressione lineare usa una singola variabile indipendente per prevedere un risultato della variabile dipendente.
- La regressione multipla usa almeno due variabili indipendenti. Una regressione multipla può essere lineare o non lineare.
I risultati di un’analisi di regressione lineare sono mostrati come un grafico con le variabili sugli assi e una ‘curva di regressione’ che mostra le relazioni tra loro. I dati sono raramente direttamente proporzionali, quindi di solito c’è un certo grado di curva piuttosto che una linea retta.
Questo è un test utile perché sei in grado di identificare l’impatto preciso di un cambiamento nella tua variabile indipendente.
Leggi di più sulle regressioni
Il test T
Il test T (noto anche come test T di Student) è uno strumento per confrontare due gruppi di dati che hanno valori medi diversi. Per esempio, le donne e gli uomini hanno un’altezza media diversa? Il test T permette all’utente di interpretare se le differenze sono statisticamente significative o semplicemente casuali.
I risultati di un test T sono espressi in termini di probabilità (valore p). Se il valore p è al di sotto di una certa soglia, di solito 0,05, allora puoi essere molto sicuro che i tuoi due gruppi siano davvero diversi e che non si tratti solo di una variazione casuale tra i dati del tuo campione.
Leggi la nostra Introduzione alla teoria del test T per i sondaggi
Analisi della varianza (ANOVA) test
Come il test T, l’ANOVA (analisi della varianza) è un modo di testare le differenze tra gruppi per vedere se sono statisticamente significative. Tuttavia, l’ANOVA ti permette di confrontare tre o più gruppi piuttosto che solo due.
L’ANOVA è usata con uno studio di regressione per scoprire quale effetto hanno le variabili indipendenti sulla variabile dipendente. Può confrontare più gruppi simultaneamente per vedere se c’è una relazione tra loro, per esempio studiando se diversi tipi di pubblicità ottengono risposte diverse da parte dei consumatori.
Vai più a fondo: Cos’è l’analisi della varianza (ANOVA)?
Analisi dei cluster
L’analisi dei cluster è un modo di elaborare serie di dati identificando quanto strettamente correlati sono i singoli punti dei dati. Usando la cluster analysis, puoi identificare se ci sono gruppi definiti (cluster) all’interno di un grande insieme di dati, o se i dati sono distribuiti in modo abbastanza uniforme.
La cluster analysis si presenta in alcune forme diverse, a seconda del tipo di dati che hai e di cosa stai cercando di scoprire. Può essere usata in modo esplorativo, come la scoperta di cluster nei dati dei sondaggi sulle tendenze demografiche o sulle preferenze, o per confermare e chiarire le ipotesi esistenti. È una delle tecniche statistiche più popolari nelle ricerche di mercato, poiché può essere usata per scoprire segmenti di mercato e gruppi di clienti.
Leggi la nostra introduzione alla cluster analysis
Analisi dei fattori
L’analisi dei fattori è un modo per ridurre la complessità dei risultati della tua ricerca scambiando un gran numero di variabili iniziali con un numero minore di variabili sottostanti più profonde. Eseguendo l’analisi dei fattori, si scoprono fattori “nascosti” che spiegano la varianza (differenza dalla media) nei risultati.
Perché scava in profondità nella causalità dietro i dati, è anche una forma di ricerca a sé stante, in quanto ti dà accesso ai driver dei risultati che non possono essere misurati direttamente.
Scopri di più sull’analisi dei fattori
Conjoint analysis
I ricercatori di mercato amano capire e prevedere perché le persone fanno le scelte complesse che fanno. L’analisi Conjoint si avvicina di più a questo: chiede alle persone di fare dei compromessi quando prendono delle decisioni, proprio come fanno nel mondo reale, poi analizza i risultati per dare il risultato più popolare.
Per esempio, un investitore vuole aprire un nuovo ristorante in una città. Pensa che una delle seguenti opzioni possa essere la più redditizia:
| Tipo di ristorante | Gourmet Burger | Tapas spagnole | Thai |
| Prezzo medio a testa | $20 | $40 | $60 |
| Distanza dal centro città | 5 miglia | 2 miglia | 10 miglia |
| Cosa prova il partner del cliente? | È OK | È OK | Lo ama! |
| Trade-offs | E’ economico, abbastanza vicino a casa, il partner ci sta bene | E’ un po’ più caro ma molto vicino a casa, il partner si trova bene | È costoso, abbastanza lontano da casa ma il partner lo ama |
L’investitore commissiona una ricerca di mercato. Le opzioni sono trasformate in un sondaggio per i residenti:
- Quale tipo di ristorante preferisci? (Hamburger gourmet/tapas spagnole/tailandese
- Quanto saresti disposto a spendere a testa? ($20, $40, $60)
- Quanto saresti disposto a viaggiare? (5km, 2km, 10km)
- Il tuo partner…? (Lo amerebbe, sarebbe d’accordo)
Ci sono molte possibili combinazioni di risposte – 54 in questo caso: (3 tipi di ristorante) x (3 livelli di prezzo) x (3 distanze) x (2 preferenze del partner). Una volta che i dati del sondaggio sono arrivati, il software di analisi conjoint li elabora per capire quanto è importante ogni opzione nel guidare le decisioni dei clienti, quali livelli per ogni opzione sono preferiti e di quanto.
Così, dall’analisi conjoint, l’investitore del ristorante può scoprire che c’è una preferenza per un costoso tapas bar spagnolo nella periferia della città – qualcosa che potrebbe non aver considerato prima.
Ottieni maggiori dettagli: Cos’è un’analisi conjoint? Tipi di conjoint e quando usarli
Analisi crosstab
La crosstab (tabulazione incrociata) è usata nelle ricerche di mercato quantitative per analizzare dati categorici – cioè variabili che sono diverse e reciprocamente esclusive, come: uomini’ e ‘donne’, o ‘under 30’ e ‘over 30’.
Conosciuto anche con nomi come tabella di contingenza, chi-quadro e tabulazione dei dati, permette di confrontare la relazione tra due variabili presentandole in tabelle di facile comprensione.
Un metodo statistico chiamato chi-quadrato può essere usato per testare se le variabili in un’analisi crosstabs sono indipendenti o meno.
Leggi di più nel nostro Crosstabs Primer for Market Researchers
Analisi del testo e sentiment analysis
L’analisi del linguaggio umano è una forma relativamente nuova di elaborazione dei dati, che offre enormi vantaggi nella gestione delle esperienze. Come parte del pacchetto Stats iQ, TextiQ di Qualtrics utilizza l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale per analizzare e categorizzare i dati dei feedback testuali, assegnando un sentiment positivo, negativo o neutro ai messaggi e alle recensioni dei clienti.
Con questi dati di analisi del testo a disposizione, è possibile utilizzare strumenti statistici per analizzare le tendenze, fare previsioni e identificare i fattori di cambiamento positivo.
Scopri la sentiment analysis con Qualtrics TextiQ