4.5 Ricerca Quantitativa: Analisi descrittiva
4.5.3 Aspetti socio demografici
Le principali caratteristiche di tipo socio
l'età, il sesso e il titolo di studio, che forniscono informazioni sugli aspetti personali degli intervistati.
La prima variabile socio demografica presa in considerazione nel campione è rappresentata dal sesso, che in termini percen
per le donne.
Figura 38. Composizione per sesso del campione
La variabile anno, è una variabile di tipo quantitativo che indica l'anno di nascita dei rispondenti. Nel campione
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l'intervistatore. Questo accade perché l’intervistato considera le frasi che gli vengono sottoposte come espressioni di verità e tendono a non disapprovarle
demografici
Le principali caratteristiche di tipo socio-demografico del campione analizzate sono l'età, il sesso e il titolo di studio, che forniscono informazioni sugli aspetti personali
La prima variabile socio demografica presa in considerazione nel campione è rappresentata dal sesso, che in termini percentuali è pari al 60 % per gli uomini e 40 %
Composizione per sesso del campione
una variabile di tipo quantitativo che indica l'anno di nascita dei Nel campione preso in esame si estende dal 1957 al 1992, con un intervallo
60%
40%
Maschi Femmine
Sesso degli intervistati
Maschi
Femmine
l'intervistatore. Questo accade perché l’intervistato considera le frasi che gli vengono sottoposte come espressioni di verità e tendono a non disapprovarle.
mpione analizzate sono l'età, il sesso e il titolo di studio, che forniscono informazioni sugli aspetti personali
La prima variabile socio demografica presa in considerazione nel campione è tuali è pari al 60 % per gli uomini e 40 %
una variabile di tipo quantitativo che indica l'anno di nascita dei i estende dal 1957 al 1992, con un intervallo
Maschi
pari a 35 anni. La media dei rispondenti è pari a 36 anni, mentre la moda è pari a 40 (1974).
Raggruppando i dati in classi d'età ne è scaturito il seguente grafico, dal quale si evince che la classe con maggiore frequenza è quella relativa a 31
giovane età da parte dei rivenditori.
Figura 39. Composizione del campione per classi di età
Per quanto concerne la variabile qualitativa titolo di studio; possiamo notare una percentuale più alta tra coloro in possesso di un Diploma superiore con il 55%, seguito dalla Licenza media inferiore con il 30%, ed infine dalla Laurea/Post Laurea con il 15%. 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 20 - 30 100
La media dei rispondenti è pari a 36 anni, mentre la moda è pari a 40
Raggruppando i dati in classi d'età ne è scaturito il seguente grafico, dal quale si evince lasse con maggiore frequenza è quella relativa a 31- 40 anni, il che dimostra una giovane età da parte dei rivenditori.
Composizione del campione per classi di età
Per quanto concerne la variabile qualitativa titolo di studio; possiamo notare una percentuale più alta tra coloro in possesso di un Diploma superiore con il 55%, seguito dalla Licenza media inferiore con il 30%, ed infine dalla Laurea/Post Laurea con il
31 - 40 41 - 50 51 - 60
Classi d'età
La media dei rispondenti è pari a 36 anni, mentre la moda è pari a 40
Raggruppando i dati in classi d'età ne è scaturito il seguente grafico, dal quale si evince 40 anni, il che dimostra una
Per quanto concerne la variabile qualitativa titolo di studio; possiamo notare una percentuale più alta tra coloro in possesso di un Diploma superiore con il 55%, seguito dalla Licenza media inferiore con il 30%, ed infine dalla Laurea/Post Laurea con il
Figura 40. Composizione del campione per titolo di studio
Si è cercato di capire da quanti anni fosse in attività il punto vendita, dai risultati è emerso che nel 38% dei casi è in attività da più di 20 anni; nel 28% dei casi da meno di cinque anni, mentre per entrambe le opzioni intermedie si registra un 17%.
Come abbiamo visto precedentemente, l'età media dei rispondenti è di circa 36 anni, ciò sembra suggerire che nei PV ci possa essere stato un ricambio generazionale tra genitori e figli nella conduzione della gestione dell'esercizio, o ancora che siano stati
gestione solo di recente; come è stato testimoniato anche dai commenti fatti dagli intervistati nelle interviste
Figura 41. Composizione del campione per anni di attività del PV
30%
Licenza media inferiore
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Meno di 5 anni 101
Composizione del campione per titolo di studio
Si è cercato di capire da quanti anni fosse in attività il punto vendita, dai risultati è emerso che nel 38% dei casi è in attività da più di 20 anni; nel 28% dei casi da meno di cinque anni, mentre per entrambe le opzioni intermedie si registra un 17%.
ome abbiamo visto precedentemente, l'età media dei rispondenti è di circa 36 anni, ciò sembra suggerire che nei PV ci possa essere stato un ricambio generazionale tra genitori e figli nella conduzione della gestione dell'esercizio, o ancora che siano stati
gestione solo di recente; come è stato testimoniato anche dai commenti fatti dagli intervistati nelle interviste face to face.
Composizione del campione per anni di attività del PV
55%
15%
Licenza media inferiore Diploma Laurea/Post laurea
Titolo di studio
Meno di 5 anni da 6 a 10 anni da 11 a 20 anni da più di 20 anni
Anni di attività del PV
Si è cercato di capire da quanti anni fosse in attività il punto vendita, dai risultati è emerso che nel 38% dei casi è in attività da più di 20 anni; nel 28% dei casi da meno di cinque anni, mentre per entrambe le opzioni intermedie si registra un 17%.
ome abbiamo visto precedentemente, l'età media dei rispondenti è di circa 36 anni, ciò sembra suggerire che nei PV ci possa essere stato un ricambio generazionale tra genitori e figli nella conduzione della gestione dell'esercizio, o ancora che siano stati presi in gestione solo di recente; come è stato testimoniato anche dai commenti fatti dagli
15%
Laurea/Post laurea
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Passiamo adesso all'analisi delle relazioni presenti tra le variabili di interesse.
Con l'analisi bivariata, che tende ad accertare la presenza di una relazione tra le variabili prese due a due, si passa dal livello della pura descrizione a quello della spiegazione.
Il problema principale di questo livello d'analisi è che, nella realtà tutto è interconnesso; le relazioni tra una variabile e l’altra sono di solito rese più incerte e complesse dalla presenza di numerose altre variabili interagenti, legate alle due prese in esame.
Le analisi esplorative multivariate sono tecniche che cercano di definire le relazioni esistenti tra più variabili, di individuare le variabili più influenti.
Quando si analizza la relazione tra due variabili qualitative, i dati sono tipicamente rappresentati in una tabella a doppia entrata (tabella di contingenza o distribuzione doppia di frequenze).
Una distribuzione doppia di frequenze (o tabella a doppia entrata) è una tabella costituita da righe e colonne che rappresentano le modalità di due variabili qualitative e contiene le frequenze assolute e relative delle unità statistiche che presentano contemporaneamente una certa modalità della prima variabile e una certa modalità della seconda della seconda variabile.
Gli indici statistici in grado di evidenziare l’indipendenza tra due caratteri sono denominati indici di connessione.
L'indice Chi-quadrato di Pearson è dato dalla somma, per ogni incrocio tra le modalità delle due variabili, della somma delle differenza tra frequenze osservate e frequenze teoriche elevate al quadrato divise per le frequenze teoriche.
Quanto più elevato è il valore del Chi-quadrato, tanto più trova sostegno l'idea che sia forte la dipendenza tra le variabili.
Caratteristiche:
χ assume il valore 0 nel caso di indipendenza perfetta tra le due variabili (cioè se
frequenze osservate e teoriche sono uguali per ogni casella della tabella);
Assume valori tanto crescenti all’aumentare della differenza tra frequenze osservate
e teoriche;
Non ammette un massimo assoluto ma solo un massimo relativo in funzione della
numerosità del collettivo (N) e dal numero di modalità.
Il valore dell’indice chi-quadrato evidenzia l'esistenza di una relazione tra le due variabili (infatti Chi-quadrato > 0).
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L'indice V di Cramer è dato dalla radice quadrata del rapporto tra l’indice chi-quadrato ed il prodotto tra la numerosità del collettivo e il valore minore tra il numero di righe e il numero di colonne della tabella meno uno.
Caratteristiche:
• Assume valori in un intervallo limitato: 0 ≤ V ≤ 1 ;
• V = 0 nel caso di indipendenza perfetta tra i due caratteri;
• V = 1 nel caso di dipendenza massima.
Dopo aver descritto le variabili univariate dell'indagine, si verifica l'esistenza delle possibili associazioni di alcune di queste.
Per la prima associazione, creiamo una tabella a doppia entrata, che prende in considerazione le frequenze osservate delle due variabili qualitative riguardanti la soddisfazione sull'esposizione e l'attenzione che PVM presta all'esposizione.
Da questa tabella è possibile calcolare l'indice V Cramer per determinare il grado di
associazione tra le due variabili.
Si No Non so ni.
Si 27 4 4 35
Non So 2 1 2 5
n.k 29 5 6 40
Tabella 5. Distribuzione di frequenze per le variabili soddisfazione e attenzione che PVM presta all'esposizione
Le frequenze che si osservarebbero in caso di indipendenza tra i due caratteri sono date:
=
. ..
;
=∑ ∑ −
104
= × − 1, # − 1$
Dai risultati ottenuti, l'indice risulta essere pari a 3,4706073. L’indice V di Cramer è 0,29 , ciò dimostra che vi è una bassa dipendenza tra le due variabili.
Un'altra associazione presa in esame riguarda la frequenza con la quale viene rifornito il display e come questo è disposto all'interno del PV.
La tabella a doppia entrate risultante che ne è derivata è la seguente:
Visibile con vetro
Vicino alla cassa
Sul bancone Altro Totale
Una volta a settimana 7 6 6 0 19
2-3 volte al mese 6 3 2 1 12
Una volta al mese 3 3 0 0 6
Altro 2 1 0 0 3
Totale 18 13 8 1 40
Tabella 6. Distribuzione di frequenze per le variabili riferite alla frequenza di rifornimento e alla posizione del display
In questo caso l'indice è pari a 6,592251798; mentre il V di Cramer risulta essere pari a 0,2344, quindi la dipendenza tra le due variabili risulta bassa.
Dai risultati dell'indagine svolta si evince che i rivenditori prestano molta attenzione all'esposizione dei prodotti; ciò è testimoniato sia dal fatto che preferiscono occuparsi di persona dell'esposizione piuttosto che affidarsi a soggetti esterni, sia dai pareri favorevoli che hanno espresso nelle domande a scala di Likert, nelle quali gli è stato chiesto di esprimere il loro giudizio su alcuni aspetti riguardanti l'esposizione dei prodotti. La loro attenzione è dimostrata anche dalla frequenza con la quale riforniscono il display, più del 50% degli intervistati ha infatti dichiarato di rifornirlo uno o più volte a settimana; ciò perché si ritiene importante avere un buon assortimento ed evitare
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rotture di stock. Da sottolineare è il fatto che gli intervistati si ritengono soddisfatti dell'esposizione dei prodotti all'interno del loro punti vendita e dall'attenzione che PVM pone a questo aspetto.
Uno dei limiti riscontrati riguarda invece l'accessibilità dei prodotti, infatti, nonostante gli intervistati abbiano dichiarato importante questo aspetto, di fatto più del 40% degli espositori risulta inaccessibile per la presenza di barriere e vetri di protezione.
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