LINEE METODOLOGICHE PER UN POSSIBILE MODELLO DI BSC PER LA BANCA DI CREDITO COOPERATIVO
Tavola 55 Esempio sull'utilizzo delle tavole di conversione
Vediamo un esempio per capire come si può ricorrere alle tavole per la soluzione di un test. Supponiamo di avere per un singolo test, su 30 unità di rilevazione: 25% per 12 unità di rilevazione; 35% per 1 unità di rilevazione; 50% per 9 unità di rilevazione; 75% per 8 unità di rilevazione. Nella tavola andremo ad evidenziare i valori in corrispondenza della percentuale e della frequenza rilevata:
In base alla formula vista per avere l’esito del test basterà sommare i numeri evidenziati nella tabella, dividere la somma per N (in questo caso per 30) e moltiplicare per 100.
Esito test = [ (0,35+6+4,5+3)/30 ] *100 = 42,16%
rilevazione si presenta più complesso con riferimento alla articolazione del questionario e alle verifiche di coerenza interna delle risposte fornite ai diversi test.
Al modello di analisi del pentagramma fin qui visto si accompagnano altre analisi e metodi di controllo:
1) analisi sulla varianza ad un fattore per singolo test ed unità di rilevazione effettuata per riga: valori elevati di varianza sul singolo test per una specifica unità confermeranno la
inattendibilità della risposta dal momento che le domande del singolo test sono espresse tutte in senso positivo e tendono a rilevare l’opinione del rispondente sullo stesso oggetto. L’analista può valutare i singoli casi di incoerenza compiendo tre semplici passaggi:
i) rilevare le unità anomale, ovvero quelle che presentano varianza elevata; ii) controllare le risposte fornite al test dalle unità anomale;
iii) formulare un giudizio (il più possibile oggettivo) sulla coerenza delle risposte.
2) analisi sulla varianza ad un fattore per singolo test effettuata per colonna: in questo modo
si può verificare la coerenza intersoggettiva delle risposte fornite al test, ovvero si sposta l’attenzione dal singolo rispondente (analisi della varianza per riga) all’esito complessivo del test (varianza per colonna);
3) verifica e confronto delle check question e analisi di correlazione. E’ possibile effettuare un
confronto fra le risposte fornite a domande appartenenti allo stesso campo semantico inserite con apposita finalità di controllo all’interno dei singoli test. Nella struttura del questionario sono inserite rispettivamente all’inizio e alla fine di ciascuna batteria. Si tratta di domande con lo stesso significato e per le quali ci si attenderebbe pertanto la stessa risposta. Queste domande possono essere valutate sia nel caso di unità anomale come conferma di una mancanza di attenzione da parte del rispondente (che evidentemente non ha mantenuto lo stesso livello di attenzione dall’inizio alla fine della batteria di domande o ha risposto senza interesse al test) sia nel complesso della rilevazione. Trattandosi di domande pressoché identiche nel contenuto (non nella forma) una delle due dovrebbe essere esclusa dal computo dell’esito del singolo test. Tuttavia, essendo impossibile valutare scientificamente il livello di attenzione del rispondente (il quale potrebbe essere più attento all’inizio della batteria e meno attento alla fine o viceversa) si conviene di mantenere nel calcolo dell’esito anche la risposta fornita nella domanda- doppione. La verifica di attendibilità delle risposte può essere effettuata utilizzando l’analisi di correlazione. La correlazione fra due insiemi di punteggi può essere impiegata come stimatore dell’attendibilità di un test ed in particolare il valore della correlazione è sempre un valore compreso fra -1 e 1. Se la correlazione tende verso il valore 1 siamo in presenza di correlazione (positiva o negativa a seconda del segno), se tende al valore centrale (ovvero lo zero) siamo in assenza di correlazione e quindi in presenza di una scarsissima attendibilità dei dati raccolti. La correlazione può essere usata in questo caso per confrontare le risposte date alle check question, che rappresentano i due insiemi di dati sui quali lavorare per il calcolo della correlazione. Dovremo chiaramente aspettarci valori prossimi ad |1| e comunque diversi da zero per poter dire che i nostri test sono attendibili.
4) Valutazione dell’eventuale test-retest222. La eventuale presenza eccessiva di anomalie di risposta potrebbe essere superata attraverso la ripetizione del test al soggetto anomalo e la successiva analisi di correlazione delle risposte fornite per valutarne l’attendibilità. La procedura tuttavia non è priva di difficoltà nella sua applicazione se si pensa che il test deve essere sottoposto in condizioni di anonimato. Il solo fatto di ricontattare l’unità per sottoporle nuovamente il test potrebbe falsare la sua ri-compilazione.
5) Analisi di attendibilità attraverso lo stimatore “diviso a metà”223. Occorre tener presente che sui singoli test le domande tendono a misurare lo stesso tipo di oggetto. E’ possibile dunque compiere un ulteriore sforzo per portare avanti una analisi di attendibilità basata sulla correlazione di tipo più particolare. Questo metodo stima la coerenza interna dividendo le
222
Per un approfondimento sulla procedura ed una analisi critica si veda MARRADI. A. (2007), Metodologia delle
scienze sociali, Il Mulino, p. 115. 223
Il metodo è noto tra le tecniche di analisi dei dati ed è stato tratto nel caso specifico da HAYES B.E. (2007),
domande del test in due metà (es. voci pari e dispari oppure la metà superiore e la metà inferiore) e quindi correlando i punteggi di queste due metà. Un alto valore di correlazione indica che i due sottoinsiemi portano un’informazione coerente; come dire, se una persona assegna un punteggio elevato sul primo insieme di domande, darà un punteggio altrettanto alto sul secondo insieme. Quando si usa questo metodo per stimare l’attendibilità non è sufficiente controllare soltanto i valori di correlazione, occorre inserire un fattore di correzione. Le stime di attendibilità sono influenzate dalla lunghezza della lista: più voci ci sono e più è alta l’attendibilità. Impiegando questo metodo in effetti si stima l’attendibilità con una lista che è la metà dell’originale. Per gestire la lunghezza della prova si introduce un fattore correttivo proposto da Spearman e Brown. Questo fattore trasforma la stima in una stima corretta dell’attendibilità. La formula proposta è:
12 12 ) 1 ( 1 ' r n nr r Dove: '
r = stimatore corretto dell’attendibilità del questionario
12
r = correlazione fra le due metà dello stesso questionario