L’analisi quantitativa: introduzione e panel d’indagine

Questo capitolo è dedicato alla lettura e all’analisi dei dati quantitativi raccolti durante la fase di sperimentazione della ricerca, mediante il dispositivo formativo e gli strumenti precedentemente illustrati.

Nel capitolo successivo (Capitolo 7), invece, verrà svolta l’analisi qualitativa della ricerca, per misurare il modello capacitativo adottato sui soggetti coinvolti, leggendo le variabili di contesto, i funzionamenti effettivi, le potenzialità inespresse e le possibilità di conversione a disposizione, ossia per mettere in evidenza i fattori e le dimensioni che possono determinare il processo capacitativo.

L’elaborazione dei dati quantitativi si è svolta attraverso la produzione di diverse analisi statistiche, che di seguito elenchiamo e che verranno affrontate ciascuna nelle prossime sezioni dedicate:

a) analisi descrittiva dei dati anagrafici (QACEN Questionario)

b) analisi descrittiva dei dati sulla mobilità e sulle attività di vita sociale e civile (QACEN Questionario)

c) analisi dei risultati del GET2 Test (GET2 Test)

d) analisi dei dati sulle aree di competenza (QACEN Questionario)

e) analisi dei dati sui livelli di sviluppo delle competenze attivanti (QACEN

Questionario)

f) analisi dei dati sui contesti di sviluppo delle competenze (QACEN

Questionario)

g) analisi dei dati sui modi di apprendimento e di sviluppo delle competenze (QACEN Questionario)

h) analisi comparativa pre-/post- corso sui livelli di sviluppo delle competenze (QACEN Interview)

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Per quanto riguarda i soggetti partecipanti alla fase di sperimentazione della ricerca, come già illustrato nel paragrafo 5.3 Contesto e destinatari, sono stati in tutto 103. Più precisamente: 103 che hanno svolto il GET2 Test e il QACEN Questionario all’inizio dei corsi di formazione e, tra questi, al termine dei corsi, 29 hanno partecipato anche all’intervista individuale (QACEN Interview).

 Totale dei soggetti coinvolti: 103 (GET2 e QACEN Questionario)  Intervistati successivamente: 29 (QACEN Interview)

Queste persone erano uomini e donne, soprattutto italiani ma anche qualche straniero immigrato, che coprivano una fascia di età che andava dai diciotto anni fino a oltre i sessant’anni e che esprimevano un range EQF molto ampio, poiché erano presenti persone laureate, diplomate, ma anche dotate di sola licenza media. Di seguito si riporta la tabella (già presentata nel paragrafo 5.3 Contesto e destinatari) riassuntiva dei partecipanti e della loro divisione nei diversi corsi Imprenderò 4.0 tenuti dal Consorzio Friuli Formazione.

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Tale platea di soggetti ha offerto alla fase sperimentale della ricerca un preciso panel di indagine che è stato suddiviso in categorie di analisi, e queste, a loro volta, in

gruppi di analisi.

Si è deciso, cioè, di osservare il panel anche attraverso specifiche categorie di lettura, scelte guardando a quelle dimensioni di anagrafica ritenute maggiormente significative per cogliere aspetti d’incidenza sulle dinamiche d’attivazione imprenditiva. Queste categorie sono state individuate sulla base della letteratura e delle ultime ricerche internazionali, già indicate nella parte dedicata al quadro teorico della ricerca.

Prima di vedere i gruppi di analisi – su cui si sono svolte di fatto le elaborazioni statistiche – enucleiamo di seguito le categorie:

 Categoria “Età”  Categoria “Genere”  Categoria “Istruzione”

 Categoria “Esperienze professionali”  Categoria “Imprenditori in famiglia?”

Si badi: poiché all’interno delle categorie individuate sono emersi alcuni gruppi numericamente troppo piccoli per poter realizzare dei confronti statistici significativi, si è scelto, in tali casi, di operare degli accorpamenti coerenti, come vedremo di seguito.

Ecco, infatti, lo specchietto riassuntivo delle categorie e dei gruppi di analisi, con le corrispettive lettere che verranno adoperate per farvi riferimento all’interno dei grafici statistici, con l’indicazione del numero di soggetti appartenenti a ciascun gruppo e con la segnalazione (in nota a piè di pagina) degli accorpamenti coerenti dove necessario.

152  Gruppo Totale: 103, Tot

Categoria “Età”:

 Gruppo Giovani (18-29 anni159_{): 46, G}

 Gruppo Adulti (dai 30 anni in su): 57, A,Av [*52+5160_]

Categoria “Genere”:

 Gruppo Uomini: 47, M  Gruppo Donne: 56, F

Categoria “Istruzione”:

 Gruppo Non laureati (EQF 1, 2, 3, 4, 5): 52, D,Dm [*46+ 6161_]  Gruppo Laureati (EQF 6, 7, 8): 51, L

Categoria “Esperienze professionali”:

 Gruppo Senza esperienze (nessuna o occasionali): 19, X  Gruppo Dipendenti: 74, Y

 Gruppo Liberi professionisti: 10, Z162

Categoria “Imprenditori in famiglia?”:  Gruppo Aventi imprenditori: 58, S  Gruppo Non aventi imprenditori: 45, N

159 _{Per il Gruppo Giovani si è voluta considerare la fascia 18-29 anni, adottando lo stesso limite}

massimo d’età di Garanzia Giovani (Youth Guarantee, il Piano Europeo per la lotta alla disoccupazione giovanile) e considerando al contempo i ragazzi nei primi anni dopo la laurea.

160 _{Per il Gruppo Adulti è stato compiuto un accorpamento rispetto a due gruppi originari:}

 adulti 30-50 anni: 52 (A)  adulti over 50 anni: 5 (Av)

161 _{Per il Gruppo Non laureati è stato compiuto un accorpamento rispetto a due gruppi originari:}

 scuola “dell’obbligo” (EQF 1, 2): 6 (Dm)  scuola “secondaria” (EQF 3, 4, 5): 46 (D)

162 _{Nonostante i Gruppi “Liberi professionisti” e “Senza esperienze” fossero piuttosto piccoli, non è}

stato possibile eseguire un accorpamento tra di loro, poiché non ci sarebbe stata una logica coerente e utile al lavoro di analisi nell’unirli. Si è pertanto deciso di tenerli scissi tenendo conto delle differenti proporzioni.

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Infine, segnaliamo le principali tipologie di analisi statistiche realizzate, con alcune spiegazioni teoriche a premessa dei calcoli.

Due fondamentali concetti statistici su cui si è operato sono: deviazione

standard e media.

Come indice di variabilità, infatti, si è usata la deviazione standard (o scarto

quadratico medio) che è la radice quadrata della varianza. Per ottenere la deviazione standard, occorre calcolare prima la varianza (la varianza di una variabile aleatoria x

è una funzione indicata con σ2(x), che fornisce una misura di quanto siano vari i valori assunti dalla variabile, ovvero di quanto si discostino dal valore atteso). La

varianza è una grandezza che caratterizza la dispersione dei valori che possono

verificarsi intorno a quello di previsione, ma ha l’inconveniente di non essere facilmente percepibile a livello intuitivo, non essendo omogenea alla previsione stessa. Si preferisce allora introdurre la deviazione standard, la quale propone valori più “leggibili”. In sintesi, il valore della deviazione standard indica il grado di variabilità delle risposte rispetto al valore medio.

Come misura di tendenza centrale, invece, si è usata la media, la quale è la somma di tutte le N osservazioni divisa per N, ovvero è un singolo valore numerico che descrive sinteticamente un insieme di dati.

Infine, va precisato che i dati riguardanti i posizionamenti dei corsisti sui livelli di sviluppo delle competenze sono stati ottenuti con delle scale di Likert, le quali sono una delle tecniche più diffuse per la misurazione di opinioni e atteggiamenti. A ciascuna competenza, infatti, è stata associata una scala Likert da 1 a 5 su cui il compilatore si è posizionato in relazione al livello di competenza163 che riteneva di avere raggiunto.

163 _{I livelli di competenza sono stati definiti attraverso descrittori facenti riferimento al modello sullo}

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