RAPPORTO CAUSA–EFFETTO

Prima di procedere con la descrizione dei modelli, è necessario chiarire tale rapporto. Si consideri il seguente esempio21:

un’azienda che possiede vari stabilimenti decide, nel sito A, di implementare dei gruppi di lavoro auto–diretti; successivamente a ciò, si osserva un sostanziale aumento nella qualità del prodotto. Cosa si può dire sull’effetto a livello di qualità del prodotto dato dall’implementazione di un gruppo di lavoro auto–diretto?

Molti si rallegrerebbero di questo risultato, dando per scontata una relazione di causa–effetto tra l’introduzione del gruppo di lavoro auto–diretto e l’aumento della qualità del prodotto.

Si ipotizzi che nel sito B non siano stati realizzati i gruppi di lavoro auto–diretti, ma, da un aggiornamento dei dati relativi alla qualità del prodotto, si osserva un deciso miglioramento nella qualità, con un andamento simile a quello registrato per il sito A.

A questo punto, cosa si potrebbe concludere riguardo gli effetti dei gruppi di lavoro auto–diretti rispetto alla qualità del prodotto?

Diventa difficile assicurare che il miglioramento osservato nel sito A sia dovuto proprio all’introduzione dei nuovi gruppi di lavoro, se nel sito B tale intervento non è stato realizzato eppure si è registrato il medesimo miglioramento riguardo la qualità.

Se poi si considerano altri due siti, C e D, nei quali non è stato realizzato l’intervento, ma che hanno registrato anch’essi il miglioramento a livello di qualità del prodotto, diventa molto più difficile e poco sensato giustificare la crescita di prestazioni del sito A con l’introduzione dei gruppi di lavoro auto–diretti.

È fondamentale in ambito scientifico ricordare che causa e correlazione sono due cose diverse. Nel caso considerato, c’è una correlazione tra l’aumento della qualità dei prodotti del sito A e la realizzazione dei gruppi di lavoro auto–diretti, ma questa non è la causa di tale miglioramento. Infatti, se due cose sono temporalmente associate, ciò non significa che una sia la causa dell’altra. C’è, ad esempio, correlazione tra i chilometri di strada asfaltata in una nazione e il numero di casi di malaria. Più chilometri di strada asfaltata sono presenti, meno sono i casi di malaria registrati. Non si può ovviamente concludere che le strade non asfaltate causino la malaria o che asfaltare tutte le strade possa bloccare la malaria21.

Determinare le cause di un comportamento è un obiettivo primario della scienza dell’analisi del comportamento, poiché determinare tali cause permette lo sviluppo di interventi veramente efficaci. Si osserva come in molti contesti aziendali vengano implementati degli interventi di miglioramento solo perché si hanno informazioni riguardo un certo tipo di training che ha risolto i problemi dell’azienda che lo ha effettuato. Spesso tali interventi richiedono un elevato investimento sia in termini di costo sia di tempo da dedicare, ma l’azienda è orgogliosa di svilupparli nonostante non vi sia una solida evidenza di un rapporto di causa ed effetto tra le attività e i risultati.

Alcune direzioni aziendali sono così sicure dei comportamenti richiesti che non li hanno mai testati. Ignorando i cambiamenti nella tecnologia, nei processi e nei mercati, danno per scontato che, se si osserva una mancanza di risultati, ciò sia imputabile esclusivamente ad una mancanza di sforzo da parte di alcuni dipendenti. Si osservano inoltre molte persone che lavorano sodo per svolgere correttamente quei comportamenti a cui è stato chiesto loro di indirizzarsi, senza vedere alcun esito che costituisca un beneficio per l’organizzazione di cui fanno parte22.

La funzione del management è di convalidare la relazione tra i comportamenti richiesti ai dipendenti e i risultati legati agli indicatori chiave del successo di un’azienda, come la redditività. Un modo per scoprire la relazione tra i comportamenti e i risultati è utilizzare lo strumento “Risoluzione dei problemi”, riportato nello schema di seguito:

Lindsley23 dimostrò che le persone che iteravano questo modello almeno tre volte risolvevano i loro problemi in più del 98% dei casi.

Molti manager si sono accorti che, procedendo sistematicamente secondo questo schema, erano in grado di comprendere relazioni tra comportamenti e risultati di cui non sapevano l’esistenza.

Il modo più tradizionale per determinare il rapporto di causa–effetto nel campo della psicologia è quello di impostare un gruppo di controllo e un gruppo di sperimentazione/trattamento.

Tale procedura coinvolge la creazione di gruppi in modo che siano analoghi su tutti i parametri che potrebbero portare a delle differenze nei risultati. Alcune delle caratteristiche che si considerano di solito sono l’età, il sesso, l’educazione e l’esperienza. Quando tali aspetti sono i più simili possibile tra i gruppi, le differenze nei risultati possono essere attribuite alle sole procedure sperimentali, in quanto le altre variabili sono controllate.

Nonostante questo modo di operare abbia degli indubbi vantaggi, in genere non può essere applicato nelle organizzazioni aziendali.

È infatti raro, al di fuori di laboratori scientifici, che si possa assegnare personale in modo casuale a gruppi differenti, con lo scopo di esporre un solo gruppo all’intervento. Anzi, il contesto delle aziende presenta già dei gruppi costituiti che si tende, giustamente, a lasciare intatti.

Infatti, se le persone fossero assegnate a estrazione ad uno o all’altro gruppo, i problemi sorgerebbero a causa della natura delle procedure introdotte. Ad esempio, un programma che preveda degli aumenti salariali reso disponibile solo per uno dei gruppi, porterebbe attriti tra i dipendenti. Similmente, un cambiamento nei piani di incentivazione potrebbe portare a inopportune disparità tra il gruppo di controllo e il gruppo di trattamento.

Di conseguenza, i programmi che prevedono un gruppo di controllo non sono raccomandabili, quindi vengono usati raramente, all’interno delle aziende, a causa dei problemi che la loro implementazione comporta.

Di contro, usare i gruppi di lavoro già presenti nell’organizzazione, al posto di gruppi costituiti in modo casuale, presenta dei problemi. Infatti tali gruppi differiscono l’uno dall’altro in modo significativo, così un cambiamento introdotto in un gruppo, anche se porta al miglioramento delle performance, è difficilmente imputabile come causa del miglioramento stesso, in quanto ci sarebbero varie motivazioni ragionevoli che potrebbero giustificarlo. In questo caso si osserverebbe quindi solo una correlazione.

Come è possibile determinare il rapporto causa–effetto?

Sono disponibili due scuole di pensiero (europea e americana/statunitense) e tre metodologie:  analisi statistica (scuola europea);

 reversal–design (scuola statunitense);

 multiple–baseline design (scuola statunitense).