Stimolo iniziale

Lo stimolo iniziale è caratterizzato da tre variabili indipendenti, ciascuna con due modalità, attribuite ad ogni rispondente in maniera casuale attraverso la funzione di randomizzazione presente nel software SurveyMonkey. Attraverso la randomizzazione, ad ogni modalità di ciascuna variabile indipendente, è possibile attribuire uno stimolo con una proporzionalità del 50%, ottenendo così un quantitativo di risposte soddisfacenti per ogni scenario preso in considerazione.

In particolare, la Figura 3.8 mostra le percentuali dei soggetti a cui ciascuna modalità delle variabili indipendenti è stata presentata in maniera casuale.

Figura 3.8: Randomizzazione modalità variabili indipendenti. Fonte: Elaborazione Excel.

La modalità “Grande distribuzione organizzata” della variabile punto vendita è stata presentata in maniera casuale al 53,52% dei soggetti intervistati mentre il “Punto vendita specializzato” al 46,48%.

La modalità “Prezzo alto” della variabile prezzo è stata presentata in maniera casuale al 48,44% dei soggetti intervistati mentre il “Prezzo nella media” al 51,56%.

La modalità “Località di produzione diversa da quella originale” della variabile località di produzione è stata presentata in maniera casuale al 54,69% dei soggetti intervistati mentre la “Località di produzione originale” al 46,31%.

3.2.4 Manipulation check

Le domande di controllo, inserite all’interno del questionario, sono finalizzate a verificare l’attendibilità di ogni risposta ottenuta. Nel questionario somministrato, queste sono state posizionate prima del blocco di domande relative all’autenticità e dopo aver presentato al rispondente lo stimolo iniziale. Lo scopo delle domande di controllo è quello di arrivare ad avere un data set formato da domande attendibili, coerenti ed affidabili. Pertanto, per vedere se il manipulation check è andato a segno si ricorre al t-test (Indipendent T-test).

Per quanto riguarda il primo manipulation check, ovvero quello relativo alla variabile punto vendita, è stata formulata una domanda secondo la tecnica del differenziale semantico, dove 1 corrisponde a “Punto vendita specializzato” e 7 a “Grande distribuzione organizzata”. Per il punto vendita specializzato sono valide tutte le risposte che hanno come punteggio un numero che va da 1 a 3 mentre per la grande distribuzione organizzata sono valide quelle che hanno come punteggio un numero compreso tra 5 e 7.

Il primo output derivante dall’Indipendent T-test è riportato nella Figura 3.9.

Figura 3.9: Group Statistics. Output 1 Indipendent t-test. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Dalla prima tabella si rileva che il gruppo di soggetti a cui è stato rivolto come stimolo iniziale il punto vendita specializzato è formato da 114 soggetti, mentre per quanto riguarda la grande distribuzione da 132 soggetti.

Inoltre, i partecipanti hanno dato punteggi, per il punto vendita specializzato mediamente di 2,01 con una deviazione standard di 1,83 e un errore standard di 0,171 mentre per la grande distribuzione di 6,31 con una deviazione standard di 1,42 e un errore standard di 0,123. Dato che il punto vendita specializzato corrisponde al valore 1 e la grande distribuzione al valore 7 si può constatare che gli errori sono minimi e nel complesso la manipolazione è stata recepita.

Dalla seconda tabella ottenuta (Figura 3.10), invece, si nota come il test sia significativo (sign < 0,05).

Pertanto, la prima manipolazione sulla variabile punto vendita ha avuto successo.

Il secondo manipulation check, riguardante la variabile prezzo, è caratterizzato anch’esso da una domanda che presenta un punteggio che va da 1 a 7: 1 che corrisponde a “Prezzo alto” e 7 che corrisponde a “Prezzo nella media”. Per il prezzo alto, sono validi i valori che vanno da 1 a 3 mentre per il prezzo nella media quelli che vanno da 5 a 7.

Il primo output derivante dell’Indipendent-T-test è riportato nella Figura 3.11.

Figura 3.11: Group Statistics. Output 1 Indipendent t-test. Fonte: Elaborazione software SPSS.

La tabella mostra che, il gruppo di soggetti ai quali è stato presentato come stimolo iniziale la modalità prezzo alto, è formato da 120 soggetti e per il prezzo nella media da 126 soggetti. I partecipanti hanno dato un voto in media di 1,42 per il prezzo alto e 6,4 per il prezzo nella media, con una devianza standard del 1,08 nel primo caso e 1,14 nel secondo caso ed un errore standard dello 0,099 per il prezzo alto e 0,101 per il prezzo nella media. Visto che il prezzo alto corrisponde al valore 1 e il prezzo nella media al valore 7, si può già constatare che la manipolazione sia stata recepita dai soggetti nonostante ci siano degli errori che però sono minimi.

La seconda tabella evidenzia, invece, come anche nel caso del prezzo la manipolazione è significativa (sign < 0,05). (Figura 3.12)

Infine, il terzo manipulation check riguarda la variabile località di produzione, dove il valore 1 corrisponde a “Località di produzione originale”, mentre il valore 7 corrisponde a “Località di produzione diversa da quella originale”. Pertanto, per la località di produzione originale sono validi i valori che vanno da 1 a 3 mentre per la località di produzione diversa da quella originale, quelli compresi tra 5 e 7.

La Figura 3.13 rappresenta il primo output derivante dall’Indipendent T-test.

Figura 3.13: Group Statistics. Output 1 Indipendent t-test. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Il numero di soggetti a cui è stato rivolto come stimolo iniziale la località di produzione originaria è pari a 109, mentre la località di produzione non originaria a 137 soggetti. I partecipanti hanno dato per la località di produzione originaria un punteggio mediamente di 1,6 con una devianza standard pari a 1,64 e uno standard error di 0,157, mentre per la località di produzione non originaria hanno dato punteggi in media di 6,33 con una devianza standard pari a 1,45 e uno standard error pari a 0,124. Ammesso che la località di produzione originaria corrisponde al valore 1 mentre la località di produzione diversa da quella originaria corrisponde al valore 7, si può assumere che la manipolazione è stata recepita. Anche il test riguardante la variabile località di produzione è significativo (Figura 3.14).

Figura 3.14: Indipendent Samples Test. Output 2 Indipendent t-test. Fonte: Elaborazione software SPSS.

3.2.5 Qualità

La prima variabile dipendente analizzata è la “Qualità” che misura l’autenticità come conformità del prodotto Grana Padano DOP. I rispondenti al questionario, hanno attribuito un punteggio da 1 a 7 nei confronti di una serie di item dove 1 corrisponde a “completamente in disaccordo” mentre 7 a “completamente d’accordo”.

Per prima cosa si procede con l’analisi dell’Indipendent T-test e dell’ANOVA realizzato sulla variabile dipendente qualità per ciascuna delle variabili indipendenti considerate. Il primo output derivante dal T-test fornisce statistiche riassuntive per le due condizioni sperimentali (Figura 3.15).

Figura 3.15: Group Statistics Punto vendita. Fonte: Elaborazione software SPSS.

I partecipanti hanno associato, in media, una maggiore qualità ad un prodotto venduto all’interno di un punto vendita specializzato (M = 4,88, SE = 0,115) rispetto che ad un prodotto venduto all’interno di un punto vendita della grande distribuzione (M= 4,67, SE = 0,088).

Il secondo output ottenuto (Figura 3.16) contiene invece le principali statistiche di test.

Figura 3.16: Indipendent T-test Punto vendita. Fonte: Elaborazione software SPSS.

La seconda tabella ci fornisce come primo risultato il “Test di Levene” che è simile al t- test in quanto verifica l’ipotesi che le varianze nei due gruppi siano uguali. In questo

caso, il Test di Levene risulta essere marginalmente significativo (0,05 < sign > 0,10) quindi possiamo supporre che le varianze siano marginalmente differenti.

Una volta stabilito che l’assunzione dell’omogeneità delle varianze è marginalmente violata, si procede con l’analisi del t-test stesso. SPSS produce l’esatto valore di significatività di t.

In questo caso, il livello di significatività è pari a 0,148 (visto che il Test di Levene è marginalmente significativo, si considera la seconda riga della tabella etichettata “Equal variances not assumed”), quindi il p-value è maggiore di 0,05, si accetta l’ipotesi nulla e si conclude che non vi è alcuna differenza significativa tra le medie di questi due campioni. Per quanto riguarda il nostro esperimento, si deduce quindi che il livello medio di qualità attribuito ad un prodotto venduto all’interno di un punto vendita specializzato non è statisticamente differente rispetto al livello medio di qualità attribuito ad un prodotto venduto all’interno di un punto vendita della grande distribuzione organizzata.

Inoltre, la Figura 3.17 rappresenta l’ANOVA e indica se la relazione tra la variabile dipendente qualità e la variabile indipendente punto vendita (scenario) è statisticamente significativa.

Figura 3.17: ANOVA Qualità BY Scenario. Fonte: Elaborazione software SPSS.

F è dato dal rapporto tra la media dei quadrati between e quelli within ed indica quanto è “buono” il modello rispetto al suo errore. F ha, in questo caso, un valore superiore ad uno [F = 2,151; gl (1-232)], indicando così che il valore è statisticamente significativo. Pertanto, la manipolazione sperimentale ha avuto effetto e si respinge l’ipotesi nulla. Tuttavia, il livello di significatività è pari a 0,144 ovvero maggiore a 0,05, quindi si conclude che la relazione tra la variabile qualità e la variabile indipendente punto

vendita non è statisticamente significativa. Pertanto, non esiste alcuna relazione tra il

Per quanto riguarda invece la variabile indipendente prezzo, il primo output dell’Indipendent T-test è riportato nella Figura 3.18.

Figura 3.18: Group Statistics Prezzo. Fonte: Elaborazione software SPSS.

In media, i soggetti rispondenti al questionario hanno associato una maggiore qualità ad un prodotto venduto ad un prezzo in linea con il suo prezzo medio (M = 4,86, SE = 0,088) rispetto che ad un prodotto che presenta un prezzo più elevato del prezzo medio a cui generalmente questo viene venduto (M = 4,68, SE = 0,115).

Il secondo output è riportato nella Figura 3.19.

Figura 3.19: Indipendent t-test Prezzo. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Il Test di Levene in questo caso è significativo (sign < 0,05) quindi le varianze sono significativamente differenti e la loro ipotesi di omogeneità è stata violata. Analizzando il t-test (si guarda alla seconda riga “Equal variances not assumed”), si rileva invece che il livello di significatività della statistica t è maggiore di 0,05 (0,215), si accetta l’ipotesi nulla e quindi si conclude che la media dei due gruppi di soggetti non è significativamente diversa, ovvero che il livello medio di qualità attribuito dai soggetti ad un prodotto che ha un prezzo nella media non è statisticamente diverso dal livello medio di qualità attribuito ad un prodotto venduto ad un prezzo alto.

La Figura 3.20 rappresenta l’ANOVA tra la varabile dipendente qualità e indipendente prezzo (scenario).

Figura 3.20:ANOVA Qualità BY Scenario. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Si rileva che F è superiore ad uno [F = 1,574; gl (1-232)] quindi la manipolazione sperimentale ha avuto qualche effetto. Tuttavia, è presente un livello di significatività pari a 0,211 quindi la relazione tra la variabile qualità e prezzo non è statisticamente

significativa (sign > 0,05), ovvero è presente una probabilità del 21,1 % che la relazione

sia dovuta al caso. Pertanto, non esiste alcuna relazione tra il livello di qualità percepito dai consumatori verso il Grana Padano DOP e il prezzo a cui questo è venduto.

Infine, per la variabile indipendente località di produzione, si analizza il primo output derivante dall’Indipendent T-test (Figura 3.21).

Figura 3.21: Group Statistics Località di produzione. Fonte: Elaborazione software SPSS.

I soggetti hanno attribuito, in media, una qualità maggiore ad un prodotto realizzato nel suo luogo di produzione originario (M = 5,22, SE = 0,085) rispetto che ad un prodotto realizzato in una località di produzione diversa da quella originaria (M = 4,41, SE = 0,10).

Figura 3.22: Indipendent t-test Località di produzione. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Il Test di Levene è significativo (sign < 0,05) quindi possiamo acquisire confidenza nell’ipotesi che le varianze sono significativamente diverse e che la loro ipotesi di omogeneità è stata violata. Dall’analisi del t-test, guardando la seconda riga (“Equal variances not assumed”), si rileva che il suo livello di significatività è inferiore a 0,05 (0,000), pertanto si rifiuta l’ipotesi nulla e si conclude che le medie tra i due campioni di soggetti sono diverse. Per quanto riguarda il nostro esperimento, possiamo dedurre quindi che il livello medio di qualità attribuito dai soggetti nei confronti di un prodotto realizzato nel suo luogo di produzione originario è statisticamente diverso da quello attribuito ad un prodotto realizzato in un luogo di produzione diverso da quello originario.

Inoltre, la Figura 3.23 mostra l’ANOVA tra la variabile dipendente qualità e la variabile indipendente località di produzione (scenario).

Figura 3.23:ANOVA Qualità BY Scenario. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Si rileva che F è nettamente maggiore di uno [(F = 35,484); gl(1-232)] quindi la manipolazione ha avuto qualche effetto sulla variabile indipendente e si rifiuta l’ipotesi nulla. Il livello di significatività è 0,000, valore ideale, quindi la relazione tra la

variabile qualità e la variabile località di produzione è perfettamente significativa.

Pertanto, esiste una relazione tra il livello di qualità percepito dai consumatori verso il Grana Padano DOP e la località in cui questo viene prodotto.

Per comprendere meglio la diversa percezione della qualità dei rispondenti per ciascuna variabile indipendente, si osservi la Figura 3.24 per un’analisi grafica della qualità media percepita.

Figura 3.24: Grafico medie Qualità. Fonte: Excel.

Il massimo valore medio di qualità del Grana Padano DOP è stato attribuito a quello prodotto nella località di produzione originaria (M = 5,22). Segue il punto vendita specializzato, prezzo nella media, prezzo alto, grande distribuzione e località di produzione non originaria. Pertanto, l’effetto principale ottenuto è che il Grana Padano DOP prodotto nel suo luogo di produzione originario ha suscitato una percezione di qualità maggiore.

Dal grafico si rileva inoltre che l’unico divario evidente si ha tra la località di produzione originaria e la località di produzione diversa da quella originaria, mentre le modalità delle variabili indipendenti punto vendita e prezzo presentano valori simili.

Adesso si procede con l’analisi congiunta delle modalità delle variabili indipendenti con la variabile qualità attraverso il modello lineare generalizzato multivariato.

Si ottiene come primo output un’analisi descrittiva dove al suo interno, per la variabile dipendente qualità, ci sono gli incroci delle tre variabili indipendenti considerate quindi punto vendita specializzato e grande distribuzione, prezzo alto e prezzo nella media, località di produzione originaria e località di produzione diversa da quella originaria (Figura 3.25).

Figura 3.25: Descriptive Statistics. Fonte: Elaborazione software SPSS.

In media, i soggetti hanno attribuito un livello di qualità maggiore ad un prodotto venduto in un punto vendita specializzato, ad un prezzo nella media e realizzato nella sua

località di produzione originaria (M = 5,33), mentre il valore medio più basso è quello

attribuito ad un prodotto venduto in un punto vendita specializzato, ad un prezzo alto e realizzato in una località di produzione non originaria (M = 4,02). Pertanto, si osserva che laddove il Grana Padano DOP è prodotto nel suo luogo di produzione originale, i valori sono più elevati rispetto al caso in cui il Grana Padano DOP è prodotto in un luogo diverso da quello originario.

La Figura 3.26 rappresenta l’ANOVA prima dell’introduzione delle covariate.

La variabile qualità rimane non significativa per la variabile punto vendita e prezzo (sign > 0,05), mentre rimane significativa per la variabile località di produzione (sign < 0,05). Le interazioni tra le variabili indipendenti non sono significative.

Si procede poi con l’analisi dell’ANCOVA (Figura 3.27), che consente di ridurre la varianza dell’errore, dovuta all’eterogeneità di partenza e corregge la media dei gruppi per ottenere una corretta stima degli effetti di trattamento.

Figura 3.27: Test of Between - Subjects Effects con covariate. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Le covariate familiarità, frequenza di consumo, gradimento, atteggiamento verso il canale di vendita della grande distribuzione e del punto vendita specializzato non sono correlate significativamente alla variabile dipendente (qualità). Questo significa che i risultati che abbiamo ottenuto sulla variabile dipendente, non dipendono dal fatto che i soggetti conoscessero o meno oppure consumassero spesso o mai (etc.) il Grana Padano DOP. La covariata sensibilità al prezzo invece è significativamente correlata alla variabile qualità (F = 4,841, sign < 0,05): si ipotizza quindi che più aumenta la sensibilità al prezzo più la qualità percepita aumenta. Anche la covariata sensibilità al contagio risulta essere

marginalmente correlata alla variabile qualità (F = 3,177, 0,05 < sign < 0,10): se tale variabile cresce, anche la qualità percepita cresce e quindi aumenta l’autenticità come conformità.

Con l’introduzione delle coviarate la relazione tra punto vendita e scenario e prezzo e scenario rimane non significativa, mentre la relazione tra la variabile località di produzione e scenario rimane perfettamente significativa (0,000). Le interazioni tra le tre variabili indipendenti non sono significative.

Infine, si analizzano le medie della variabile qualità per ogni scenario dopo l’introduzione delle covariate (Figura 3.28).

Figura 3.28: Descriptive Statistics con covariate. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Lo stimolo iniziale caratterizzato da un prodotto venduto presso un punto vendita specializzato, ad un prezzo medio e realizzato nella sua località di produzione originaria rimane quello che presenta la media più elevata, anche se adesso con l’introduzione delle covariate questa aumenta leggermente (M = 5,37) rispetto a prima (Figura 3.25). Anche lo scenario costituito da un prodotto venduto presso un punto vendita della grande distribuzione, ad un prezzo medio e realizzato nella sua località di produzione originaria presenta un valore leggermente più elevato (M = 5,06). Le altre medie rimangono invariate.

3.2.6 Sincerità

La seconda variabile dipendente analizzata è la “Sincerità” che misura l’autenticità come coerenza del prodotto Grana Padano DOP per la quale i rispondenti hanno attribuito un punteggio da 1 a 7.

Per prima cosa si analizza il T-test e l’ANOVA tra la variabile dipendente sincerità e le tre variabili indipendenti.

La Figura 3.29 rappresenta il primo output derivante dall’Indipendent T-test.

Figura 3.29: Group Statistics Punto vendita. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Per la variabile indipendente punto vendita, in media, i soggetti rispondenti al questionario, hanno attribuito un livello di sincerità maggiore ad un prodotto venduto all’interno di un punto vendita specializzato (M = 4,60, SE = 0,108) rispetto che ad un prodotto venduto all’interno di un punto vendita della grande distribuzione (M = 4,20, SE = 0,11).

La seconda tabella ottenuta con il T-test è riportata nella Figura 3.30.

Figura 3.30: Indipendent T-test Punto vendita. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Il Test di Levene non è significativo (sign > 0,05) quindi si suppone che le varianze siano approssimativamente uguali. Ma il t-test ha un livello di significatività pari a 0,011 (si guarda la prima riga “Equal variances…”), quindi inferiore a 0,05. Pertanto, si rifiuta l’ipotesi nulla e si conclude che le medie tra i due campioni di soggetti sono diverse, ovvero che il livello medio di sincerità attribuito ad un prodotto venduto all’interno di

un punto vendita specializzato è statisticamente diverso al livello medio di sincerità attribuito ad un prodotto venduto all’interno di un punto vendita della grande distribuzione.

La Figura 3.31 rappresenta l’ANOVA tra la variabile dipendente sincerità e indipendente punto vendita (scenario).

Figura 3.31:ANOVA Sincerità BY Scenario. Fonte: Elaborazione software SPSS.

F presenta un valore superiore ad uno [F = 6,599; gl(1-222)] quindi la manipolazione sperimentale ha avuto un qualche effetto sulla variabile. Il livello di significatività è inferiore a 0,05 (0,011) quindi si suppone che la relazione tra la variabile sincerità e

punto vendita è statisticamente significativa. Pertanto, esiste una relazione tra il livello

di sincerità percepito dai consumatori verso il Grana Padano DOP e la tipologia di punto vendita in cui questo è inserito.

Per quanto riguarda invece la variabile indipendente prezzo, il primo output derivante dal T- test è riportato nella Figura 3.32.

Figura 3.32: Group Statistics Prezzo. Fonte: Elaborazione software SPSS.

I soggetti hanno attribuito in media una maggiore sincerità ad un prodotto venduto ad un prezzo nella media (M = 4,49, SE = 0,104) rispetto che ad un prodotto venduto ad un prezzo alto (M = 4,28, SE = 0,117).

La Figura 3.33 mostra il secondo output dell’Indipendent T-test.

Figura 3.33: Indipendent T-test Prezzo. Fonte: Elaborazione software SPSS.

Il test di Levene non è significativo (sign > 0,05) quindi non abbiamo prove sufficienti per rifiutare l’ipotesi nulla che la differenza tra le due varianze siano 0, ovvero, in altre parole, possiamo supporre che le varianze siano approssimativamente uguali. Anche il T-test mostra un livello di significatività (si guarda la prima riga) maggiore di 0,05 (0,189) quindi le medie tra i due gruppi di soggetti sono uguali. Per il nostro esperimento, si suppone che il livello medio di sincerità attribuito ad un prodotto venduto ad un prezzo nella media è statisticamente uguale al livello medio di sincerità attribuito ad un prodotto venduto ad un prezzo alto.

Si analizza ora l’ANOVA tra la variabile dipendente sincerità e indipendente prezzo (scenario) (Figura 3.34).

Figura 3.34:ANOVA Sincerità BY Scenario. Fonte: Elaborazione software SPSS.

F è superiore ad uno [(F = 1,737; gl(1-222)] quindi la manipolazione sperimentale ha avuto un qualche effetto sulla variabile. Per quanto riguarda invece il livello di