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Comprensione delle statistiche


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Informazioni sulle statistiche

Benvenuto/a nelle Statistiche di Qualtrics. Questa è una panoramica delle statistiche di base che possono essere utili per te mentre crei e analizzi i progetti in Qualtrics. Tratteremo alcuni concetti statistici di base, li applicheremo alla piattaforma e discuteremo alcune ulteriori opzioni al di fuori di Qualtrics.

Attenzione: questa pagina serve ad informare le tue decisioni. L’analisi statistica dei dati dipende dall’utente. Il Supporto Qualtrics non può fornire consigli sull’analisi statistica dei tuoi dati.

Dati quantitativi e categorici

Esistono 2 tipi di dati: quantitativi e categorici.

I dati quantitativi sono valutati su scala numerica. Esempi di dati quantitativi includono età, altezza o reddito.

I dati categorici vengono valutati su una scala nominale. Esempi di dati categorici includono genere, stato civile o occupazione. La maggior parte dei dati raccolti in un sondaggio è categorica, dove si ottiene un conteggio del numero di intervistati che rientrano in una categoria.

Misure del centro

Esistono 3 misure di centro utilizzate per i dati quantitativi: media, mediana e modalità.

Qtip: a questo punto, i rapporti Qualtrics non sono in grado di mostrare la modalità.

La media, o media, è la migliore misura di centro quando i dati sono approssimativamente distribuiti normalmente o sembrano una curva a campana. La media si trova sommando tutte le osservazioni e dividendo per il numero totale di osservazioni.

Media = (somma di x) su n, dove x è osservazione e n è numero di osservazioni

Il valore mediano, o medio, è una buona misura del centro quando i dati sembrano essere distorti. Se si allineano tutte le osservazioni in ordine, la mediana è il valore medio.

La modalità è il valore che ricorre più di frequente nei dati. Non è comunemente usato né come media né come mediana.

Misure dello spread

Esistono alcune statistiche utili per misurare la distribuzione dei dati: deviazione standard, varianza e intervallo.

Una deviazione standard è la distanza media delle osservazioni dalla loro media. Come la media, una deviazione standard dovrebbe essere utilizzata con dati approssimativamente distribuiti normalmente.

La varianza è semplicemente la deviazione standard quadrata.

L’intervallo è la differenza tra il valore maggiore e il valore minore.

Statistiche nelle visualizzazioni

Consiglio Q: Le seguenti visualizzazioni collegate e mostrate provengono dalla sezione Risultati della scheda Rapporti. Tuttavia, la sezione Rapporti della scheda Rapporti presenta visualizzazioni estremamente simili.

Una visualizzazione della tabella delle statistiche in Qualtrics mostra il valore minimo, il valore massimo, la media, la varianza, lo scostamento standard e il numero totale di risposte.

Tabella statistiche con icona a destra

Dal momento che un valore è codificato per ogni opzione di risposta in ogni domanda, Qualtrics troverà nelle statistiche se i dati sono quantitativi o categorici. Sta a voi decidere se queste statistiche hanno senso nel contesto del vostro studio.

Ad esempio, è possibile chiedere ai partecipanti quale sia il loro colore preferito: rosso, giallo, blu o verde, codificato rispettivamente come 1, 2, 3 e 4. Qualtrics ti darà un significato, ma non ha senso avere un colore preferito medio.

Se gli intervistati valutano i film su una scala da 1 a 5 stelle, una media sarebbe utile. Significativi come 2,98 stelle o 4,32 stelle rendono i film facili da confrontare.

Qualtrics offre una varietà di diagrammi, grafici e tabelle. Un grafico a barre mostra la frequenza delle risposte in ogni categoria di scelta di risposta.

Grafico a barre con licona indicata a destra

Un grafico a torta mostra queste frequenze come percentuale della torta.

Grafico a torta con licona indicata a destra

Sia i grafici a barre che i grafici a torta semplificano il confronto delle frequenze tra le categorie.

Un grafico lineare è un grafico a dispersione bidimensionale per le osservazioni ordinate. E’ un buon modo per vedere le tendenze nel tempo.

Grafico a linee con icona a destra

Un grafico a indicatore confronta una metrica scelta (ad esempio media, somma) con una scala. A seconda di dove ricade la metrica, la scala cambia colore. I grafici a indicatore sono utili per confrontare rapidamente le prestazioni previste di un valore con le prestazioni effettive.

Grafico a indicatore con icona a destra

Tabulazioni a campi incrociati

Un modo per analizzare i dati categorici è attraverso un tabella incrociata, chiamata anche una tabella di contingenza o una tabella bidirezionale. Un campo incrociato registra il numero di rispondenti che presentano le caratteristiche specifiche descritte nelle celle della tabella.

Immagine di tabella a campi incrociati che mostra i totali delle celle per la frequenza di acquisto e il tipo di articolo acquistato
In questo esempio, è possibile visualizzare il numero di ogni tipo di articolo acquistato settimanalmente, mensilmente e annualmente (ad esempio, 11 cappotti vengono acquistati mensilmente).

Un campo incrociato è costituito da colonne e righe, o banner e stub, rispettivamente, in cui ogni banner e stub estrae i dati di frequenza di una domanda. Qualtrics ti consentirà solo di selezionare le domande compatibili per una tabella a campi incrociati (ad esempio, le domande a immissione di testo aperte non sono compatibili con una tabulazione a campi incrociati). Se selezioni più banner o stub, puoi selezionare il banner o la matrice che desideri visualizzare facendo clic su di essi nell’editor a campi incrociati. Se si aggiunge un drill down multilivello alla tabella a campi incrociati, 1 variabile verrà visualizzata come sottocategoria di un’altra.
Immagine di tabella a campi incrociati con più matrici

Qtip: quando si aggiungono dati incorporati, assicurarsi di fare clic su Riempimento automatico per estrarre i valori prima di creare la tabella a campi incrociati. Considera che Qualtrics non estrarrà automaticamente questi dati e se i nuovi valori vengono aggiunti in seguito, dovrai selezionare di nuovo Riempimento automatico.

Statistica test Chi quadrato

I test statistici del test chi-quadrato per la relazione significativa tra uno stub e uno striscione.

Se includi più stub e banner nella tua tabella a campi incrociati, Qualtrics produrrà anche valori chi-quadrato multipli, 1 per ogni combinazione di banner e stub.

È utile sapere come viene calcolata una statistica chi-quadrato. Innanzitutto, è necessario trovare il conteggio previsto per ogni cella o il conteggio che si prevede si baserà sulla riga totale, sul totale della colonna e sul totale della tabella. Per trovare un conteggio previsto, calcolare il totale della riga moltiplicato per il totale della colonna e dividere il risultato per il totale della tabella.

Conteggio previsto - ( C x R ) su T, dove C è Totale colonna, R è Totale riga e T è Totale tabella

 

Qtip: una condizione del test chi-quadrato è che tutti i conteggi attesi devono essere superiori a 5. In caso contrario, il test non sarà valido. I conteggi previsti per ogni cella sono tutti superiori a 5.

Una volta ottenuto il conteggio previsto, eseguire il seguente calcolo:

Chi quadrato è la somma ((O - E) alla seconda potenza) rispetto a E, dove O è il valore osservato ed E il valore previsto

La statistica del test chi-quadrato si trova sottraendo il valore osservato al valore previsto, azzerando questa differenza e dividendola per il valore previsto per ogni cella. Questi singoli componenti del test chi-quadrato vengono poi sommati e il risultato è la statistica del test chi-quadrato. Il valore chi-quadrato viene quindi utilizzato per determinare se la relazione tra le variabili è statisticamente significativa.

Valore P

Le statistiche del test chi-quadrato, insieme al livello di confidenza, vengono utilizzate per trovare un valore p. Un valore p determina se l’associazione tra le 2 variabili è statisticamente significativa. Un valore p basso significa che la relazione della tabella osservata si verificherebbe con probabilità molto bassa, quindi esiste una relazione significativa tra le 2 variabili. Un valore p basso è generalmente considerato una cifra inferiore a 0,05.

immagine di un calcolo valore p in una tabella a campi incrociati

Il nostro valore p è .28, che non è significativo. Pertanto, non esiste alcuna relazione tra la frequenza della visita e il tipo di articolo acquistato.

Analisi supplementari

Ulteriori analisi per dati quantitativi, quali correlazione e regressione, possono essere portate su Excel o su un pacchetto software statistico.

Correlazione

Il coefficiente di correlazione, r, descrive la forza e la direzione di una relazione approssimativamente lineare tra 2 variabili quantitative. Il valore di r è sempre compreso tra -1 e 1, dove i valori più vicini a -1 e 1 rappresentano una forte correlazione e i valori vicini allo zero sono deboli. Il segno più o meno indica la direzione positiva o negativa della relazione. I valori di correlazione tra -.3 e .3 sono considerati piuttosto bassi, mentre i valori di correlazione tra .7 e 1 o -.7 e -1 sono considerati elevati.

Un punto chiave da ricordare è che la correlazione non è la stessa causale. Solo perché 2 variabili sono altamente correlate non significa che 1 di queste variabili fa sì che le altre 1 si verifichino.

Regressione

L’analisi di regressione può essere utilizzata per fare previsioni per 1 variabile in base a 1 o più variabili predittive. Consultare le seguenti pagine per ulteriore assistenza sulle regressioni:

Attenzione: questi link sono per il nostro prodotto Stats iQ. Attualmente è il modo migliore per eseguire regressioni direttamente in Qualtrics. Se sei interessato, contatta il tuo Account Executive per saperne di più.

FAQ

Molte delle pagine di questo sito sono state tradotte dall'originale in inglese mediante traduzione automatica. Sebbene in Qualtrics abbiamo profuso il massimo impegno per avere le migliori traduzioni automatiche possibili, queste non sono mai perfette. Il testo originale inglese è considerato la versione ufficiale, e qualsiasi discrepanza tra questo e le traduzioni automatiche non è legalmente vincolante.