L’analisi dei dati è una parte fondamentale del processo di ricerca. Potrete affermare che la vostra ricerca ha avuto successo solo dopo aver analizzato i dati e aver preparato una relazione. I dati di rapporto sono una delle quattro categorie di livelli di misurazione dei dati. Altri tipi includono
ordinale
intervallo, e
nominale
(categorico).
In questo blog analizzeremo più da vicino i vari aspetti di questi dati. Se si desidera passare a un argomento specifico, è possibile utilizzare il seguente indice dei contenuti cliccabile:
Che cosa sono i dati del rapporto?
I dati di rapporto sono definiti come
dati quantitativi
che hanno le stesse proprietà dei
dati a intervalli
, con un rapporto uguale e definitivo tra ogni dato e lo “zero” assoluto trattato come punto di origine. In altre parole, non ci possono essere valori numerici negativi nei dati del rapporto.
Ad esempio:
Quattro persone vengono scelte a caso e viene chiesto loro quanto denaro hanno con sé. Ecco i risultati: 20, 40, 60 e 80 dollari.
- C’è un ordine in questi dati? Sì, $20 < $40 < $60 < $80.
- Le differenze tra i valori dei dati sono significative? Certo, la persona che ha 40 dollari ha 20 dollari in più di quella che ne ha 20.
- Possiamo calcolare i rapporti sulla base di questi dati? Sì, perché 0 dollari è la somma minima assoluta che una persona può avere con sé.
- La persona con 80 dollari ha quattro volte tanto la persona con 20 dollari.
I dati di rapporto possiedono tutte le proprietà dei dati di intervallo, come – i dati devono avere valori numerici, la distanza tra i due punti è uguale, ecc. ma, a differenza dei dati di intervallo in cui lo zero è arbitrario, nei dati di rapporto lo zero è assoluto.
Un esempio eccellente può essere la misurazione delle altezze. L’altezza può essere misurata in centimetri, metri, pollici o piedi. Non è possibile avere un’altezza negativa. Ad esempio, quando si confrontano i dati di un intervallo, la temperatura può essere di – 10 gradi Celsius, ma l’altezza non può essere negativa, come indicato sopra.
Può essere moltiplicato e diviso, e questa è una delle differenze significative tra i dati dei rapporti e quelli degli intervalli, che possono essere solo sommati e sottratti. In questo caso, la differenza tra 1 e 2 è la stessa di quella tra 3 e 4, ma anche il 4 è il doppio del 2. Questo confronto è impossibile con i dati a intervalli.
Caratteristiche dei dati di rapporto
I dati del rapporto sono caratterizzati da altri tipi di dati per le loro qualità uniche. Le caratteristiche dei dati ottenuti con una scala di rapporti possono essere riassunte come segue:
- Punto zero assoluto: Viene misurato su una
scala di rapporti
. Una delle caratteristiche distintive è il vero punto zero assoluto, che rende i dati rilevanti e significativi in un modo in cui è giusto dire: “un oggetto è lungo il doppio dell’altro”, o 4 ha il doppio del valore di 2. - Nessun valore numerico negativo: Non ha un valore numerico negativo. Affinché un valore sia un ricercatore di dati di rapporto, si deve prima valutare se soddisfa tutti i criteri dei dati di intervallo e se ha un punto zero assoluto. Per esempio, il peso non può essere negativo; -20 Kg non esiste.
- Calcolo: I valori dei dati possono essere sommati, sottratti, divisi e moltiplicati. Per questi dati è possibile effettuare un’analisi statistica unica. Il Chi-quadro può essere calcolato utilizzando una scala di rapporti. Per questo tipo di dati si possono calcolare anche media, modalità e mediana. Nell’analisi statistica, la distinzione tra dati categorici e dati numerici è essenziale, poiché i dati categorici comportano categorie o etichette distinte, mentre i dati numerici consistono in quantità misurabili.
IMPARARE SU:
Metodi di analisi statistica
Modi per calcolare i dati del rapporto
Può essere calcolato con diversi approcci in base agli attributi di equidistanza e di significatività dello zero. Per questo motivo, è frequentemente utilizzato e apprezzato nel campo del
ricerca di mercato
.
I dati raccolti sulla scala dei rapporti possono essere calcolati in quattro modi. I quattro metodi sono:
- Raggruppamento: È possibile determinare se le variabili del rapporto sono uguali o diverse confrontandole.
- Smistamento: È possibile valutare il grado di influenza delle variabili. È anche possibile calcolare se un valore è superiore o inferiore a un altro.
- Differenza: È possibile moltiplicare o dividere le variabili del rapporto.
- Magnitudine: A seconda della ricerca, è possibile ricavare le variabili del rapporto moltiplicandole e dividendole.
Immaginate di pesare una pallina da tennis e una da cricket per scoprire se la prima è più pesante e di quanto. Questo è un modo semplice per rappresentare questo tipo di dati.
Tecniche di analisi dei dati di rapporto
I dati del rapporto, insieme alle altre 3
scale di misura variabili
è fondamentalmente un metodo quantitativo di raccolta dei dati. Ciò significa che tutti i tipi di
tecniche di analisi statistica
possono essere applicate. Di seguito sono riportate alcune delle tecniche di analisi più diffuse:
-
Analisi delle tendenze
Analisi delle tendenze è una tecnica di analisi molto diffusa, utilizzata per ricavare tendenze e approfondimenti attraverso l’acquisizione dei dati di un sondaggio in un determinato periodo di tempo. In altre parole, l’analisi delle tendenze viene condotta acquisendo i dati con un sondaggio su scala proporzionale in più iterazioni, utilizzando la stessa domanda. L’analisi delle tendenze svolge un ruolo fondamentale anche nell’analisi predittiva, dove una serie di dati temporali viene confrontata e analizzata per prevedere le tendenze future.
-
Analisi SWOT
L’analisi condotta per valutare i punti di forza, i punti di debolezza, le opportunità e le minacce di un’organizzazione si chiama
analisi SWOT
ed è ampiamente utilizzato per valutare i dati del rapporto. I punti di forza e di debolezza sono aspetti interni a un’organizzazione, mentre le opportunità e le minacce sono aspetti esterni a un’organizzazione. Un’organizzazione può misurare questo tipo di dati per valutare la concorrenza del mercato e pianificare le future attività di marketing utilizzando i risultati dell’analisi SWOT.
IMPARARE SU: Livello di analisi
-
Analisi congiunta
Analisi congiunta è una tecnica di ricerca di mercato di livello avanzato, solitamente implementata per analizzare il modo in cui gli individui prendono decisioni complicate su una scala di rapporti. Aiuta a individuare i fattori importanti per i clienti prima che prendano una decisione quando hanno a disposizione più opzioni. I marketer possono testare i loro siti web, condurre ricerche sui prezzi o migliorare le caratteristiche dei prodotti utilizzando l’analisi congiunta.
-
Tabulazione incrociata
Tabulazione incrociataIn statistica, è un metodo per comprendere la relazione tra più variabili. La tabella di contingenza, nota anche come crosstab, viene utilizzata per stabilire una correlazione tra più variabili di dati di rapporto in un formato tabellare. È possibile prendere decisioni informate dopo aver analizzato i dati di una tabella di contingenza. I ricercatori di mercato di solito analizzano l’intenzione del cliente e le prestazioni del prodotto utilizzando tabulazioni incrociate, in quanto forniscono un confronto tra due o più variabili.
-
Analisi TURF
Analisi TURF è l’acronimo di Totally Unduplicated Reach and Frequency analysis, un metodo che consente agli operatori di mercato di analizzare il potenziale delle ricerche di mercato per una combinazione di prodotti e servizi. Valuta il rapporto tra i clienti raggiunti da una particolare fonte di comunicazione e la sua frequenza. Questa tecnica di analisi viene utilizzata dai ricercatori per capire se un nuovo prodotto o servizio sarà ben accolto o meno dal mercato di riferimento. Questo metodo di analisi è stato utilizzato principalmente per la progettazione di campagne mediatiche, ma si è esteso all’analisi della distribuzione dei prodotti e delle linee.
Differenza tra dati di rapporto e dati di intervallo
I dati quantitativi comprendono sia i rapporti che gli intervalli (dati numerici). Il principale differenza tra la scala degli intervalli e quella dei rapporti è che solo i dati del rapporto hanno uno zero vero, mentre i dati dell’intervallo non lo hanno. Entrambi hanno una distanza uguale tra i valori consecutivi, quindi si possono sommare e sottrarre.
Di conseguenza, i dati di intervallo non possono essere divisi o moltiplicati, mentre il rapporto sì, il che significa che i dati di intervallo non possono accettare valori negativi.
I livelli di misurazione sono un’altra distinzione significativa tra le scale a intervalli e quelle a rapporti. Le dimensioni e l’entità di un’unità definita possono essere misurate con una scala intervallare in molti modi. D’altra parte, la scala dei rapporti può quantificare le dimensioni e la grandezza come rapporto tra un’unità definita e un’altra.
Per esprimere efficacemente i dati, ogni statistico deve comprendere chiaramente le differenze tra le due scale.
Esempi di dati di rapporto nei sondaggi
Di seguito sono riportati gli esempi più comuni che possono essere utilizzati nei sondaggi:
Qual è il suo peso in kg?
- Meno di 50 kg
- 51-60 kg
- 61-70 kg
- 71-80 kg
- 81-90 kg
- Sopra i 90 kg
Qual è la sua altezza in piedi e pollici?
- Meno di 5 piedi.
- 5 piedi e 1 pollice – 5 piedi e 5 pollici
- 5 piedi e 6 pollici – 6 piedi
- Più di 6 piedi
Qual è il numero di hamburger che si possono mangiare ogni giorno?
- 1-2
- 2-3
- 3-4
- 4-5
- 5-6
- Più di 6
Conclusione
I dati dei rapporti sono particolarmente utili per capire le tendenze e i modelli. Confrontando i collegamenti tra i vari dati, possiamo comprendere meglio qualsiasi cosa, dalle prestazioni aziendali al comportamento dei clienti.
Mentre si conducono
indagini
e
ricerca
è necessario acquisire familiarità con i vari tipi di dati. La comprensione dei vari tipi di dati può guidare il processo decisionale in merito alla
tipi di domande
di domande da porre e i metodi da utilizzare per l’analisi dei dati.
Ma quando si ha a che fare con grandi insiemi di dati, l’analisi dei dati può richiedere tempo e difficoltà. Il software per sondaggi QuestionPro può aiutare in questo senso. Con l’aiuto di funzionalità di reporting all’avanguardia, il nostro software facilita la raccolta e l’analisi dei dati e consente di identificare facilmente tendenze e modelli.
SAPERE SU: Valore medio dell’ordine
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