{"id":8200,"date":"2023-02-03T12:13:18","date_gmt":"2023-02-03T12:13:18","guid":{"rendered":"https:\/\/sandsiv.wpengine.com\/influencers-please-dont-mess-with-statistics\/"},"modified":"2023-07-19T11:05:27","modified_gmt":"2023-07-19T11:05:27","slug":"influencer-per-favore-non-giocate-con-le-statistiche","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/influencer-per-favore-non-giocate-con-le-statistiche\/","title":{"rendered":"Influencer, per favore, non giocate con le statistiche!"},"content":{"rendered":"
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Influencer, per favore, non giocate con le statistiche!Articolo<\/strong> <\/h1>\r\n
30 novembre 2022 – Influencer, per favore, non giocate con le statistiche! <\/div>
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Un recente scambio di posto con i soliti influencer liquidi della CX (liquidi parafrasando Zygmunt Bauman) mi spinge a scrivere questo breve articolo sperando di poter illuminare finalmente queste menti pensanti della CX.<\/p>\n

Importante: quello che sto per scrivere non sono i miei pensieri ma fatti scientificamente provati da studi accademici iniziati nel XIX secolo e che si sono sviluppati fino ai giorni nostri.<\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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La domanda era semplice e la risposta altrettanto ovvia dal punto di vista statistico e matematico: possiamo assegnare un valore a chi non risponde alla survey? Nel dibattito, visto che si trattava di un’indagine NPS, si era parlato di assegnare arbitrariamente il valore dei detrattori per influenzare negativamente il risultato osservato.<\/p>\n

La realt\u00e0 era molto pi\u00f9 semplice: avendo raccolto 100 interviste su un totale di 500 clienti, possiamo dire che n=100 (il campione osservato) e N=500 (l’intera popolazione), per cui la media stimata nel campione pu\u00f2 variare di +\/-8,77%. Visto che si tratta di un NPS, il margine \u00e8 ancora pi\u00f9 elevato perch\u00e9 molto probabilmente abbiamo a che fare con una distribuzione non normale. (vedi il mio articolo<\/a>)<\/p>\n

La stessa logica che mi porta a quel margine di errore dell’8,77% mi dice che, per un livello di confidenza del 95%, avr\u00f2 bisogno di un campione di 218 interviste per un margine d’errore del 4,99%. Ma come si arriva a questo margine di errore? Cos’\u00e8 la logica statistica e matematica? Cercher\u00f2 di spiegarlo senza formule matematiche, in testo semplice per uomini d’affari.<\/p>\n

Campionamento statistico e inferenza statistica<\/strong><\/p>\n

Il campionamento statistico (che si basa sulla teoria del campione o “teoria del campionamento”) \u00e8 la base dell’inferenza statistica, divisa in due grandi capitoli: la teoria della stima e il test delle ipotesi. Nello specifico, una survey \u00e8 campionaria quando \u00e8 utile per inferenze, ossia per dedurre informazioni su tutta la popolazione a partire dal campione.<\/p>\n

L’ultima frase \u00e8 significativa e spiega l’importanza del campione stesso: l’obiettivo finale \u00e8 selezionare un sottogruppo della popolazione totale in modo tale che sia rappresentativo di tutta la popolazione. In questo modo potremmo trattare i risultati del sottoinsieme come validi per l’intera popolazione.<\/p>\n

Ovvio. No, di recente ho partecipato a una conversazione su LinkedIn in cui la gente voleva assegare valori arbitrari a chi non aveva risposto a una survey NPS. A chi non ha risposto non si pu\u00f2 dare semplicemente un risposta per difetto. Allo stesso modo, perch\u00e9 costruire e distribuire una survey? Usa Photoshop e crea una dashboard con i risultati che preferisci. In ogni modo stai insultando la statistica e la matematica. Se vuoi farlo, fallo fino in fondo! Sarebbe come dire: ho chiesto a un campione della popolazione la loro altezza per scoprire l’altezza media delle persone; e a chi non ha risposto attribuiamo un’altezza di 190 cm (!). Si capisce immediatamente che non funziona, no?<\/p>\n

Ci\u00f2 che ho descritto, per la precisione, \u00e8 il procedimento con cui si inducono le caratteristiche di una popolazione dall’osservazione di una parte di essa (campione); si chiama inferenza statistica e nasce a met\u00e0 del XIX secolo dagli studi di Fisher e Peargon. Viene denominata anche inferenza classica per distinguera dall’inferenza baynesiana, basata sul teorema di Bayes.<\/p>\n

L’errore del campione e le sue conseguenze<\/strong><\/p>\n

Dovremmo rispondere a due domande principali analizzando i risultati di uno studio di un sottogruppo di tutta la popolazione:<\/p>\n

1. Pensi che il risultato ottenuto dal sottogruppo sia causale o rimarr\u00e0 lo stesso se si ripete? (\u00c8 fiducia o il risultato \u00e8 significativo?)
\n2. Non confondere “significativit\u00e0 statistica” con “importanza”.<\/p>\n

Non confondere “significativit\u00e0 statistica” con “importanza”!<\/strong><\/p>\n

In statistica, significativo vuol dire che il risultato osservato non \u00e8 dovuto al mero caso con un certo livello di confidenza e che si ripete n volte l’osservazione su altri sottogruppi della popolazione, si otter\u00e0 lo stesso risultato. Non ha niente a che vedere con il significato del risultato.<\/p>\n

Non entrer\u00f2 nei dettagli del calcolo. Basta sapere che questo tipo di analisi \u00e8 stato proposto da Fisher e si basa sull’idea comune che possiamo accettare un rapporto di 1\/20 (alpha 0.05). Generalmente, il risultato non \u00e8 causale nel 95% dei casi.<\/p>\n

In altre parole, se si stabilisce questa soglia, stiamo dicendo che per lo studio va bene che una volta su 20 la differenza osservata possa essere dovuta solo al caso. La soglia potrebbe essere portata a valori pi\u00f9 alti (per esempio 0,01). Per essere sicuri al 100%, quindi, dovremmo esaminare l’intera popolazione.<\/p>\n

In poche parole, quando diciamo che il risultato \u00e8 significativo, vuol dire semplicemente che non \u00e8 frutto del caso, accettando un margine d’errore (solitamente 0,05). Se ripetiamo lo stesso studio con un campione della stessa popolazione ma diverso dal primo, nel 95% dei casi otterremo lo stesso risultato.<\/p>\n

Ma il campione \u00e8 davvero rappresentativo?<\/strong><\/p>\n

Questo \u00e8 l’ambito operativo della statistica inferenziale, che \u00e8 finalizzata all’induzione probabilistica delle caratteristiche sconosciute di una popolazione. Ci\u00f2 vuol dire che si occupa di risolvere il cosiddetto problema inverso: partendo da osservazioni realizzate su un campione di unit\u00e0 rappresentative di tutta la popolazione e selezionato con determinate procedure, si arriva a conclusioni generalizzabili (inferenza), entro dati livelli di probabilit\u00e0 di errore, all’insieme della popolazione stessa. La statistica inferenziale \u00e8 alla base della teoria della probabilit\u00e0 e della teoria del campione.<\/p>\n

Semplicemente, data la media osservata nel campione, si cercher\u00e0 di calcolare la differenza con la media effettiva dell’intera popolazione stimando il margine d’errore. Si determiner\u00e0 l’errore di campionamento, che \u00e8 la misura dell’affidabilit\u00e0 del campione.<\/p>\n

Esiste una regola semplice: pi\u00f9 grande \u00e8 il campione, pi\u00f9 tender\u00e0 ad essere rappresentativo dell’intera popolazione. Tuttavia, questo dipende anche da altri fattori. Per esempio, maggiore \u00e8 la varabilit\u00e0 degli elementi nelle persone, pi\u00f9 grande dovr\u00e0 essere il campione.<\/p>\n

Ecco tre termini chiave che dovrai comprendere per calcolare la dimensione del campione e contestualizzarla:<\/p>\n

Dimensione della popolazione:<\/strong> numero totale di persone nel gruppo che si cerca di analizzare. Se si prende un campione aleatorio di persone negli USA, la popolazione sar\u00e0 di circa 317 milioni. Allo stesso modo, se la suvery si riferisce alla tua azienda, la dimensione della popolazione sar\u00e0 il numero totale di dipendenti.<\/p>\n

Il margine d’errore:<\/strong> una percentuale che indica la probabilit\u00e0 che i risultati della survey rispecchino le opinioni della popolazione totale. Minore \u00e8 il margine d’errore, maggiore sar\u00e0 la probabilit\u00e0 di ottenere la risposta corretta con un livello dato di confidenza.<\/p>\n

Livello di confidenza del campione:<\/strong> percentuale che rivela quanto puoi essere sicuro che la popolazione sceglierebbe una risposta all’interno di un livello determinato. Un livello di confidenza del 95%, per esempio, significa che puoi essere sicuro al 95% che i risultati si trovino tra i numeri x e y.<\/p>\n

Diversi siti offrono calcoli gratuiti della dimensione del campione basati su vari parametri. Basta cercare su Google “calcolatrice delle dimensioni del campione<\/em>” e avrai una lista di siti che offrono questa possibilit\u00e0.<\/p>\n

In conclusione, la statistica \u00e8 una scienza esatta. Non si tratta di interpretazioni personali ma di concetti matematici precisi. Leggere commenti come “Che valore diamo a chi non risponde a una survey?” o, peggio ancora, “Non presentiamo i valori del margine d’errore perch\u00e9 annoiano chi ascoltano i risutlati della survey” sono in linea perfettamente con la qualit\u00e0 del dibattito che pseudoinfluencer e guru stanno apportando alla Customer Experience: praticamente vicina allo 0, con uno scarso margine d’errore e il 99,9% di confidenza.<\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\n

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\r\n Influencer, per favore, non giocate con le statistiche! <\/div>\r\n <\/div>\r\n
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Autore:
\nFederico Cesconi<\/h5>\n

Leggi l’articolo su LinkedIn<\/a><\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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