La customer satisfaction nelle amministrazioni pubbliche - Magellano

Non è infrequente che la scelta della numerosità campionaria
avvenga quasi esclusivamente sulla base della disponibilità di persone
e di mezzi economici per il compimento dell’indagine, provocando
così l’ottenimento di risultati non sufficientemente significativi oppure,all’inverso,
uno spreco di risorse.
L’ampiezza di un campione
Il margine di precisione e il livello fiduciario
Quanto deve essere grande un campione, per potere fornire risultati utili e significativi?
Per prima cosa, ricordiamo che, quando lavoriamo su un campione, il nostro fine è quello di proiettare sull’universo
le informazioni ottenute dal campione. Queste informazioni saranno soggette all’errore di campionamento,
cioè al margine di approssimazione (inevitabile) dovuto al fatto di considerare una parte invece del tutto.
Le informazioni che vogliamo ottenere da un’indagine possono essere di due tipi:
• l’obiettivo dell’indagine può essere la stima di una media, ovvero dell’ordine di grandezza del fenomeno che
stiamo studiando: per esempio, il punteggio medio di soddisfazione degli utenti. In questo caso, le domande
da porre saranno più o meno di questo tipo: “quanto è soddisfatto di …….., in una scala da 1 a 5?”.
• quando invece il fenomeno è di tipo qualitativo (non quantitativo), l’obiettivo dell’indagine può essere racchiuso
in un altro parametro: una proporzione, ossia una percentuale: per esempio, la quota di cittadini che
in un certo periodo hanno chiesto un’informazione a un determinato sportello. La domanda che porremo
potrebbe essere di questo genere: “nel corso dell’ultimo mese, le è capitato di richiedere informazioni …..?”.
La distinzione tra i due obiettivi (stima di una media e stima di una percentuale) è importante, perché alcune
fasi di calcolo della dimensione del campione sono differenti nelle due situazioni.
Prendiamo in considerazione ora un universo formato da N elementi e supponiamo di voler estrarre un campione
di n elementi.
Quanto deve essere grande n? Per rispondere a questa domanda, occorre considerare quattro fattori:
• la dimensione dell’universo;
• l’errore accettato;
• il livello fiduciario;
• il grado di eterogeneità dell’universo.
La dimensione dell’universo
All’aumentare della dimensione dell’universo, tende a crescere anche la dimensione del campione, e viceversa.
L’aumento (o la diminuzione) del campione è però meno che proporzionale rispetto all’aumento (o alla diminuzione)
dell’universo.
All’aumentare della dimensione dell’universo, tende a crescere anche la dimensione del campione, e viceversa.
L’aumento (o la diminuzione) del campione è però meno che proporzionale rispetto all’aumento (o alla diminuzione)
dell’universo.
Di questo fenomeno può essere fornita una spiegazione intuitiva: nell’ambito di un universo di dimensioni
molto limitate, un campione altrettanto ridotto è fortemente esposto a rischi di distorsione. In altri termini, se il
campione è formato da pochi elementi, sono piuttosto elevati i rischi che questi elementi siano particolari, cioè
scarsamente rappresentativi dell’universo. Ci dobbiamo cautelare da questi maggiori rischi costruendo un campione
proporzionalmente più ampio.
Al crescere dell’universo, il campione può aumentare in misura meno che proporzionale, in quanto si riduce il
rischio che gran parte del campione sia formata da elementi non rappresentativi, dal momento che stiamo lavorando
su grandi numeri.
COME RILEVARE LA CUSTOMER SATISFACTION 63