La customer satisfaction nelle amministrazioni pubbliche - Magellano

L’errore accettato
Il valore rilevato con un’indagine campionaria non corrisponde perfettamente al valore dell’universo, ma sarà
caratterizzato dall’errore di campionamento (indichiamo questo errore con e).
Il valore dell’universo (che non conosciamo, ma che vogliamo stimare) sarà quindi compreso entro un certo
intervallo rispetto al valore del campione. Questo intervallo è noto con il nome di intervallo di confidenza.
Di norma, viene deciso in fase di impostazione della ricerca quale è l’errore di campionamento che si è disposti
ad accettare.
All’aumentare dell’errore accettato, si riduce l’ampiezza del campione e viceversa: del resto, per avere risultati
più precisi, è intuitivo che occorra lavorare su un campione più grande.
Il livello fiduciario
L’intervallo di confidenza, ossia l’errore di cui si è parlato, è legato non solo alla dimensione del campione,
ma anche al grado di fiducia sulla correttezza della nostra stima, ossia al livello di sicurezza con cui potremo
considerare validi i risultati della ricerca.
Se vogliamo ridurre l’errore, dobbiamo accontentarci di un più basso grado di certezza; al contrario,
all’aumentare dell’errore si incrementa il grado di certezza.
Quanto detto può essere esemplificato attraverso un parallelo che esce dal campo delle indagini statistiche.
Valutando una persona a occhio, possiamo affermare che pesa, per esempio, 70 kg. Il nostro livello di certezza,
però, è in questo caso piuttosto basso. Possiamo essere abbastanza sicuri che il suo peso è compreso
tra 60 e 80 kg, mentre possiamo essere completamente certi che il suo peso è compreso fra 30 e 120 kg.
Occorre quindi effettuare una scelta tra le seguenti alternative:
• ottenere un risultato più preciso, cioè caratterizzato da un margine di errore piuttosto ristretto, accettando
tuttavia una probabilità non molto elevata che questo risultato sia corretto;
• accettare un risultato più vago, con un maggiore margine di errore, un risultato di cui però ci sentiamo
più sicuri, in quanto abbiamo un’elevata probabilità di fornire una stima corretta. Questa seconda
situazione consiste nella sicurezza di essere nel giusto, rimanendo però piuttosto nel vago.
Mantenendo inalterato il margine di errore, il livello fiduciario si modifica al variare dell’ampiezza del campione:
più grande è il campione, più alto è il grado di certezza.
Nella quasi totalità delle ricerche di customer satisfaction, il grado di certezza accettato è pari al 95%. Ciò
significa che viene usata una tecnica che, a lungo andare, è in grado di fornire stime corrette 95 volte su 100.
L’eterogeneità dell’universo
All’aumentare del grado di eterogeneità dell’universo crescono i rischi connessi al campionamento.
Più l’universo è eterogeneo, infatti, maggiori sono le probabilità di fornire (tramite l’indagine su campione) una
stima distante dal corrispondente valore dell’universo, in quanto sono maggiori anche le probabilità di lavorare
su un campione poco rappresentativo. Per questo motivo, di fronte a una forte eterogeneità dell’universo occorre
cautelarsi dai maggiori rischi di distorsione, utilizzando un campione più ampio.
Si ha la situazione di massima omogeneità quando tutti i componenti dell’universo si comportano nello stesso
modo, in riferimento al fenomeno che stiamo studiando (per esempio, tutti forniscono lo stesso valore di soddisfazione
a un determinato parametro di qualità del servizio).
Il problema che a questo punto si incontra è dato dal fatto che, prima di fare un’indagine, non si conoscono le
caratteristiche dell’universo e la sua eterogeneità. Se avessimo queste informazioni, potremmo evitare di effettuare
l’indagine.
Dobbiamo allora ricorrere a un espediente, stimando il grado di eterogeneità con le informazioni che a diverso
titolo possiamo avere a disposizione: per esempio, utilizzando i risultati di precedenti indagini condotte, oppure
attraverso un piccolo sondaggio preliminare.
Se ciò non è possibile, si assume l’ipotesi più pessimistica, si considera cioè che il fenomeno che stiamo studiando
abbia la massima eterogeneità possibile. Questa scelta prudenziale ci consente di evitare un campione sottodimensionato,
ma ci può costare molto, in termini di numero di interviste da effettuare.
64 LA CUSTOMER SATISFACTION NELLE AMMINISTRAZIONI PUBBLICHE