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