3 passi fondamentali per la preparazione dei dati

Chi ben comincia è già a metà dell’opera

Se hai raccolto i tuoi dati ricordati che la qualità dei dati è importantissima per la tua analisi.

Prima di eseguire qualsiasi test o modello è necessario:

  1.  Effettuare le statistiche descrittive
  2.  Controllare gli outlier
  3.  Comprendere dalle statistiche descrittive se vi sono problemi, come ad esempio degli NA (dati mancanti).

Se tutte queste 3 passi sono stati eseguiti correttamente, avrai dei dati che, statisticamente parlando, sono buoni per la analisi e avrai un idea, grazie alle statistiche descrittive, di come sia composto il tuo campione. Da ciò potrai formulare ipotesi da testare con i modelli o test.

Se, invece, non hai i dati ma vuoi raccoglierli dovrai tener conto di alcune semplici regole.

Se stai costruendo un questionario:

Affidati ad un questionario già convalidato. Se desideri costruirne uno nuovo contattami, perché una volta raccolti i dati sarà troppo tardi per cambiare le domande e risulterà impossibile effettuare l’analisi.

Ricorda di utilizzare il più possibile scale Likert a 5 o 7 punti.

Per poter essere valido un questionario nuovo deve essere sottoposto a verifica e validazione tramite:

  • Analisi fattoriale esplorativa
  • Analisi fattoriale confermativa
  • Nel caso tu abbia creato una struttura complessa dovrai effettuare un’analisi structural equation modeling (SEM).

Se stai costruendo un campione:

Assicurati che il campione sia variegato (genere, età, posizione geografica, ecc…), se stai effettuando un’analisi sperimentale assicurati di campionare almeno il minimo numero di osservazioni consigliate dalla sample size. Altrimenti il tuo campione non avrà nessun valore scientifico.