M3.07. Svolgimento della valutazione del processo di mentoring

4. Analisi e interpretazione dei dati

4.1. Analisi quantitativa dei dati e interpretazione dei risultati

Analisi statistica descrittiva.
Nell'eseguire un'analisi quantitativa, è necessario possedere alcune competenze di base in materia di analisi statistica.
Quando si calcola il numero e la percentuale delle risposte a una particolare domanda o si calcola il punteggio medio delle domande relative all'utilità della formazione, si inizia un'analisi statistica descrittiva, usata per esaminare le risposte a una domanda, calcolando e osservando quanto segue:

  • Distribuzione delle risposte o distribuzione delle frequenze (ad esempio, quante persone hanno scelto la risposta 1, quante la risposta 2, quante la risposta 3, ecc.).
  • Valore medio o media (cioè, esaminando il valore medio tra i valori dei partecipanti).
  • La risposta più comune o la modalità.
  • Il numero posto esattamente a metà della serie di dati ovvero la mediana.

L'analisi statistica descrittiva fornisce anche un'altra informazione, definita tecnicamente "variabilità", che si riferisce a quanto segue:

  • La distribuzione dei risultati, compreso l'intervallo (differenza tra i punteggi più alti e più bassi).
  • La varianza (mostra il grado di diversità delle risposte dei componenti di un gruppo).
  • La deviazione standard (quanto è vicina o lontana una particolare risposta dalla risposta media).

Interpretazione
I risultati quantitativi devono essere interpretati nel contesto dell'organizzazione/del programma e queste domande possono guidare la vostra interpretazione:

  • Qual è la portata dell'impatto del programma o quanto è stato efficace il programma?
  • Se molti dati sono mancanti o se il tasso di risposta è insufficiente, come mai è successo? Cosa si può fare di diverso per aumentare il tasso di risposta in futuro?
  • I risultati sono quelli attesi al momento della pianificazione del programma? In caso contrario, cosa pensate abbia influito sui risultati? Disponete di dati qualitativi in grado di fornire ulteriori approfondimenti sui risultati?
  • A prescindere dalla rilevanza statistica, i risultati sono significativi oppure no, per il programma di mentoring? E in che senso? Ad esempio, la differenza tra le risposte di due gruppi di persone potrebbe non essere statisticamente significativa, ma potrebbe comunque essere abbastanza grande da motivare un cambiamento nell'ambito delle attività del programma.
  • Quali sono le implicazioni dei risultati sul programma? Quali azioni è necessario intraprendere, eventualmente?