Tabella incrociata — leggere le lettere di significatività
Una tabella incrociata conta l'intersezione di due colonne di etichette: tipo di difetto per turno, motivo di scarto per fornitore, risposta per reparto. Le percentuali da sole non bastano: un turno con 30 pezzi controllati e uno con 300 oscillano in modo diverso per puro caso.
A questo servono le lettere. Ogni colonna riceve una lettera (A, B, C…) e una cella porta le lettere di tutte le colonne rispetto alle quali è significativamente più alta. Così «39,5% ACD» nella colonna Manutenzione si legge: Manutenzione è significativamente superiore alle colonne A, C e D. Nessuna lettera significa che la differenza rientra in ciò che il caso può produrre.
Controlla due cose prima di credere a una tabella: la base (n) sotto ogni intestazione — sotto 30 il test è debole — e la riga del chi-quadrato in alto, che chiede «c'è una differenza?» prima di leggere le singole celle. Tieni attivo Bonferroni: con 4 colonne sono 6 confronti per riga e senza correzione qualche lettera comparirà per puro caso.
A questo servono le lettere. Ogni colonna riceve una lettera (A, B, C…) e una cella porta le lettere di tutte le colonne rispetto alle quali è significativamente più alta. Così «39,5% ACD» nella colonna Manutenzione si legge: Manutenzione è significativamente superiore alle colonne A, C e D. Nessuna lettera significa che la differenza rientra in ciò che il caso può produrre.
Controlla due cose prima di credere a una tabella: la base (n) sotto ogni intestazione — sotto 30 il test è debole — e la riga del chi-quadrato in alto, che chiede «c'è una differenza?» prima di leggere le singole celle. Tieni attivo Bonferroni: con 4 colonne sono 6 confronti per riga e senza correzione qualche lettera comparirà per puro caso.
Provalo nell'app
Prova: carica «Employee Survey — Engagement» → Analisi → Tabella incrociata → righe = Main_Issue, colonne = Department. Nella riga Equipment la Manutenzione porta lettere. Ora disattiva Bonferroni e guarda comparire lettere in più: sono quelle di cui non fidarti.