Com interpretar els resultats

Les freqüències i percentatges en realitat no s’han d’interpretar, sinó que es poden tan sols explicar per veure d’una manera global com és la mostra.

Anàlisi de la correlació de Pearson

En els paquets estadístics per a Windows les correlacions que són significatives s’assenyalen amb un * o dos **. Les assenyalades amb un * donen un marge de confiança del 95% i les assenyales amb dos ** el marge de confiança és del 99%.

S’ha de veure, doncs, quines variables estan assenyales amb un * o dos **. Les correlacions poden ser positives o negatives. Si la correlació es positiva s’ha d’interpretar com que les dues variables van en la mateixa direcció, per exemple si els resultats del qüestionari sobre publicitat presentessin correlacions positives entre la variable edat i la variable Quan compro un cotxe ho faig perquè l’he vist anunciat en una revista especialitzada voldria dir que la publicitat afecta de manera diferent al consumidor, depenent de la seva edat.

Anàlisi de la variança (ANOVA)

L’anàlisi de la variança ens indica si la variança que presenten els diferents grups que conté una variable relacionada amb una altra variable ens mostra una diferència prou significativa per poder-la generalitzar amb un 95% de confiança. El resultat és significatiu si la probabilitat p és igual o inferior a ,05.

Anàlisi de la fiabilitat

Es consideren prou sòlids aquells constructes que tenen una fiabilitat superior a ,75.

Anàlisi de la regressió

Agrupa les variables relacionades amb una variable dependent i explica la relació que les variables independents tenen amb la dependent. S’ha de mirar la R2, que ens donarà el percentatge en que ha entrat cadascuna de les variables a l’equació.

Anàlisi factorial

Els ítems de cadascun dels factors que s’han de tenir en compte són aquells que tenen un pes superior a ,30 (positius o negatius). Quan tenim els factors, s’han d’interpretar i s’ha de donar un nom a cada factor.