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Allegato 5

Aspetti metodologici e statistiche del Delphi

(di R. Locatelli e P. Ossola, Università dell’Insubria)

La metodologia Delphi (P. Ossola)

Il metodo Delphi nasce nel 1953 dal lavoro di un gruppo di ricercatori della Rand Corporation che

lo usarono per prevedere l’impatto della tecnologia nel welfare. Tale tecnica, oggi utilizzata per

diversi scopi, come la definizione di obiettivi, l’individuazione di possibili soluzioni ad un

problema, la valutazione della desiderabilità e fattibilità di possibili alternative, l’individuazione di

possibili strategie di azione, , la costruzione di possibili scenari di sviluppo e la formulazione di

previsioni, nonché per la pianificazione, è una metodologia tipica della ricerca sociale, che permette

di intervistare un panel di esperti chiamati ad esprimere in modo anonimo i propri pareri ed

opinioni su una determinata tematica, allo scopo di validarne alcuni tramite il confronto reciproco e

la condivisione progressiva. Si tratta di un metodo utile in particolare quando si ha l’esigenza di

descrivere scenari futuri in situazioni in cui manca il consenso o l’accordo sugli interventi e/o

soluzioni da adottare. Esso, infatti, mediante un processo di reiterazione controllata, permette una

previsione comune ed attendibile, evitando i c.d. effetti parassitari dell’interazione diretta tra le parti

(permette di evitare effetti di leadership relative al prevalere di una specifica professione o di

interessi di gruppo acquisiti o di forti personalità e di evitare la dominanza di opinioni e scontri di

opinione tra le parti, garantendo altresì l’anonimato ai singoli partecipanti in modo tale da

permettere ai rispondenti di esprimere la loro opinione evitando loro di compromettere la loro

reputazione).

In questa tecnica gli intervistati non sono compresenti fisicamente, ma interagiscono per mezzo di

una guida, l’intervistatore/il team di ricerca, che raccoglie e diffonde le informazioni dal patrimonio

conoscitivo del gruppo attraverso una serie di questionari intervallati da momenti di feedback di

verifica delle opinioni emerse. Il metodo considerato, infatti, è un metodo iterativo basato su più

fasi successive di raccolta dati (di solito si lavora su due o più rounds di consultazione degli

esperti), che coinvolge un panel di esperti contattati singolarmente di cui si garantisce l’anonimato.

Ruolo fondamentale in questa tecnica di ricerca sociale è ricoperto dall’intervistatore, il quale ha il

compito di mediare il confronto e la valutazione dei pareri raccolti favorendone la sintesi in ogni

fase con i risultati della precedente.

I questionari somministrati sono più o meno strutturati in relazione alle fasi di somministrazione.

Inizialmente le domande possono essere aperte, in quanto l’obiettivo è quello di sottoporre agli

esperti una serie di quesiti base. Ottenute le risposte a questa prima consultazione, l’intervistatore ne

effettua una elaborazione dalla quale si estrapoleranno le prime valutazioni dei fenomeni

considerati, che saranno alla base per una seconda consultazione che dovrà essere più strutturata e le

domande dovranno essere a risposta chiusa. Infatti, nelle fasi iniziali i questionari sono finalizzati ad

esplorare l’oggetto di ricerca, mentre nelle fasi successive essi sono finalizzati all’analisi e

valutazione degli aspetti emersi. Man mano che il processo di comunicazione si sviluppa, attraverso

la mediazione dell’intervistatore, i giudizi espressi dai membri del gruppo, originariamente

eterogenei, tendono a fondersi, a convergere per individuare una linea di azione condivisa. Il ciclo

viene iterato fino a quando si ottiene un soddisfacente livello di convergenza. A conclusione dei

diversi rounds se si raggiunge una certa convergenza nelle opinioni questa sarà assunta come

previsione del Delphi.

La tecnica Delphi per le sue caratteristiche di supporto al processo decisionale diretto alla

costruzione di un giudizio condiviso all’interno di un gruppo eterogeneo è spesso usata in ambienti

di condivisione on-line (es. nei forum), in cui i diversi attori in gioco considerano gli aspetti di un

problema, e dialogano fino ad arrivare ad una decisione condivisa.

Un particolare tipo di metodologia Delphy è il Policy Delphi dove il panel coinvolge diversi

stakeholders e policy-makers invitati a valutare eventi futuri che in parte dipendono dalle loro stesse

azioni. Si tratta di una analisi utilizzata non solo come metodo di previsione ma anche come

procedura di verifica e perfezionamento del consenso e di decision making finalizzato alla ricerca di

soluzioni innovative.

Bibliografia essenziale

Bailey Kenneth D., Metodi della ricerca sociale. Il Mulino,1982;

Bolognini M., Democrazia elettronica. Metodo Delphi e politiche pubbliche. Carocci, 2001;

Callini D., Su misura. Fabbisogni di professionalità e di competenze. FrancoAngeli 2003

Dalkey N.C., The Delphi Method: an experimental study of group opinion. Rand, 1969

Guizzardi A., La previsione economica. Problemi e metodi statistici. Guaraldi, 2002

Palumbo M., Garbarino E., Ricerca sociale: metodo e tecniche. Franco Angeli, 2006. Ziglio E., La tecnica Delphi. Applicazione alle politiche sociali. Rassegna italiana di valutazione, 2, aprile-

giugno 1996;

L’indagine Delphi per Varese 2020 (R. Locatelli)

L’indagine Delphi avviata nel quadro della seconda fase del progetto di ricerca “Varese 2020” è

stata basata su due distinte fasi progettuali. Nella prima, che si è svolta tra marzo e aprile 2011,

sono state sottoposte ad un gruppo di esperti alcune domande aperte di carattere generale finalizzate

a ottenere dagli stessi la scelta di alcune priorità all’interno di un elenco di fattori di contesto

globale (elencati nella tabella 5) nonché alcune indicazioni di massima sulla rilevanza di alcune

caratteristiche e dinamiche del territorio in grado di incidere sulle direzioni di evoluzione e

cambiamento del contesto economico e sociale della provincia. Nella seconda fase, completata a

giugno 2011, è stato sottoposto ad un gruppo più ampio di esperti un questionario composto da 30

domande elaborate sulla base dei risultati del primo turno dell’indagine. Agli esperti era richiesto di

assegnare una graduazione sulla base di una scala di Lickert rispetto al grado di condivisione di una

determinata affermazione. Nella tabella allegata di seguito (5.1) sono riportati i valori medi e il

grado di deviazione standard delle risposte date dagli esperti.

Tab. 5.1 Analisi Delphi. Valori medi e deviazione standard.

Frequenze Media Frequenze

sopra la

media

Frequenze

sotto la

media

Deviazione

Standard

Grado di

convergenza

delle opinioni

0 1 2 3 4 5 6 Nd

1

La provincia di Varese è caratterizzata da una

struttura disomogenea (nord: agricoltura e

turismo; centro: terziario avanzato e attività

amministrative; sud: industria, attrazione dell’alto

milanese) che tenderà a rafforzarsi e i centri di

attrazione determineranno la progressiva perdita

di identità della provincia.

0 2 2 1 5 5 2 1 3,88 12 5 1,58 Basso

2.a La Regio Insubrica acquisirà rilevanza e

compattezza come area di interesse politico. 2 3 4 3 4 0 2 0 3,00 6 10 1,59 Basso

2.b La Regio Insubrica acquisirà rilevanza e

compattezza come area di interesse economico. 1 0 4 2 4 6 1 0 3,88 11 6 1,32 Medio

2.c La Regio Insubrica acquisirà rilevanza e

compattezza come area di interesse sociale. 2 1 2 4 4 3 2 0 3,75 9 7 1,44 Medio

3.a

L’identità della provincia di Varese sarà in

prospettiva (per il 2020) prevalentemente

influenzata dal ruolo trainante dell’industria

manifatturiera.

0 0 3 1 3 6 5 0 4,50 11 7 1,42 Medio

3.b



influenzata dal ruolo trainante dal ruolo trainante

del sistema del turismo.

0 1 7 4 4 1 0 1 2,82 9 8 1,07 Medio

3.c



influenzata dalla presenza di un sistema forte di

reti di micro e piccole imprese.

0 0 0 4 3 8 2 1 4,47 10 7 1,01 Medio

3.d



influenzata dalla presenza di un sistema efficiente

di servizi alle imprese.

0 0 2 3 5 6 2 0 4,17 8 10 1,20 Medio

3.e



influenzata dalla presenza di un sistema efficiente

di servizi alle persone.

1 0 3 5 4 3 2 0 3,76 9 8 1,30 Medio

3.f



influenzata dall’essere zona residenziale di

qualità.

2 1 4 3 5 2 1 0 3,38 8 8 1,36 Medio

4

L’attuale maggiore elevatezza della presenza

industriale della provincia rispetto alla Lombardia

e all’Italia è destinata a ridursi.

0 5 1 1 8 2 1 0 3,22 11 7 1,63 Basso

5 Il numero di posti di lavoro nell’industria

manifatturiera è destinato a ridursi nel 2020. 0 1 0 3 4 7 3 0 4,39 10 8 1,29 Medio

6 Aumenterà nel 2020 il peso occupazionale del

privato-sociale anche in provincia. 1 0 0 0 6 10 1 0 4,71 11 6 0,59 Alto

7

La formazione del capitale umano implica la

costruzione di un processo formativo di carattere

locale.

0 1 3 2 0 8 4 0 4,28 12 6 1,64 Basso

8.a

Le caratteristiche delle persone che risiedono e

operano in provincia dovranno comprendere

questi elementi forti dei trend mondiali: etica

professionale come fattore competitivo.

0 0 0 2 6 3 5 2 4,69 8 8 1,08 Medio

8.b



questi elementi forti dei trend mondiali: capacità

di pensiero laterale.

1 0 2 3 1 6 5 0 4,53 11 6 1,42 Medio

8.c



questi elementi forti dei trend

mondiali:specializzazione professionale in ambito

tecnico.

0 0 1 0 5 3 9 0 5,06 9 9 1,16 Medio

8.d



questi elementi forti dei trend mondiali:

specializzazione professionale in ambito

gestionale-manageriale.

0 0 0 0 7 5 6 0 4,94 11 7 0,87 Alto

8.e



questi elementi forti dei trend mondiali: senso

della diversità e della unicità della persona.

3 0 2 1 0 5 7 0 4,93 12 3 1,44 Medio

8.f



questi elementi forti dei trend mondiali:

multilinguismo e interculturalità.

0 0 2 1 4 3 8 0 4,78 11 7 1,40 Medio

9

Creare il capitale umano del futuro significa, per

le realtà imprenditoriali e non solo per le

istituzioni a ciò preposte, preoccuparsi non

solamente degli aspetti di sviluppo di conoscenze

e di capacità operative ma anche di valori e

comportamenti (caratteri della persona).

1 0 0 3 1 6 7 0 5,00 7 10 1,12 Medio

10

Il ruolo delle istituzioni pubbliche sarà

fondamentale per indirizzare lo sviluppo socio-

economico solo a condizione che sappiano

pensare ed agire non in logica di ascolto di parti

ma dell’intero sistema socio economico.

0 1 1 1 3 5 7 0 4,72 12 6 1,49 Medio

11

Il ruolo delle istituzioni e degli organismi di

governo sarà comunque fondamentale nel

definire le linee di evoluzione della provincia.

1 1 1 3 6 2 4 0 4,12 6 11 1,45 Medio

12

La globalizzazione “locale” richiederà un

migliore e maggiore coordinamento delle

politiche tra territori confinanti (es. Varese,

Canton Ticino).

0 0 0 2 3 4 9 0 5,11 9 9 1,08 Medio

13

Nella provincia dovrà diffondersi la disponibilità

a sperimentare forme innovative di contratti di

lavoro.

0 1 1 0 4 7 5 0 4,67 12 6 1,37 Medio

14 La provincia di Varese sperimenterà entro il 2020

rilevanti problemi dal punto di vista ambientale. 2 1 1 4 4 4 2 0 3,94 10 6 1,39 Medio

15 L’immigrazione qualificata sarà uno dei punti di

forza della provincia di Varese. 2 0 2 2 5 6 1 0 4,13 7 9 1,15 Medio

16.a L’integrazione delle popolazioni immigrate non

sarà operazione immediata e semplice. 1 0 0 2 7 4 4 0 4,59 8 9 1,00 Alto

16.b L’integrazione delle popolazioni immigrate non

sarà operazione prioritaria nella provincia. 2 1 1 4 4 3 2 1 3,87 9 6 1,41 Medio

17 La questione del nanismo delle imprese locali

influirà negativamente sullo sviluppo. 0 2 2 0 4 4 6 0 4,33 10 8 1,75 Basso

18

Le piccole imprese e le microimprese varesine

saranno in grado di sviluppare forme di

cooperazione efficace attraverso reti e soluzioni

di collaborazione.

0 1 5 2 9 1 0 0 3,22 10 8 1,11 Medio

19

Le professionalità prevalenti nelle imprese del

territorio non saranno in grado di rendere

possibile la competizione di imprese esterne.

2 3 6 3 2 1 0 1 2,47 6 9 1,19 Medio

20

L’innovazione tecnologica in provincia sarà

sempre più guidata dalla concorrenza

internazionale.

0 1 0 1 4 6 6 0 4,78 12 6 1,31 Medio

21

Le imprese varesine non saranno in grado di

realizzare autonomamente significative

innovazioni di prodotto e strategie di

superamento della competizione globale.

1 2 2 3 6 2 1 1 3,44 9 7 1,41 Medio

22.a

Le tecnologie avranno un ruolo di forte impatto

nel plasmare alcuni fattori economici: riduzione

della necessità di personale intermedio.

1 2 3 4 5 2 1 0 3,29 8 9 1,40 Medio

22.b


nel plasmare alcuni fattori economici: riduzione

ulteriore della necessità di personale operativo.

0 1 1 4 7 3 2 0 3,89 12 6 1,28 Medio

22.c


nel plasmare alcuni fattori economici: aumento di

nicchie redditive di prodotti e servizi.

0 0 1 0 2 5 10 0 5,28 10 8 1,07 Medio

23

I competitors internazionali potrebbero avere un

impatto fortemente negativo sullo sviluppo della

provincia in particolare con riferimento ai settori

tradizionali.

0 1 5 0 4 5 2 1 3,76 11 6 1,60 Basso

24.a

I settori storici del sistema varesino saranno

ancora prevalenti per lo sviluppo della provincia:

tessile.

0 1 4 6 5 2 0 0 3,17 7 11 1,10 Medio

24.b



meccanico.

0 0 2 1 4 7 4 0 4,56 11 7 1,25 Medio

24.c



chimico/plastico.

0 0 2 1 6 8 1 0 4,28 9 9 1,07 Medio

24.d



chimico/farmaceutico.

0 1 0 1 4 12 0 0 4,44 12 6 1,04 Medio

24.e



elettrodomestico.

0 0 3 4 6 4 1 0 3,78 11 7 1,17 Medio

24.f



aereonautico.

0 0 0 2 1 9 6 0 5,06 6 12 0,94 Alto

24.g



agricolo.

0 2 3 5 6 2 0 0 3,17 8 10 1,20 Medio

25

Per il suo sviluppo la provincia dovrà puntare su

altri settori riducendo il peso di quelli

tradizionali.

0 1 2 1 3 8 3 0 4,33 11 7 1,46 Medio

26.a

I seguenti elementi saranno fondamentali nel

plasmare il contenuto di prodotti e servizi del

prossimo futuro: le tecnologie digitali.

0 1 0 2 4 4 7 0 4,72 11 7 1,41 Medio

26.b



prossimo futuro: l’estetica e il senso della

esperienza nell’utilizzo/fruizione.

0 0 1 3 3 8 3 0 4,50 11 7 1,15 Medio

26.c



prossimo futuro: la virtualizzazione e l’ubiquità

nell’uso/accesso.

1 1 0 3 5 5 2 1 4,19 7 9 1,28 Medio

26.d



prossimo futuro: cultura della collaborazione tra

imprese.

0 0 0 1 3 6 8 0 5,17 8 10 0,92 Alto

26.e



prossimo futuro: cultura della responsabilità

interna e verso la società.

0 0 1 2 4 4 7 0 4,78 11 7 1,26 Medio

27 È necessario sviluppare logiche di marketing

territoriale innovativo ed efficace. 0 0 1 2 4 4 7 0 4,78 11 7 1,26 Medio

28.a Il territorio per crescere dovrà riuscire ad attrarre

in loco in misura maggiore: imprese. 0 1 0 2 4 4 7 0 4,72 11 7 1,41 Medio

28.b Il territorio per crescere dovrà riuscire ad attrarre

in loco in misura maggiore: investitori. 0 1 1 4 2 2 8 0 4,50 10 8 1,65 Basso

28.c Il territorio per crescere dovrà riuscire ad attrarre

in loco in misura maggiore: capitale umano. 0 0 0 0 1 7 10 0 5,50 10 8 0,62 Alto

29

Le associazioni di categoria e i confidi avranno

un ruolo centrale nel garantire un equilibrato

finanziamento delle imprese.

0 0 3 4 1 8 2 0 4,11 10 8 1,37 Medio

30 La mancanza di una banca locale nella provincia

non è un vulnus alla capacità imprenditoriale. 0 2 4 3 1 3 4 1 3,65 8 9 1,84 Basso

Il gruppo di esperti è stato scelto sulla base di caratteristiche di autorevolezza e di competenze

scientifiche. Non tutti gli esperti operano direttamente nel territorio della provincia, ma tutti hanno

una conoscenza sufficientemente approfondita del territorio provinciale, sia in conseguenza di

elementi anagrafici sia in relazione a esperienze professionali e/o scientifiche. Nella tabella 5.2 sono

indicati gli esperti che hanno partecipato all’indagine.

Per quanto superfluo, poiché implicito nella metodologia, gli esperti per tutto lo svolgimento

dell’indagine Delphi non hanno saputo quale fosse la composizione del gruppo degli esperti.

Tab. 5.2 - Esperti coinvolti nell’indagine Delphi

Dott. Luca BARNI Direttore Generale BCC di Busto Garolfo e Buguggiate

Ing. Paolo BORZATTA Senior Partner, The European House - Ambrosetti

Dott. Alberto BRUGNOLI Direttore Generale, Eupolis Lombardia

Prof. Carlo BRUSA Ordinario di Storia Economica, Preside Facoltà di Lettere,

Università del Piemonte Orientale

Dott. Antonio BULGHERONI Presidente Lindt, Vice Presidente UBI

Prof. Pietro CAFARO Ordinario di Storia Economica, Università Cattolica del S. Cuore

Prof. Giuseppe COLANGELO Ordinario di Economia Politica, Università dell’Insubria, Facoltà

di Giurisprudenza

Prof. Domenico DE MASI Ordinario di Sociologia del Lavoro, Università degli studi di

Roma La Sapienza

Prof.. Lelio DEMICHELIS Docente di Sociologia, Università dell’Insubria

Dott. Dario DI VICO Giornalista economico ed editorialista, Corriere della Sera

Prof. Gioacchino GAROFOLI Ordinario di Politica Economica, Università dell’Insubria,

Varese

Prof. Enrico MARELLI Ordinario di Politica Economica, Università di Brescia e IRER

Prof. Alberto ONETTI Associato di Economia e Gestione delle Imprese e Direttore

Cresit, Università dell’Insubria

Prof. Giancarlo PROVASI Ordinario di Sociologia Economica, Università di Brescia

Dott. Marina PURICELLI Lecturer IOSI, Università Bocconi, Responsabile piattaforma

PMI - SDA Bocconi

Dott. Paola ROSSI Divisione Analisi e Ricerca Economica e Territoriale, Banca

d’Italia, sede di Milano

Dott. Carlo ROSSI Partner Price Waterhouse Coopers Consultant

Dott. Ivan SPERTINI Equity Partner, KPMG

Prof. Federico VISCONTI Ordinario di Economia e Gestione delle Imprese, Università

della Valle d’Aosta e SDA Bocconi

L’analisi di correlazione tra alcune risposte salienti al Delphi (versione integrale –con dati –

del par. 6.2.b. del rapporto, di P. Ossola)

Dall’analisi di correlazione (la correlazione assume valori tra -1 ed 1 ed è uguale a 0 quando tra le

variabili non c’è relazione; la correlazione è debole se il valore ottenuto è inferiore a 0,3, è

moderata se il valore individuato è tra 0,3 e 0,7 e forte se è maggiore di 0.7), si individuano alcune

relazioni di correlazione significative in alcuni casi forte e in altri di valore moderato.

Vi è una correlazione negativa tra il fatto di riconoscere che la provincia di Varese, da sempre una

provincia caratterizzata da disomogeneità, sarà destinata a perdere progressivamente la sua identità

e il fatto che l’industria manifatturiera influenzerà fortemente tale identità (Correlazione di Pearson

negativa moderata: -,593*, p<.05), mentre vi è una correlazione positiva tra quest’ultima

caratteristica e il fatto che l’attuale maggior presenza industriale della provincia rispetto alla

Lombardia e all’Italia sarà destinata a ridursi (Correlazione di Pearson positiva moderata: ,579*,

p<.05).

Si riscontra una correlazione negativa tra il fatto di riconoscere che la provincia di Varese sarà

destinata a perdere progressivamente la sua identità e il fatto che il personale che opererà in

provincia dovrà avere sempre meno una specializzazione professionale in ambito tecnico

(Correlazione di Pearson negativa moderata: -,493*, p<.05).

Per coloro per i quali la maggior presenza industriale della provincia rispetto alla Lombardia e

all’Italia è destinata a ridursi, c’è anche accordo sul fatto che i posti di lavoro nell’industria

manifatturiera saranno desinati a ridursi (Correlazione di Pearson positiva moderata: ,656**, p<.01)

e che verosimilmente la provincia per il suo sviluppo dovrà puntare su altri settori riducendo il peso

di quelli tradizionali (Correlazione di Pearson positiva moderata: ,616**, p<.01).

Al contrario per coloro che pensano che il manifatturiero avrà un ruolo fondamentale

nell’influenzare l’identità della provincia, sarà il settore meccanico uno dei prevalenti per lo

sviluppo (Correlazione di Pearson positiva moderata: ,602**, p<.01); a tal fine gli esperti che hanno

dato tale indicazione ritengono anche che sia necessario supportare il settore con la specializzazione

professionale in ambito tecnico del personale operante in provincia (Correlazione di Pearson

positiva moderata: ,586*, p<.05) e attirando in loco in misura maggiore le imprese (Correlazione di

Pearson positiva moderata: ,662**, p<.01) e gli investitori (Correlazione di Pearson positiva:

,537*, p<.05).

Coloro che ritengono che la Regio Insubrica acquisirà rilevanza come area di interesse economico,

ritengono anche che questa acquisirà una rilevanza in termini politici (Correlazione di Pearson

positiva forte: ,762**, p<.01).

Chi indica che l’identità della provincia sarà prevalentemente influenzata dalla presenza di un

sistema efficiente di servizi alla persona sottolinea come sarà fondamentale l’etica professionale tra

i fattori competitivi per le persone che operano in provincia (Correlazione di Pearson positiva e

moderata: ,697**, p<.01) e che i servizi dovranno essere plasmati dalla cultura della responsabilità

interna e verso la società (Correlazione di Pearson positiva forte: ,704**, p<.01). L’etica

professionale come fattore competitivo del personale e la cultura della responsabilità interna e verso

la società nel plasmare prodotti e servizi sono positivamente correlati e la relazione è forte

(Correlazione di Pearson positiva forte: ,825**, p<.01). La cultura della responsabilità interna e

verso la società richiama l’importanza del senso della diversità e dell’ unicità della persona

(Correlazione di Pearson positiva forte: ,789**, p<.01). Il concetto di estetica e senso

dell’esperienza nell’utilizzo/fruizione di prodotti e servizi è correlato positivamente alla cultura

della responsabilità interna e verso la società secondo gli esperti (Correlazione di Pearson: ,688**,

p<.01). Per coloro i quali il capitale umano del futuro dovrà essere basato su aspetti non solo di

conoscenze e di capacità operative ma anche su valori e comportamenti legati alle caratteristiche

personali, sarà fondamentale dare importanza anche alla cultura della responsabilità interna e verso

la società (Correlazione di Pearson positiva forte: ,771**, p<.01) e all’etica professionale come

fattore competitivo (Correlazione di Pearson positiva forte: ,701**, p<.01)

Il ruolo delle istituzioni pubbliche e degli organismi di governo sarà fondamentale nel definire le

linee di evoluzione della provincia, ma esse dovranno pensare ed agire in una logica di sistema

(Correlazione di Pearson positiva moderata: ,638**, p<.01)

Coloro che ritengono che la globalizzazione “locale” richieda un migliore e maggiore

coordinamento delle politiche tra territori confinanti vedono anche la necessità per il territorio, in

una prospettiva di crescita, di attrarre in loco in misura maggiore il capitale umano (Correlazione di

Pearson positiva moderata: ,529*, p<.05).

Per gli esperti che ritengono sia importante per le piccole imprese e le microimprese varesine lo

sviluppo di forme di cooperazione efficace attraverso reti e soluzioni di collaborazione, ritiene

anche che le associazioni di categoria e i confidi avranno un ruolo centrale nel garantire un

equilibrato finanziamento delle imprese (Correlazione di Pearson positiva moderata: ,678**,

p<.01)

Coloro che vedono un ruolo forte della concorrenza internazionale nel guidare l’innovazione

tecnologica e che vedono le imprese varesine come non in grado di realizzare autonomamente

innovazioni significative di prodotto (Correlazione di Pearson positiva moderata: ,501*, p<.05),

pensano altresì che saranno i competitors internazionali ad avere un impatto fortemente negativo

sullo sviluppo della provincia in particolare con riferimento ai settori tradizionali (Correlazione di

Pearson positiva forte: ,709**, p<.01).

Chi pensa che saranno i competitors internazionali ad avere un impatto fortemente negativo sullo

sviluppo della provincia, in particolare con riferimento ai settori tradizionali vedono anche una

riduzione della necessità di personale operativo (Correlazione di Pearson positiva moderata: ,684**,

p<.01) e pensano che la provincia dovrà puntare su altri settori riducendo il peso di quelli

tradizionali dove subiranno maggiormente la concorrenza (Correlazione di Pearson positiva

moderata: ,633**, p<.01). Coloro che vedono un aumento del ruolo delle nicchie redditive di

prodotti e servizi identificano nell’aerospaziale uno dei settori di sviluppo della provincia

(Correlazione di Pearson positiva moderata: ,626**, p<.01) e chi pensa che per il suo sviluppo la

provincia dovrà puntare su altri settori riducendo il peso di quelli tradizionali vede nelle tecnologie

digitali uno degli elementi su cui plasmare il contenuto di prodotti e servizi (Correlazione di

Pearson positiva moderata: ,652**, p<.01) e coloro che vedono le tecnologie digitali come elementi

fondamentali per i prodotti e i servizi del futuro, vedono anche la virtualizzazione e l’ubiquità

nell’uso/accesso come elementi essenziali (Correlazione di Pearson positiva moderata: ,575*,

p<.05). Coloro che vedono il tessile come settore storico del sistema varesino prevalente per lo

sviluppo della provincia, ritengono sia fondamentale che nel prodotto e nel servizio l’estetica e il

senso dell’esperienza nell’utilizzo/fruizione vengano fortemente considerati (Correlazione di

Pearson positiva moderata: ,675**, p<.01).

Vi è una correlazione positiva tra la necessità di attrarre in loco le imprese e la necessità di attrarre

investitori (Correlazione di Pearson positiva forte: ,771**, p<.01). Coloro che vedono

nell’elettrodomestico e nell’aeronautico i due settori storici trainanti per lo sviluppo della provincia

ritengono sia fondamentale attrarre in loco investitori (Correlazione di Pearson positiva forte:

,702**, p<.01) nel primo caso e investitori e imprese per i secondi (Correlazione di Pearson

investitori positiva moderata: ,682**, p<.01; Correlazione di Pearson imprese positiva moderata:

,626**, p<.01). Per coloro che dichiarano l’importanza dello sviluppo di logiche di marketing

territoriale innovativo ed efficace sarà altresì necessario attrarre in loco investitori (Correlazione di

Pearson: ,479*, p<.05).

Da notare il fatto che non vi è correlazione tra la valutazione del ruolo trainante del sistema del

turismo e la necessità di sviluppare logiche di marketing territoriale innovativo ed efficace,

elemento che invece pare molto importante.

Volendo sintetizzare in alcuni messaggi forti l’analisi di correlazione svolta emerge chiaramente:

- l’importanza del settore manifatturiero e del meccanico/aerospaziale come traino per lo

sviluppo;

- che i servizi, alle persone in particolare, non possono esimersi dalla maturazione di una

sensibilità sociale e dalla diffusione di comportamenti etici;

- che solo con una azione di governance da sistema si potranno attrarre le imprese, i capitali,

le persone necessarie per lo sviluppo;

- che saranno i competitors internazionali a guidare l’innovazione technology based,

Quest’ultimo è un segnale forte come sprone elemento per spronare le imprese, le persone, il

sistema della governance locale per uno sviluppo guidato e non subito.

Tab. 5.3 Matrice delle correlazioni tra le risposte al questionario Delphi (incroci dalla domanda 1 alla 17)

1 2a 2b 2c 3a 3b 3c 3d 3e 3f 4 5 6 7 8a 8b 8c 8d 8e 8f 9 10 11 12 13 14 15 16a 16b 17

1

Correlazione di Pearson

1

Sig. (2-code)

N 17

2a


-,247 1

Sig. (2-code) ,376

N 15 16

2b


-,289 ,762** 1

Sig. (2-code) ,277 ,001

N 16 16 17

2c


,168 ,466 ,440 1

Sig. (2-code) ,550 ,069 ,088

N 15 16 16 16

3a


-,593* ,344 ,164 -,199 1

Sig. (2-code) ,012 ,191 ,529 ,461

N 17 16 17 16 18

3b


-,160 -,082 ,202 -,365 -,072 1

Sig. (2-code) ,554 ,771 ,452 ,181 ,782

N 16 15 16 15 17 17

3c


,203 -,161 ,000 -,140 ,250 ,197 1

Sig. (2-code) ,450 ,567 1,000 ,620 ,333 ,448

N 16 15 16 15 17 17 17

3d


-,021 ,462 ,498* ,618* -,292 -,042 -,351 1

Sig. (2-code) ,937 ,072 ,042 ,011 ,239 ,873 ,167

N 17 16 17 16 18 17 17 18

3e


,259 ,067 ,084 ,461 -,216 -,006 -,107 ,638** 1

Sig. (2-code) ,333 ,806 ,758 ,073 ,406 ,982 ,693 ,006

N 16 16 16 16 17 16 16 17 17

3f


-,199 ,320 ,596* ,208 ,261 ,494 ,612* ,316 ,341 1

Sig. (2-code) ,478 ,245 ,019 ,457 ,329 ,061 ,015 ,234 ,196

N 15 15 15 15 16 15 15 16 16 16

4


,579* ,207 ,039 ,150 -,406 ,121 -,075 ,251 ,104 -,195 1

Sig. (2-code) ,015 ,443 ,883 ,579 ,095 ,644 ,776 ,316 ,692 ,468

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18

5


,443 -,031 -,190 -,017 -,208 ,091 -,227 -,006 -,013 -,484 ,656** 1

Sig. (2-code) ,075 ,910 ,464 ,950 ,407 ,729 ,382 ,980 ,961 ,057 ,003

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18

6


,570* ,073 ,033 ,080 ,047 -,130 ,161 ,045 ,229 ,038 ,375 ,303 1

Sig. (2-code) ,021 ,789 ,899 ,767 ,858 ,631 ,552 ,863 ,393 ,894 ,138 ,237

N 16 16 17 16 17 16 16 17 16 15 17 17 17


7


-,178 ,000 ,085 -,350 ,441 ,232 ,448 ,065 -,017 ,522* -,024 -,221 ,407 1

Sig. (2-code) ,495 1,000 ,747 ,184 ,067 ,369 ,071 ,798 ,948 ,038 ,923 ,378 ,105

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18

8a


,234 -,091 ,017 ,185 -,207 ,238 ,179 ,302 ,697** ,454 -,074 -,111 ,295 ,188 1

Sig. (2-code) ,401 ,748 ,950 ,509 ,441 ,394 ,524 ,255 ,004 ,103 ,785 ,681 ,268 ,487

N 15 15 16 15 16 15 15 16 15 14 16 16 16 16 16

8b


-,138 -,229 -,132 ,127 ,248 ,033 -,160 ,173 ,326 ,116 -,227 ,194 ,273 ,231 ,306 1

Sig. (2-code) ,610 ,393 ,614 ,639 ,337 ,903 ,554 ,505 ,217 ,681 ,381 ,455 ,289 ,373 ,250

N 16 16 17 16 17 16 16 17 16 15 17 17 17 17 16 17

8c


-,493* ,106 ,132 -,226 ,586* ,298 ,317 -,134 -,205 ,405 -,193 -,133 -,129 ,517* ,050 ,073 1

Sig. (2-code) ,044 ,695 ,615 ,401 ,011 ,246 ,214 ,597 ,430 ,120 ,442 ,599 ,623 ,028 ,855 ,780

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18

8d


-,183 -,142 -,164 -,026 ,213 ,383 ,140 -,047 ,030 ,208 -,074 ,229 -,153 ,217 ,277 ,467 ,642** 1

Sig. (2-code) ,482 ,600 ,528 ,923 ,396 ,129 ,591 ,854 ,910 ,440 ,772 ,360 ,558 ,387 ,300 ,059 ,004

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18

8e


-,234 -,461 -,228 ,101 -,057 ,159 -,037 ,283 ,453 ,280 -,201 -,237 -,022 ,317 ,581* ,642** ,208 ,481 1

Sig. (2-code) ,421 ,084 ,414 ,720 ,840 ,588 ,899 ,307 ,090 ,332 ,473 ,395 ,937 ,250 ,029 ,010 ,457 ,069

N 14 15 15 15 15 14 14 15 15 14 15 15 15 15 14 15 15 15 15

8f


,092 -,437 -,378 ,000 -,148 ,171 -,205 ,164 ,302 ,078 -,080 ,312 ,009 ,106 ,356 ,760** ,081 ,666** ,634* 1

Sig. (2-code) ,727 ,091 ,135 1,000 ,558 ,513 ,429 ,516 ,239 ,773 ,751 ,207 ,973 ,676 ,176 ,000 ,750 ,003 ,011

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18

9


,515* -,472 -,297 ,201 -,229 ,163 ,503* -,101 ,505* ,252 ,000 ,042 ,380 ,177 ,701** ,315 -,048 ,249 ,522* ,353 1

Sig. (2-code) ,041 ,065 ,247 ,456 ,376 ,547 ,047 ,699 ,046 ,365 1,000 ,872 ,132 ,498 ,002 ,218 ,855 ,336 ,046 ,164

N 16 16 17 16 17 16 16 17 16 15 17 17 17 17 16 17 17 17 15 17 17

10


,300 -,122 -,147 ,076 ,014 ,075 -,090 ,291 ,436 ,198 ,148 ,397 ,500* ,299 ,094 ,680** -,025 ,259 ,237 ,649** ,328 1

Sig. (2-code) ,241 ,653 ,573 ,780 ,956 ,774 ,731 ,241 ,080 ,461 ,557 ,103 ,041 ,228 ,729 ,003 ,923 ,299 ,395 ,004 ,199

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18

11


,368 -,168 -,352 -,046 ,028 -,221 -,320 ,055 ,256 -,303 ,249 ,629** ,482* ,086 ,273 ,635** -,082 ,388 ,261 ,675** ,192 ,638** 1

Sig. (2-code) ,161 ,535 ,166 ,865 ,916 ,410 ,228 ,834 ,338 ,272 ,335 ,007 ,050 ,742 ,306 ,006 ,753 ,123 ,347 ,003 ,459 ,006

N 16 16 17 16 17 16 16 17 16 15 17 17 17 17 16 17 17 17 15 17 17 17 17

12


,044 ,044 ,369 ,257 ,115 ,009 ,087 ,348 ,443 ,172 ,286 ,221 ,483* ,348 ,037 ,345 ,042 -,118 ,272 -,022 ,260 ,387 ,146 1

Sig. (2-code) ,867 ,871 ,145 ,336 ,650 ,971 ,739 ,157 ,075 ,525 ,249 ,379 ,049 ,157 ,893 ,175 ,869 ,641 ,326 ,932 ,313 ,113 ,576

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18

13


,036 ,116 ,149 -,168 ,271 ,414 ,556* -,250 ,088 ,696** -,097 -,155 ,192 ,384 ,446 -,137 ,566* ,328 -,076 -,010 ,319 ,067 -,105 -,053 1

Sig. (2-code) ,890 ,670 ,568 ,534 ,277 ,099 ,020 ,317 ,737 ,003 ,703 ,539 ,461 ,116 ,084 ,601 ,014 ,185 ,788 ,968 ,213 ,791 ,690 ,835

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18

14


-,064 ,031 ,066 ,476 ,143 -,376 ,181 ,011 ,338 ,075 -,346 -,240 ,145 ,011 ,249 ,287 -,274 -,210 ,167 -,042 ,474 -,004 -,028 ,354 -,043 1

Sig. (2-code) ,821 ,914 ,809 ,073 ,596 ,167 ,517 ,969 ,218 ,792 ,189 ,372 ,591 ,968 ,371 ,282 ,304 ,435 ,568 ,878 ,063 ,988 ,918 ,178 ,875

N 15 15 16 15 16 15 15 16 15 15 16 16 16 16 15 16 16 16 14 16 16 16 16 16 16 16

15


-,012 -,146 ,060 ,183 -,309 ,245 -,256 ,181 ,554* ,136 -,058 -,083 -,050 ,009 ,380 ,087 -,205 -,055 ,329 ,222 ,439 ,217 -,010 ,295 ,104 ,424 1

Sig. (2-code) ,965 ,603 ,825 ,513 ,245 ,380 ,356 ,503 ,032 ,629 ,830 ,760 ,853 ,974 ,163 ,748 ,446 ,840 ,250 ,408 ,089 ,420 ,972 ,268 ,702 ,102

N 15 15 16 15 16 15 15 16 15 15 16 16 16 16 15 16 16 16 14 16 16 16 16 16 16 16 16


16a


,090 -,123 -,133 -,249 ,456 ,065 ,468 -,391 ,168 ,267 ,009 ,117 ,417 ,507* ,430 ,250 ,311 ,179 ,174 ,121 ,446 ,145 ,378 ,303 ,530* ,339 ,161 1

Sig. (2-code) ,741 ,651 ,610 ,353 ,066 ,811 ,068 ,120 ,534 ,336 ,973 ,656 ,095 ,038 ,096 ,333 ,224 ,491 ,535 ,644 ,073 ,579 ,134 ,236 ,029 ,199 ,551

N 16 16 17 16 17 16 16 17 16 15 17 17 17 17 16 17 17 17 15 17 17 17 17 17 17 16 16 17

16b


,310 -,027 ,011 ,045 -,105 ,609* ,318 ,124 ,326 ,556* ,138 ,286 ,382 ,418 ,456 ,447 -,084 ,337 ,155 ,573* ,518* ,712** ,347 ,134 ,548* ,192 ,313 ,356 1

Sig. (2-code) ,280 ,924 ,968 ,873 ,709 ,021 ,268 ,658 ,236 ,039 ,623 ,301 ,160 ,121 ,101 ,095 ,765 ,219 ,597 ,026 ,048 ,003 ,206 ,635 ,035 ,510 ,276 ,193

N 14 15 15 15 15 14 14 15 15 14 15 15 15 15 14 15 15 15 14 15 15 15 15 15 15 14 14 15 15

17


,214 -,158 -,429 -,069 ,094 ,023 ,181 -,084 ,139 -,018 ,179 ,409 ,163 -,014 ,096 ,436 -,010 ,321 ,085 ,442 ,186 ,399 ,437 -,021 ,147 ,041 -,365 ,258 ,420 1

Sig. (2-code) ,409 ,558 ,085 ,800 ,709 ,929 ,486 ,740 ,596 ,949 ,477 ,092 ,531 ,957 ,724 ,080 ,970 ,194 ,763 ,066 ,474 ,101 ,079 ,935 ,560 ,880 ,165 ,317 ,119

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

18


-,093 ,186 ,412 ,288 ,185 ,027 ,471 ,147 ,030 ,694** -,385 -

,596** -,051 ,254 ,163 -,066 ,399 ,195 ,149 -,080 ,152 -,032 -,412 -,120 ,359 -,075 -,232 -,166 -,010 -,282

Sig. (2-code) ,723 ,490 ,101 ,279 ,462 ,917 ,056 ,562 ,909 ,003 ,114 ,009 ,846 ,309 ,545 ,802 ,101 ,438 ,597 ,753 ,561 ,901 ,100 ,636 ,143 ,784 ,387 ,525 ,971 ,257

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

19


-,039 ,261 ,153 ,094 ,027 ,465 ,198 -,258 -,026 ,269 ,007 -,166 -,019 ,108 ,341 ,024 -,155 ,140 ,044 ,019 ,275 -,229 -,115 -,261 ,259 ,420 ,462 ,304 ,817** ,044

Sig. (2-code) ,895 ,368 ,603 ,749 ,924 ,094 ,497 ,354 ,926 ,352 ,979 ,554 ,948 ,703 ,254 ,936 ,580 ,620 ,887 ,946 ,342 ,411 ,696 ,347 ,352 ,153 ,112 ,291 ,001 ,876

N 14 14 14 14 15 14 14 15 15 14 15 15 14 15 13 14 15 15 13 15 14 15 14 15 15 13 13 14 13 15

20


,227 -,064 ,019 -,088 ,000 ,183 -,078 ,100 ,209 -,024 ,190 ,577* ,538* ,140 ,389 ,592* ,009 ,349 ,105 ,519* ,207 ,510* ,717** ,310 ,218 ,028 -,026 ,340 ,589* ,523*

Sig. (2-code) ,380 ,814 ,943 ,745 1,000 ,483 ,766 ,693 ,420 ,930 ,450 ,012 ,026 ,579 ,136 ,012 ,973 ,156 ,709 ,027 ,424 ,030 ,001 ,210 ,384 ,917 ,923 ,182 ,021 ,026

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

21


,481 -,054 -,024 ,266 -,312 -,142 ,032 ,199 ,339 -,118 ,460 ,536* ,250 -,155 ,088 ,242 -,579* -,106 -,093 ,288 ,228 ,398 ,439 ,352 -,157 ,381 ,168 ,213 ,620* ,492

Sig. (2-code) ,070 ,848 ,928 ,338 ,240 ,614 ,909 ,459 ,216 ,689 ,073 ,032 ,351 ,567 ,754 ,366 ,019 ,697 ,752 ,280 ,395 ,127 ,089 ,181 ,562 ,161 ,550 ,428 ,018 ,053

N 15 15 16 15 16 15 15 16 15 14 16 16 16 16 15 16 16 16 14 16 16 16 16 16 16 15 15 16 14 16

22a


,422 ,000 ,110 -,032 ,061 ,352 ,359 -,192 ,177 ,409 ,148 ,233 ,402 ,195 ,440 ,222 ,190 ,498* ,080 ,396 ,402 ,380 ,448 -,008 ,623** -,140 ,097 ,475 ,631* ,212

Sig. (2-code) ,103 1,000 ,685 ,906 ,816 ,181 ,172 ,460 ,496 ,116 ,572 ,368 ,123 ,454 ,101 ,408 ,466 ,042 ,777 ,116 ,123 ,133 ,082 ,975 ,008 ,620 ,731 ,063 ,012 ,415

N 16 16 16 16 17 16 16 17 17 16 17 17 16 17 15 16 17 17 15 17 16 17 16 17 17 15 15 16 15 17

22b


,453 -,216 -,189 -,017 -,097 ,063 -,161 -,064 ,202 ,099 ,210 ,456 ,437 ,100 ,290 ,537* -,035 ,363 ,248 ,711** ,297 ,663** ,759** ,095 ,246 -,075 ,182 ,387 ,567* ,412

Sig. (2-code) ,068 ,423 ,469 ,950 ,702 ,811 ,537 ,801 ,437 ,715 ,402 ,057 ,080 ,693 ,276 ,026 ,890 ,138 ,372 ,001 ,247 ,003 ,000 ,708 ,325 ,783 ,501 ,125 ,027 ,089

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

22c


,199 -,203 -,013 ,169 ,058 ,144 ,518* ,281 ,291 ,394 ,265 ,087 ,479 ,656** ,375 ,451 ,223 ,268 ,537* ,279 ,582* ,456 ,175 ,632** ,106 ,237 ,013 ,322 ,471 ,292

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23


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24a


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24b


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24c


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24d


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N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

24e


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N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

24f


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N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

24g


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Sig. (2-code) ,924 ,385 ,348 ,946 ,239 ,949 ,036 ,217 ,624 ,184 ,425 ,210 ,845 ,984 ,164 ,152 ,181 ,854 ,414 ,050 ,598 ,014 ,202 ,333 ,022 ,845 ,204 ,112 ,590 ,579

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

25


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*

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N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

26a


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*

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N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

26b


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Sig. (2-code) ,442 ,799 ,871 ,178 ,432 ,727 ,012 ,933 ,044 ,022 ,710 ,171 ,094 ,143 ,020 ,294 ,795 ,908 ,092 1,000 ,001 ,540 ,883 ,077 ,128 ,006 ,370 ,018 ,298 ,486

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

26c


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N 15 14 15 14 16 15 15 16 15 15 16 16 15 16 14 15 16 16 14 16 15 16 15 16 16 15 15 15 13 16

26d


,352 ,000 -,185 ,446 -,022 -,335 ,169 ,186 ,283 ,013 -,104 ,041 ,374 ,084 ,181 ,335 -,009 ,304 ,116 ,304 ,433 ,464 ,311 ,039 ,046 ,271 -,094 -,162 ,237 ,219

Sig. (2-code) ,166 1,000 ,476 ,084 ,930 ,189 ,517 ,461 ,270 ,962 ,681 ,871 ,139 ,740 ,501 ,188 ,971 ,220 ,680 ,220 ,082 ,052 ,224 ,877 ,855 ,311 ,730 ,534 ,396 ,384

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

26e


,220 -,373 -,223 ,237 -,033 -,179 ,214 ,336 ,704** ,411 -,175 -,269 ,362 ,373 ,825** ,467 ,129 ,148 ,789** ,404 ,771** ,435 ,281 ,321 ,226 ,351 ,371 ,434 ,259 ,089

Sig. (2-code) ,396 ,155 ,389 ,376 ,898 ,492 ,410 ,172 ,002 ,114 ,488 ,281 ,153 ,128 ,000 ,059 ,609 ,557 ,000 ,096 ,000 ,071 ,274 ,193 ,366 ,183 ,157 ,082 ,352 ,726

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

27


,076 ,076 -,005 ,212 ,131 -,225 ,214 ,297 ,273 ,374 -,089 ,020 ,362 ,430 ,368 ,426 ,009 -,012 ,107 ,337 ,308 ,466 ,321 ,235 ,192 ,553* ,110 ,492* ,686** ,355

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N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16,00

0 16 17 15 18

28a


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Sig. (2-code) ,076 ,444 ,105 ,414 ,008 ,200 ,033 ,475 ,237 ,016 ,549 ,237 ,475 ,001 ,624 ,759 ,001 ,366 ,649 ,467 1,000 ,476 ,464 ,309 ,016 ,842 ,528 ,035 ,468 ,826

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16,00

0 16 17 15 18

28b


-,267 ,155 ,099 -,293 ,537* ,183 ,512* -,104 -,025 ,581* -,131 -,234 ,218 ,727** ,284 ,005 ,719** ,265 ,049 -,025 ,106 ,084 -,063 ,132 ,778** ,053 -,092 ,652** ,337 ,203

Sig. (2-code) ,301 ,567 ,705 ,271 ,022 ,481 ,036 ,682 ,924 ,018 ,604 ,349 ,401 ,001 ,287 ,985 ,001 ,288 ,861 ,920 ,685 ,741 ,812 ,602 ,000 ,844 ,733 ,005 ,219 ,418

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16,00

0 16 17 15 18

28c


-,067 ,200 ,308 ,313 ,367 -,241 ,322 ,119 ,240 ,205 -,117 -,037 ,281 ,145 ,178 ,158 ,041 -,273 -,031 -,273 ,269 -,032 -,073 ,529* ,000 ,577* -,012 ,469 ,005 -,054

Sig. (2-code) ,798 ,458 ,228 ,237 ,134 ,351 ,208 ,639 ,353 ,447 ,644 ,884 ,275 ,565 ,509 ,546 ,872 ,274 ,911 ,274 ,297 ,900 ,781 ,024 1,000 ,019 ,966 ,057 ,985 ,830

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18


29


-,424 ,442 ,455 ,271 ,453 ,088 ,188 ,382 ,285 ,693** -,461 -,460 ,014 ,406 ,359 ,335 ,514* ,400 ,261 ,168 ,000 ,219 -,082 ,031 ,429 ,115 -,104 -,017 ,233 ,033

Sig. (2-code) ,090 ,087 ,067 ,311 ,059 ,737 ,471 ,117 ,268 ,003 ,054 ,055 ,956 ,095 ,172 ,189 ,029 ,100 ,347 ,506 1,000 ,384 ,755 ,903 ,076 ,671 ,702 ,949 ,403 ,897

N 17 16 17 16 18 17 17 18 17 16 18 18 17 18 16 17 18 18 15 18 17 18 17 18 18 16 16 17 15 18

30


,003 ,245 -,150 -,246 ,011 -,192 -,310 -,049 -,195 -,480 ,415 ,132 ,093 -,113 -,322 -,277 -,407 -,584* -,307 -,431 -,484 -,344 ,026 -,052 -,434 -,093 -,230 ,039 -,363 ,086

Sig. (2-code) ,992 ,380 ,578 ,377 ,966 ,460 ,226 ,852 ,469 ,070 ,097 ,613 ,732 ,665 ,241 ,299 ,105 ,014 ,286 ,084 ,057 ,177 ,923 ,844 ,082 ,741 ,409 ,887 ,202 ,743

N 16 15 16 15 17 17 17 17 16 15 17 17 16 17 15 16 17 17 14 17 16 17 16 17 17 15 15 16 14 17

Tab. 5.4 Matrice delle correlazioni tra le risposte al questionario Delphi (incroci dalla domanda 18 alla 30)

18 19 20 21 22a 22b 22c 23 24a 24b 24c 24d 24e 24f 24g 25 26a 26b 26c 26d 26e 27 28a 28b 28c 29 30

18


1

Sig. (2-code)

N 18

19


-,126 1

Sig. (2-code) ,655

N 15 15

20


-,287 ,040 1

Sig. (2-code) ,248 ,887

N 18 15 18

21


-,510* ,433 ,501* 1

Sig. (2-code) ,044 ,139 ,048

N 16 13 16 16

22a


,241 ,357 ,547* ,306 1

Sig. (2-code) ,352 ,191 ,023 ,267

N 17 15 17 15 17

22b


-,147 ,085 ,653** ,447 ,730** 1

Sig. (2-code) ,561 ,762 ,003 ,083 ,001

N 18 15 18 16 17 18

22c


,191 -,018 ,256 ,277 ,136 ,152 1

Sig. (2-code) ,447 ,949 ,306 ,300 ,602 ,546

N 18 15 18 16 17 18 18

23


-,459 -,162 ,709** ,447 ,409 ,684** ,177 1

Sig. (2-code) ,064 ,579 ,001 ,095 ,116 ,002 ,498

N 17 14 17 15 16 17 17 17

24a


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25


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allegato 5 aspetti metodologici e statistiche del delphi · allegato 5 aspetti metodologici e...

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