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Variabili influenti la qualità dell’ambiente di lavoro

Variabili influenti la qualità dell’ambiente di lavoro

 

 

Secondo Baroni (2012) gli aspetti dell’ambiente fisico più rilevanti per la soddisfazione lavorativa riguardano: rumorosità, illuminazione, temperatura, qualità dell’aria, colore, arredamento, privacy e presenza di status symbol. Anche dalla precedente ricerca di Veitch e colleghi (2007) era emerso che la soddisfazione per l’ambiente di lavoro, inteso dal punto di vista fisico, era influenzata dalla soddisfazione rispetto ad elementi quali: il rumore, la luce, la qualità dell’aria, la temperatura, la vista esterna, le dimensioni dello spazio di lavoro, la privacy e l’apparenza estetica. A questi aspetti Bluyssen e colleghi hanno aggiunto anche il grado di controllo sullo spazio interno e la pulizia degli ambienti come fattori in grado di influenzare la percezione di comfort dei lavoratori (in Samani, 2015). Di seguito uno sguardo più ravvicinato a questi aspetti.

 Per quanto riguarda la rumorosità, ad essa viene spesso associata una percezione di  disagio che si evidenzia nella difficoltà di concentrazione: «le cause più frequenti sono il rumore delle macchine, le voci degli altri lavoratori e gli squilli del telefono. In sostanza, – sostiene Baroni (2012) – l’effetto di disturbo del rumore agisce impedendoci di dare la corretta priorità agli stimoli sonori che sentiamo»(p.135). E’ possibile distinguere due tipi principali di rumore caratteristici degli ambienti di lavoro: un tipo deriva dai macchinari, sistemi di ventilazioni ed altri strumenti tecnici ed è solitamente continuo, con ritmo costante, per questo, a livelli normali, non provoca generalmente molto disturbo; l’altro tipo di rumore è invece più incoerente e spesso dunque anche più fastidioso, include più informazioni e deriva ad esempio dalle conversazioni tra colleghi, dal suono prodotto dalla tastiera battuta o da altri spostamenti che appunto si caratterizzano per la discontinuità e che sono tipici degli uffici openplan (di cui ci occuperemo nel prossimo paragrafo), ma non solo (Samani, 2015).  Diverse ricerche sono state condotte per esaminare le conseguenze della rumorosità negli ambienti di lavoro, la maggior parte concordi circa la connotazione negativa di tali effetti.

In linea con questa tendenza, Evans e Johnson (2000) hanno rilevato non solo un’associazione tra elevata rumorosità e deficit nella motivazione ma anche una tendenza alla staticità posturale, che rappresenterebbe un fattore di rischio per lo sviluppo di disturbi muscoloscheletrici: dalla ricerca condotta emergeva infatti che i lavoratori esposti ad elevata rumorosità mancavano di fare gli adeguati aggiustamenti posturali durante periodi prolungati di lavoro al computer.

Nella stessa direzione vanno anche i risultati ottenuti da Tomei e colleghi (1995), i quali hanno registrato anomalie cardiache, con frequenza raddoppiata, nei lavoratori esposti ad alti livelli di rumorosità rispetto ai lavoratori esposti a bassi livelli di rumore.

Raffaello e Maass hanno deciso invece di approfondire la relazione tra il livello di rumorosità e variabili quali la soddisfazione rispetto all’ambiente, la soddisfazione per il lavoro, sintomi di stress e difficoltà nella comunicazione, immagine dell’azienda e attaccamento all’organizzazione. Nell’esperimento condotto sono state confrontate due aziende esposte entrambe ad elevati livelli di rumore nella fase di pre-test, dopodiché una delle due fabbriche è stata spostata in un’ altra sede con livelli molto più bassi di rumorosità, mentre la fabbrica di controllo è rimasta nella stessa sede. I risultati hanno confermato l’ipotesi secondo cui il cambiamento delle condizioni ambientali non solo ha influenzato il benessere fisiologico e psicologico dei lavoratori ma anche variabili organizzative rilevanti come l’immagine dell’azienda e l’attaccamento ad essa (Raffaello e Maass, 2002).

Anche la cattiva qualità dell’aria e la temperatura rientrano tra i principali fattori di disagio in ambito lavorativo, sembra infatti che una temperatura inadeguata, soprattutto se troppo calda, sia legata ad un aumento della distrazione e del numero di incidenti (Baroni, 2012). Uno dei principali problemi delle alte temperature è infatti quello di indurre letargia, che, oltre ad accrescere il tasso di incidenti, riduce in maniera significativa la produttività (Kamarulzaman, Saleh, Hashim, Hashim, e Abdul-Ghani, 2011).

 


©  La personalizzazione del proprio spazio: una ricerca in ambito lavorativo – Dott.ssa Marina Mancinelli


 

Ambiente di lavoro e benessere

Ambiente di lavoro e benessere

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“Se basta una stanza a modificare il nostro sentire, se la felicità può dipendere dal colore delle pareti o dalla forma di una porta, che cosa ci accadrà nella maggior parte dei luoghi che siamo costretti a guardare e ad abitare? Che cosa proveremo in una casa con finestre che ricordano quelle delle prigioni, con tappeti macchiati e tende di plastica?” (De Bottom, 2006, p.11).

 

La psicologia ambientale si occupa di studiare il comportamento umano e i pensieri ed affetti che lo determinano in relazione agli stimoli ambientali, inclusi sia quelli di natura fisica che sociale. Dal punto di vista applicativo questa disciplina si interessa ad esempio dell’ influenza che i luoghi abitativi, di studio, di cura e di lavoro hanno sul benessere psicofisico dell’individuo (Baroni, 2012).

Poichè gran parte del nostro tempo lo passiamo all’interno del luogo in cui lavoriamo, in alcuni casi carichi di tensione, ci sembra particolarmente importante che questo spazio risulti quanto più confortevole possibile.

 

In questa sede ci siamo perciò concentrati sull’analisi di vari fattori che caratterizzano la qualità dell’ambiente di lavoro, in particolare dal punto di vista fisico, con focus principale sulla possibilità di personalizzare il proprio spazio di lavoro in relazione a dimensioni quali commitment e desiderio di rimanere all’interno dell’organizzazione, identificazione con l’organizzazione, relazioni con i colleghi e superiori e soddisfazione sia nel lavoro che nella vita.

La soddisfazione per l’ambiente fisico risulta essere un indicatore chiave sia della performance che del benessere dei lavoratori (Samani, 2015). Lo studio di McGuire e McLaren (2009) sui lavoratori di un call centre dimostra non solo l’esistenza di una relazione tra l’ambiente fisico e il benessere dei lavoratori – valutato nei termini delle relazioni sociali e del grado di controllo, dell’autonomia e della partecipazione attiva al lavoro – ma anche che il benessere media la relazione tra l’ambiente fisico e il commitment dei lavoratori verso l’organizzazione per cui lavorano.

 

Prima di entrare nel merito della personalizzazione dello spazio, proponiamo uno sguardo generale a quelli che sono i fattori, prevalentemente fisici, caratterizzanti l’ambiente di lavoro. Anche nella nostra ricerca, infatti, abbiamo dedicato la prima parte del questionario all’analisi di questi aspetti, cosi? da avere una visione piu? completa di quelle che sono le condizioni di lavoro del nostro campione.

 

La personalizzazione del proprio spazio: Introduzione

La personalizzazione del proprio spazio: Introduzione

 

 

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Quanto è importante personalizzare il proprio spazio di lavoro?

La nostra ricerca è nata proprio dal desiderio di rispondere a questa domanda. A partire dall’idea che le persone abbiano bisogno di esprimere sé stesse nello spazio che le circonda, abbiamo voluto approfondire questo fenomeno all’interno dei luoghi di lavoro, spazi in cui ciascun individuo trascorre grande parte del proprio tempo; è nostro interesse perciò, capire se la possibilità di personalizzare il proprio spazio possa essere associata ad una migliore qualità del tempo trascorso al lavoro.

Obiettivo della psicologia ambientale è indagare come gli stimoli presenti nell’ambiente che ci circonda siano in grado di influenzare il comportamento e i pensieri delle persone (Baroni, 2012), noi abbiamo deciso ci concentrarci proprio sull’ambiente di lavoro perché si tratta di un luogo spesso carico di stress e tensione, volevamo dunque capire quali aspetti potrebbero migliorare l’esperienza delle persone in questo ambiente.

A partire dall’osservazione di scrivanie e uffici spesso arricchiti dalla presenza di foto, cartoline o altri oggetti non propriamente utili allo svolgimento del proprio lavoro, abbiamo voluto approfondire il motivo per cui le persone tendono a portare questi oggetti nel proprio ufficio. Siccome l’esperienza lavorativa è piuttosto complessa, abbiamo cercato di raccogliere informazioni circa diverse variabili in grado di influenzare questo tipo di esperienza.

Abbiamo perciò sviluppato un questionario da somministrare online  ad un campione di lavoratori che avesse una certa stabilità rispetto al luogo di lavoro, escludendo a priori persone che svolgessero mansioni che non prevedono uno spazio fisso di lavoro, come ad esempio il camionista, il rappresentante o l’hostess.

Siccome non abbiamo svolto un esperimento controllato, i nostri risultati non dicono nulla rispetto a relazioni di causa ed effetto, tuttavia abbiamo analizzato la presenza di correlazioni tra le dimensioni esaminate, confrontando i nostri dati con i risultati ottenuti in letteratura.

Le dimensioni che abbiamo esaminato riguardano la qualità dell’ambiente fisico di lavoro, il grado di personalizzazione e di controllo sul proprio spazio, le motivazioni che spingono alla personalizzazione, il commitment e la prospettiva futura rispetto all’organizzazione, l’autonomia e il carico di lavoro, le relazioni con colleghi e superiori, l’identificazione con l’organizzazione e la soddisfazione per l’ambiente di lavoro – dal punto di vista fisico – ed in generale rispetto al proprio lavoro ed alla propria vita.

 


©  La personalizzazione del proprio spazio: una ricerca in ambito lavorativo – Dott.ssa Marina Mancinelli


 

Ricerca Utilizzo di Internet: Conclusioni

Limiti

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Nonostante il seguente lavoro di ricerca sia piuttosto eterogeneo considerato che tratta aspetti diversificati dell’utilizzo di Internet, dall’ambivalenza uso funzionale-disfunzionale, passando per i fattori personali che mediano l’approccio con gli strumenti della Rete per concludere con la definizione della differenza tra uno problematico e dipendenza presenta lo stesso dei limiti. Il più evidente è senza dubbio l’impossibilità di analizzare la dipendenza da Internet nel campione di ricerca in conseguenza della mancanza di una scala ad hoc nello strumento di misura. Gli item del questionario, secondo la scala di misura di Caplan (2010), sono costruiti per rivelare l’uso problematico e nel software SPSS con cui si sono svolte le analisi statistiche è assente la variabile “Dipendenza da Internet”. Parallelamente a ciò è assente anche una scala di misura ad hoc per valutare il capitale sociale, uno dei costrutti più interessanti dell’intero studio. Abbiamo ovviato analizzando la variabile supporto sociale online, considerato che il capitale sociale permette di ricevere sostegno sociale sia riguardo alla raccolta di informazione che alla percezione di supporto emotivo. Un ultimo limite può essere quello di non aver valutato statisticamente quanto e in che modo l’utilizzo di Internet condiziona la performance lavorativa o didattica fornendo magari anche dati quantitativi in merito. Questo sarebbe stato un aspetto concreto molto interessante da valutare considerata l’importanza che ricoprono il percorso universitario e quello lavorativo durante l’emerging adulthood.

 

Conclusioni

Lo studio di ricerca si è focalizzato su una precisa fascia d’età, l’emerging adulthood in cui gli individui devono affrontare continue sfide di sviluppo per giungere alla costruzione di una nuova identità. In questo senso Internet può costituire un utile organo funzionale o essere sfruttato in maniera disfunzionale conducendo l’utente verso un PIU o in casi estremi ad una vera e propria dipendenza da Internet. La ricerca ha individuato alcuni fattori che mediano l’utilizzo di Internet da parte degli emerging adults. La disposizione delle ipotesi ha seguito un ordine logico per delineare gradualmente il processo che porta le persone a fare un uso problematico della Rete. I risultati dimostrano che un basso supporto sociale sperimentato nella vita offline porta gli individui a cercare di colmare questa mancanza attraverso il supporto sociale online. Questo aspetto produce benessere per l’utente il quale però deve fare attenzione ai rischi che comporta. E’ stato, infatti, dimostrato che il supporto sociale online predice positivamente lo sviluppo di PIU. Parallelamente la ricerca conferma la correlazione dell’uso problematico di Internet con altri due fattori, quali il preferire interazioni online piuttosto che quelle faccia a faccia e la mindfulness. L’individuo ricevendo online il supporto sociale di cui ha bisogno attraverso i SNS, Facebook nello specifico, può aumentare progressivamente l’utilizzo di Internet arrivando al punto di preferire gli scambi conversazionali online. Questo avviene quando il l’utente è in possesso di un basso livello di mindfulness, in base al quale non riesce a regolare adeguatamente il proprio comportamento online sviluppando un uso problematico di Internet. Allo stesso tempo è stata rilevata una correlazione positiva tra frequente utilizzo di Facebook e bassa autostima. Gli individui cercano di compensare online una povera immagine sciale offline. Il disegno di ricerca non si è focalizzato interamente sulla sfera negativa dell’Utilizzo di Internet ma si è cercato di dimostrare che l’utilizzo dei SNS, Facebook nello specifico, predice direttamente lo sviluppo del capitale sociale e i risultati hanno confermato l’ipotesi. In questo senso l’individuo attraverso le piattaforme di Social Networking riesce sia a raccogliere informazioni importanti per risolvere situazioni critiche che a ricevere supporto emotivo. Vieni, quindi, posta attenzione all’ambivalenza degli strumenti della Rete che se utilizzati in modo funzionale possono offrire risorse importanti per aiutare gli emerging adults nel loro percorso di ricerca di identità. Questo studio deve fornire uno stimolo a riporre sempre maggiore attenzione ad una fascia d’età che presenta grandi difficoltà al suo interno. Secondariamente riguardo alla parte disfunzionale dell’utilizzo di Internet bisognerà costruire una scala ad hoc e validata in diversi paesi per valutare la dipendenza da Internet e i suoi effetti sulla vita delle persone sempre ben consapevoli della differenza rispetto all’uso problematico (PIU).

         

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Ricerca Utilizzo di Internet: Discussione

Ricerca Utilizzo di Internet: Discussione

Con il presente lavoro di ricerca analizziamo il ruolo che può avere Internet, artefatto culturale della nostra generazione, durante l’emerging adulthood. Internet è davvero in grado di aiutare le persone ad affrontare le delicate e numerose sfide caratteristiche di questo importante periodo di sviluppo? Quali sono i fattori che mediano un utilizzo funzionale o disfunzionale degli strumenti della Rete? Nell’ultimo periodo sulla carta stampata, nei dibattiti televisivi, ma anche nelle opinioni del senso comune, le critiche al Web sono sempre più marcate. I bersagli più colpiti sono i Social Network Sites e i giochi online reputati dalle masse come causa di alienazione personale e impoverimento dei rapporti interpersonali. Attraverso la ricerca cerchiamo di fare chiarezza sulla situazione esplicitando che Internet nasce come uno strumento con lo scopo di facilitare la vita delle persone e in grado di fornire supporto durante un periodo critico come l’emerging adulthood. L’utente consapevole delle proprie azioni avrebbe il dovere di farne un uso funzionale in ragione dei propri scopi anche se questo non sempre si verifica. Lo studio di ricerca analizza quali sono quei fattori che portano l’individuo a fare un utilizzo funzionale o disfunzionale degli strumenti digitali per portare a termine i propri obbiettivi personali. Le ipotesi di ricerca si focalizzano maggiormente sulla sfera negativa dell’utilizzo di Internet coerentemente con l’impronta del lavoro maggiormente spostata sulla parte disfunzionale, per culminare con l’analisi del lato patologico del problema. Le ipotesi sono disposte in sequenza secondo una logica precisa con il fine di trattare l’intero processo dalle origini, analizzando i fattori che regolano l’interazione con la Rete, fino alle manifestazioni comportamentali. Si parte dalle variabili personali che conducono all’uso problematico passando per le potenzialità positive di Internet espresse nel nostro caso attraverso i Social Network Sites, aspetto che conduce l’individuo ad un approccio più o meno frequente con gli strumenti della Rete. Riguardo alla prima ipotesi di ricerca i risultati hanno dimostrato un’influenza diretta della variabile indipendente “basso supporto sociale online” sulla variabile dipendente “supporto sociale online”. Questo sta a significare che le persone che nella vita di tutti i giorni sperimentano un basso supporto sociale da parte di amici o conoscenti ricercheranno online questo aspetto, fondamentale per il loro benessere. È stato, infatti, dimostrato che il supporto sociale rappresenta un utile risorsa psicologica in grado di tamponare il peso degli eventi stressanti (Cohen & Wills, 1985). Tutto questo è reso possibile perché la percezione di supporto sociale può essere “veicolata” attraverso Internet colmando le mancanze della vita offline.

Lo studio a questo proposito rileva una predittività tra l’utilizzo di Facebook e lo sviluppo di capitale sociale. La scelta di Facebook è dovuta in primis al fatto che è il SNS più usato e secondariamente alle sue funzionalità. Attraverso Facebook è possibile entrare in contatto con contenuti o chattare con persone che possono offrire soluzioni o suppporto sociale difronte a situazioni critiche. L’utente attraverso Facebook riesce a confidarsi quando sente l’esigenza di parlare, sia per risolvere problemi personali che solamente per raccogliere informazioni utili. In questo caso si parla di capitale sociale bridging, che attraverso lo sviluppo di legami “deboli” permette di raccogliere informazioni o aprire nuove prospettive (Granovetter, 1982) in un periodo come l’emerging adulthood in cui ci si trova continuamente davanti a cambiamenti e transizioni da superare. Nell’altro caso ci riferiamo al capitale sociale bonding, grazie a cui l’utente riesce a ricevere supporto emotivo da conoscenti con cui si sta consolidando un rapporto o da affetti più cari presenti da sempre nella vita della persona. L’individuo instaura, quindi, conversazioni online con diversi utenti, i quali non sono necessariamente amici. Se gli effetti di queste conversazioni migliorano il benessere percepito la persona aumenterà la frequenza di questi contatti che da sporadici diventeranno abituali. Si nota quindi il potenziale “terapeutico” del supporto sociale online come risorsa psicologica, come proposto da Oh, Ozkaya, & LaRose (2014). L’incremento delle conversazioni online con conoscenti e/o amici porta però con sé dei rischi. L’utente deve essere in grado di regolare gli scambi virtuali non recando alterazioni alle proprie attività ed evitando che esse interferiscano con impegni lavorativi, didattici o sentimentali. Come sottolineato da Caplan (2003) l’utente potrebbe passare ad un utilizzo disfunzionale della Rete sviluppando un uso problematico di Internet (PIU).

Qua nasce la seconda ipotesi di ricerca (H1.1), che attraverso le analisi statistiche effettuate dimostra un’influenza positiva da parte della variabile indipendente “supporto sociale online” sulla variabile indipendente “uso problematico di Internet”. Sono emerse differenze significative riguardo al genere e alla professione e ciò sta a significare che l’effetto è differente per maschi e femmine e per ruoli lavorativi. La ricerca di supporto sociale online, in mancanza di un adeguato supporto sociale offline, può sviluppare nell’utente un uso problematico degli strumenti della Rete con tutte le conseguenze negative ad esso correlate. Numerosi, infatti, come espresso nella revisione della letteratura, sono i risvolti negativi per la vita dell’utente creando problemi nei rapporti di lavoro fino a quelli sentimentali/familiari.

L’individuo nel ricevere supporto sociale online, di fronte ad effetti positivi sperimentati per la propria stabilità interiore può addirittura arrivare a preferire le interazioni online piuttosto che quelle faccia a faccia (Caplan, 2003). H3 indaga proprio questo aspetto e le analisi statistiche dimostrano una correlazione positiva tra la variabile indipendente “preferire interazioni online piuttosto che quelle faccia a faccia” e la variabile dipendente “uso problematico di Internet”. In queste condizioni l’individuo si aliena sempre di più dagli scambi sociali impoverendo le proprie skills interazionali nella vita offline e invertendo quella che dovrebbe essere la normalità dei rapporti interpersonali.

Una correlazione negativa, invece, è emersa tra le variabili di H4 “mindfulness” e “problematic Internet use”. Questo sta a significare che al crescere del valore dell’uso problematico di Internet diminuisce quello della mindfulness. È bene ricordare che al fine di regolare il comportamento non è solo importante averne il controllo, ma è anche necessario essere consapevoli della differenza tra l’azione eseguita e l’azione desiderata o giusta (MacKillop & Anderson 2007). Se l’utente non è pienamente consapevole delle propri azioni online tra quello che è funzionale ai suoi obbiettivi e quello che invece è superfluo non sarà in grado di regolare il proprio comportamento sviluppando contemporaneamente un uso problematico della Rete.

Un altro fattore determinante per l’utilizzo di Internet è l’autostima, motore di ogni attività e di ogni sua realizzazione. H3 indaga il rapporto tra utilizzo dei social network (Facebook, Instagram, LinkedIn) e l’autostima con l’obbiettivo di dimostrare che un frequente utilizzo delle piattaforme Social è accompagnato ad una bassa autostima da parte degli utenti. La scelta di focalizzarsi su questi tre SNS piuttosto che altri è perché nella fascia d’età degli emerging adults, la bassa autostima, in considerazione delle sfide che gli individui si trovano ad affrontare, può essere legata a problemi personali come ad insoddisfazione lavorativa. Gli utenti, quindi, ricercano conforto attraverso i SNS con la speranza o l’illusione che il loro utilizzo possa aiutarli a riequilibrare la considerazione del proprio sé. Come sostenuto da Kuss e Griffith (2011), le persone utilizzano Facebook per cercare di compensare online una povera immagine sociale offline. I Social Network Sites sopra riportati potrebbero ipoteticamente fornire feedback positivi per un miglioramento della valutazione di sé sia sulla sfera personale (Facebook e Instagram) che su quella lavorativa (LinkedIn). Come hanno dimostrato Valkenburg, Peter e Schouten (2006) nel loro studio su un campione di adolescenti, i feedback ricevuti attraverso il Web sotto forma di like, commenti e contatti possono migliorare o impoverire la loro autostima in un delicato periodo come l’emerging adulthood tra continui “alti e bassi”. I risultati non hanno confermato l’esistenza di una correlazione tra uso di Instagram e LinkedIn e bassa autostima cosa che invece si verifica con l’utilizzo di Facebook. Come dimostrato da Vogel et at. (2014) in un interessante lavoro di ricerca un frequente uso di Facebook si accompagna ad una bassa autostima e questo si verifica per un fattore di moderazione. Essi hanno dimostrato che le persone che fanno un uso frequente di Facebook tendono durante la loro attività online ad effettuare confronti “verso l’alto”, ovvero con persone considerate “influenti” che si pensa abbiano determinate caratteristiche positive. Attraverso la consultazione dei loro profili, l’utente crede erroneamente, a maggior ragione se non ha un rapporto diretto con la persona nella vita oflline, che essi abbiano un’esistenza più felice della loro. Come conseguenza diretta, avviene una svalutazione del proprio io o, in altre parole, un impoverimento dell’autostima.


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Ricerca Utilizzo di Internet: Risultati

Risultati

 

Risultati

Per la verifica delle ipotesi di ricerca a livello statistico abbiamo utilizzato il software SPSS 22.0.

H1: Basso supporto sociale offline influisce sullo sviluppo di supporto sociale online

Per verificare l’ipotesi H1 abbiamo effettuato un’analisi di regressione lineare per valutare l’effetto della variabile indipendente (Supporto sociale Offline) sulla variabile dipendente (Supporto sociale Online). E’ stata trovata una relazione altamente significativa tra le due variabili (F(1, 784)=78,513, p < .01) con un R-quadrato di .090 come si può vedere in tabella 1.

 

Tabella 1. Regressione lineare tra basso supporto sociale offline e alto supporto sociale online.

 

Riepilogo del modello

Modello R R-quadrato R-quadrato adattato Errore standard della stima
1 ,302a ,091 ,090 ,35899
  1. Predittori: (costante), SupportoSociale ricodificatoa2gruppi

 

ANOVAa

Modello Somma

quadrati

dei Gl Media quadratica F Sign.
1            Regressione 10,118 1 10,118 78,513 ,000b
Residuo 101,037 784 ,129
Totale 111,155 785
  1. Variabile dipendente: SupportoSocialeONricodificato2gruppi
  2. Predittori: (costante), SupportoSociale ricodificatoa2gruppi

 

Coefficientia

Modello Coefficienti non standardizzati Coefficienti standardizzati t Sign.
T Errore std Beta
1            (Costante)

SupportoSociale ricodificatoa2gruppi

,834 ,040 20,826 ,000
,227 ,026 ,302 8,861 ,000
  1. Variabile dipendente: SupportoSocialeONricodificato2gruppi

H1.1. Il supporto sociale online predice l’uso problematico di Internet (PIU)

Anche in questo caso per analizzare l’influenza della variabile indipendente (Supporto sociale Online) sulla variabile dipendente (Uso problematico di Internet) abbiamo effettuato un’analisi di regressione lineare. Abbiamo inserito alcune variabili di controllo quali genere, età, titolo di studio e professione. Solo le variabili genere e professione hanno riportato valori significativi ( p < .01). I risultati riportano un valore significativo tra il supporto sociale online e il PIU (F(5, 695)= 10.351, p < .01) con un rquadrato di .063, come si può vedere in tabella 2.

Tabella 2. Regressione lineare tra supporto sociale online e PIU.

 

Riepilogo del modello

Modello R R-quadrato R-quadrato adattato Errore standard della stima
1 ,263a ,069 ,063 1,24981
  1. Predittori: (costante), ONSocialSupport, Titolo di Studio, Professione,

Genere, Età

 

ANOVAa  

Modello Somma

quadrati

dei Gl Media quadratica F Sign.
1       Regressione 80,843 5 16,169 10,351 ,000b
Residuo 1085,612 695 1,562
Totale 1166,455 700
  1. Variabile dipendente: Problematic Internet Use
  2. Predittori: (costante), ONSocialSupport, Titolo di Studio, Professione, Genere, Età

 

Coefficientia

Modello Coefficienti non standardizzati Coefficienti standardizzati t Sign.
T Errore std Beta
1            (Costante) 1,209 ,538 2,247 ,025
Genere ,428 ,100 ,162 4,288 ,000
Età

Titolo di Studio

-,016 ,022

,056

-,037

,019

-,720 ,472

,705

,021 ,379
Professione ,062 ,023 ,108 2,770 ,006
ONSocialSupport ,216 ,047 ,171 4,632 ,000

 

H2. L’uso di Facebook predice lo sviluppo del capitale sociale

Anche per verificare H2 abbiamo effettuato un’analisi di regressione lineare tra le variabili. Nel caso specifico abbiamo analizzato l’effetto dell’utilizzo di Facebook sulla variabile dipendente “supporto sociale online”. Come si può vedere in tabella 3, è stata trovata una relazione fortemente significativa (F(1, 712)= 9,891, p < .01) con un R-quadrato di .012.

Tabella 3. Regressione lineare tra uso di Facebook e capitale sociale.

 

Riepilogo del modello

Modello R R-quadrato R-quadrato adattato Errore standard della stima
1 ,117a ,014 ,012 1,02017
  1. Predittori: (costante), per quanto tempo utilizzi Facebook nel TEMPO LIBERO

 

ANOVAa

Modello Somma

quadrati

dei Gl Media quadratica F Sign.
1            Regressione 10,294 1 10,294 9,891 ,002b
Residuo 741,009 712 1,041
Totale 751,303 713
  1. Variabile dipendente: ONSocialSupport
  2. Predittori: (costante), per quanto tempo utilizzi Facebook nel TEMPO LIBERO

 

Coefficientia

Modello Coefficienti non standardizzati Coefficienti standardizzati t Sign.
T Errore std Beta
1            (Costante)

per quanto tempo utilizzi

Facebook      nel       TEMPO

LIBERO

2,971 ,072 41,287

3,145

,000
,052 ,016 ,117 ,002
  1. Variabile dipendente: ONSocialSupport

 

H3. Un frequente utilizzo dei SNS è correlato ad una bassa autostima

Per verificare H3 abbiamo effettuato un’analisi di correlazione bivariata per valutare se vi era correlazione positiva tra le due variabili dove al crescere del valore della variabile indipendente (frequente utilizzo dei SNS)) cresce proporzionalmente anche il valore della variabile dipendente (Problematic Internet Use). Tra i Social Network Sites sono stati scelti Facebook, Instagram e LinkedIn. I risultati della tabella 4 hanno mostrato una correlazione positiva tra l’utilizzo di Facebook e la bassa autostima (r = .165, p < .01). Al contrario Instagram (r = .024, p > .05) e LinkedIn (r = .262, p > .05) non sono risultati correlati con la variabile dipendente.

H4: Preferire l’interazione online a quella faccia a faccia è correlato positivamente a PIU

Come per H3 abbiamo effettuato un’analisi di correlazione bivariata per valutare la relazione tra le variabili. Preferire l’interazione online a quella faccia a faccia è risultato essere fortemente correlato all’uso problematico di internet (r = .731, p < .01) come si può vedere in tabella 4.

H5. La mindfulness è positivamente correlata ad un PIU

Anche in questo caso per verificare l’ipotesi di ricerca è stata svolta un’analisi di correlazione bivariata. I risultati della tabella 4 dimostrano la presenza di una forte correlazione negativa tra mindfulness e PIU ( r = -.301, p < .01) in cui al crescere del valore dell’una diminuisce quello dell’altra.

 

Tabella 4. Media, deviazione standard e correlazioni tra variabili.

 

Variabili

 

M (DS)               1

 

2

 

3

 

4

5  

6

 

7

1. PIU     2,8 (1,3) .77**    -.30**  .25**  .29**   .12 .10
2. Preferenza     2,5 (1,6)  -.17**   .19** .16**   .12   .29
3. Mindfulness 2,5 (1,2)    -.11** -.08    -.03    .05
4. BassaAStima 1,2 (0,4) .16**     .02    -.26
5. OreUsoFB 3,7 (2,3)       .43**      .08
6.  OreUsoInsta

7.  OreUsoLink

2,5 (1,7)

1,4 (0,7)

     .?

* p < .05.

** p < .01.

M= media

DS= Deviazione Standard

?. Calcolo impossibile da eseguire perché almeno una delle variabili è costante.

  


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Utilizzo di Internet: La ricerca

La Ricerca: Strumento

I dati della ricerca sono stati raccolti attraverso un questionario online (“Online- OFFline survey”) in lingua italiana distribuito, dopo l’approvazione del Comitato Etico dell’Università degli Studi di Bologna, su diversi Social Network Sites (Facebook, Google+, YouTube, LinkedIn, Twitter, Blogger). Il questionario è composto da 161 affermazioni (item) a cui gli intervistati potevano rispondere scegliendo il loro grado di accordo/disaccordo su una scala di misura. Tra i vantaggi del questionario c’è sicuramente la non intrusività e la modalità di compilazione che non richiede più di quindici-venti minuti. Lo strumento di misura si divide in due parti principali: la prima rileva informazioni generali sulla vita della persona, la seconda ricava informazioni sulla vita online dell’individuo. Inizialmente l’intervistato è tenuto a fornire alcune informazioni personali quali il genere, l’età, la nazione, la regione e la provincia di residenza, il titolo di studio, l’attività professionale e la situazione sentimentale.

 

Scale di misura dello strumento

Lo strumento si avvale di scale di misura per valutare costrutti differenti quali l’autostima, la soddisfazione di vita, l’autocontrollo, l’autoconsapevolezza, l’autodirezionalità, il supporto sociale, l’assorbimento cognitivo, il capitale sociale e l’uso problematico di Internet. Il seguente lavoro ha utilizzato:

1 La scala dell’autostima di Rosenberg (1989)

Gli studi sull’autostima generale si basano sul lavoro pionieristico di Rosenberg (1989). La scala di Rosenberg è stata tradotta e convalidata in molte lingue (anche in italiano). La modalità di risposta è su scala likert a 4 punti e presenta in tutto 10 items con item come “sono portato a pensare di essere un vero fallimento” o “complessivamente sono soddisfatta/o di me stessa/o”.

  1. La scala del coinvolgimento cognitivo

Il coinvolgimento cognitivo è stato misurato utilizzando la scala dell’assorbimento cognitivo (Agarwal e Karahanna 2000), che consente l’analisi separata delle due sottoscale dissociazione temporale (TD) e immersione focalizzata (FI). Essa è progettata esplicitamente per il web, ha una modalità di risposta Likert a 7 punti e presenta in tutto 20 items. Al fine di evitare l’ambiguità, la sottoscala TD è stata ridotta a quattro elementi e quella FI a tre elementi. Tra gli item presenti nel questionario ci sono ad esempio “mentre sono connessa/o, resto concentrata/o su ciò che faccio” e “quando sono connessa/o, finisco per perdere più tempo di quanto programmato”.

  1. Scala Problematic Internet Use (PIU)

Il PIU è stato misurato utilizzando la “scala PIU generalizzata” creata da Caplan (2010) e recentemente convalidata in italiano (Fioravanti, Primi e Casale 2013). La scala è composta da 15 items con modalità di risposta Likert a 5 punti e distingue quattro sottodimensioni, ma in questo studio era considerato solo il punteggio globale, in quanto l’obiettivo era quello di ottenere un punteggio generale relativo ai problemi con Internet. Tra gli Item ricordiamo ad esempio “ho mancato appuntamenti o attività sociali a causa del mio uso di Internet” e “quando non mi sono connessa/o per un po’ di tempo, sono stato assorbito/preso dal pensiero di andare online”.

  1. Scala del supporto sociale

Lo strumento di misura in questione è stato costruito da Wang & Wang (2013), il quale presenta 38 items con modalità di risposta su scala Likert a sette punti, a partire dal punteggio 1 (fortemente in disaccordo) al punteggio 7 (fortemente d’accordo). Sia il supporto sociale online che quello offline vengono misurati attraverso 4 scale, le prima 2 da 4 items ciascuna, prodotte da Chiu et al. (2006) e le altre, da 11 item ciascuna prodotte da Leung & Lee (2005). Tra gli item di riferimento vi sono “ho usato Internet per sentirmi meglio quando ero giù di morale” e “ho usato Internet per parlare con gli altri quando mi sono sentita/o isolato”, per valutare il supporto sociale online. Viceversa per il supporto sociale offline alcuni item sono “quanto spesso hai a disposizione nella tua vita offline qualcuno il cui parere per te è importante” o “qualcuno che ti dimostra amore e affetto”.

 

Items e dati dei rispondenti

Al soggetto viene chiesto quali sono i dispositivi (smartphone, computer, tablet, console, smartTV) e le piattaforme (Youtube, Facebook, Twitter, giochi online, Whatsapp, Skype ecc.) che utilizza maggiormente riferendo in media quante ore al giorno dedica al loro uso. Infine viene richiesto al partecipante di quantificare le proprie amicizie e conoscenze online e offline. La procedura si conclude chiedendo all’intervistato se gradisce lasciare il suo indirizzo mail per ricevere più avanti i risultati della ricerca, sempre nel rispetto della privacy. Non è stato proposto alcun incentivo ai partecipanti per la compilazione. 807 persone hanno compilato il questionario, di cui 500 femmine (62 %) e 307 maschi (38 %). L’età dei partecipanti andava dal valore minimo di 18 anni al valore massimo di 29 con un età media complessiva di 21,39 anni (SD= 3,05). Tra di essi 666 (82,5%) erano studenti, 116 lavoratori/tirocinanti (14,4 %) e i restanti 25 (3,1 %) disoccupati. La popolazione su cui si basa la ricerca è la fascia d’età degli emerging adults, divisi in due categorie:

-Earlier? 18-24 anni

-Older? 25-30 anni

Gli earlier emerging adults che hanno partecipato alla ricerca sono stati 671, con una media d’età di 20,33 e una deviazione standard di 2,02. Nel caso degli older emerging adults i partecipanti sono stati 136 con una media d’età di 26,64 e una deviazione standard di 1,42. Lo studio ha raggruppato in totale 807 emerging adults con una media d’età di 21,39 e una deviazione standard di 3,05.


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Burnout: Discussione dei risultati e conclusioni

Discussione dei risultati e conclusioni

La correlazione positiva tra esaurimento emotivo e depersonalizzazione assieme alla correlazione negativa tra esaurimento e realizzazione lavorativa, sono coerenti con gli studi di Maslach e Jasckson (1982), per i quali sebbene interrelate, sono concettualmente diverse e correlate distintamente ad altre variabili come l’autorità decisionale, skill discretion, task controll indagate nella seguente ricerca.

Secondo il modello Job Demands-Resources model” (JD-R), il carico di lavoro (“job demand”) può portare a un deterioramento della salute con esiti di burnout in conseguenza dello “stress-lavoro correlato”, mentre le risorse (“job resources”) ad una incentivazione dell’impegno del lavoratore, “work engagement”, grazie ad un processo di tipo motivazionale.

In relazione a ciò, i risultati sono altalenanti: per certi versi se ne distaccano perché ad un maggior controllo delle attività si avrebbe un minor grado di discrezionalità; per altri, ne danno una conferma: così come si riporta con la Job demand (Demerouti et al.,2001) è emerso che all’aumentare dello sforzo fisico si riduce realizzazione lavorativa, così come si è riscontrato che ad un aumento dello sforzo fisico si abbia un aumento della pressione lavorativa.

Coerentemente con le Job-Resources (Bakker e Demerouti, 2007), è emerso che con una maggiore supervisione aumenti la skill discretion. Tuttavia ad aumento della supervisione si avrebbe anche un aumento dell’insicurezza, ciò potrebbe essere ricondotta al costrutto della supervisione violenta o abusante (abusive supervision), che per definizione corrisponde alla percezione dei sottoposti rispetto a comportamenti verbali e non verbali ostili (con esclusione del contatto fisico) emessi dai superiori; una situazione del genere si ha quando un superiore giudica come insensate le sensazioni o le idee dei suoi sottoposti o umilia un soggetto davanti ad altri (Mawritz et al., 2012)

La COR Theory (Innstrand et al., 2002; Hakanen et al., 2005) prende in considerazione il proactive coping process, cioè la capacità del lavoratore di ricercare e rafforzare le proprie risorse in modo da poter influenzare e gestire l’ambiente in cui opera. Questa teoria si basa sulla convinzione che l’individuo si adoperi attivamente per ottenere e mantenere ciò che per lui è più rilevante (ad es supporto dei colleghi). In effetti, su questo prospettiva è emersa una correlazione positiva tra il supporto dei colleghi e la skill discretion. Tuttavia, appaiono anomale la correlazione tra il supporto dei colleghi e l’insicurezza lavorativa e tra il supporto dei colleghi e la supervisione sociale.

Dalla ricerca emerge che un lavoro che richiede un alto grado di sforzo fisico sia predittore di una bassa realizzazione lavorativa, probabilmente perché, secondo la Job-Demand, un continuo sforzo fisico comporta specifici costi psicologici (Demerouti et al., 2001).Per quanto riguarda la depersonalizzazione e la skill discretion predicono l’esaurimento emotivo.

Alla luce di ciò tra i fattori di rischio vi sono lo sforzo fisico, la depersonalizzazione ad esempio, mentre tra i fattori di protezione figura il supporto dei colleghi.Rispetto all’ipotesi

“verificare quanto le esperienze di lavoro positive e negative contribuiscano alla qualità della vita lavorativa”, si deduce che le richieste caratterizzate da uno sforzo fisico ed una supervisione abusante non contribuiscano ad una buona qualità di vita lavorativa. D’altro canto, il supporto dei colleghi, la skill discretion permettono invece di avere una qualità di vita lavorativa migliore.

In conclusione la ricerca ha soddisfatto in parte le ipotesi iniziali, ma è bene far presente alcune limitazioni. In primo luogo, la generalizzazione dei nostri risultati è molto limitata perché lo studio era basato su una selezione di insegnanti di una sola località Siciliana, quindi i risultati non sono rappresentativi della Sicilia in quanto tale. In secondo luogo, si tratta di uno studio su piccola scala, pertanto sarebbe auspicabile replicare lo studio estendendo il campione della popolazione di riferimento. Sarebbe opportuo prendere in esame inoltre variabili come gli anni di insegnamento. Nonostante ciò, la ricerca offre una possibilità di dibattito. Ad ogni modo, in vista di ricerche future, sarebbe auspicabile ed interessante indagare altre variabili ed estendere la somministrazione dei questionari ad un campione più ampio, che possa essere numericamente significativo della popolazione di riferimento.

 

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© Il Burnout negli insegnanti – Federica Sapienza


 

 

Utilizzo di Internet: ipotesi di ricerca

Ipotesi di ricerca

 

Sulla base di quanto espresso fino ad ora, l’intento di questo studio è rispondere al quesito secondo cui determinati fattori personali generano specifiche situazioni in grado di mediare l’utilizzo di Internet dell’utente. In base a ciò la Rete può essere utilizzata come organo funzionale ai propri scopi o essere soggetta ad un processo di strumentalità inversa. In questo secondo caso l’individuo diviene metaforicamente lo strumento di Internet. L’utente passa da un ruolo attivo e consapevole ad un approccio passivo e incontrollato. Per rispondere alla domanda di ricerca verranno testate le seguenti ipotesi.

Si è visto come il supporto sociale abbia la capacità di tamponare gli eventi stressanti offrendo un supporto emotivo fondamentale in periodi critici come l’emerging adulthood. E’ stato dimostrato che il supporto sociale può essere veicolato attraverso i mezzi digitali. Dunque la prima ipotesi che verificheremo è che un basso supporto sociale offline influisca sulla ricerca di supporto sociale online.

H1. Basso supporto sociale offline influisce sul supporto sociale online

L’analisi della letteratura ci ha permesso di vedere come la ricerca di supporto sociale online, dovuta ad un carente supporto sociale offline, conduce l’individuo a fare un uso sempre più intensivo della Rete. Questo rappresenta un forte rischio per l’utente di sviluppare un uso problematico di Internet (PIU). In ragione di ciò vogliamo dimostrare la seguente ipotesi:

H1a. Il supporto sociale online predice l’uso problematico di Internet (PIU)

L’uso dei Social Network Sites può avere un importante ruolo funzionale. Abbiamo visto come attraverso l’uso dei SNS l’individuo entra in possesso di un insieme di risorse reali o potenziali utili ai propri scopi (capitale sociale). Nel caso del capitale sociale bridging abbiamo visto come l’individuo riesce a raccogliere un insieme di informazioni utili attraverso l’attivazione di contatti virtuali con persone che non rientrano nella sua cerchia di affetti. Al contrario il capitale sociale bonding si riferisce ai contatti familiari in grado di fornire supporto emotivo. Ci proponiamo di dimostrare che:

H2. L’uso di Facebook è correlato allo sviluppo di capitale sociale

Numerosi studi sostengono che le persone con alta autostima utilizzino i Social Network Sites per la valorizzazione sociale e al contrario quelli con bassa autostima per realizzare una compensazione sociale. Questo tipo di persone presenta una debole rete di contatti offline e un’immagine sociale negativa che cercano di colmare attraverso i SNS. Ci poniamo, quindi, l’obbiettivo di dimostrare che:

H3. Un frequente utilizzo dei Social network Sites (SNS) è correlato ad una bassa autostima

Un frequente utilizzo di Internet può appagare le persone permettendogli di costruire legami mai avuti nella vita offline. Questo li può portare a preferire le interazioni online piuttosto che quelle faccia a faccia, invertendo quella che è la normalità delle dinamiche nei rapporti interpersonali. L’ipotesi di riferimento è la seguente:

H4. Preferire l’interazione online a quella faccia a faccia è correlato ad un PIU

Per ultimo ci colleghiamo al concetto di mindfulness e autodirezionalità le quali regolano l’utilizzo di Internet. Persone in possesso di una scarsa mindfulness sono altamente a rischio di sviluppare un uso problematico di Internet non riuscendo ad avere pieno controllo sul loro comportamento. L’ipotesi che si vuole dimostrare è la seguente:

H5. La mindfulness è correlata ad un PIU

 


© Emerging adults ed utilizzo di Internet: organo funzionale o strumentalità inversa? – Andrea Pivetti


 

Burnout: analisi dei dati

Analisi dei dati

 

L’analisi correlazione di Pearson ha messo in evidenza le correlazioni delle variabili considerate nel presente studio, permettendo di valutare se le relazioni identificate riproducono quelle predette a livello teorico. In questa prospettiva, la considerevole correlazione positiva tra depersonalizzazione ed esaurimento emotivo (r= .503, p < .001) conferma le aspettative, così come la correlazione negativa con la realizzazione lavorativa (r =  – .241; p < .05 ).

Anche nel caso dell’autorità decisionale le correlazioni di entità modesta con la discrezione (r= .371; p < .01 ) e con l’esaurimento emotivo (r= – .263;p < .05) restituiscono lo schema teorico generale, dove una maggiore autorità decisionale è associata ad una maggiore discrezionalità ed a un minore esaurimento emotivo.

Contrariamente rispetto a quanto riportato nelle evidenze teoriche di Margot van der Doef e Stan Maes (1999), il controllo delle attività ha una correlazione negativa con la discrezione (r= – .374; p < .01), sembrerebbe quindi che il controllo delle attività si leghi ad un minor grado di discrezione.

Per quanto concerne lo sforzo fisico, dai dati emerge che ad un aumento di quest’ultimo si abbia una minore la realizzazione lavorativa (r= . – 256; p< .05); ciò è in linea con la JobDemand, per la quale: aspetti che richiedendo uno sforzo continuo sono associati a costi psicologici, in questo caso ad una ridotta realizzazione lavorativa (Demerouti, Bakker, Nachreiner, & Schaufeli, 2001); Inoltre, la correlazione positiva tra sforzo fisico e pressione lavorativa (r= .315; p < .01 ) suffraga le ipotesi attese.

In linea con le Job-Resources (Bakker, Demerouti, & Euwema, 2005), si ha una correlazione positiva tra supervisione sociale e discrezione (r= .330; p < .01 ): un aumento della supervisione si legherebbe ad un aumento della skill discretion. Su questo versante la supervisione sociale correla positivamente con l’insicurezza lavorativa (r= . 739; p < .001), ciò potrebbe significare che la modalità della supervisione sociale adottata invece di conferire accoglienza e supporto, genererebbe confusione ed insicurezza.

E’ stata messo in evidenza che il supporto dei colleghi correli positivamente con la skill discretion (r= .265; p< .05): sembrerebbe confermare le considerazioni teoriche secondo cui il supporto dei colleghi permetta l’aumento delle possibilità di imparare cose nuove, dall’opportunità di valorizzare le proprie competenze. Invece, si discosta da ciò correlazione tra il supporto dei colleghi e l’insicurezza lavorativa: un aumento del supporto dei colleghi si lega ad un aumento dell’insicurezza lavorativa (r= .401; p < .001 ). Emerge infine anche una correlazione positiva tra il supporto dei colleghi e la supervisione sociale (r=.622; p < .001).

La prima regressione lineare multipla[1] mette in evidenza come tra le variabili prese in considerazione (Genere, Età, Anni_SERV, ZDeperson, ZRealiz_Lav, ZSK_Discretion, ZDecision_Authority, ZTask_Control, ZWT_Pressure, ZPhysical_Exertion, ZJob_Insecurity, ZSocialS_Superv, ZSocialS_CoWork, ZJOB_Satisfaction) il miglior modello statisticamente significativo (F(2,68)= 15.70 p < .001, R² = .32 ) identifichi due predittori statisticamente significativi: l’esaurimento emotivo aumenta in presenza di una maggiore depersonalizzazione, e diminuisce in presenza di una maggiore Skill_Discretion. Il primo predittore (depersonalizzazione) si ben collega alla considerevole correlazione positiva tra depersonalizzazione ed esaurimento emotivo (r= .503, p < .001) confermandone ulteriormente le ipotesi attese. Il secondo predittore dell’esaurimento emotivo, ovvero la skill discretion avvalora la precedente correlazione positiva tra supporto dei colleghi e skill discretion (r= .265; p< .05), perché alte possibilità di imparare cose nuove e valorizzare le proprie competenze permette di ridurre il livello di esaurimento emotivo.

Dalla seconda regressione lineare multipla[2] si evince che tra le variabili prese in considerazione (Genere, Età, Anni_SERV, ZDeperson, ZEusar_EM, ZSK_Discretion,

ZDecision_Authority, ZTask_Control, ZWT_Pressure, ZPhysical_Exertion, ZJob_Insecurity, ZSocialS_Superv, ZSocialS_CoWork, ZJOB_Satisfaction) il migliormodello statisticamente significativo (F(2,68)= 4.761  p 0.033, R² = .65 ) introduca un predittore statisticamente significativo: la realizzazione lavorativa diminuisce in presenza di un maggior sforzo fisico. Anche nelle correlazioni, all’aumento dello sforzo fisico si aveva una minore la realizzazione lavorativa (r= .– 256; p< .05). Ancora una volta subentra la Job-Demand, per la quale: aspetti che richiedendo uno sforzo continuo sono associati a costi psicologici, in questo caso ad una ridotta realizzazione lavorativa (Demerouti, Bakker, Nachreiner, & Schaufeli, 2001).


© Il Burnout negli insegnanti – Federica Sapienza


 

 

[1] Il metodo scelto è stato quello della forward selection che determina ilmodello ottimale partendo da zero, inserendo una alla volta le varie variabili esplicative da considerare, validate secondo il loro “contributo” predittivo. Il processo di inclusione\esclusione si blocca soddisfatti i criteri di arresto, nel nostro caso p-value minore di 0.05. Regole poco restrittive rischiano di creare un modello troppo complesso e poco efficace\efficiente (Tosato, 2009).

[2] Il metodo scelto è stato quello della forward selection che determina ilmodello ottimale partendo da zero, inserendo una alla volta le varie variabili esplicative da considerare, validate secondo il loro “contributo” predittivo. Il processo di inclusione\esclusione si blocca soddisfatti i criteri di arresto, nel nostro caso p-value minore di 0.05. Regole poco restrittive rischiano di creare un modello troppo complesso e poco efficace\efficiente (Tosato, 2009).