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Impiego della Rasch Analysis in un’indagine dei criteri ... aziende più grandi e solo il 5% di quelle con meno addetti. Le istruzioni fornite agli intervistatori sono state quelle

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    Impiego della Rasch Analysis in un’indagine dei criteri

    utilizzati dalle aziende nella selezione dei neo-laureati1

    Andrea Bonanomi

    Dipartimento di Scienze Statistiche

    Università Cattolica del Sacro Cuore – Milano

    Abstract: This paper is part of an interdisciplinary research project named: “The University system. The value of education: efficiency and efficacy in the mission of Catholic University of Milan”. The project includes three different surveys respectively addressed to a focus group of education experts, to a sample of students with their families and a sample of firms. The object of the present study is the analysis the data of a questionnaire submitted to a sample of 470 companies, geographically limited to Milan and its province. The main purpose of the survey is to analyze the criteria adopted during the selection phase of a newly-graduated person; in the second place, to find out what are the skills that companies seek the most, and finally to gather information to help students improve their career. The statistical technique used is Rasch Analysis, and among the different options, the Partial Credit Model was applied (a particular polytomic version). The analysis of the selection criteria employed by the firms started considering the items all together; then the following aspects was examined: University and general education, specific education and potential personal characteristics of each individual. Finally, it was checked if the usage of these criteria varies depending on the company dimension (number of employees) or the activity sector. Keywords: Rasch Analysis, Partial Credit Model, Personnel Selection

    Criteria.

    1 Lavoro svolto all’interno della ricerca di interesse di Ateneo D.3.2-Anno 2004 dal titolo “Il sistema universitario. Il valore della formazione: efficienza ed efficacia nella mission dell’Università Cattolica”, coordinata dal Prof. Luigi Filippini e sviluppata in collaborazione con la Prof.ssa Renata Vigano e il Prof. Giuseppe Boari.

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    1. Introduzione

    Il presente lavoro si colloca nell’ambito di un progetto di Ateneo, di

    ricerca interdisciplinare, dal titolo: “Il sistema universitario. Il valore della

    formazione: efficienza ed efficacia nella mission dell’Università Cattolica”.

    Il progetto prevede lo svolgimento di tre rilevazioni sul campo, aventi per

    obiettivo: un focus group di esperti di formazione universitaria, l’utenza in

    ingresso (studenti e famiglie) e l’utenza in uscita (imprese).

    Il corrente contributo riguarda l’analisi dei dati di un questionario

    somministrato ad un campione di aziende, limitato geograficamente alla

    provincia di Milano2.

    Scopo principale del sondaggio è stato quello di analizzare i criteri

    adottati dalle imprese al momento della selezione di un neo-laureato e

    cogliere così indicazioni riguardanti le competenze maggiormente richieste

    dalle aziende e gli eventuali suggerimenti destinati a migliorare il

    curriculum formativo dei candidati.

    Nella stesura del questionario si è tenuto conto: delle indicazioni del

    focus group di esperti (del quale è imminente la pubblicazione di un

    dettagliato resoconto), dei risultati di ricerche analoghe (Maffenini, Zenga,

    2003) e delle indicazioni contenute in Levati (1999), riguardanti la

    classificazione per aree dei fattori di valutazione delle risorse umane.

    2. Descrizione dell’indagine

    Il questionario, riportato in Appendice 1, consta essenzialmente di sei

    gruppi di domande, concernenti: il tipo di laurea preferito (item L1-L3), la

    carriera scolastica e la formazione generale del laureato (item C1-C6), la

    formazione specifica (item S1-S5), le caratteristiche personali potenziali

    del candidato (item I1-I23), i suggerimenti forniti al mondo accademico 2 Tale limitazione è stata dettata essenzialmente da motivi di carattere economico; la maggior parte degli studenti della sede di Milano dell’Università Cattolica gravita comunque in Lombardia.

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    (item P1-P3, scelti da una lista di dieci priorità), la politica aziendale di

    aggiornamento delle risorse umane (item A1-A5) e infine alcune

    informazioni sull’azienda (numero di addetti e settore di attività).

    La scelta degli item I1-I23 è stata effettuata con riferimento al lavoro di

    Levati (1999) precedentemente richiamato, nel quale è riportata una

    classificazione (griglia) dei criteri di valutazione delle caratteristiche

    potenziali delle risorse umane; tali criteri corrispondono a quelli

    solitamente utilizzati nella fase di selezione di un candidato.

    Tutti gli item riguardanti la misura di specifici livelli di valutazione o

    interesse prevedono una scala di misurazione Likert a quattro passi di

    risposta (0, 1, 2, 3). La scelta di un numero limitato di categorie di risposta

    è legata essenzialmente all’intenzione di utilizzare, in fase di elaborazione

    dei dati, la tecnica della Rasch Analysis. Tale procedura, che sarà

    presentata nel seguito, non necessita di risposte su scala metrica, come

    impongono invece le tecniche classiche quali l’Analisi Fattoriale o

    l’Analisi di Regressione.

    Alcuni gruppi di domande del questionario possono poi essere sono

    attribuiti ai seguenti specifici aspetti: Carriera scolastica e Formazione

    generale (item C1-C6), Formazione specifica (item S1-S5) e Caratteristiche

    personali potenziali (item I1-I23) che possono essere ricondotti ad un

    costrutto latente unico che permette di stabilire un ordine di preferenze dei

    candidati da selezionare.

    L’analisi dei criteri di scelta dei neo-laureati da parte delle aziende verrà

    condotta dapprima considerando congiuntamente gli item di questi tre

    gruppi3; l’analisi, quindi, verrà distinta all’interno di ciascuno di questi

    aspetti4; si intende inoltre verificare se i criteri di scelta variano secondo la

    dimensione aziendale (numero di addetti) o per settore di attività.

    3 Par. 4.1. 4 Carriera scolastica e Formazione generale (par. 4.2), Formazione specifica (par. 4.3) e Caratteristiche personali potenziali (par. 4.4).

  • 4

    Per la costruzione del campione si è scelto di selezionare in modo

    casuale (seguendo la procedura di campionamento sistematico) una prima

    lista di 2350 aziende dall’elenco dei nominativi in possesso della Camera di

    Commercio di Milano. Si sono prese in considerazione aziende con un

    numero di addetti superiore a 15, dal momento che l’interesse primario

    dell’indagine è quello di contattare aziende effettivamente interessate

    all’assunzione di neo-laureati. Sempre per questo motivo si è quindi deciso

    di fornire agli intervistatori un sotto-elenco ottenuto selezionando, in modo

    casuale, circa 470 nominativi dalla precedente lista, usando un tasso di

    campionamento crescente al crescere della classe di addetti. In particolare

    la distribuzione per classe di addetti della lista preliminare di aziende, dei

    tassi di selezione usati, del numero di nominativi estratti e delle interviste

    realizzate è contenuta nella successiva Tabella 2.1.

    Si osservi che, ad esempio, si è scelto di selezionare il 100% delle

    aziende più grandi e solo il 5% di quelle con meno addetti.

    Le istruzioni fornite agli intervistatori sono state quelle di contattare con

    campionamento sistematico circa un terzo dei nominativi, reintegrando con

    un nominativo intermedio in caso di impossibilità di contatto con l’azienda

    selezionata. Le interviste, effettuate telefonicamente tra ottobre e novembre

    2006, sono risultate in totale 168, con distribuzione riportata nell’ultima

    colonna della Tabella 2.1.

    Tab 2.1: Procedura di selezione dei nominativi forniti agli intervistatori

    Classe Aziende Tasso % Nominativi Interviste

    15-50 800 5 40 27

    50-100 573 10 57 13

    100-200 469 25 117 29

    200-500 312 50 156 43

    500-750 72 70 50 15

    750-1000 36 85 30 13

    oltre 88 100 88 28

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    Se il campione fosse stato casuale semplice, si sarebbe dovuto far uso,

    durante l’elaborazione dei dati, dei cosiddetti pesi marketing, definiti dal

    differente livello di importanza assegnato alle varie unità statistiche. Come

    osservato in precedenza, detto livello può essere posto in proporzione al

    numero di addetti della generica azienda.

    D’altro canto, la procedura di selezione precedentemente adottata

    richiederebbe l’utilizzo dei cosiddetti fattori di espansione, che, si noti,

    sarebbero definiti proprio come trasformazione inversa di quella che

    realizza i pesi marketing ora descritti. In definitiva, consegue che le 168

    unità statistiche contattate possono essere trattate, nelle elaborazioni, come

    se costituissero un campione casuale semplice da popolazione finita, senza

    far uso di ponderazioni.

    Il campione di aziende analizzato si è mostrato in larghissima parte

    (circa l’85%) interessato a laureati in area tecnico-ingegneristica; circa il

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