di Anna Grimaldi e Andrea Laudadio
5. Identikit dei professionisti
5.1 Premessa
Nel tentativo di verificare la collocazione dei soggetti lungo degli ipotetici assi logici in grado di evidenziare eventuali strutture soggiacenti la matrice dei dati, ed eventuali raggruppamenti significativi del campione, è stata condotta una analisi dei gruppi prendendo in considerazione unicamente le risposte fornite nella sezione due del questionario (si veda capitolo 2). L’interesse principale è stato quello di rilevare similarità all’interno dello stesso raggruppamento in modo da differenziarli, allo stesso tempo, da altri gruppi di soggetti.
5.2 Metodologia
Per avere indicazioni sul numero di gruppi da estrarre nella classificazione automatica dei soggetti è stata effettuata preliminarmente una analisi fattoriale di tipo Q[1]. Tale analisi ha evidenziato quattro fattori che spiegano complessivamente il 77.65% della varianza totale. Parallelamente è stata eseguita una cluster analisys gerarchica con il metodo del legame completo[2].
I risultati (figura 5.1) consentono di evidenziare chiaramente l’esistenza di quattro sottogruppi significativi di soggetti.
Fig. 5.1 Dendrogramma analisi dei cluster
La conseguente analisi ha attribuito ciascun soggetto ad uno dei quattro gruppi sulla base della massima somiglianza intragruppo e massima differenziazione tra i gruppi.
Complessivamente sono stati considerati 148 soggetti[3] che, sebbene non costituiscano una numerosità ottimale, consentono comunque di trarre conclusioni con un margine di errore accettabile. Una seconda riduzione del campione ha espulso 12 soggetti outlier[4]. Il totale complessivo è quindi risultato di 136 soggetti. Per tale analisi è stato utilizzato il metodo delle K-medie (K-means)[5].
La tabella 5.1 riassume le dimensioni dei quattro cluster.
Tab. 5.1 Numerosità dei gruppi
| Frequenza | Percentuale | Percentuale cumulata | |
| Cluster 1 | 32 | 23,53% | 23,53% |
| Cluster 2 | 20 | 14,71% | 38,24% |
| Cluster 3 | 56 | 41,18% | 79,41% |
| Cluster 4 | 28 | 20,59% | 100,00% |
| Totale | 136 | 100.00% |
5.3 Descrizione dei 4 cluster
Per avere un quadro – il più dettagliato possibile – sulle caratteristiche peculiari di ciascun cluster è stato effettuato il test di Kruskal-Wallis per tutte le variabili della sezione due del questionario. Tutti i test di Kruskal-Wallis sono risultati significativi, a sostegno della corretta ed efficace classificazione dei soggetti. Successivamente sono stati calcolati i ranghi medi di ciascun cluster per ciascuna variabile (tabella 5.2).
Tab. 5.2- Rango medio dei vari cluster e significatività
| Variabile | Cluster | Rango medio |
| Accoglienza Chi2 (gdl=3, N=136) = 13.34, p<0.001 | Factotum | 78,69 |
| Tutor | 55,43 | |
| Counselor | 59,85 | |
| Informatore | 83,50 | |
| Analisi della domanda di professionalità delle risorse dedicate Chi2 (gdl=3, N=136) = 37.12, p<0.001 | Factotum | 85,92 |
| Tutor | 41,83 | |
| Counselor | 80,10 | |
| Informatore | 44,45 | |
| Analisi, pianificazione e coordinamento dei servizi Chi2 (gdl=3, N=136) = 43.25, p<0.001 | Factotum | 76,03 |
| Tutor | 43,90 | |
| Counselor | 88,14 | |
| Informatore | 38,18 | |
| Assistenza tecnica nella definizione delle politiche di orientamento Chi2 (gdl=3, N=136) = 40.05, p<0.001 | Factotum | 87,94 |
| Tutor | 38,10 | |
| Counselor | 80,07 | |
| Informatore | 44,86 | |
| Attivazione di piccoli gruppi centrati su un compito informativo o sperimentale Chi2 (gdl=3, N=136) = 24.82, p<0.001 | Factotum | 86,42 |
| Tutor | 35,75 | |
| Counselor | 73,25 | |
| Informatore | 61,91 | |
| Azione di accompagnamento nelle diverse fasi di passaggio Chi2 (gdl=3, N=136) = 54.50, p<0.001 | Factotum | 103,31 |
| Tutor | 49,15 | |
| Counselor | 71,39 | |
| Informatore | 36,75 | |
| Coordinamento di servizi dedicati Chi2 (gdl=3, N=136) = 61.55, p<0.001 | Factotum | 79,16 |
| Tutor | 46,58 | |
| Counselor | 90,24 | |
| Informatore | 28,50 | |
| Costruzione di piani di intervento Chi2 (gdl=3, N=136) = 31.09, p<0.001 | Factotum | 83,95 |
| Tutor | 46,23 | |
| Counselor | 80,27 | |
| Informatore | 43,21 | |
| Counselling di carriera Chi2 (gdl=3, N=136) = 55.93, p<0.001 | Factotum | 99,63 |
| Tutor | 37,95 | |
| Counselor | 74,99 | |
| Informatore | 41,77 | |
| Counselling orientativo Chi2 (gdl=3, N=136) = 30.36, p<0.001 | Factotum | 92,50 |
| Tutor | 44,08 | |
| Counselor | 73,41 | |
| Informatore | 48,70 | |
| Erogazione di informazioni Chi2 (gdl=3, N=136) = 31.48, p<0.001 | Factotum | 88,13 |
| Tutor | 46,50 | |
| Counselor | 57,02 | |
| Informatore | 84,75 | |
| Gestione delle risorse umane Chi2 (gdl=3, N=136) = 40.33, p<0.001 | Factotum | 84,47 |
| Tutor | 52,45 | |
| Counselor | 82,40 | |
| Informatore | 33,91 | |
| Gestione di Banche Dati Chi2 (gdl=3, N=136) = 30.51, p<0.001 | Factotum | 74,41 |
| Tutor | 36,45 | |
| Counselor | 62,99 | |
| Informatore | 95,66 | |
| Lettura e analisi dei bisogni Chi2 (gdl=3, N=136) = 44.86, p<0.001 | Factotum | 96,33 |
| Tutor | 26,48 | |
| Counselor | 65,81 | |
| Informatore | 72,09 | |
| Messa a punto di materiali informativi Chi2 (gdl=3, N=136) = 18.12, p<0.001 | Factotum | 85,06 |
| Tutor | 42,30 | |
| Counselor | 65,63 | |
| Informatore | 74,04 | |
| Monitoraggio di percorsi scolastici Chi2 (gdl=3, N=136) = 58.96, p<0.001 | Factotum | 99,95 |
| Tutor | 57,43 | |
| Counselor | 67,76 | |
| Informatore | 41,95 | |
| Monitoraggio e verifica degli interventi Chi2 (gdl=3, N=136) = 37.91, p<0.001 | Factotum | 98,94 |
| Tutor | 76,43 | |
| Counselor | 62,71 | |
| Informatore | 39,64 | |
| Progettazione e conduzione di incontri formativi finalizzati ad obiettivi specifici Chi2 (gdl=3, N=136) = 41.56, p<0.001 | Factotum | 80,22 |
| Tutor | 30,33 | |
| Counselor | 71,54 | |
| Informatore | 76,29 | |
| Programmazione di piani di intervento Chi2 (gdl=3, N=136) = 47.03, p<0.001 | Factotum | 98,13 |
| Tutor | 48,20 | |
| Counselor | 73,95 | |
| Informatore | 38,25 | |
| Promozione e marketing del servizio di orientamento Chi2 (gdl=3, N=136) = 40.64, p<0.001 | Factotum | 77,09 |
| Tutor | 34,50 | |
| Counselor | 86,52 | |
| Informatore | 46,93 | |
| Reperimento di informazioni Chi2 (gdl=3, N=136) = 22.90, p<0.001 | Factotum | 76,94 |
| Tutor | 45,38 | |
| Counselor | 61,32 | |
| Informatore | 89,73 | |
| Sostegno alla definizione e maturazione di un progetto professionale Chi2 (gdl=3, N=136) = 48.86, p<0.001 | Factotum | 97,80 |
| Tutor | 24,40 | |
| Counselor | 70,55 | |
| Informatore | 62,41 | |
| Sviluppo di reti territoriali Chi2 (gdl=3, N=136) = 33.24, p<0.001 | Factotum | 79,94 |
| Tutor | 26,95 | |
| Counselor | 79,39 | |
| Informatore | 63,32 | |
| Tutorato di tirocini Chi2 (gdl=3, N=136) = 22.38, p<0.001 | Factotum | 76,09 |
| Tutor | 67,65 | |
| Counselor | 78,27 | |
| Informatore | 40,89 | |
| Utilizzo di strumenti specialistici per l’orientamento Chi2 (gdl=3, N=136) = 40.77, p<0.001 | Factotum | 97,91 |
| Tutor | 32,63 | |
| Counselor | 68,66 | |
| Informatore | 60,20 |
La lettura interpretativa di tali risultati consente di evidenziare considerazioni suggestive a proposito delle pratiche professionali e dell’articolazione dei profili in linea con il modello ISFOL (Grimaldi, 2003a).
Il primo cluster, come si evince dalla tabella 5.2, è caratterizzato dall’avere ranghi medi molto alti in tutte le variabili prese in esame. Sembra pertanto che i soggetti che si collocano lungo questa prima dimensione abbiano la convinzione di svolgere tutto il repertorio di compiti e pratiche professionali previsto per le attività di orientamento e riportato nel questionario. Sulla base di tali caratteristiche il cluster è stato denominato Factotum.
Il secondo cluster, invece, pur mostrando i valori più bassi dell’intero campione, mostra ranghi medi molto differenziati tra le diverse variabili considerate. In particolare si evince (tabella 5.2) l’attribuzione di valori considerevolmente più alti in corrispondenza alle attività di Monitoraggio e verifica degli interventi (76.43), Tutorato di tirocini (67.65), Monitoraggio di percorsi formativi (60.20), Monitoraggio di percorsi scolastici (57.43) Accoglienza (55.43). Di contro ranghi medi molto bassi sono attribuiti a tutte le altre variabili.
Tale andamento sembra caratteristico della specifica funzione dedicata alle attività di monitoraggio/tutorato dei processi orientativi. In ragione di tale evidenza il cluster è stato denominato Tutor.
Nel terzo cluster si collocanop i soggetti che mostrano ranghi medi elevati in corrispondenza delle attività di Counseling di carriera (74,99), Counseling orientativo (73,41), Sostegno alla definizione e maturazione di un progetto professionale (70,55), Utilizzo di strumenti specialistici per l’orientamento (68,66). I soggetti appartenenti a tale raggruppamento si configurano pertanto come dei veri Counselor.
Infine il quarto cluster mostra ranghi medi maggiori in corrispondenza delle seguenti variabili: Gestione di Banche Dati (95.66), Reperimento di informazioni (89.73), Erogazione di informazioni (84.75), Accoglienza (83.50), Progettazione e conduzione di incontri formativi finalizzati ad obiettivi specifici (76.29), Messa a punto di materiali informativi (74.04), Lettura e analisi dei bisogni (72.09). Anche in questo caso sembra emergere una spiccata corrispondenza con la funzione informativa per l’orientamento. Da qui scaturisce l’appellativo Informatore.
Non emerge tra i quattro cluster una differenza significativa in relazione alla variabile genere. In altri termini, sebbene la percentuale di soggetti femminile sia marcatamente superiore a quella di sesso maschile, tale andamento si ritrova costante ed uniforme in tutti e quattro i cluster (si veda tabella 5.3).
Tab. 5.3 Risultati del chi quadro della variabile sesso sui quattro raggrupamenti
| Factotum | Tutor | Counselor | Informatore | |
| Femmina | 75,00% | 60,00% | 76,79% | 85,71% |
| Maschio | 25,00% | 40,00% | 23,21% | 14,29% |
| Chi2 (gdl=3, N=136) = 4.25, n.s. |
Quanto all’età emerge invece una differenza significativa tra i gruppi (F di Fisher (gdl=3) = 5.33, p<0.05).
Nello specifico, mentre i primi tre mostrano valori medi sostanzialmente uguali, il quarto è caratterizzato da una età media decisamente inferiore (tabb 5.4 e 5.5). E’ in linea con tale risultato la distribuzione degli under 40 e over 40 che mentre è molto simile nei primi due cluster, non lo è per gli altri due, dove sono significativamente più alte le percentuali corrispondenti agli under 40. Nell’ultimo cluster – in particolare – oltre otto operatori su dieci hanno meno di quaranta anni. Relativamente all’appartenenza al settore pubblico/privato emerge una prevalenza di factotum nel settore pubblico (71.88% vs. 28.13% nel settore privato). Nel dettaglio tale figura professionale sembra trovare la sua più frequente collocazione nel pubblico del sud, dove, di contro, si registra una minore percentuale di figure addette al counseling. Quanto al titolo di studio appare una netta differenziazione: da un lato, factotum e counselor con una elevata formazione e, dall’altro, tutor ed informatore con livelli di istruzione più bassi[6]. Infine, per quanto concerne l’anzianità nel settore e congruentemente con quanto atteso, il factotum è decisamente il professionista più “anziano”, seguito a breve distanza da tutor e counselor. Di contro l’informatore si mostra decisamente “un giovane professionista”.
Volendo tracciare un identikit di ciascuna figura, sono state individuate quelle variabili del questionario per le quali i cluster mostravano valori significativamente diversi. Dall’analisi del Chi2 associato alla tabella delle frequenze in relazione al genere non sembrano esserci significative differenze. Per ciascun cluster sembra essere rispettato il rapporto che è stato verificato nel campione in generale (si veda capitolo 3), che è circa di un maschio per cinque femmine.
Tab. 5.4- Cluster, età medie
| Factotum | Tutor | Counselor | Informatore | |
| Età media | 42 Anni e 2 Mesi | 41 Anni e 0 Mesi | 39 Anni e 2 Mesi | 33 Anni e 2 Mesi |
| d.s | 1 Anni e 7 Mesi | 2 Anni e 0 Mesi | 1 Anni e 2 Mesi | 1 Anni e 8 Mesi |
| F di Fisher (gdl=3) = 5.33, p<0.05 |
Tab. 5.5– Test di Turkey (HSD)
| Factotum | Tutor | Counselor | Informatore | |
| Factotum | * | |||
| Tutor | * | |||
| Counselor | * | |||
| Informatore | * | * | * |
Nota: Ad * corrispondono medie statisticamente differenti al test di di Turkey, Honestly Significant Difference, HSD, per α = 0.01
L’ANOVA che ha riguardato le età medie dei vari cluster ha evidenziato che queste sono significativamente diverse. In particolare il test di Turkey HSD (Tab.5.5) ha sottolineato che è l’età del quarto cluster (l’informatore) a essere significativamente diversa da quella degli altri cluster.
Sono significativamente diverse anche le frequenze con le quali si distribuiscono gli over 40 e gli under 40 tra i vari cluster. (Tab. 5.6)
Tab 5.6 Cluster e sottocampioni rispetto all’età
| Factotum | Tutor | Counselor | Informatore | |
| Under 40 | 45,16% | 50,00% | 62,50% | 85,19% |
| Over 40 | 54,84% | 50,00% | 37,50% | 14,81% |
| Chi2 (gdl=3, N=134) = 10.99, p<0.05 |
Al contrario non sembrano esserci significative differenze dovute all’area geografica di appartenenza o relativamente alla tipologia di ente (Tabb 5.7 e 5.8).
Tab.5.7 Cluster e area geografica di appartenenza
| Factotum | Tutor | Counselor | Informatore | |
| Nord | 46,88% | 50,00% | 55,36% | 50,00% |
| Centro | 6,25% | 10,00% | 25,00% | 14,29% |
| Sud | 46,88% | 40,00% | 19,64% | 35,71% |
| Chi2 (gdl=6, N=136) = 10.83, n.s. |
Tab.5.8 Cluster e tipologie di ente
| Factotum | Tutor | Counselor | Informatore | |
| Pubblico | 71,88% | 50,00% | 46,43% | 57,14% |
| Privato | 28,13% | 50,00% | 53,57% | 42,86% |
| Chi2 (gdl=3, N=136) = 5.60, n.s. |
Tab 5.9 Cluster, tipologie di ente e area di appartenenza
| Pubblico | Privato | |||||
| Nord | Centro | Sud | Nord | Centro | Sud | |
| I Cluster | 24,24% | 0,00% | 46,88% | 18,92% | 16,67% | 0,00% |
| II Cluster | 6,06% | 0,00% | 25,00% | 21,62% | 16,67% | 0,00% |
| III Cluster | 45,45% | 80,00% | 9,38% | 43,24% | 50,00% | 66,67% |
| IV Cluster | 24,24% | 20,00% | 18,75% | 16,22% | 16,67% | 33,33% |
| Chi2 (gdl=20, N=136) = 37.09, p<0.05 |
Sono invece significative le differenze che si riscontrano quando si suddivide il campione contemporaneamente per area e tipologia(Tab. 5.9). In particolare è significativa la differenza tra pubblico e privato nel sud.
Tab. 5.10 Titolo di studio, rango medio e test di Kruskal-Wallis
| Factotum | Tutor | Counselor | Informatore | |
| Rango medio | 73,53 | 50,39 | 71,98 | 59,07 |
| Chi2 (gdl=3, N=135) = 8.23, p<0.05 Test H, Kruskal-Wallis |
Ponendo su una scala ordinale i titoli di studio (e applicando il test di Kruskal-Wallis sui dati composti) si registra una significativa differenza in relazione al livello di istruzione (Tab. 5.10). Fondamentalmente si registrano due livelli: nel primo ci sono l’Informatore e il Tutor; nel secondo, significativamente più alto, ci sono il Factotum e il Counselor.
Ci sono ulteriori differenze tra i quattro cluster in relazione al tempo dal quale ci si occupa di orientamento. Il rango medio più basso è associato all’informatore (tab.5.11).
Tab. 5.11 Tempo nell’orientamento, rango medio e test di Kruskal-Wallis
| Factotum | Tutor | Counselor | Informatore | |
| Rango medio | 83.17 | 71.37 | 71.42 | 41.54 |
| Chi2 (gdl=3, N=135) = 19.62, p<0.05 Test H, Kruskal-Wallis |
5.3.1 Il factotum
Tale profilo, che raccoglie il 23.53% dei soggetti, si caratterizza per l’enfasi posta sull’ampio spettro di pratiche professionali da lui svolte. Sostiene, infatti, di svolgere una varietà di compiti e azioni orientative indipendentemente dal contesto organizzativo in cui si colloca. Si dedica ad attività di accompagnamento, tutoraggio, counseling, coordinamento, reperimento e costruzione dell’informazione, pianificazione e monitoraggio, senza alcuna sorta di differenziazione. Si presenta generalmente come un professionista di lunga esperienza – il 46.90% dei soggetti si occupa di orientamento da più di 10 anni – di sesso prevalentemente femminile, con un’età media di oltre 40 anni (età media di 42 anni e 2 mesi , d.s. 1 anno e 7 mesi) e dal profilo formativo molto alto. Il 28.12% dei soggetti possiede un diploma, il 3.12% ha una laurea breve, il 37.50 ha una laurea, il 12.50 ha conseguito – inoltre – un master, il 15.62% ha una specializzazione post-laurea e, infine, il 3.12% ha sia una specializzazione che un master.
Tab. 5.12 Titolo di studio a rea geografica
| Diploma | Laurea | |
| Nord | 6,67% | 93,33% |
| Centro | 0.00% | 100.00% |
| Sud | 53.33% | 46.66% |
| Chi2 (gdl=2, N=32) = 8.90, p<0.05 |
.
Quanto alla tipologia di laurea il 18,18% è laureato in pedagogia, il 13,63% in psicologia e un altrettanti in lettere Va tuttavia sottolineato che la percentuale di laureati si dimezza al Sud, come riportato in tabella 5.12.
In conclusione sembra possibile ipotizzare che il factotum abbia acquisito le proprie competenze prevalentemente sul campo spinto dall’urgenza di rispondere a domande, esigenze ed utenze differenziate, più che in seguito a percorsi specialistici sull’orientamento.
5.3.2 Il tutor
Più specializzato in azioni quali il monitoraggio e il tutoraggio dei percorsi formativi, questo profilo si autodefinisce spesso formatore[7] E’ molto probabile, pertanto, che tale figura professionale svolga anche compiti di formazione come del resto molti soggetti dichiarano in risposta alla domanda “svolge altre attività”. Quanto al titolo di studio il 5.00% dei soggetti non è diplomato, il 50.00% è diplomato, il 40.00% ha una laurea e il 5.00% ha conseguito un master. Tra le lauree il 33.33% è a indirizzo letterario. Appartengono a tale raggruppamento il 14.71% dei soggetti. Anche se non emergono particolari differenze relativamente alla collocazione geografica o legate alla tipologia dell’ente, va segnalata però una frequenza maggiore di tale profilo nelle strutture pubbliche del Sud.
5.3.3 Il counselor
Il 41,18% dei soggetti del nostro campione dichiara di svolgere funzioni di aiuto e supporto alla scelta e alla messa a punto di un progetto professionale, collocandosi così in un profilo professionale assimilabile al counselor. Tale profilo, di età media di 39 Anni e 2 Mesi (d.s. 1 anno e 2 mesi), è caratterizzato da un livello formativo piuttosto elevato: il 30.35% dei soggetti ha un diploma, il 3.57% una laurea breve, il 35.71% una laurea, il 5.35% un master post-laurea, il 23.21% una specializzazione post-laurea e l’1.78% ha conseguito, a seguito della laurea, sia un master che una specializzazione. Quanto alla tipologia di laurea, quella più diffusa è la laurea in psicologia (29.72%), sebbene la percentuale di laureati in Filosofia (24.32%) e Lettere (13.51%) non sia irrilevante. In linea con gli altri dati discussi fino a questo momento, anche per questo profilo si evidenzia una percentuale più alta di laureati al Nord (77,40%), rispetto al Centro (57,4%) e al Sud (63,6%). Lo troviamo, senza differenze di rilievo, sia nelle strutture del Nord sia in quelle del Sud, sebbene sia decisamente il profilo professionale più frequente nel Pubblico del Centro (80.00%) e nel privato del Sud (66.67%).
5.3.4 L’informatore
Il 20.59% dei soggetti del nostro campione si colloca in un raggruppamento che abbiamo definito “Informatore” per la specifica attività di informazione orientativa che dichiarano di svolgere.
Ha un’ età media sensibilmente più bassa rispetto agli altri cluster, 33 Anni e 2 mesi (d.s. 1 anno e 8 mesi) e, in particolare, nell’85.19% dei casi è un under 40. In linea con questo dato anagrafico anche l’anzianità professionale è piuttosto bassa: nell’85.71% dei casi, infatti, lavora nell’orientamento da meno di 6 anni (42.85% meno di due anni, 42.85% da 3 a 5 anni).
L’informatore ha il rango medio più basso degli altri soggetti in riferimento al titolo di studio.
Il 42.00% dei soggetti in questo cluster è diplomato e altrettanti sono i laureati, mentre il restante 16.00% ha conseguito dopo la laurea una specializzazione o un master. La laurea più diffusa è in lingue (37.50%), seguita da quelle in Giurisprudenza (18.75%) e Storia (18.75%).
[1] L’analisi di tipo Q, detta anche analisi fattoriale inversa, viene eseguita ruotando la matrice di dati standardizzati di 90 gradi, così da rendere più evidenti le variazioni di ogni singola variabile tra tutti i soggetti, in tal modo l’analisi non prende più in considerazione similarità tra variabili ma similarità tra soggetti. Il metodo dell’analisi fattoriale è stato quello delle componenti principali e sui dati ottenuti è stata applicata una rotazione Varimax.
[2] Una cluster analysis gerarchica consente di generare un insieme di partizioni ordinate nelle quali ogni cluster fa parte di un cluster più ampio ad un livello successivo. Nel metodo del legame completo la distanza tra due cluster è posta pari alla distanza tra i due elementi che risultano più lontani.
[3] Uno dei problemi che sorge quando si utilizza una tecnica CA (Classificazione Automatica) è quello di definire come comportarsi rispetto ai valori mancanti. Le modalità di procedere sono fondamentalmente tre: listwise (prendere in considerazione solo i casi validi per tutte le variabili); pairwise (tenere in considerazione solo le coppie variabili che, di volta in volta, si presentano all’analisi,); la sostituzione del valore mancante con la media.
Attualmente in letteratura si sta facendo spazio una quarta possibilità che si basa sulla sostituzione del valore mancante attraverso una previsione dello stesso attraverso procedure iterative.
Per prudenza, e per convinzione di chi scrive, l’analisi è stata effettuata esclusivamente sui casi nei quali erano presenti tutti i valori.
[4] Gli outlier sono valori anomali, multivariati. Questi rappresentano combinazioni di punteggi “strani”, appunto “anomali” rispetto al resto dei valori delle variabili. Non si tratta quindi casi che necessariamente presentano valori estremi su una o più variabili, ma che hanno una combinazione di punteggi particolarmente rara rispetto al resto del campione. (Barbaranelli, 2002)
[5] Tale metodo individua per prima cosa k “semi”, ossia soggetti intorno ai quali il calcolatore costruisce i gruppi. In secondo luogo tutti gli altri soggetti del campione vengono iterativamente confrontati con questi “semi” fino ad essere assegnati ad un gruppo. I “semi”, in questa maniera, diventano i centroidi del gruppo.
[6] I dati a questo proposito sono stati classificati su una scala da 1 a 4 così organizzati. 1 = non diplomato, 2 = diplomato, 3 = laureato, 4 = specializzazione o master post laurea)
[7] Se complessivamente le parole del gruppo formazione sono state indicate nel 3.33% dei casi nel 84.27% queste parole sono state indicate da soggetti di questo cluster.