Nella tua associazione sportiva hai chiesto ai soci se sono d'accordo con l'aumento della quota associativa. Sono arrivate 100 risposte e il risultato è 50 a 50. Parità, pensi. Poi dividi le risposte per età e la storia cambia: tra i più giovani sette su dieci sono favorevoli, tra i più anziani solo tre su dieci.
Per creare una tabella a doppia entrata scegli due domande del tuo sondaggio, metti le risposte della prima nelle righe e quelle della seconda nelle colonne e conti quante persone hanno dato ogni combinazione di risposte: ogni cella riporta quel numero e ai margini trovi i totali di riga e di colonna. In empirio.ai, uno strumento per sondaggi online tedesco, tabelle incrociate e filtri sono inclusi a partire dal piano Plus. Alla fine saprai quale percentuale puoi riportare e quando una differenza è qualcosa di più del caso.
📌 In breve
- Con empirio.ai crei tabelle a doppia entrata per sondaggi in pochi clic.
- Una tabella a doppia entrata conta quante volte due risposte compaiono insieme.
- Per confrontare gruppi usi le percentuali di riga, non quelle sul totale.
- Il test del chi quadrato dice se una differenza supera il caso.
- empirio.ai filtra per periodo ed esporta in Excel o CSV.
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Che cos'è una tabella a doppia entrata?
Una tabella a doppia entrata, chiamata anche tabella di contingenza o tabulazione incrociata, è una tabella che mette a confronto due domande di un sondaggio e mostra in ogni cella quante persone hanno scelto una certa combinazione di risposte.
In Italia il nome più noto è tabella a doppia entrata, che molti incontrano già a scuola; nei manuali di statistica si parla più spesso di tabella di contingenza. Le risposte di una domanda formano le righe, quelle dell'altra le colonne. Ogni cella è un incrocio, per esempio gli under 30 favorevoli all'aumento. Ai margini ci sono i totali di riga e di colonna, le distribuzioni marginali: mostrano le risposte di ciascuna domanda presa da sola.
Nell'esempio della quota associativa, con 100 risposte, la tabella è così. I numeri sono inventati, lo schema è tipico. Tra parentesi c'è la quota all'interno della fascia d'età, quindi ogni riga fa 100%. Nella vista dei risultati di empirio.ai, invece, tra parentesi compare la quota su tutte le risposte.
| Fascia d'età | Favorevoli all'aumento | Contrari all'aumento |
|---|---|---|
| Sotto i 30 anni | 21 (70%) | 9 (30%) |
| Da 30 a 59 anni | 20 (50%) | 20 (50%) |
| 60 anni e oltre | 9 (30%) | 21 (70%) |
| Totale | 50 (50%) | 50 (50%) |
La riga del totale, 50 a 50, la conosci già dall'analisi normale. I totali di riga sono 30, 40 e 30 persone. Solo le singole righe rivelano che le fasce d'età votano in modo piuttosto diverso. Se entrambe le domande hanno due sole risposte possibili, ottieni una tabella 2x2 con quattro celle, un caso molto frequente con le domande sì o no.
La tabella a doppia entrata è il passo successivo dopo aver contato le risposte di ogni domanda. Il percorso completo lo trovi nella guida su come analizzare un questionario.
Quando ti serve una tabella a doppia entrata?
Una tabella a doppia entrata ti serve ogni volta che vuoi sapere se gruppi diversi rispondono in modo diverso: reparti, fasce d'età, tipi di clienti o corsi di laurea. L'analisi normale mostra la distribuzione su tutte le risposte, la tabella a doppia entrata rivela quali gruppi stanno dietro a quel risultato.
Nella pratica i casi più frequenti sono quattro:
- Indagine sui dipendenti: la soddisfazione divisa per reparto o per sede mostra dove i problemi ci sono davvero. Il metodo è nella guida alle indagini sui dipendenti.
- Sondaggio clienti: clienti nuovi e clienti storici giudicano spesso lo stesso servizio in modo molto diverso, e in un sondaggio clienti lo scopri solo incrociando le risposte.
- Tesi di laurea: un'ipotesi come “chi frequenta la magistrale usa gli strumenti di IA più spesso di chi frequenta la triennale” si verifica proprio con una tabella a doppia entrata. Come preparare l'indagine lo trovi nell'articolo sul questionario per la tesi.
- Associazioni e scuola: la data della festa di fine stagione per fascia d'età o il giudizio sulla gita per classe.
Ti servono due domande con categorie di risposta fisse: scelta singola, scelta multipla, valutazione o scala. Le domande aperte non funzionano, perché ogni risposta è diversa. Con la scelta multipla una persona può finire in più celle: le percentuali di riga superano 100% e il test del chi quadrato non è pensato per questo caso. L'età in anni la raggruppi prima in fasce, altrimenti ogni anno diventa una riga. Quali calcoli puoi fare con quale tipo di risposta dipende dalle scale di misura.
Con pochissime risposte la tabella dice poco. Se 20 risposte si dividono su 15 celle, in quasi tutte restano due o tre persone e ognuna sposta le percentuali di molti punti.
Come leggere una tabella a doppia entrata: percentuali di riga, di colonna e sul totale
Una tabella a doppia entrata si legge bene quando calcoli le percentuali all'interno dei gruppi che vuoi confrontare. Se vuoi sapere se i più giovani sono più favorevoli all'aumento della quota, dividi ogni cella per il numero di persone della sua fascia d'età.
Da ogni cella puoi ricavare tre percentuali diverse e ognuna risponde a una domanda diversa. Le 21 persone sotto i 30 anni che hanno votato a favore valgono 70, 42 o 21 per cento, a seconda di quale base usi:
| Tipo di percentuale | Calcolo nell'esempio della quota | Risponde alla domanda |
|---|---|---|
| Percentuale di riga | 21 su 30 persone sotto i 30 anni = 70% | Come vota questa fascia d'età? |
| Percentuale di colonna | 21 su 50 voti favorevoli = 42% | Chi compone il fronte del sì? |
| Percentuale sul totale | 21 su 100 risposte = 21% | Quanto pesa questa combinazione su tutti? |
Quali percentuali usare lo dice una regola semplice della metodologia: le calcoli all'interno dei gruppi della variabile con cui dividi i rispondenti. La soluzione più chiara è mettere quella variabile nelle righe e calcolare le percentuali di riga. Così ogni riga fa 100% e confronti le righe tra loro: 70% di favorevoli tra i più giovani, 50% nella fascia centrale, 30% tra i più anziani.
Le percentuali si calcolano sempre all'interno del gruppo che vuoi confrontare.
Nei report capita spesso di confrontare percentuali che si riferiscono a basi diverse. “Il 42% dei voti favorevoli viene dagli under 30” non vuol dire che il 42% degli under 30 sia favorevole. La prima frase descrive il fronte del sì, la seconda la fascia d'età. Per ogni percentuale scrivi quindi a che cosa si riferisce e indica il numero di risposte.
Creare una tabella a doppia entrata con empirio.ai: passo per passo
In empirio.ai crei una tabella a doppia entrata nell'area Risultati, alla voce Analisi: scegli una domanda per le righe e una per le colonne, se serve imposti i filtri per periodo e risposte incomplete ed esporti il risultato come file Excel o CSV. Tabelle incrociate e filtri sono disponibili a partire dal piano Plus, a 39 € al mese (aggiornato a ottobre 2026).
Ti servono almeno due domande adatte con risposte fisse, per esempio scelta multipla, valutazione o scala. Se mancano, al posto della tabella empirio.ai mostra l'avviso “La tabulazione incrociata richiede almeno due domande adatte”. Le domande le crei come sempre nell'editor. Se il sondaggio non l'hai ancora fatto partire, con empirio.ai puoi creare un sondaggio gratis.
Passo 1: apri la funzione Tabella incrociata
Apri il tuo sondaggio e passa all'area Risultati. Nella barra a sinistra scegli Analisi: lì trovi le funzioni di analisi sotto forma di riquadri, tra cui Tabella incrociata, descritta come “Analizza le dipendenze tra due domande”. Un clic sul riquadro apre la vista. Il percorso completo è Risultati > Analisi > Tabella incrociata.
Passo 2: scegli la domanda per le righe e quella per le colonne
In alto nella vista ci sono due menu a tendina: Domanda 1 (righe) e Domanda 2 (colonne), entrambi con la scritta Seleziona una domanda... finché non scegli. Per le righe prendi la variabile con cui vuoi dividere i rispondenti, per esempio la fascia d'età. Per le colonne scegli la domanda di cui vuoi confrontare le risposte. Puoi combinare qualsiasi domanda adatta con qualsiasi altra e cambiare la scelta in ogni momento.
Passo 3: filtra periodo e risposte incomplete
Con i filtri decidi quali risposte entrano nella tabella. Con Da e A limiti il periodo da cui provengono le risposte, per esempio solo quelle arrivate dopo un'e-mail di sollecito. L'opzione Includi risposte incomplete aggiunge anche chi ha abbandonato prima della fine. Senza questa opzione contano solo le partecipazioni complete. Per la maggior parte delle analisi è la base più pulita, perché entrano solo persone che hanno compilato il sondaggio fino in fondo.
Passo 4: leggi la tabella ed esportala in Excel o CSV
In ogni cella c'è il numero di risposte e, tra parentesi, la sua quota sul totale. Più alta è la quota, più intenso è il colore della cella, così i punti dove si concentrano le risposte saltano subito all'occhio. La riga Totale in fondo mostra i totali di colonna. Con Esporta scarichi la tabella come file XLSX con conteggi e percentuali oppure come file CSV con i soli conteggi. Se un filtro è attivo, il file Excel lo segnala, così nessuno confonderà più avanti le risposte filtrate con tutte le risposte.
Siccome empirio.ai mostra nella cella la quota sul totale, le percentuali di riga le ricavi tu dai conteggi: cella diviso totale della sua riga.
Percentuali di riga in Excel
Esporta la tabella come file XLSX e in Excel dividi ogni conteggio per il totale della sua riga. Con il formato percentuale ogni riga fa esattamente 100% e puoi leggere i gruppi uno accanto all'altro. Se lavori sui dati grezzi, anche una tabella pivot può mostrare i valori come percentuale del totale di riga.
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Test del chi quadrato: la differenza nella tabella di contingenza è reale?
Se una differenza nella tabella di contingenza è reale o solo casuale lo verifica il test del chi quadrato. Il test confronta le frequenze osservate con quelle che ti aspetteresti se le due domande non avessero nulla a che fare l'una con l'altra. Se lo scarto è abbastanza grande, parli di un'associazione statisticamente significativa.
La domanda di fondo sembra banale: e se tra tutti i soci le fasce d'età votassero allo stesso modo e lo schema fosse nato per caso nel tuo campione? Con 100 risposte è un dubbio legittimo, con 1.000 risposte un caso del genere diventa molto meno probabile.
Frequenze attese: come calcola il test del chi quadrato
La frequenza attesa di una cella è il totale di riga per il totale di colonna, diviso per il totale generale. Nell'esempio della quota, con piena indipendenza, in ogni fascia d'età sarebbe favorevole esattamente la metà: 15 dei 30 più giovani, 20 dei 40 della fascia centrale e 15 dei 30 più anziani. Le frequenze osservate sono 21, 20 e 9. Da questi scarti viene fuori un chi quadrato di 9,6 con due gradi di libertà e un p-value inferiore a 0,01. Se tra tutti i soci le fasce d'età la pensassero davvero allo stesso modo, una differenza così grande comparirebbe in meno di un campione su 100. L'associazione tra età e voto è quindi significativa.
Un risultato non significativo, al contrario, non vuol dire che l'associazione non esista, ma solo che i tuoi dati non bastano a dimostrarla. Il test parte dall'ipotesi di indipendenza e un risultato significativo parla proprio contro quell'ipotesi.
Quando il test del chi quadrato non va bene
Il test del chi quadrato ha bisogno di abbastanza risposte nelle celle. Il materiale didattico di statistica di Nicola Vanello, del Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Pisa, indica che nelle tabelle 2x2 tutte le frequenze attese devono superare 5, mentre nelle tabelle più grandi nessuna dovrebbe scendere sotto 1 e non più del 20% sotto 5. Un manuale di statistica pubblicato sulla piattaforma didattica dell'Università di Trieste fissa a 5 il minimo per ogni cella e, quando le frequenze attese di una tabella 2x2 sono piccole, rimanda al test esatto di Fisher. Se prima raggruppi le risposte rare in categorie più ampie, di solito il problema è già risolto.
V di Cramér: quanto è forte l'associazione
Un risultato significativo non dice ancora nulla sulla forza dell'associazione. Con moltissime risposte diventano significative anche differenze minime. La forza la misura la V di Cramér, su una scala che va da 0, nessuna associazione, a 1, associazione perfetta. Nell'esempio della quota la V di Cramér vale circa 0,31, un'associazione di intensità media secondo la classificazione più usata. Per una tabella 2x2, cioè due gruppi e una risposta sì o no, puoi calcolare la significatività gratis e senza registrazione, V di Cramér compresa.
Errori tipici con le tabelle a doppia entrata
Gli errori più comuni con le tabelle a doppia entrata non stanno nella tabella, ma nella frase che ne esce nel report. I numeri li calcola lo strumento, l'interpretazione resta compito tuo.
Nei report e nelle tesi vediamo soprattutto quattro errori. Tre riguardano la lettura di una singola tabella, uno il confronto tra più tabelle.
Percentuali calcolate nella direzione sbagliata
Il classico è confrontare le percentuali di colonna quando servirebbero quelle di riga. “La maggior parte dei sì viene dai più giovani” e “la maggior parte dei più giovani vota sì” sono due affermazioni diverse. Una può essere vera mentre l'altra è falsa. Metti nelle righe la variabile con cui dividi i rispondenti, calcola le percentuali di riga e scrivi la base accanto a ogni numero.
Celle con troppe poche risposte
Le celle piccole producono grandi salti nelle percentuali. Con quattro persone in un gruppo ognuna vale 25 punti percentuali e una sola risposta diversa sembra già una tendenza. Raggruppa le categorie piccole oppure riporta per loro solo i numeri assoluti. Per il test vale lo stesso: se le celle sono troppo vuote, unisci i gruppi o passi al test esatto di Fisher.
Attenzione ai sondaggi anonimi
Una tabella a doppia entrata tra reparto e soddisfazione, in un team di tre persone, mostra in pratica le singole risposte. In un sondaggio anonimo analizza quindi solo gruppi con almeno cinque risposte circa e unisci prima i reparti più piccoli. Per il GDPR un'informazione che permette di riconoscere una persona, anche indirettamente, è un dato personale: se una cella rende identificabile qualcuno, l'anonimato promesso rischia di non reggere. In caso di dubbi, in Italia il punto di riferimento è il Garante per la protezione dei dati personali.
Filtri diversi mescolati tra loro
Due tabelle dello stesso sondaggio sono confrontabili solo se contengono le stesse risposte. Se metti a confronto una tabella con tutte le partecipazioni e una senza le risposte incomplete, o con un altro periodo, stai misurando il filtro e non i gruppi. Usa gli stessi filtri per tutte le tabelle di un report e annotali.
Associazione scambiata per causa
Una tabella a doppia entrata mostra che due risposte compaiono insieme, non perché. Forse i soci più anziani non sono contrari all'aumento per l'età in sé, ma perché molti di loro sono in pensione e ogni euro in più pesa di più sul loro bilancio. Puoi verificare un sospetto del genere creando la stessa tabella separatamente per ogni gruppo della terza variabile, per esempio con una tabella pivot sui dati grezzi esportati. Se la differenza d'età resta sia tra i pensionati sia tra chi lavora, dipende più dall'età che dal reddito.
Checklist: la tua tabella a doppia entrata è pronta per il report?
Controlla questi punti prima di inserire una tabella a doppia entrata in un report o in una presentazione. Se puoi rispondere sì a tutti, la tua analisi regge anche alle domande critiche del team o del tuo relatore.
- La variabile dei gruppi è nelle righe.
- Hai calcolato le percentuali di riga e indicato la base.
- Ogni tabella riporta il numero di risposte.
- I gruppi piccoli sono uniti o riportati solo in numeri assoluti.
- Tutte le tabelle confrontate usano gli stessi filtri.
- Una differenza diventa significativa solo dopo il test.
- Nessuna associazione è presentata come una causa.
Conclusione
Una tabella a doppia entrata ti mostra quali gruppi stanno dietro a un risultato complessivo. Bastano due domande e un'occhiata attenta alle percentuali. Il nostro consiglio: metti nelle righe la variabile dei gruppi, calcola le percentuali di riga e verifica con il test del chi quadrato le differenze che saltano all'occhio, prima di riportarle. Con i gruppi piccoli, nel dubbio, meglio unire che interpretare troppo.
Come proseguire
- Stai analizzando tutto il questionario? Analizzare un questionario in cinque passi
- Vuoi capire quale indice va bene per la tua domanda? Riconoscere le scale di misura
- Ti servono mediana, media e significatività in un unico quadro? Statistica descrittiva e statistica inferenziale
- I tuoi gruppi sono piccoli e il sondaggio deve restare anonimo? Creare un sondaggio anonimo
Vuoi confrontare i gruppi senza ricopiare i dati a mano?
In empirio.ai crei le tabelle a doppia entrata direttamente nell'area dei risultati, filtri per periodo ed esporti in Excel o CSV, a partire dal piano Plus.