Il presente studio è orientato ad una scelta ponderata di uno scooter di cilindrata 125 centimetri cubi tra i tanti presenti sul mercato (anno uscita 2008 e 2009), effettuato analizzando le caratteristiche tecniche ed economiche del prodotto. Tale analisi di prodotto risulta esser fondamentale per un acquisto intelligente da parte di un consumatore che permetta di avere risparmio, efficienza e qualità in funzione delle effettive necessità dell’utente-acquirente. Oltre a questo obiettivo risulta utile e fondamentale anche per un concessionario di motocicli per la vendita. Infatti spesso e volentieri i rivenditori di motocicli (ma non solo) non sono a conoscenza di tali informazioni riguardanti i propri prodotti. Pertanto tale analisi di prodotto sarà utile oltre che per il lato consumatore anche per il lato commerciale (punto di vista del venditore) ma anche per i singoli produttori. (Novembre, 2011)

1. UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI TRENTO
ANNO ACCADEMICO 2009/2010
Corso LS in Net Economy: Tecnologia e Management dell’informazione e della
conoscenza
ANALISI DELLE CARATTERISTICHE DEGLI
SCOOTER 125 CICLO OTTO 4T
Corso di Statistica Aziendale: Controllo e Qualità
Docente: Dott. Gabriele Stoppa Studente: Nicola Cerami
Matricola 13115
1

2. Sommario
1. Introduzione ............................................................................................................................. 3
1.1 Piano delle Grandezze (o delle Variabili) .......................................................................... 4
1.2 Tabella delle grandezze delle caratteristiche ...................................................................... 4
2. Analisi singoli dati quantitativi................................................................................................. 5
2.1 Velocità Massima ............................................................................................................. 5
2.2 Consumo Urbano (km al litro)........................................................................................... 7
2.3 Potenza ( CV) ................................................................................................................... 8
2.4 Peso ................................................................................................................................ 10
2.5 Coppia (Giri al minuto) ................................................................................................... 11
2.6 Prezzo (ivato in euro) ...................................................................................................... 13
2.7 Conclusione Analisi delle singole variabili quantitative ................................................... 14
3. Analisi delle Variabili Multiple o Analisi di Prodotto attraverso una Cluster Analisi .............. 15
3.1 Analisi di Prodotto attraverso una Cluster grafica ............................................................ 15
3.2 Analisi della contro immagine ......................................................................................... 17
3.1 Commento all’analisi delle variabili quantitative multiple nell’insieme ........................... 19
4. Cluster Analisi ....................................................................................................................... 23
4.1 Cluster Analisi con il metodo Ward’s .............................................................................. 23
5. Analisi della matrice di correlazione parziale ......................................................................... 27
6. Analisi della variabile consumo urbano e velocità massima con la variabile peso e analisi della
correlazione tra potenza e coppia................................................................................................... 28
7. Studio della posizione delle varie case costruttrici in base alle variabili quantitative considerate
29
8. Conclusioni ............................................................................................................................ 32
9. Tabella delle caratteristiche .................................................................................................... 34
10. Termini Tecnici .................................................................................................................. 35
11. Sitografia ............................................................................................................................ 36
2

3. 1. Introduzione
Il presento studio è orientato ad una scelta ponderata di uno scooter di cilindrata 125 centimetri cubi
tra i tanti presenti sul mercato (anno uscita 2008 e 2009), effettuato analizzando le caratteristiche
tecniche ed economiche del prodotto. Tale analisi di prodotto risulta esser fondamentale per un
acquisto intelligente da parte di un consumatore che permetta di avere risparmio, efficienza e
qualità in funzione delle effettive necessità dell’utente-acquirente. Oltre a questo obiettivo risulta
utile e fondamentale anche per un concessionario di motocicli per la vendita. Infatti spesso e
volentieri i rivenditori di motocicli (ma non solo) non sono a conoscenza di tali informazioni
riguardanti i propri prodotti. Pertanto tale analisi di prodotto sarà utile oltre che per il lato
consumatore anche per il lato commerciale (punto di vista del venditore) ma anche per i singoli
produttori.
In questo studio sono stati impiegati i metodi appresi a lezione, considerando prevalentemente i dati
quantitativi del prodotto poiché sono i più rappresentativi per effettuare la miglior scelta finale,
ovvero una scelta ottimale a seconda del sistema di preferenze dell’acquirente. Oltre al fatto che non
vi sono presenti grandezze qualitative al di là della tipologia di freno anteriore e posteriore.
Inizialmente verrà effettuata un’analisi della frequenza delle singole caratteristiche per poi
approfondire lo studio considerando i vari modelli. A tal fine è importante riconoscere le varie
grandezze pertanto di seguito verranno introdotti e forniti gli elenchi delle caratteristiche
identificative, quantitative e qualitative. Ricordo che tale analisi è orientata sulle variabili
quantitative e pertanto, nella tabella, verrà evidenziato anche la “direzione” che questi dati
assumono.
Nel terzo capitolo verrà discussa l’analisi delle variabili multiple attraverso una cluster grafica per
poi confrontarla con l’analisi cluster tradizionale nel successivo capitolo.
Da queste ultime analisi verrà poi stilata la matrice di correlazione per poi studiare e svolgere un
analisi della regressione multipla nel sesto capitolo.
Infine nel settimo capitolo verrà esposta un analisi della varianza per capire come le varie case
costruttrici di scooter si distribuiscono tra loro rispetto alle variabili principali considerate.
Concludendo questa breve introduzione, altra considerazione preliminare importante da sottolineare
è che tra i 31 modelli totali considerati in questo caso di studio sono stati esaminati solo i modelli
più recenti, vale a dire quelli prodotti e inseriti sul mercato nel 2008 e nel 2009, non considerando
pertanto i modelli “obsoleti”. Inoltre è da tener in considerazione il fatto che tutti questi modelli
sono composti da alcune caratteristiche identiche comuni. Tali caratteristiche riguardano il numero
di cilindri, il quale è sempre 1, la disposizione dei cilindri, la quale è sempre orizzontale, il tipo di
ciclomotore che è di tipo ciclo otto a 4 Tempi ed, infine, il tipo di cambio: a variatore.
Infine è utile specificare che l’analisi è basata modelli di scooter di 14 case costruttrici differenti.
3

4. 1.1 Piano delle Grandezze (o delle Variabili)
Ora è bene stabilire il piano delle grandezze o variabili in quanto quando si ha un fenomeno da
analizzare si inizia appunto proprio da questo piano, il quale presenta molte dimensioni quindi
siamo nel campo della statistica multidimensionale. Esso non è un elenco di variabili ma dice
qualcosa di più, vale a dire scompone le variabili in blocchi e sottoblocchi, in modo tale da
comprendere quali variabili vengono prima e quali dopo e le variabili intermedie.
Pertanto il piano delle grandezze non è semplicemente un elenco delle variabili ma anche la
posizione delle variabili in blocchi e sottoblocchi. Tutto ciò dipende da una scelta dell’analista
ponderata rispettando vincoli logici di ragionamento.
1. Generali 2. Varie 3. Consumo
Valvole (Motore) Peso Consumo Urbano_Km/l
Cilindrata Capacità Serbatoio
Freni anteriori Prezzo
Potenza_Kw Freni Posteriori
Potenza_CV
Potenza_Giri al minuto
Coppia Kgm
Coppia Giri al minuto
Velocità max
1.2 Tabella delle grandezze delle caratteristiche
Caratteristiche Identificativa Quantitativa Qualitativa
Marca X
Modello X
Velocità Massima X maggior Vmax
ConsumoUrbano_Km al litro X minor consumo
Cilindrata X
Potenza_KW X maggior Potenza
Potenza_CV X maggior Potenza
Potenza_Giri al minuto X maggior Potenza
Coppia_Kgm X maggior Coppia
Coppia_giri al minuto X maggior Coppia
Peso in Kg X minor Peso
Prezzo normalizzato in Euro X minor prezzo
Capacità Serbatoio (in litri) X maggior Capacità
Valvole X
Freni Anteriori X
Freni Posteriori X
4

5. 2. Analisi singoli dati quantitativi
Iniziamo l’analisi dalle singole variabili quantitative. Consideriamo le più rilevanti, vale a dire
quelle che influenzano maggiormente la scelta dell’utente, vale a dire la velocità, il consumo
urbano, la potenza, il peso, la coppia espressa in giri al minuto e, infine, il prezzo. Consideriamo
inoltre che l’analisi deve esser letta focalizzando l’attenzione sulla direzione in cui va ogni variabile
considerata, caratteristica evidenziata nella tabella delle grandezze delle caratteristiche.
2.1 Velocità Massima
Count = 31 Minimum = 96,0
Average = 109,4 Maximum = 128,0
Median = 108 Coeff. of variation = 6,8%
Variance = 55,7 Sum = 3391
Standard deviation = 7,5
Tabella 1. Statistiche Vmax
Scatterplot for Vmax
X7
Beverly 125 T
Sportcity 125 one
96 106 116 126 136
Vmax
Figura 1. Scatterplot Vmax
Anche qui è possibile notare un caso isolato, ovvero uno scooter particolarmente lento rispetto agli
altri, vale a dire il modello Sportcity 125 one della Aprilia mentre due modelli risultano, via
decresendo, i più veloci rispetto alle 31 osservazioni totali. Tra queste due modelli vi sono il
Beverly 125 T e l’X7 della Piaggio. Ad ogni modo i vari modelli si distribuiscono tra 96 e 128
Km/h con una varianza di 55,7.
5

6. Box-and-Whisker Plot
96 106 116 126 136
Vmax
Figura 2. Box and Whisker Plot Vmax
Il diagramma “Box and Whisker Plot” è uno strumento di rappresentazione grafica che ci permette
di descrivere in modo compatto e grafico la distribuzione della variabile quantitativa velocità
massima.
Dalla distribuzione del grafico si può facilmente osservare che il primo quartile è 104, il secondo
quartile è la mediana, la quale presenta un valore di 107 e, il terzo quartile, è 114. Inoltre si può
notare che non vi è alcun“outlier”, vale a dire valori abnormi rispetto alla “massa” delle rilevazioni
o presenza, addirittura, di “suboutlier”, vale a dire a valori ancora più enormemente discostanti
rispetto all’andamento generale.
La media, rappresentata dal puntino rosso tra la mediana e il terzo quartile, è di 109,4.
12
10
frequency
8
6
4
2
0
94 104 114 124 134
Figura 3. Istogramma Vmax
Velocita massima
Su 31 modelli si possono osservare ben 12 modelli che hanno una velocità massima che sta
nell’intervallo 104-109 Km/h. La metà di queste osservazioni arriva fino ad una velocità massima di
104 Km/h. A scalare abbiamo un gruppo di 7 unità che arrivano fino ad una velocità di 104 km/h,
un gruppo di 5 unità che arrivano fino ad una velocità di 114 km/h. Inoltre è possibile osservare tre
unità che arrivano fino ad una velocità massima, rispettivamente nell’ordine descritto, di 119, 124 e
128 Km/h. Infine vi è solo un modello che ha una velocità massima che sta nell’intervallo 94-99
km/h.
6

7. 2.2 Consumo Urbano (km al litro)
Count = 31 Minimum = 25
Average = 30,7 Maximum = 38
Median = 30 Coeff. of variation = 11,9%
Variance = 13,4 Sum = 953
Standard deviation = 3,7
Tabella 2. Statistiche Consumo Urbano
Scatterplot for Consumo Urb
SH 125 I
Symphony 125 disk
Symphony drum
25 28 31 34 37 40
Consumo Urb
Figura 4. Scatterplot Consumo Urbano
Si può notare uno scooter con alti consumi, vale a dire il modello SH 125 I della Honda mentre,
dall’altra parte, due scooter con consumi particolarmente bassi: il modello Symphony drum e il
Symphony 125 disk entrambi della Sym.
Box-and-Whisker Plot
25 28 31 34 37 40
Consumo Urb
Figura 5. Box and Whisker Consumo Urbano
7

8. Si può facilmente osservare che il primo quartile è 28, il secondo quartile è la mediana, la quale
presenta un valore di 29 e, infine, il terzo quartile con valore di 34. Infine si può notare la media
aritmetica (30,7).
6
5
frequency
4
3
2
1
0
24 27 30 33 36 39
Consumo Urb
Figura 6. Istogramma Consumo Urbano
Dall’istogramma è possibile osservare che i 31 scooter sono raggruppati in 5 gruppi che si
distribuiscono tra i 25 ed i 38 km al litro. Inoltre la metà di questi scooter arriva a percorrere 30 km
al litro.
Notiamo comunque che su 31 scooter ben 4 hanno un consumo urbano che sta tra i 25 e i 26 km/l, 6
che hanno un consumo che si aggira attorno ai 28 km/l e due gruppi da 5 scooter che hanno un
consumo pari a 30 km/l nel primo caso e 32 km/l nel secondo caso.
2.3 Potenza ( CV)
Count = 31 Minimum = 10
Average = 12,9 Maximum = 15
Median = 13,2 Coeff. of variation = 14,5%
Variance = 3,5 Sum = 400,7
Standard deviation = 1,9
Tabella 3. Statistiche Potenza espressa in CV
Scatterplot for Potenza CV
Symphony drum
Satelis 125 U
Satelis 125 R
Beverly 125 T
Symphony 125 disk
Geopolis 125
Nexus 125 i.e
10 11 12 13 14 15
Potenza CV
Figura 7. Scatterplot Potenza espressa in CV
8

9. Si possono notare due scooter con una potenza nettamente inferiore rispetto agli altri modelli, vale a
dire il modello Symphony Drum e Symphony disk della Sym con una potenza pari a 10 cv mentre,
dall’altra parte, ben 5 modelli si distribuiscono attorno ad una potenza di circa 15 cv. Si tratta del
Satelis 125 R e il modello versione U e il Geopolis della Peugeot, il Beverly 125 T della Piaggio e,
infine, il Nexus 125 i.e della Gilera.
Box-and-Whisker Plot
10 11 12 13 14 15
Potenza CV
Figura 8. Box and Whisker Plot Potenza espressa in CV
Si può facilmente osservare che il primo quartile è circa 10,9 , il secondo quartile è la mediana, la
quale presenta un valore di 13,2 e, infine, il terzo quartile (14,9). Infine si può notare la media
aritmetica (12,9).
12
10
frequency
8
6
4
2
0
10 11 12 13 14 15
Potenza CV
Figura 9. Istogramma Potenza espressa in CV
In questa tipologia di motori si può facilmente notare come la potenza è abbastanza elevata. Infatti
si può osservare che metà degli scooter considerati arrivano fino ad una potenza massima di 13,2 cv
(a differenza di 8,8 cv per i motori a 2 valvole). Inoltre le osservazioni si distribuiscono tra i 10 e i
15 cavalli. Infine si può notare come nell’istogramma le osservazioni (ben 12) con la più alta
frequenza sono nell’ultimo intervallo, vale a dire con una potenza che sta tra i 14 e i 15 cv.
9

10. 2.4 Peso
Count = 31 Minimum = 88
Average = 132,5 Maximum = 167
Median = 127 Coeff. of variation = 15,96%
Variance = 447,3 Sum = 4107
Standard deviation = 21,1
Tabella 4. Statistiche Peso espresso in Kg
Scatterplot for Peso Kg
Dow ntown 125i
Sportcity 125 one
MS3 125
Scarabeo 125 IE
88 108 128 148 168
Peso Kg
Figura 10. Scatterplot Peso
Dal grafico si possono notare due modelli particolarmente leggeri rispetto agli altri, lo Scarabeo
125 IE e lo Sportcity one dell’Aprilia. Dall’altro lato invece vi è un modello più pesante rispetto a
tutti gli altri, vale a dire il Downtown 125i della Kymco e il modello MS3 125 della Hyosung.
Box-and-Whisker Plot
88 108 128 148 168
Peso Kg
Figura 11. Box and Whisker Plot Peso
Dal grafico Box and Whisker si può notare il primo quartile pari a circa 120; la mediana pari a 127
e, infine, il terzo quartile (150). Infine si può notare la media che presenta un valore inferiore
rispetto alla mediana, vale a dire 132,5.
10

11. 8
6
frequency
4
2
0
80 100 120 140 160 180
Peso Kg
Figura 12. Istogramma Peso
In questo caso possiamo evidenziare che metà degli scooter a 4 tempi arrivano fino ad un peso
massimo di 127 kg e che tra loro vi è una variazione molto ampia, la quale oscilla tra gli 88 e i 167
kg. L’istogramma risulta suddiviso in due blocchi. Nel primo blocco si può notare come ben due
scooter hanno un peso che sta attorno ai 90 Kg mentre nel secondo blocco si può notare che ben 8
scooter hanno un peso che sta nell’intervallo 120-130 kg.
2.5 Coppia (Giri al minuto)
Count = 31 Minimum = 6000
Average = 7322,6 Maximum = 8500
Median = 7500 Coeff. of variation = 9,1%
Variance = 446640 Sum = 227000
Standard deviation = 668,3
Tabella 5. Statistiche Coppia espressa in giri al minuto
Scatterplot for Coppia_giri al min
J o y rid e 1 2 5 E
X7
X M o tio n
6 6,5 7 7,5 8 8,5
(X 1000)
Coppia_giri al min
Figura 13. Scatterplot Coppia
11

12. Anche qui è possibile notare un caso isolato, ovvero due scooter con una coppia più bassa rispetto
agli altri, vale a dire il modello Joyride 125 E e l’X Motion . Mentre un modello risulta avere una
coppia molto alta rispetto agli altri modelli (X7).
I vari modelli si distribuiscono tra 6000 e 8500 giri al minuto con una varianza di 446640.
Box-and-Whisker Plot
6 6,5 7 7,5 8 8,5
(X 1000)
Coppia_giri al min
Figura 14. Box and Whisker Plot Coppia
Dalla distribuzione del grafico si può facilmente osservare che il primo quartile è 6,5, il secondo
quartile è la mediana, la quale presenta un valore di 7,5 e, il terzo quartile, è 8. Inoltre si può notare
che non vi è alcun“outlier. La media, rappresentata dal puntino rosso tra il primo quartile e la
mediana, è di 7322,6. Infine metà delle osservazioni arrivano ad una coppia massima pari a 7500
giri al minuto.
Histogram for Coppia_giri al min
8
6
frequency
4
2
0
5800 6300 6800 7300 7800 8300 8800
Coppia_giri al min
Figura 15. Istogramma coppia
Su 31 modelli si possono osservare ben 8 modelli che hanno una coppia che sta nell’intrevallo
7800-8050 giri al minuto. Altre 6 modelli hanno una coppia che stà nell’intervallo 6300-6550 giri al
minuto mentre altri 6 scooter nell’intervallo 7300-7550. A seguire abbiamo un’unità che comprende
4 scooter con una coppia che sta nell’intervallo 7050-7300 e, infine, altre 4 unità comprensive di
due scooter ciascuna.
12

13. 2.6 Prezzo (ivato in euro)
Count = 31 Minimum = 1740
Average = 3147 Maximum = 4600
Median = 3090 Coeff. of variation = 25,6%
Variance = 647558 Sum = 97558
Standard deviation = 804,7
Tabella 6. Statistiche Prezzo ivato
Scatterplot for Prezzo
Nexus 125 i.e
Vespa 125 GTV
Symphony drum
Symphony 125 disk
1700 2200 2700 3200 3700 4200 4700
Prezzo
Figura 16. Scatterplot Prezzo
Si può facilmente notare un valore altamente inferiore rispetto alla media, vale a dire il modello
Symphony drum della Sym e, a seguire, il Symphony disk. Dall’altra parte invece, in ordine
decrescente, si trova il modello più costoso della Piaggio (Vespa GTV) e il Nexus 125 i.e della
Gilera.
Box-and-Whisker Plot
1700 2200 2700 3200 3700 4200 4700
Prezzo
Figura 17. Box and Whisker Plot Prezzo
Il primo quartile è di circa 2500, la mediana è 3090 e, infine, il terzo quartile è 4000. Infine si nota
la media la quale presenta un valore di 3147. Inoltre non vi è alcun outlier.
13

14. 8
6
frequency
4
2
0
1500 2500 3500 4500 5500
Prezzo
Figura 18. Istogramma Prezzo
Si rileva una grande variabilità, le cui rilevazioni sono distribuite tra i 1740 e i 4600 euro. Notiamo
comunque che su 31 osservazioni ben 8 hanno un costo che sta tra i 2000 e i 2500 euro e altri 8,
invece, hanno un prezzo che sta nell’intervallo che va da 3000 a 3500 euro.
2.7 Conclusione Analisi delle singole variabili quantitative
Lo studio fin qui effettuato, considerando sia i grafici che i dati statistici, ci porta ad evidenziare
quali sono le variabili più significative da considerare per effettuare la scelta dell’acquisto.
Considerando il coefficiente di variazione (rapporto tra scarto quadratico medio e la media) trovato
per ogni variabile quantitativa considerata siamo in grado di stilare una prima graduatoria. Infatti il
coefficiente di variazione misura la variabilità relativa, vale a dire la variabile maggiore. Dove vi è
la maggiore variabilità c’è anche la maggior informazione. Nella tabella sottostante è rappresentata
una graduatoria considerando il coefficiente di variazione dal più elevato al più basso.
n Variabile Quantitativa
1 Prezzo
2 Peso
3 Potenza in CV
4 Consumo Urbano
5 Coppia
6 Velocità Massima
14

15. 3. Analisi delle Variabili Multiple o Analisi di Prodotto
attraverso una Cluster Analisi
Analizzeremo ora le variabili con il metodo dell’analisi delle variabili multiple attraverso una
cluster analisi per evidenziare come le grandezze si relazionano tra loro.
Come già menzionato più volte, è importante considerare le “direzioni” delle variabili per vedere le
caratteristiche tutte nella stessa direzione. A tale scopo è stato inserito il Consumo Urbano con
segno negativo, cosi per il peso. Le altre variabili considerate sono la Vmax, la Potenza in cv e la
coppia espressa in giri al minuto.
Il prodotto migliore da questa analisi sarà rappresentato dal prodotto con l’area più grande, infatti
l’area ideale dovrebbe avere 6 punte. Ciò nonostante è utile eseguire un’analisi anche della contro
immagine in modo tale da valutare se vi sono modelli equivalenti e modelli equivalenti concorrenti,
vale a dire cambiare la direzione delle variabili. Oltre a ciò serve per vedere quali sono i tratti
migliorabili dei vari scooter considerati.
3.1 Analisi di Prodotto attraverso una Cluster grafica
Sportcity 125 one Scarabeo 125 IE Sportcity 125 Cube S1 Rambla
Nexus 125 i.e Runner 125 ST H64 Sweet Years Must Sweet Years H64 R16
R16 Coupè Coupè A-Style SH 125 I MS3 125 Dow ntown 125i
Satelis 125 R Geopolis 125 Satelis 125 U X7 Beverly 125 T
Vespa 125 GTV UX Sixteen HD 125 Evo di Joyride 125 E Symphony drum
Figura 19. Sunray Plot_Parte A
15

16. Symphony 125 disk VS 125 HD 125 Evo drum X Motion SH 125 I Spec
SH 125 I Spor
Figura 20. Sunray Plot_Parte B
-Consum Urbano_kmal litro
o
-Peso in Kg Velocita massima
Coppia_giri al min Potenza in CV
Figura 21. Key Glyph
Tabella 7. Tabella riepilogativa analisi multiple-variable
Dalla tabella riepilogativa possiamo vedere che due modelli, l’X7 e il Beverly 125 T hanno quattro
caratteristiche ottimali rispetto agli altri modelli mentre nessun modello risulta avere 5
caratteristiche ottimali. Seguono altri otto modelli con tre caratteristiche ottimali e sono:
Scarabeo 125 IE, Nexus 125 ie e il Runner 125 ST. Questi tre modelli hanno anche le stesse
caratteristiche ottimali pertanto sono equivalenti-concorrenti. Gli altri modelli con 3 caratteristiche
ottimali sono il Satelis 125 R, Geopolis 125, Satelis 125 U e la Vespa 125 GTV. Anche questi
16

17. quattro modelli sono equivalenti-concorrenti tra loro. Infine, l’ultimo modello con tre caratteristiche
ottimali è
il Downtown 125 i.
Con 2 caratteristiche ottimali vi sono, invece, ben nove modelli equivalenti da come si può
osservare nelle tabelle soprastanti. Tra questi vi sono i modelli Sportcity 125 Cube e Rambla
equivalenti-concorrenti. A seguire i modelli, sempre equivalenti-concorrenti, H64 Sweet Years,
Must Sweet Years, H64 R16, R16 Coupè, Coupè A-Style. Infine vi sono gli ultimi modelli con due
caratteristiche ottimali, vale a dire l’UX Sixteen e l’HD 125 Evo drum, i quali sono concorrenti tra
loro ma non equivalenti in quanto presentano caratteristiche ottimali differenti.
Proseguendo nell’analisi si individuano, infine, ben dieci modelli con una caratteristiche
ottimale. Fra questi vi sono modelli equivalenti-concorrenti, tra cui: X Motion, VS 125, S1,
Symphony drum e Symphony 125 disk e, infine, lo Sportcity 125 one. Analogamente anche i modelli
SH 125 I, MS3 125 e l’Ux Sixteen sono equivalenti-concorrenti. Infine l’ultimo modello con una
caratteristica ottimale è l’HD 125 Evo disk.
Concludendo si può notare che vi sono due modelli con nessuna caratteristica ottimale rilevata
3.2 Analisi della contro immagine
Sportcity 125 one Scarabeo 125 IE Sportcity 125 Cube S1 Rambla
Nexus 125 i.e Runner 125 ST H64 Sweet Years Must Sweet Years H64 R16
R16 Coupè Coupè A-Style SH 125 I MS3 125 Dow ntown 125i
Satelis 125 R Geopolis 125 Satelis 125 U X7 Beverly 125 T
Vespa 125 GTV UX Sixteen HD 125 Evo di Joyride 125 E Symphony drum
Figura 22. Sunray Plot Controimmagine_Parte A
17

18. Symphony 125 disk VS 125 HD 125 Evo drum X Motion SH 125 I Spec
SH 125 I Spor
Figura 23. Sunray Plot Controimmagine_Parte B
Consum Urbano_kmal litro
o
Peso in Kg -Velocita massima
-Coppia_giri al min -Potenza in CV
Figura 24. Key Glyph controimmagine
Tabella 8. Tabella riepilogativa analisi controimmagine
L’analisi mira ad evidenziare i punti di debolezza maggiori su cui sarebbe utile che i produttori
intervenissero per rendere i loro modelli competitivi rispetto agli altri. Si può notare come gli
scooter che dovrebbero necessariamente apportare delle migliorie sono soprattutto il modello
Sportcity 125 one, S1, Symphony drum e il Symphony 125 disk, i quali presentano ben quattro
caratteristiche migliorabili equivalenti-concorrenti, e il modello Joyride 125 Evo. Proseguendo
vi sono soltanto due modelli con 3 caratteristiche migliorabili: l’S1 e il VS 125.
18

19. Con due caratteristiche migliorabili vi sono ben 17 modelli: Must Sweet Years , H64 Sweet Years,
H64 R16, R16 Coupè, Coupè A-Style (equivalenti-concorrenti); l’SH 125 I Spec e SH 125 I Sport
(equivalenti-concorrenti); il Satelis 125 R, Geopolis 125, Satelis 125 U, Vespa 125 GTV
(equivalenti-concorrenti); il Downtown 125i, l’HD 125 Evo Disk e l’HD 125 Evo Drum
(equivalenti-concorrenti) e, infine, l’MS3 125, Sportcity 125 Cube (equivalenti-concorrenti) e l’X
Motion.
Con una sola caratteristica migliorabile vi sono 6 modelli: l’X7, il Beverly 125 e il Rambla
(equivalenti-concorrenti); lo Scarabeo 125 IE e il Nexus 125 ie (equivalenti-concorrenti) e, infine, il
Runner 125 ST.
Infine un ultimo gruppo che non ha nessuna caratteristica migliorabile rilevata e comprende due
modelli: l’SH 125 I e l’Ux Sixteen.
3.1 Commento all’analisi delle variabili quantitative multiple nell’insieme
Osservando l’immagine e la sua contro immagine possiamo chiaramente vedere che i due modelli
della Piaggio (l’X7 e il Beverly 125 T) hanno le caratteristiche tecniche migliori, anche se ad
entrambi i modelli dovrebbe esser migliorato il peso. Infatti hanno raggiunto il punteggio
complessivo di 3.
Modelli con punteggio finale pari a 2
I modelli Nexus 125 i.e, Runner 125 ST, Scarabeo 125 IE e l’UX Sixteen. Rispettivamente
nell’ordine descritto i primi tre modelli sono modelli equivalenti in quanto tutti hanno una buona
potenza, un elevata coppia e sono tendenzialmente più leggeri rispetto agli altri. Ciò nonostante il
Nexus 125 ie e lo Scarabeo 125 IE dovrebbero entrambi migliorare la variabili Vmax (equivalenti-
concorrenti) mentre il Runner 125 ST dovrebbe ridurre notevolmente il consumo urbano. Infine il
modello UX Sixteen non presenta tratti migliorabili ma raggiunge un’elevata coppia ed un’ottima
velocità massima.
Modelli con punteggio finale pari a 1
I modelli Satelis 125 R, Geopolis 125, Satelis 125 U e la Vespa 125 GTV , i quali hanno tre
caratteristiche ottimali e due migliorabili identiche. Infatti essi hanno un’elevata coppia e potenza e
raggiungo una velocità massima elevata. Dall’altro lato però dovrebbero migliorare nel proprio peso
e, di conseguenza, ridurre il consumo urbano.
Altro modello è il Downtown 125i il quale presenta anch’esso tre caratteristiche ottimali e due
migliorabili. Ha un basso consumo urbano, un elevata potenza e raggiunge una velocità elevata ma
dovrebbe migliorare nella coppia e nel proprio peso.
Modelli con punteggio finale pari a 0
I modelli H64 R16, R16 Coupè, Coupè A-Style, H64 Sweet Years e il Must Sweet Years sono tutti
modelli equivalenti-concorrenti in quanto hanno sia le stesse caratteristiche ottimale sia le stesse
caratteristiche da migliorare. Infatti questi modelli sono tendenzialmente più leggeri rispetto alla
media e, infatti, sono caratterizzati anche da un basso consumo urbano. Dall’alto lato però
dovrebbero migliorare nella potenza e nella velocità massima.
Poi vi sono altri due modelli equivalenti-concorrenti: il Rambla e lo Sportcity 125 Cube i quali
hanno una elevata potenza e coppia. Per quanto riguarda, invece, i caratteri migliorabili sono
differenti. Il primo modello dovrebbe migliorare soltanto nel peso mentre il secondo nel peso ma
anche nella velocità massima.
19

20. Infine vi è l’ultimo modello che è l’HD 125 Evo Drum con due caratteristiche ottimali (consumo
urbano e velocità massima) e due da migliorare (coppia e peso).
Modelli con punteggio finale pari a -1
L’SH 125 I e l’MS3 125I sono caratterizzati entrambi da un basso consumo urbano. Il primo
modello però non evidenzia tratti migliorabili mentre il secondo dovrebbe migliorare nel proprio
peso e nella velocità massima.
L’HD 125 Evo disk raggiunge una buona velocità massima ma ha una bassa coppia ed un elevato
peso.
Infine l’X Motion che presenta un basso consumo urbano nonostante sia molto pesante. Infatti
dovrebbe migliorare anche la velocità massima.
Modelli con punteggio finale pari a -2
L’SH 125 I Spec e l’SH 125 I Sport non presentano alcun tratto ottimale. Ciò nonostante essi
dovrebbero migliorare il proprio consumo urbano e la velocità massima.
Il modello VS 125 è caratterizzato da un basso peso e dovrebbe però migliorare su ben tre variabili
(consumo urbano, potenza e coppia).
Modelli con punteggio finale pari a -3
I modelli S1, Symphony drum, Symphony 125 disk e lo Sportcity 125 one sono modelli equivalenti-
concorrenti in quanto hanno tutti la stessa caratteristica ottimale (peso) e tutte le stesse
caratteristiche da migliorare (consumo urbano, velocità massima, potenza e coppia).
Infine vi è il modello Joyride 125 Evo caratterizzato anch’esso da una caratteristica ottimale
(consumo urbano) e quattro da migliorare (velocità massima, potenza, coppia e peso).
20

21. Tabella 9. Graduatoria Scooter
Ora però non abbiamo considerato, in quest’analisi, una variabile quantitativa molto importante: il
prezzo. A tale scopo, ritengo fondamentale, stilare una nuova graduatoria degli scooter in base alle
loro caratteristiche tecniche migliori e migliorabili e in base al loro prezzo in commercio.
21

22. Tabella 10. Graduatoria Scooter con Prezzo
Discutendo brevemente questa tabella uno degli aspetti che più emergono è rappresentato da alcuni
modelli che nonostante siano equivalenti-concorrenti si differenziano parecchio rispetto alla
variabile prezzo.
In particolare il Rambla e lo Sportcity 125 Cube con una differenza di 340 euro a favore del primo
modello.
Poi è possibile osservare i modelli equivalenti-concorrenti della Sym (H64 R16, R16 Coupè, Coupè
A-Style, H64 Sweet Years e il Must Sweet Years) con i loro differenti prezzi che variano da un
minimo di 2.090 euro ad un massimo di 2.490 euro.
I modelli S1, Symphony drum, Symphony 125 disk e lo Sportcity 125 one, i quali variano da un
prezzo minimo di 1.740 euro ad uno massimo di 2.560 euro. Qui infatti la differenza risulta ancora
più significativa, in particolare per quanto riguarda il modello della casa Daelim rispetto ai modelli
della Sym.
Infine gli due modelli, i quali sono risultati i più discostanti tra loro. Essi hanno le stesse
caratteristiche ottimali e le stesse da migliorare. Il Nexus 125 ie della Gilera e lo Scarabeo 125 IE
dell’Aprilia. Il modello dell’Aprilia costa 3.090 euro mentre quello della Gilera 4.570 euro. Si tratta
di una differenza di ben 1.480 euro.
22

23. 4. Cluster Analisi
Analizzeremo ora le variabili con il metodo della cluster analisi per evidenziare come le grandezze
si relazionano tra loro e in particolare per avere una risposta scientifica rispetto all’analisi
precedente attraverso una Cluster grafica.
Per tale analisi ho scelto un criterio, vale a dire il metodo Ward Square Eculidean poiché risulta
essere il più significativo. Il criterio del più vicino (Nearest Neighbor) e del più lontano (Furthest
Neighbor) sono stati scartati in quando il loro risultato non risulta esser utile. Sono stati considerati i
dati tecnici analizzando cosi variabili eterogenee che sono: Vmax, Consumo Urbano, Potenza
espressa in CV, Coppia e Peso. Infine, prima di passare all’analisi ho scelto di suddividere l’analisi
in 4 cluster. Tali scelta deriva dall’analisi precedente (analisi attraverso una cluster grafica).
4.1 Cluster Analisi con il metodo Ward’s
Dendrogram
Ward's Method,Squared Euclidean
30
25
Distance
20
15
10
5
0
1
4
30
31
2
6
7
3
5
13
14
15
8
10
11
12
9
16
17
18
21
22
19
20
23
28
24
25
26
27
29
Tabella 11. Analisi Cluster
Come si può vedere dalla tabella la cluster numero 1 comprende quattro modelli con caratteristiche
comuni: Sportcity 125 one, S1, SH 125 I Spec e l’SH 125 I Sport.
23

24. Nella cluster numero 2 abbiamo soltanto tre modelli (Scarabeo 125 IE, Nexus 125 i.e, Runner 125
ST).
Nel terzo cluster vi sono cinque modelli tra cui: Sportcity 125 Cube, Rambla, SH 125 I, MS3 125 e
il Downtown 125i.
Anche nel quarto cluster vi sono cinque modelli: H64 Sweet Years, Must Sweet Years, H64 R16,
R16 Coupè e il Coupè A-Style.
Il quinto cluster è formato da ben sette modelli: Satelis 125 R e Satelis 125 U, Geopolis 125, Vespa
125 GTV, UX Sixteen, X7 e il Beverly 125 T.
Il sesto cluster è composto da tre modelli (HD 125 Evo disk, HD 125 Evo drum e Joyride 125 E).
Infine l’ultimo cluster è formato da quattro modelli: Symphony drum e il modello disk, VS 125 e l’X
Motion.
Ora verranno mostrati i vari grafici cluster scatterplot dei tratti che più ritengo importanti per
l’analisi, vale a dire per la variabile Consumo Urbano, Velocità Massima, Potenza in CV, Coppia in
giri al minuto e, infine, il peso in Kg.
Cluster Scatterplot Cluster Scatterplot
Consumo Urbano_km al litro
Ward's Method,Squared Euclidean Ward's Method,Squared Euclidean
40 Cluster Velocita massima 136 Cluster
1 1
37 2 2
126
3 3
34 4 4
5 116 5
31 6 6
7 7
106
28 Centroids Centroids
25 96
96 106 116 126 136 25 28 31 34 37 40
Velocita massima Consumo Urbano_km al litro
Cluster Scatterplot Cluster Scatterplot
Consumo Urbano_km al litro
Ward's Method,Squared Euclidean Ward's Method,Squared Euclidean
40 Cluster 15 Cluster
1 1
Potenza in CV
37 2 14 2
3 3
34 4 13 4
5 5
31 6 12 6
7 7
28 Centroids 11 Centroids
25 10
10 11 12 13 14 15 25 28 31 34 37 40
Potenza in CV Consumo Urbano_km al litro
Cluster Scatterplot Cluster Scatterplot
Consumo Urbano_km al litro
Ward's Method,Squared Euclidean (X 1000) Ward's Method,Squared Euclidean
40 Cluster 8,5 Cluster
Coppia_giri al min
1 1
37 2 8 2
3 3
34 4 7,5 4
5 5
31 6 7 6
7 7
28 Centroids 6,5 Centroids
25 6
6 6,5 7 7,5 8 8,5 25 28 31 34 37 40
(X 1000)
Coppia_giri al min Consumo Urbano_km al litro
24

25. Consumo Urbano_km al litro Cluster Scatterplot Cluster Scatterplot
Ward's Method,Squared Euclidean Ward's Method,Squared Euclidean
40 Cluster 168 Cluster
1 1
37 2 2
148
Peso in Kg
3 3
34 4 4
5 128 5
31 6 6
7 7
108
28 Centroids Centroids
25 88
88 108 128 148 168 25 28 31 34 37 40
Peso in Kg Consumo Urbano_km al litro
Cluster Scatterplot Cluster Scatterplot
Ward's Method,Squared Euclidean Ward's Method,Squared Euclidean
136 Cluster 15 Cluster
Velocita massima
1 1
Potenza in CV
2 14 2
126
3 3
4 13 4
116 5 5
6 12 6
7 7
106
Centroids 11 Centroids
96 10
10 11 12 13 14 15 96 106 116 126 136
Potenza in CV Velocita massima
Cluster Scatterplot Cluster Scatterplot
Ward's Method,Squared Euclidean (X 1000) Ward's Method,Squared Euclidean
136 Cluster 8,5 Cluster
Coppia_giri al min
Velocita massima
1 1
2 8 2
126
3 3
4 7,5 4
116 5 5
6 7 6
7 7
106
Centroids 6,5 Centroids
96 6
6 6,5 7 7,5 8 8,5 96 106 116 126 136
(X 1000)
Coppia_giri al min Velocita massima
Cluster Scatterplot Cluster Scatterplot
(X 1000) Ward's Method,Squared Euclidean Ward's Method,Squared Euclidean
8,5 Cluster 15 Cluster
Coppia_giri al min
1 1
Potenza in CV
8 2 14 2
3 3
7,5 4 13 4
5 5
7 6 12 6
7 7
6,5 Centroids 11 Centroids
6 10
10 11 12 13 14 15 6 6,5 7 7,5 8 8,5
(X 1000)
Potenza in CV Coppia_giri al min
25

26. Cluster Scatterplot Cluster Scatterplot
Ward's Method,Squared Euclidean Ward's Method,Squared Euclidean
15 Cluster 168 Cluster
1 1
Potenza in CV
14 2 2
148
Peso in Kg
3 3
13 4 4
5 128 5
12 6 6
7 7
108
11 Centroids Centroids
10 88
88 108 128 148 168 10 11 12 13 14 15
Peso in Kg Potenza in CV
Un altro modo o meglio un’altra analisi aggiuntiva possibile in questo senso è la tabella sottostante,
la quale esplica i valori medi delle rispettive variabili considerati all’interno del cluster di
riferimento.
Tabella 12. Valori variabili nei Cluster
Da questa tabella è possibile svolgere un’ulteriore graduatoria per i sette cluster a seconda dei valori
di ognuno nelle rispettive variabili quantitative considerate.
Tabella 13. Valutazione Cluster
Legenda:
  basso
  abbastanza alto
:D alto
Si può facilmente notare come il cluster numero cinque risulta esser il migliore rispetto agli altri.
Infatti a riportato tre punteggi alti in tre variabili considerate su cinque, vale a dire Potenza, Coppia
e Vmax e un valore abbastanza alto (consumo urbano). Unica variabile “negativa” è il peso.
Successivamente troviamo il cluster numero due caratterizzato da due variabili con valori alti
(Potenza e Peso). Inoltre ha un valore abbastanza alto nel consumo urbano, nel senso che consuma
poco e un elevata coppia. Infine ha un valore abbastanza basso rispetto agli altri cluster considerati
per quanto riguarda la velocità massima.
Proseguendo nella graduatoria si individua il cluster numero uno che ha tre variabili abbastanza
alte (potenza, coppia e peso), un ottimo consumo urbano ma raggiunge una velocità massima ridotta
rispetto agli altri modelli.
26

27. Al quarto posto troviamo il settimo cluster con ottimo consumo urbano, una buona velocità
massima e tendenzialmente sono più leggeri rispetto agli altri. Potenza e coppia risultano essere
inferiori rispetto alla media dei casi osservati.
Al quinto posto troviamo il cluster numero 3 con due variabili che rilevano valori elevati, vale a
dire la potenza e la coppia. Nonostante ciò presenta valori medi molto bassi nelle altre variabili
considerate.
Infine al sesto posto, a pari merito, troviamo il quarto e sesto cluster. Entrambi infatti presentano
soltanto una variabile con valori medi elevati (coppia) mentre tutte le altre variabili presentano
valori medi bassi.
Concludendo tale analisi risulta esser significativa per individuare dove i vari modelli considerati si
collocano rispetto alle caratteristiche tecniche considerate e a tutti i modelli considerati. Da tale
analisi si evince inoltre che il cluster che contiene più modelli rispetto al totale dei modelli osservati
è il cluster numero cinque con una percentuale di 22,58% mentre il cluster contenente il numero più
basso di osservazioni sono il secondo e sesto cluster (9,68%).
5. Analisi della matrice di correlazione parziale
La presente analisi è volta a verificare la dipendenza tra le variabili coinvolte nel loro complesso ed
ho scelto un valore del 40/50 perché mi sembrava più indicativo per lo studio in questione.
-Cons.Urb Vmax (km/h) Potenza(CV) Coppia -Peso
(km/l) (Giri al min) (Kg)
-Cons Urb -0,2298 -0,0728 0,3402 -0,4667
Vmax -0,2298 0,2601 0,2189 -0,4497
Potenza -0,0728 0,2601 0,4352 -0,2469
Coppia 0,3402 0,2189 0,4352 0,2671
-Peso -0,4667 -0,4497 -0,2469 0,2671
Tabella 14. Matrice di correlazione
Vmax -44,97% Peso - 46,67% Cons. Urb.
26,01% -24,69%
34,02%
Potenza  43,52%  Coppia
Dalla tabella si può facilmente costruire il modello delle variabili. Si nota in particolare che il
consumo urbano e la velocità massima sono correlate alla variabile peso. Inoltre si mette in
evidenza anche la correlazione tra potenza e coppia (43,52%).
27

28. 6. Analisi della variabile consumo urbano e velocità massima
con la variabile peso e analisi della correlazione tra potenza
e coppia
Un ulteriore analisi è quella dell’analisi della regressione semplice in base al modello stabilito nella
matrice di correlazione delle variabili. Un’analisi della regressione multipla è stata fin da subito
scartata per la scarsa correlazione tra le altre variabili considerate. In tale analisi, quindi, le variabili
considerati sono quelle del Peso in relazione al Consumo urbano e alla Velocità massima per poi
approfondire la correlazione esistente tra potenza e coppia.
In particolare ho scelto di considerare la variabile dipendente Consumo Urbano per studiare il suo
comportamento rispetto al Peso espresso in kilogrammi. Successivamente sempre la variabile
dipendente Velocità Max rispetto sempre alla variabile peso. Infine lo studio delle variabili potenza
e coppia, quest’ultima espressa in giri al minuto.
Plot of Fitted Model Plot of Fitted Model
Consumo Urbano_km al litro
40 168
37 Peso in Kg 148
34
128
31
108
28
25 88
88 108 128 148 168 25 28 31 34 37 40
Peso in Kg Consumo Urbano_km al litro
Plot of Fitted Model Plot of Fitted Model
136 168
Velocita massima
126 148
Peso in Kg
116 128
106 108
96 88
88 108 128 148 168 96 106 116 126 136
Peso in Kg Velocita massima
28

29. Plot of Fitted Model Plot of Fitted Model
(X 1000)
15 8,5
Coppia_giri al min
Potenza in CV
14 8
13 7,5
12 7
11 6,5
10 6
6 6,5 7 7,5 8 8,5 10 11 12 13 14 15
(X 1000)
Coppia_giri al min Potenza in CV
Dall’andamento delle rette si evince che le variabili quantitative consumo urbano e velocità
massima sono correlati alla variabile peso. Infatti dal grafico Plot of Fitted Model è possibile notare
che all’aumentare del peso il consumo urbano diminuisce e lo stesso vale per quanto riguarda la
velocità massima (inversamente proporzionali).
Per quanto riguarda invece lo studio della potenza e della coppia si può facilmente osservare che
all’aumentare della coppia tendenzialmente aumenta anche la potenza. Si può dire che sono
direttamente proporzionali.
7. Studio della posizione delle varie case costruttrici in base
alle variabili quantitative considerate
Concludendo ho deciso di svolgere un analisi della varianza, in particolare il metodo One Way
Anova per vedere la relazione tra una variabile qualitativa (marca) ed una variabile quantitativa
(prezzo, consumo urbano, velocità massima, potenza, coppia e, infine, il peso).
Tale analisi deriva da una semplice curiosità personale (lato consumatore) per vedere dove si
collocano le varie case costruttrici rispetto alle variabili quantitative più rilevanti considerate. Ciò
nonostante tale analisi potrebbe risultare molto utile anche per i venditori/concessionari di motocicli
per avere una panoramica generale sui propri modelli e su quali case costruttrici sono migliori e/o
peggiori rispetto alle variabili quantitative principali ma anche rispetto agli altri modelli.
Scatterplot by Level Code
4700
4200
3700
Prezzo
3200
2700
2200
1700
G ilera
TG B
D aelim
Sym
H DM
D erbi
K ymco
Piaggio
A prilia
H onda
Suzuki
Peugeot
honda
H yos ung
29

30. Dal grafico si può facilmente notare come le varie case costruttrici si distribuiscono tra loro a
seconda del loro prezzo ivato medio. Si può facilmente notare che la marca più economica risulta
esser la Sym. A seguire, in ordine crescente, troviamo poi troviamo la casa HDM, Aprilia, Derbi,
TGB, ecc. Infine notiamo le case costruttrici più costose, vale a dire Gilera, Peugeot e Piaggio.
Scatterplot by Level Code
Consumo Urbano_km al litro
40
37
34
31
28
25
G ilera
TG B
D aelim
Sym
H DM
D erbi
K ymco
Piaggio
A prilia
H onda
Suzuki
Peugeot
honda
H yos ung
Si può facilmente osservare che la casa costruttrice che produce gli scooter 125 a più basso
consumo urbano sono la Daelim, la TGB e la Sym con due modelli su cinque. Al contrario, le case
costruttrici che producono scooter con un elevato consumo sono la Honda e la Kymco.
Scatterplot by Level Code
136
Velocita massima
126
116
106
96
G ilera
TG B
D aelim
Sym
H DM
D erbi
K ymco
Piaggio
A prilia
H onda
Suzuki
Peugeot
honda
H yos ung
Si può facilmente notare che i modelli che raggiungono una velocità media tendenzialmente più
bassa rispetto la media sono quelli dell’Aprilia e della Daelim. Dall’altro lato invece i modelli più
veloci tra tutti sono quelli della Piaggio e, a seguire, quelli della Peugeot.
30

31. Scatterplot by Level Code
15
Potenza in CV
14
13
12
11
10 G ilera
TG B
D aelim
Sym
H DM
D erbi
K ymco
Piaggio
A prilia
H onda
Suzuki
Peugeot
honda
H yos ung
Si può osservare che le case costruttrici che producono i modelli con la più bassa potenza rispetto
alle altre case costruttrici considerate sono la HDM e la Daelim. Si può osservare anche un modello
della Sym con una potenza bassa rispetto alla media. Dall’altro lato invece le case che producono i
modelli con la più alta potenza sono abbastanza lineari (Aprilia con 2 modelli, Derbi, Gilera,
Kymco, la Piaggio e, infine, la Peugeot).
Scatterplot by Level Code
(X 1000)
8,5
Coppia_giri al min
8
7,5
7
6,5
6
G ilera
TG B
D aelim
Sym
H DM
D erbi
K ymco
Piaggio
A prilia
H onda
Suzuki
Peugeot
honda
H yos ung
In questo grafico invece si possono notare come i vari modelli prodotti delle varia case costruttrici
si distribuiscono tra loro in base al numero di giri al minuto della coppia. Si può osservare che i
modelli che hanno la coppia più bassa sono della casa TGB e, a seguire, della Sym. Tali case
costruttrici si differenziano rispetto alla media delle osservazioni in quanto presentano una coppia
significativamente più bassa rispetto alle altre case. Dall’altro lato si può notare che vi sono più case
che producono scooter con un elevata coppia (Piaggio, Suzuki, Peugeot, Gilera e Derbi).
31

32. Scatterplot by Level Code
168
148
Peso in Kg
128
108
88 G ilera
TG B
D aelim
Sym
H DM
D erbi
K ymco
Piaggio
A prilia
H onda
Suzuki
Peugeot
honda
H yos ung
Analogamente in questo grafico si può osservare le case costruttrici che producono gli scooter
tendenzialmente più leggeri e pesanti rispetto alla media delle osservazioni. Si può notare che la
Gilera e poi l’Aprilia con un modello producono modelli tendenzialmente più leggeri rispetto alla
media mentre i modelli più pesanti sono principalmente della casa Kymco, Hyousung e Peugeot.
8. Conclusioni
Alla luce delle varie analisi svolte possiamo senz’altro concludere che lo scooter migliore è anche il
più costoso, anche se non è sempre cosi. Nel nostro caso scegliamo quindi il modello X7 della
Piaggio e, a seguire, il Beverly 125 T. Mentre dall’altro lato gli scooter risultati peggiori da tale
analisi sono, in ordine decrescente, il Joyride 125 Evo della Sym, l’S1della Daelim, lo Sportcity 125
one dell’Aprilia e altri due modelli della Sym (Symphony drum e Symphony 125 disk).
Ciò nonostante nell’analisi cluster, a differenza dell’analisi delle variabili multiple tramite cluster
grafica, si evince che gli scooter migliori sono quelli appartenenti al cluster numero 5, il quale
comprende i modelli: Satelis 125 R, Geopolis 125, Satelis 125 U, Vespa 125 GTV, l’UX Sixteen e,
infine, i modelli X7 e Beverly 125T. Dall’altro lato, invece, gli scooter peggiori appartengono al
primo cluster. Ciò nonostante tale analisi non tiene conto di una variabile quantitativa molto
importante, vale a dire il Prezzo.
Analizzando poi una variabile quantitativa (la marca) ed una quantitativa (rispettivamente consumo
urbano, velocità massima, potenza, coppia e peso), vale a dire l’analisi ANOVA, è possibile stilare
una graduatoria delle marche che sono tendenzialmente migliori e peggiori per le grandezze
considerate.
Infatti si può facilmente osservare che per quanto riguarda la variabile Prezzo le case costruttrici più
care sono senza dubbio la Piaggio, la Peugeot e la Gilera. Dall’altro lato invece si evidenziano i
modelli delle case tendenzialmente più economici (Sym, HDM, Aprilia, Derbi, TGC).
Per quanto riguarda il consumo urbano invece i migliori modelli sono quelli prodotti dalla Daelim e
dalla TGB. Mentre quelli che consumano tendenzialmente di più sono quelli della Honda e della
Kymco.
In relazione alla potenza, espressa in cavalli, le case costruttrici che producono gli scooter
tendenzialmente più potenti sono, più o meno sullo stesso livello, della Derbi, Gilera, Kymco e
Piaggio. Mentre dall’altro lato gli scooter meno potenti sono quelli della casa HDM e Daelim.
32