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ro di addetti al metro quadrato" (coefficiente di servizio), che posso no assumere diversi valori, si è dovuto ricorrere ad un processo di "dummizzazione" in cui si attribuisce valore 1 alla variabile se è presente il fenomeno considerato e valore 0 se invece esso risulta assen te: così negozio collegato agli acquisti = 1, negozio non collegato = 0, negozio a self-service = 1, negozio a servizio tradizionale = 0. Operando in questo modo, l'analisi consente di evidenziare se la proprie tà dei muri, il collegamento agli acquisti e la tecnica a self-service sono collegate in modo sistematico alle altre variabili inserite nel modello.
       Le variabili localizzative utilizzate sono due, e sono anch'esse variabili "dummy": la localizzazione in comune agricolo (valore 1) o in comune industrializzato (valore 0) e la prossimità ad un supermer cato (supermercato vicino = 1). E' poi stata inclusa la variabile "localizzazione nel comune di Torino", in quanto si è ipotizzato che la città di Torino potesse caratterizzarsi in modo particolare rispetto a-gli altri capoluoghi di provincia della Regione Piemonte.
       I risultati dell'analisi hanno consentito di evidenziare 5 fattori che "spiegano", nel loro insieme, il 65% della varianza campionaria e si prestano ad una identificazione economica agevole e precisa.
Fattore 1. Redditività storica
        Si tratta di un fattore che presenta elevati coefficienti di correlazione positivi con il fatturato al metro quadro (0.175), con il fatturato per addetto (0..83), con l'utile per addetto (0.88), correlazione negativa con la superficie e la percentuale del costo del lavoro sul giro d'affari, mentre non presenta alcuna