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lunedì 6 dicembre 2021
Riassunto di statistica
- Capitolo 1
1.1. Nozioni introduttive e terminologia di base L’azione del conteggio è considerata la principale è più importante operazione della statistica. La statistica è nata per sopperire a una delle tante limitazioni delle facoltà del genere umano. L’incapacità di sintetizzare numericamente un numero elevato di osservazioni. Si tratta pero di fenomeni composti da una pluralità di fenomeni più semplici. I primi sono detti fenomeni collettivi e si compongono di un certo numero di fenomeni di più semplici detti fenomeni singoli. Un fenomeno collettivo è l’ammontare della popolazione di una nazione in un dato anno. La natalità è un fenomeno collettivo. La statistica è utilizzata per far fronte all’incapacità umana di percepire e analizzare con una sola osservazione i fenomeni collettivi. I fenomeni collettivi non sono. Solo quelli composti da una collettività di. Casi singoli ma anche quelli composti da un solo fenomeno che richiede la ripetizione di un certo numero di osservazioni. Il fenomeno pioggia è uno solo, ma per osservare alcune su caratteristiche abbiamo bisogno di 365 osservazioni singole dello stesso fenomeno. Questa pluralità di osservazioni fa si che il fenomeno piovosità media sia considerato statisticamente come fenomeno collettivo, pur essendo di fatto un fenomeno singolo. Quando si osserva un fenomeno singolo, allo scopo di studiare il relativo fenomeno collettivo, l’oggetto dell’osservazione è detto unità statistica. Esempio: L’Unità statistica è lo studente; nello studio degli arrivi turistici a Roma, ogni turista che visita la città di Roma rappresenta l’unita statistica. L’Unità statistica non è sempre un individuo. O un oggetto singolo, ma può riguardare anche un insieme di individui o oggetti. L’insieme di tutte le unita statistiche oggetto di studio si chiama popolazione o collettivo statistico. Il termine collettivo. In statistica non significa un insieme di individui, ma si riferisce a un qualsiasi insieme di oggetti che costituiscono un fenomeno collettivo. Nel definire con esattezza una popolazione è importante stabilire lo spazio e il tempo, vale a dire l’area geografica e lì intervallo di tempo a cui si riferisce. Si ha una popolazione finita quando le unità statistiche formano un insieme finito di elementi e quando sono etichettabili, cioè univocamente identificabili e distinguibili una dall’altra. In tutti gli altri casi si parla di popolazione infinita. Esempio: Se si pensa alle api presenti in un alveare è evidente che si tratta di un numero finito di elementi (non ci sono infinite api), ma è altrettanto chiaro che non è possibile identificare ogni ape e assegnarle un numero identificativo. Questo implica che tale popolazione non può essere definita, dal punto di vista statistico, finita. In molti casi conviene studiare una piccola parte e non tutta la popolazione, e il sottoinsieme studiato prende il nome di campione. Ciò che osserviamo su ogni unita statistica di una popolazione o di un campione i chiama variabile. Si definisce variabile, o carattere, ogni caratteristica che viene rilevata su ciascuna unita ai fini dello studio del fenomeno. Le variabili dell’unità statistica individuo possono essere ad scempio: il genere, l’età, la statura, il reddito, il titolo di studio o il colore degli occhi. Unita statistica è l’unità elementare su cui vengono osservate le variabili che sono oggetto di studio. Ogni variabile si manifesta su ogni unita statistica in maniera precisa e univoca, il modo in cui la variabile si manifesta nell’unita statistica si chiama tecnicamente modalità.
Una variabile si manifesta in corrispondenza di ogni unita statistica con una determinata modalità. Esempio: Se il signor Rosi ha 35 anni significa che su questa unita statistica (Rossi) la variabile genere ha come modalità maschio e la variabile età ha come modalità 35. Una variabile più avere un verto numero di modalità. Ma nel. Momento dell’osservazione di una precisa unita statistica, la variabile si manifesta in una sola modalità. Una variabile può variare nel tempo, cioè può assumere diverse modalità sullo stesso caso in tempi diversi. Esempio: Se il signor Rossi possiede la modalità diploma (relativamente alla variabile titolo di studio), fra tr anni potrà avere la modalità laurea, sempre riferita alla stessa variabile. Altre variabili sono invece presenti sempre con la stessa modalità per tutto l’arco di esistenza dell’unità. Per gli essere umani abbiamo la data di nascita o il luogo di nascita, queste non variano mai. 1.1.1. L’indagine statistica e le sue fasi. Lo studio i un fenomeno collettivo avviene tramite l’indagine statistica. Se l’indagine riguarda tutte le unita statistiche che compongono la popolazione oggetto di studio, allora viene definita indagine totale o censuaria. Se l’indagine si concentra su un numero ridotto di unita, cioè su un campione, allora si chiama indagine campionaria. In entrambi i casi l’indagine statistica si caratterizza per una serie di fasi che possono essere più o meno articolate a seconda della complessità del fenomeno da analizzare. Ogni indagine è un caso a sé e non sempre tutte le fasi hanno la sessa importanza. Gli attori che possono entrare in gioco in un’indagine statistica sono i seguenti:
- Il committente, cioè colui che commissiona l’indagine statistica;
- Il ricercatore, che di fatto conduce l’indagine;
- Il rilevatore, che si occupa della somministrazione del questionario. Ci sono dei casi in cui il rilevatore no è presente;
- Il rispondente, che risponde ale domande del rilevatore o che compila autonomamente il questionario. Si noti che il rispondente può essere l’unità statistica oggetto di studio, oppure può essere una persona diversa dall’unita statistica. In un indagine sulle abitudini alimentari dei neonati l’unità statistica è il neonato ma il rispondente deve essere, per forza di cose, un genitore. L’indagine statistica può essere vista come un insieme di flussi di informazioni che circolano fra gli attori. Se l’indagine è u commissione il flusso inizia e finisce con il committente. Il committente fra le sue richieste riguarda l’indagine da svolgere. Il ricercatore progetta l’indagine e il relativo. Questionario, che trasmette poi al rilevatore. Questi. Somministra il questionario al rispondente che fornisce tutti i dati necessari per l’indagine. Il ricercatore utilizza i dati raccolti per effettuare le opportune elaborazioni e prepara i risultati. Infine i risultati vengono comunicati con dei report al committente. In questo schema l’elemento chiave è il questionario, strumento di comunicazione che facilita le interazioni fra le tre R: Ricercatore, Rilevatore e Rispondente. Secondo l’ISTAT (istituto nazione di statistica). Le fasi in cui si articola un’indagine statistica sono sette.
- Progettazione. In questa fase si definiscono gli obiettivi della ricerca. Si costruisce un modello di riferimento che rappresenta una versione semplificata del fenomeno su cui si vuole effettuare l’indagine. Durante la progettazione si devono identificare anche le unita statistiche che si intendono raggiungere con l’indagine e la relativa popolazione di riferimento. Sempre in questa fase devono essere definiti i tempi e i costi di
- Interpretazione Ciascuna di questa macro-fasi e ciascuna di esse è una potenziale sorgente i errore. La fase più importante è quella dell’astrattezza, in essa sono enunciate le ipotesi della ricerca e specificati gli obiettivi, si delimita il campo d’indagine e si predispongono i piani, viene scomposto il fenomeno ideale in un fenomeno definito, ovvero in una sua immagine semplificata. La scomposizione produce un insieme di moduli di rappresentazione parziale. Per rappresentare il fenomeno ideale può essere usato l’albero delle pertinenze, che ci consente di scomporre il fenomeno ideale al riparo dall’errore di pertinenza e limitare quello di esaustività. L’analisi strutturale ci aiuterà a individuare le variabili chiave del sistema su cui insiste il fenomeno. Il passaggio che conduce dal fenomeno ideale alla definizione della sua immagine semplificata è una fase molto delicata, noi non misuriamo la realtà, ma solo una sua rappresentazione semplificata. Ricorriamo a concetti base del disegno della ricerca quali: fenomeno ideale, fenomeno definito e fenomeno rilevato. In tal modo possiamo pervenire alle definizioni di adeguatezza, vista come aderenza tra il fenomeno ideale e il fenomeno definito, e di accuratezza, in termini di aderenza tra il fenomeno definito e quello rilevato. La considerazione congiunta delle valutazioni di adeguatezza e di accuratezza consente di valutare l’attendibilità complessiva delle informazioni che scaturiscono da. Un dato o da un’indagine statistica. Per essere adeguata alle esigenze della ricerca, la rappresentazione semplificata del fenomeno che si vuole studiare deve essere pertinente ed esaustiva, non deve contenere elementi on pertinenti al fenomeno e non deve escludere quelli pertinenti. 1.2.2. L’albero delle pertinenze per la scomposizione del fenomeno ideale in moduli a esso pertinenti. La scomposizione del fenomeno ideale in un fenomeno definito può essere ottenuto mediante un metodo denominato albero delle pertinenze. Esso consiste nel suddividere un fenomeno in sotto-argomenti sempre pi piccoli e pertinenti. Il risultato è una rappresentazione con una struttura gerarchica ad albero, che mostra dettagli sempre più minuti, sempre pertinenti al fenomeno principale dal quale discendono. Lo scopo è di giungere a un livello di dettaglio tale che le questioni o gli argomenti interessati siano sufficientemente chiari e pertinenti al fenomeno ideale. Il fenomeno definito può essere pensato come costituito dalle foglie dell’albero delle pertinenze, o da tasselli, detti onduli ì rappresentazione parziale. Ciascuno dei moduli di rappresentazione parziale dell’immagine semplificata del fenomeno viene rappresentato mediate uno o più indicatori. In tal. Modo passiamo da un’immagine semplificata del fenomeno ideale a un insieme d’indicatori maggiore o uguale al numero di moduli. Nella costruzione di un indicatore bisogna esprimere dei concetti, in altri termini la finalità è di indicare la definizione astratta mediante misure numeriche. Il concetto è una rappresentazione mentale. Un indicatore deve esprimere la totalità del fenomeni che deve caratterizzare ma anche parti di esso, purché chiaramente delimitate. Inoltre esso deve essere capace di registrare le modificazioni del fenomeno e le sue variazioni nel tempo no devono essere attribuiti alla qualità dell’osservazione. I requisiti che un indicatore deve avere per essere ritenuto soddisfaci ente possono essere riassunti come segue:
- esclusività (non deve essere rimpiazzatile);
- completezza o esaustività (deve esprimere la totalità del fenomeno);
- sensibilità (deve essere in grado di registrarne le variazioni);
- univocità (deve poter interpretare le variazioni senza ambiguità);
- fedeltà (nei confronti del fenomeno non deve essere sensibile alla qualità dell’osservazione). Oltre che dai rapporti statistici gli indicatori possono anche provenire da analisi di dati multidimensionali. Si pensi ai metodi fattoriali, che consentono di pensare nuovi indicatori, interpretando le correlazioni tra le variabili originali e le componenti principali. A questo punto ci dobbiamo porre il problema di rilevare i dati necessari alla costruzione degli indicatori, essi possono provenire da fonti diverse, che possono esser ricondite a tre grandi aree:
- Il dato del censimento;
- Il dato prodotto dall’attività amministrativa e contabile, di organizzazione pubbliche o private;
- Il dato campionario. Il dato di una fonte amministrativa può presentare problemi sul versante dell’ adeguatezza, perché non è stato prodotto per i fini dell’utente, ed è difficile che sia pienamente pertinente ed esaustivo. Il dato di fonte campionario può raggiungere maggiori livelli di adeguatezza ma presenta problemi sul versante dell’accuratezza. A parità di errori del rilevatore, il dato del censimento è il più attendibile, perché l’indagine è condotta mediante questionario ed è rivolta alla totalità della popolazione, per cui è superiore alle altre fonti su entrambi i versanti dell’attendibilità. Gli strumenti per la rilevazione dei dati possono essere di diversa natura: cartacea, meccanica, elettronica. Il questionario è lo strumento più potente per la rilevazione d dati in ambito sociale. Esso può assumere diverse forme. 1.2.3. Un metodo per la rappresentazione semplificata del sistema su cui insiste il fenomeno i studio: l’analisi strutturale. La scomposizione del fenomeno ideale nella sua immagine semplificata non esaurisce il compito del ricercatore perché possono esserci altre variabili. Il fenomeno in osservazione dipende fortemente dal sistema nel quale è incluso. L’analisi strutturale può esserci di grande aiuto nella costruzione dell’immagine semplificata de sistema su cui insiste il fenomeno. Il metodo consente di rappresentare il sistema mediante l’individuazione delle variabili chiave dello stesso, suddivise in interne ed esterne. La procedura può essere riassunta in tre fasi:
- Delimitazione del sistema dall’ambiente esterno e censimento delle variabili;
- Descrizione delle relazioni che intercorrono tra le variabili;
- Individuazione delle variabili chiave. Le operazioni che conducono alla delimitazione del sistema dal uno ambiente esterno e al censimento delle variabili sono riconducibili alla implicazione di una lista di variabili sufficienti a rappresentare il sistema stesso. Questa lista dovrebbe essere ricavata dalle interviste ai testimoni privilegiati, cioè persone particolarmente informate sull’argomento oggetto di studio. Successivamente si ricorre alla Micmac, che mette in relazione tutte le variabili censite, consentendo lo studio delle relazioni dirette e indirette tra le stesse, suddivise in interne ed esterne e raccolte in una matrice a due vie e un solo modo. Se si ritiene che la variabile di riga influenzi direttamente questa posta in colonna, all’incrocio di riga e colonna va posto il valore 1. Se invece si ritiene che non vi sia influenza diretta fra le due, allora va messo il valore 0. Si tratta di influenze dirette. Il fine del metodo è quello di studiare i rapporti intercorrenti tra le variabili, allo scopo di raggrupparle e individuare quelle più importanti. In tal modo i gruppi di variabili possono essere ricondotti a macro-denominazioni, riducendo di molto la complessità del problema. E gli oneri di compilazione. Oltre ai rapporti diretti, esistono anche i rapporti indiretti tra variabili, innescati da catene di influenza e retroazione. Esempio: Il titolo di studio non influenza direttamente la pesa per i beni di lusso, ma può accadere che vi sia un influenza indiretta. Se un titolo di studio alto porta a una posizione professionale dove si guadagna molto, questo produrrà un reddito alto che può sfociare nell’acquisto di beni di lusso. Quindi può essere che il titolo di studio influenzi indirettamente la spesa per beni di lusso. L’obiettivo del metodo Micmac è trovare le variabili chiave del sistema su cui insiste il fenomeno oggetto di analisi, studiando l’influenza diretta e indiretta che ciascuno di esse esercita sulle altre. Il metodo Micmac permette di studiare la diffusione degli impianti attraverso i percorsi e gli anelli di retroazione e quindi di attribuire una gerarchia alle variabili sia per ordine di motricità (M), sia per ordine di dipendenza (D). Potendo calcolare motricità e dipendenza per ogni variabile, è anche possibile fare due graduatorie delle stese, in base alla loro capacità motrice e alla loro dipendenza.
Elevando la matrice alla seconda abbiamo ottenuto solo le relazioni indirette di secondo ordine. Effettivamente le potenze successive della matrice delle relazioni dirette, si ottengono le influenze di ordine 3,4…, p tra le variabili. A ogni nuova matrice ci sarà una nuova classificazione delle variabili. Da un certo punto in poi accadrà che i valori di D e M continuano a cambiare ma la gerarchia tra le variabili si stabilizza, fornendo la classificazione indiretta del Micmac. Quel punto lo chiamiamo, e la relativa matrice risultante dalla potenza di ordine p la indichiamo con X elevata alla p. Nella tabella 1.1 riportiamo schematicamente le fasi del metodo Micmac. Di seguito riportiamo un esempio di applicazione dell’analisi strutturale al fenomeno della globalizzazione. Nella prima interazione il gruppo ha censito 40 variabili, in seguito raggruppate in 20 micro-variabili, che rappresentano il sistema su cui insiste la globalizzazione. Al fine di individuare le variabili chiave del sistema, ciascun componente del gruppo ha compilato una matrice Micmac. Riportiamo l’applicazione della procedura Micmac alla matrice compilata da una di componenti del gruppo di esperti. Si ricorda che l’esperto appone un 1 se ritiene che la variabile i riga influenzi direttamente quella di colonna e un 0 in caso contrario. Le somme degli elementi posti su ciascuna riga (M) e su ciascuna colonna (D), permettono di classificare gerarchicamente gli eventi. Per facilitare l’interpretazione, i risultati dell’applicazione del Micmac sono riportati su grafici che presentano sull’asse elle ascisse la motrice e su quella delle ordinate la dipendenza di ciascuna variabile.
Dal grafico emerge il ruolo chiave delle variabili ce si collocano nella parte in alto a destra, le quali, sono capaci di innescare una forte motricità nel sistema e sono anche molto dipendenti dallo stesso. Al contrario, è di. Scarso interesse la variabile n.16 e la variabile n.3. La classificazione derivate dalle relazioni dirette non è sufficiente per individuare le variabili clave, in quanto non considera le relazioni indirette che intercorrono tra le stesse. Per tale motivo viene costituito un secondo ordinamento delle variabili, basato su relazioni indirette. Questo ordinamento è tratto dalla raggiunta stabilita della matrice strutturale dopo un certo numero di volte in cui essa viene elevata a potenza. Il passaggio dalla classificazione diretta a quella indiretta consente di confermare l’importanza di alcune variabili ma allo stesso tempo, conduce all’individuazione di variabili considerate a priori poco importanti e decisive nel definire l’evoluzione del sistema a cui esse si riferiscono. 1.2.4. I rapporti statistici come strumento per la costruzione degli indicatori. Anche un semplice dato può essere considerato un indicatore, senza che necessiti per alcuna elaborazione. In generale gli indicatori derivano da elaborazioni e le più comuni nella pratica statistica sono:
- le differenze e le aggregazioni di dati (incrementi/decrementi, rami, classi, categorie, ecc.);
- I rapporti (percentuale, tasse di variazione, valori pro-capite PIL ecc);
- I rapporti statistici (di composizione, di coesistenza, di derivazione logica, di durata, ecc). I rapporti statistici sono un potente strumento per la costruzione degli indicatori. In termini di quantità, il rapporto di composizione è certamente lo strumento più diffuso, mentre, in un’ottica qualitativa, è il rapporto di derivazione logica a fornire una maggiore specificità. Quest’ultimo si ottiene rapportando il fenomeno del numeratore a un fenomeno da cui il primo proviene logicamente. Gli indicatori possono anche provenire da analisi di dati multidimensionali. Gli strumenti più appropriati per costruire degli indicatori sono i rapporti statistici. In generale i rapporti statistici, calcolati per eseguire dei confronti fra le caratteristiche di parti di uno stesso collettivo o di collettivi diversi, vengono distinti in:
- Rapporti di composizione (dai quali si traggono le frequenze percentuali);
- Rapporti di coesistenza;
- Rapporti di derivazione logica;
- Rapporti di durata;
- Rapporti medi;
- Numeri indici. La classificazione risponde al criterio del nesso logico esistente fra il numeratore e il denominatore dei rapporti. Le frequenze relative e percentuali vengono calcolate sulla distribuzione di frequenza. Le prime si ottengono rapportando le frequenze assolute, corrispondenti alle singole modalità della distribuzione, alla frequenza totale degli elementi del collettivo preso in considerazione. Le frequenze percentuali non sono altro che le frequenze relative moltiplicate per 100 o per potenza di 10 superiori al secondo grado. La distribuzione di frequenza relativa permette di effettuarle dei confronti fra le composizioni di due collettivi avventi diversa numerosità in modo molto più semplice e immediato. Attraverso le frequenze relative e percentuali il confronto fra le composizioni dei due collettivi diventa più facile, in quanto viene eliminato il problema della diversa numerosità dei gruppi presi in considerazione. Infatti a entrambi i collettivi vengono sostituiti altri collettivi aventi stessa numerosità complessiva prefissata (uguale a 1 in caso di frequenze assolute e pari a 100 nel casso di frequenze percentuali) e composizione interna identica a quella di partenza.
. Formula degli infortuni sul lavoro. . Formula del rischio di malattie sul lavoro. Dove I è il numero degli infortuni denunciati in un anno, M il numero delle malattie professionali contratte in un anno e O il numero degli occupati. I rapporti di durata sono analizzati per analizzare alcuni fenomeni collettivi che sono oggetti a rinnovamento periodico. Essi cercano di misurare la durata media di permanenza nel collettivo degli elementi omogenei elementari ce concorrono nel tempo a costituire il fenomeno collettivo. Vengono costituiti rapportando la consistenza del fenomeno alla parte del fenomeno che periodicamente è soggetta a rinnovamento. Poiché questa condizione non si verifica mai i rapporti di durata sono calcolati attraverso dei procedimenti approssimati. Uno di questi metodi è quello proposto da Girone e Salvermini con la seguente formula: . Dove C è la consistenza media del fenomeno in una data unita di tempo, E sono gli elementi che nello stesso periodo entrano nel gruppo e U gli elementi che nello stesso periodo escono dal gruppo. I rapporti medi sono tutti quei rapporti che non rientrano fra i tipo precedenti e che si possono costruire “fra due quantità rilevate in uno stesso collettivo o fra una quantità e una frequenza rilevate in uno steso collettivo o fra gli ammonitori di due collettivi che siano collegati da un qualche nesso che di un senso al quoziente”. Esempio: Un rapporto medio relativo a un unico collettivo è il valore medio di ogni cambiale protestata, costituito mettendo a confronto il numero delle cambiali andate in protesta con il loro valore (numeratore). L’indice di frequenza degli infortuni - il uopi ente (moltiplicato per 1.000.000) tra il numero dei casi di infortunio sul lavoro avvenuti nell’anno e il numero delle ore lavorate nell’anno - costituisce un rapporto medio relativo a due collettivi diversi. Ultima categoria di rapporti statistici è quella dei numeri indici chiamai anche numeri relativi, sono gli strumenti più usati per il confronto fra misure, gruppi di misure, riferiti a tempi, luoghi o, più in generale, situazioni o circostanze diverse. I numeri indici si distinguono. In due casi:
- (^) Numeri indici semplici;
- (^) Numeri indici complessi. Entrambi permettono la comparazione spazio-temporale di un fenomeno e sono dei numeri puri, cioè delle misure sintetiche che consentono di confrontare tra oro anche grandezze eterogenee, indipendentemente dalle loro rispettive unità di misura o dal loro ordine di grandezza. Si definiscono numeri indici semplici i rapporti che servono per confrontare le intensità di uno stesso fenomeno in due situazioni o circostanze diverse. Data quindi una serie di dati si possono costruire i relativi numeri indici dividono ogni elemento della tabella per un numero, detto base del rapporto, che rappresenta la situazione o circostanza rispetto al quale si esegue il confronto. Se il valore assunto come termine di confronto viene mantenuto costante per tutti i rapporti costituiti sulla serie, si ottengono dei numeri indici a base fissa o costante, quando invece questo valore cambia a ogni rapporto, si hanno i numeri indici a base variabile o mobile. Nel caso di indice a base fissa il denominatore dei rapporti può essere rappresentato da un termine della serie originale. Nel caso di indici a base mobile, che si possono costituire solo sule serie storiche, la scelta del denominatore segue una regola fissa e cioè: a. Se si vogliono ottenere degli indici di riferimento immediato, si considera come base il termine immediatamente. Precedente a quello che si sta osservando; b. Se interessato gli indici con riferimento mediato, si elegge come base un valore ottenuto come media delle due, tre o più modalità precedenti quelle da confrontare. T i = I O × 100 Mp = M O × 100 D = C E + U 2
I numeri indici complessi sono dei rapporti che misurano. Simultaneamente le variazioni di n grandezze osservate in due o più situazioni diverse rispetto a una situazione base, i prezzi di n beni, considerati in epoche e luoghi diversi. Questi indicatori sono essenzialmente delle medie di prezzi di ben e/o servizi ponderate con dei pesi che si riferiscono alle. Quantità scambiate sul mercato. La formula generale che calcola le variazioni di prezzo delle n grandezze osservate è la seguente :
. In questa formula se sostituiamo ai pesi ai, le quantità ai beni e/o servizi scambiate al tempo 0, cioè 0q1,0q2,…0qi,…,0qn, otteniamo il seguente indice, detto indice dei prezzi di Laspeyres: . Indice che pondera i prezzi di ciascun tempo t con le quantità fisse al tempo 0. Se invece come pesi assumiamo le quantità dei beni e/o servizi scambiate non al tempo iniziale, ma al tempo t, cioè poniamo ai=tqi, otteniamo il seguente indice, noto come indice dei prezzi di Paasche: . Indice che pondera i prezzi con le. Quantità scambiate al tempo t. 1.2.5. Gli indicatori sociali e il movimento degli indicatori sociali Secondo Baudot un semplice indice numerico non è un indicatore sociale. “Il punto di partenza per la costruzione di un indicatore sociale è semplice, si tratta di tradurre dei concetti in che vengono quantificate. In altri termini la finalità è di indicizzazione della definizione astratta mediante misure numeriche”. Secondo Curatolo, è emersa un enorme confusione tra insiemi eventi e incetti, tradurre dei concetti in indice. È cosa affatto diversa dall’esprimere quantitativamente certi aspetti della realtà sociale. Buratto precisa che l’aspetto descrittivo prevale su quello esplicativo a causa dell’assenza di una teoria di natura inferente che induca alla formulazione dalla utilizzazione di una teoria ideografica. Un indicatore può essere utilizzato sino a quando non se ne trovi uno migliore con cui sostituirlo. Per lungo tempo è prevalso il convincimento che i problemi sociali potessero essere risolti per via economica. Il problema è sorto quando a seguito di ciò si è pensato che gli indicatori economici fossero sufficienti a segnalare i livelli di vita sociale. Per questo motivo. Il PIL è stato a lungo utilizzato quale indicatore dell’occupazione, mentre oggi sappiamo che la caduta d elasticità tra questi due aggregati che è attribuita all’automazione, suggerisce agli esperti molta cautela nel suo uso. Un indicatore sociale può essere definito come una statistica di diretto interesse normativo. Dal dibattito sugli indicatori sociali emergono almeno due concetti principali: quello basato sui “sistemi integrati di statistica sociale” e quello delle “contabilità sociali”. Il rapporto sociale può essere considerato un contenitore di indicatori sociali aventi un valore normativo e descrittivo/conoscitivo. Gli indicatori sociali normativi sono governati dalla necessità di risolvere problemi ed a quella di analizzare le funzioni da assolvere che mergono dalla società. Nel primo caso essi sono basati su un parallelo economico ispirato alla massimizzazione del benessere generale. Nel secondo caso il problema può essere ricondotto all’aderenza della realtà a un modello di riferimento, quello strutturale- funzionalistico, con particolare attenzione alla verifica delle funzioni e delle disfunzioni dei meccanismi di consenso/dissensò. Dai lavori dei sociologi della Russel Sage Foundation si trae una posizione neutrale, derivante dal fatto che si attribuisce agli indicatori sociali il compito di migliorare le descrizioni del mutamento sociale e di approfondire le analisi esplicative, aumentando le potenzialità previsionali delle scienze sociali. L’esperienza francese passa attraverso il “commissariato generale del piano” che mediante un procione empirico, fornisce una visione della situazione francese a tre diverse date. Da questo lavoro emergono questioni molto importanti, come l’affermazione che l’economico e il sociale sono contrapposti, ma che invece convergono e si completano nello studi delle attività umane. Esso esce dalle tematiche particolari in cui erano immersi gli studi oIpt = ∑ t pi × ai ∑ opt × ai 0 ILt = ∑ t pi × 0 qi ∑ 0 pi × 0 qi 0 Ipt = ∑ t pi × tqi ∑ 0 pt × tqi
1.3. Il dato statistico 1.3.1. Le fonti ufficiali del dato statistico. Quando si parla di dati statistici è importante distinguere le statistiche ufficiali da quelle non ufficiali. Le prime sono quelle prodotte dagli istituti nazionali ì statistica dai relativi sistemi pubblici. Sono quindi statistiche ufficiali anche quelle prodotte da ministeri, regioni, comuni e altri enti pubblici. L’istituto nazionale di statistica (ISTAT) è un ente di ricerca pubblico e fu istituto con il nome di Istituto Centrale di Statistica nel 1926, con la legge n.1.162 del 9 luglio, alcuni dati importanti riguardanti lo Stato. Esso è stato poi riorganizzato nel 1989 con un decreto legislativo che ha istituito il Sistema Statistico Nazionale (SISTAN). L’ISTAT è oggi il principale produttore di statistica ufficiale in Italia, a supporto dei cittadini e dei decisori. Pubblici. Svolge un ruolo di indirizzo, coordinamento, assistenza tecnica e formazione all’interno dei SISTAN. Il Sistema Statistico Nazionale (SISTAN) è la rete di soggetti pubblici e provati che fornisce al paese e agli altri organismi internazionali l’informazione statistica ufficiale. Comprende l’ISTAT, gli uffici d statistica centrale e periferici delle amministrazioni dello stato, degli enti locali, delle camere di commercio, gli alti enti e amministrazioni pubbliche. Il SISTAN coordina le diverse fonti e in particolare si occupa di:
- Far rispettare l’obbligo di fornire i dati statistici;
- Far rispettare agli adepti il segreto d’ufficio;
- Tutelare il segreto statistico, mediante la diffusione dei dati in forma aggregata;
- Regolare la diffusione dei dati oleò per i i statistici;
- Controllare l’imparzialità e la completezza dell’informazione. Il controllo sulle attività del SISTAN è affidato alla commissione per la garanzia della qualità dell’informazione statistica, la quale vigila sull’imparzialità, completezza e qualità dell’informazione statistica, oltre che sul rispetto di regolamenti. La commissione è composta da cinque membri. Nominati con decreto del presidente della repubblica, su proposta del presidente del consiglio dei ministri, egli scegli tra professori ordinari in materie statistiche, economiche e affini, o tra direttori di istituti di statistica o di ricerca statistica no facenti parte del SISTAN, ovvero tra altri dirigenti di enti e amministrazioni pubbliche. I membri della commissione restano in carica per cinque anni e non possono essere riconfermati. L’ISTAT produce e comunica informazioni statistiche e analisi di elevate qualità. Lo scopo principale è sviluppare la conoscenza della realtà ambientale, economica e sociale dell’Italia e favorire i processi decisionali di tutti i soggetti della società. L’ISTAT rispetto la privacy dei rispondenti e protegge la confidenzialità dei dati ricevuti. Le rilevazioni e le lavorazioni condotte dall’ISTAT sono stabilite dal programma statistico nazionale (PSN), il documento che regola l’attività di produzione di informazioni statistiche ufficiali. I dati vengono raccolti generalmente attraverso un questionario somministrato con interviste dirette o telefoniche, tramite rilevatori o mediante autocompilazione del questionario, spedito per posta. I censimenti sono di importanza fondamentale per a conoscenza della struttura produttiva e della realtà sociale del paese. I due censimenti più importanti, entrambi a cadenza decennale, sono i censimenti della popolazione, e il censimento generale dell’industria e dei servizi. A conclusione di ogni processo di produzione di informazioni l’ISTAT mette a disposizione dei cittadini i risultati della rilevazione. L’ISTAT fa parte di un sistema internazionale più ampio che è il Sistema Statistico Europeo (ESS), il quale comprende Eurostat, gli uffici di statistica di tutti i stati membri. Il sistema garantisce che le statistiche prodotte in tutti gli Stati membri dell’unione europea siano affidabili e seguono criteri e definizioni comuni. Il sistema statistico europeo reduce il Programma Statistico Europeo che si concretizza in un documento. Quinquennale, che deve essere approvato dal Parlamento e dal consiglio europeo. L’Eurostat è l’ente ufficiale di produzione e pubblicazione dei dati europei e dipende dalla commissione europea. L’Eurostat pubblica gli indicatori della relata sociale. L comparabilità dei dati prodotti dai paesi dell’UE è l’obbiettivo principale.
Così come in Europa si segue il programma statistico euro pero, in Italia ce il Programma Statistico Nazionale (PSN). Secondo quanto stabilito dall’art. 13 del decreto legislativo 322/1989 e successive integrazioni. 1.3.2. Dal dato all’informazione. L’approccio alla qualità dei dati. Di solito il termine dato e informazione sono utilizzati nel linguaggio comune come sinonimi, ma si tratta di due concetti molto diversi. Ipotizziamo di essere seduti su una panchina, e che di fronte a noi ci sia un semaforo rosso. Il rosso per noi è dato, perché non abbiamo nessun motivo di utilizzarlo, mentre se siamo in automobile, ferì sulla linea dello stop, allora la situazione cambia completamente. Quello stesso dato lo usiamo e lo interpretiamo come un segnale di arresto a cui serve l’azione di fermarsi, fino a quando non appare un altro dato che invece utilizzeremmo per ripartire. La stessa entità può rappresentare un semplice dato se non lo si usa, oppure diventa un’informazione quando è elaborato e utilizzato a scopi decisionali. La caratteristica essenziale del dato elementare è la sua oggettività, cioè il suo essere tale per tutti, indipendentemente dall’uso che vi si fa. L’informazione si distingue per il fatto di essere soggettiva, cioè densità a qualcuno per qualche fine specifico, ovvero elaborata e usata per il raggiungimento di uno scopo. Pur essendo la natura intrinseca del dato meramente oggettivo, è proprio l’interpretazione soggettiva, l’elaborazione e l’utilizzo dello stesso che lo fa assurgere al livello di informazione. Da quanto detto risulta facile comprendere la differenza tra banca dati e sistema informativo, in cui è la prima ad alimentare il secondo. Ogni indagine ha un obbiettivo generale, che è inerente al fenomeno oggetto di studio. Questo oggettivo può essere scomposto in tre diverse categorie:
- L’obbiettivo ideale, che rappresenta ciò che si propone di rilevare con l’indagine. Esso non puoi mai essere raggiunto completamente, ma si può solo osservare una sua parte, il fenomeno definito appunto;
- L’obbiettivo definito che l’immagine semplificata del fenomeno oggetto di studio;
- L’obbiettivo rilevato, quello che realmente viene rilevato e si ottiene con l’indagine. Da questi tre elementi si perviene alle definizioni di adeguatezza, accuratezza e attendibilità. L’adeguatezza, è lo scostamento tra l’obbiettivo ideale e l’obiettivo definito, ciò che si delinea come immagine semplificata del fenomeno non coincide mai on quanto ci si propone di rilevare. L’accuratezza è data dallo. Scarto fra obbiettivo definito e obiettivo rilevato. Questo perché ciò che è realmente rilevato con l’indagine si discosta sempre dall’immagine semplificata del fenomeno che si vuole rilevare. L’unione fra adeguatezza e accuratezza costituisce l’attendibilità del dato statistico.
