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ANALISI DI UNA SERIE STORICA
Obiettivo: studiare come una variabile cardinale cambia nel tempo in un unico luogo. Esempio: detenuti ogni 100 posti dal 2010 al 2020 Strumenti: tasso e grafico lineare.
PASSAGGI SPSS:
- CALCOLO TASSO (se non presente) TRANSFORM —> COMPUTE VARIABLE
● cella TARGET VARIABLE: es. “ TASSO_AFFOLLAMENTO ” ● cella NUMERIC EXPRESSION:
- CREAZIONE GRAFICO GRAPHS —> LINE —> SIMPLE —> VALUES OF INDIVIDUAL CASES
● cella LINES PRESENT: es. “ TASSO AFFOLLAMENTO” ● cella CATEGORY LABELS —> VARIABLE: “ ANNO ”
STRUMENTI PER IL COMMENTO
1. DEFINIZIONE
“Si tratta di una serie storica che analizza l’andamento temporale del fenomeno X”
- TREND
“Il trend è crescente poiché la linea sale/il trend è decrescente poiché la linea scende/la linea è stazionaria”
- VARIAZIONI E PICCHI
Identificare anni con bruschi cambiamenti: “nel 2014 si osserva una flessione dovuta probabilmente a riforme svuota carceri”
- SOGLIE E CRITICHE
“Il tasso è costantemente sopra 100, indicando sovraffollamento cronico”
ANALISI DI UNA SERIE TERRITORIALE
Obiettivo: confrontare più unità geografiche nello stesso momento. Esempio: tasso ufficiale di polizia nei paesi UE del sud (2008) Strumenti: tasso e grafico a barre.
PASSAGGI SPSS:
1. STANDARDIZZAZIONE (TASSO)
È obbligatorio calcolare il tasso per rendere confrontabili aree con popolazioni diverse. TRANSFORM —> COMPUTE VARIABLE
● cella TARGET VARIABLE: es. “TASSO_POLIZIA” ● cella NUMERIC EXPRESSION:
- CREAZIONE GRAFICO GRAPHS —> BAR —> SIMPLE —> VALUES OF INDIVIDUAL CASES
● cella LINES PRESENT: es. “TASSO POLOFFRA” ● cella CATEGORY LABELS —> VARIABLE: “PAESE”
STRUMENTI PER IL COMMENTO
1. GIUSTIFICAZIONE DEL TASSO
“L’uso dei tassi è necessario per neutralizzare l’effetto della dimensione demografica e permettere il confronto tra territori”
- CONFRONTO/RANGE
Identificare il valore massimo e il valore minimo: “la Spagna presenta l’indice più elevato, mentre il Portogallo il più basso”
- OMOGENEITÀ/DISOMOGENEITÀ
Dire se i territori sono simili o se uno si distacca molto dagli altri.
ANALISI CARDINALE X CARDINALE
Obiettivo: verificare se esiste una relazione tra due variabili numeriche Esempio: reddito e furti denunciati Strumenti: tabella di dispersione, correlazione e regressione lineare.
PASSAGGI SPSS
1. GRAFICO A DISPERSIONE
GRAPHS —> SCATTER/DOT —> SIMPLE
Y Axis = variabile dipendente (es. furti denunciati) X Axis = variabile dipendente (es. reddito)
- CORRELAZIONE ANALYZE —> CORRELATE —> BIVARIATE
- REGRESSIONE LINEARE ANALYZE —> REGRESSION —> LINEAR Dependent = variabile dipendente (es. furti denunciati) Independent = variabile indipendente (es. reddito)
STRUMENTI PER IL COMMENTO
1. DIAGRAMMA A DISPERSIONE
Descrivi la forma visiva della nuvola di punti, in particolare specifica la direzione.
Se va dal basso di sinistra verso l’alto di destra = positiva (al crescere della variabile X, c’è un incremento della variabile Y)
Se va dall’alto di sinistra verso il basso di destra= negativa (al crescere della variabile X, c’è una diminuzione della variabile Y)
- COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE DI PEARSON Misura la direzione e l’intensità del legame lineare. Se la significatività è minore di 0,05 = la relazione è statisticamente significativa e si rifiuta l’ipotesi nulla.
- COEFFICIENTE DI DETERMINAZIONE Nella tabella Model Summary, spiega la quota di varianza della variabile dipendente. È degno di nota solo se è maggiore o uguale di 0,10 (10%).
- COEFFICIENTE DI REGRESSIONE Servono per scrivere l’equazione della retta y = a + bx
