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Piano della presentazione. Definizione della StatisticaElementi distintivi della StatisticaFasi conoscitive delle Scienze Statistiche. Definizione della Statistica. La Statistica ha come obiettivo lo studio quantitativo dei fenomeni. E' quindi una scienza fortemente orientata alla realt
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1. Obiettivi e contenuti disciplinari della Statistica (con uno sguardo privilegiato alla Demografia)
Ester Rizzi
Facoltà di Scienze Statistiche
Università degli Studi di Messina
2. Piano della presentazione Definizione della Statistica
Elementi distintivi della Statistica
Fasi conoscitive delle Scienze Statistiche
3. Definizione della Statistica La Statistica ha come obiettivo lo studio quantitativo dei fenomeni. E’ quindi una scienza fortemente orientata alla realtà empirica. Ad esempio, sono problemi statistici:
la conoscenza dell’ammontare dei consumi nell’anno 2005 in Italia,
la determinazione dell’ammontare dei disoccupati nella provincia di Messina al 31 dicembre 2005,
la determinazione dell’ammontare di nuovi casi di AIDS nel primo semestre del 2006 in Italia,
la determinazione del numero di immigrati nel 2005 in Italia,
la determinazione della percentuale di famiglie numerose sul totale delle famiglie con figli ad una certa data in Italia.
4. ELEMENTI DISTINTIVI DELLA STATISTICA La natura applicativa
Le fonti di dati
La varietà dei fenomeni oggetto di studio
L’approccio quantitativo
La gestione e l’elaborazione dell’informazione
I confini spazio-temporali dell’analisi statistica
5. 1) La natura applicativa La Statistica ha natura empirica. Nasce come scienza al servizio dello Stato per determinare l’ammontare della popolazione – principalmente per fini fiscali o bellici.
Successivamente si allarga allo studio dei fenomeni sociali ed economici.
Più in generale, ogni ambito dell’esperienza di cui è possibile una traduzione numerica può essere oggetto studio della Statistica.
6. 2) Le fonti di dati Una fonte di informazione assai nota è l’indagine statistica. L’indagine si svolge in genere con la somministrazione di un questionario anonimo contenente una serie di domande chiuse – in cui cioè è l’intervistato può scegliere con un contrassegno solo le opzioni di risposta elencate.
A) Il questionario può essere somministrato all’intera popolazione che si intende indagare.
Si pensi ad un questionario somministrato a tutti gli studenti di un istituto scolastico per raccogliere informazioni sulla soddisfazione attorno a diversi aspetti dell’anno scolastico appena terminato.
7. ...l’indagine B) Altre volte l’indagine riguarda solo un campione della popolazione di interesse. Occorre però che il campione selezionato sia rappresentativo dell’intera popolazione.
Si immagini di svolgere un’indagine circa le intenzioni di voto degli italiani alle elezioni politiche. Data l’impossibilità di intervistare l’intera popolazione italiana, si selezionerà un campione rappresentativo di questa. La composizione per sesso, età, area geografica, livello di istruzione del campione dovrà essere equivalente a quella della popolazione italiana.
Se si intervistassero più donne che uomini, più giovani che adulti, i risultati sarebbero distorti, dato che gli orientamenti di voto delle diverse categorie socio-demografiche divergono.
8. ...gli archivi esistenti Un’analisi statistica può basarsi anche su informazioni preesistenti, basi di dati o matrici di dati o archivi di dati creati con finalità pubblico-amministrativa.
Gli archivi si trovano presso istituzioni di vario tipo: i comuni, le prefetture, i tribunali, gli ospedali, ecc.
Tale archivi sono aggiornati periodicamente con la somministrazione di schede da parte dell’amministrazione da compilarsi ad opera del cittadino/utente.
9. 3) Varietà dei fenomeni Il metodo statistico si applica in diversi ambiti: quello economico, l’ambito medico, si applica ai fenomeni di popolazione, ecc.
Non esiste quindi un’unica Statistica ma diverse Scienze Statistiche, tante quante le possibili applicazioni della Statistica.
Affinché sia chiara la molteplicità delle Scienze Statistiche elenchiamo alcune discipline corrispondenti ad altrettante specializzazioni della Statistica (fonte: Ministero dell’Università e della Ricerca).
10. Statistica per la ricerca sperimentale Antropometria
Biometria
Metodi Statistici di Controllo della Qualità
Statistica agraria
Statistica applicata alle Scienze Biologiche
Statistica applicata alle Scienze Fisiche
Statistica Medica
Statistica per l’Ambiente
11. Statistica Economica Analisi di Mercato
Analisi Statistico-economica territoriale
Metodi statistici di valutazione delle Politiche
Statistica del lavoro
Statistica aziendale
Statistica dei mercati monetari e finanziari
Statistica economica
Statistica industriale
Statistica dei trasporti
12. Demografia Biodemografia
Demografia
Demografia della famiglia
Demografia economica
Demografia regionale
Demografia sociale
Demografia storica
13. Statistica Sociale Metodi statistici per la programmazione e la valutazione dei servizi
Statistica applicata alla ricerca educativa
Statistica pedagogica
Statistica del turismo
Statistica giudiziaria
Statistica psicometrica
Statistica sanitaria
Statistica sociale
14. Altre scienze statistiche? Si potrebbero inventare nuovi ambiti disciplinari dal momento che le possibilità di quantificazione si estendono ad uno svariato numero di realtà. Si potrebbero immaginare una Statistica delle religioni, una Statistica dei conflitti bellici, una Demografia delle RSA (Residenze Sanitario-Assistenziali), ecc.
La nascita di una nuova scienza statistica è da subordinarsi verosimilmente alla specificità e alla novità delle sue fonti di dati e dei suoi metodi, oltre che alla rilevanza dei temi trattati.
15. 4) L’approccio quantitativo La descrizione quantitativa dei fenomeni presuppone la traduzione in numeri di ciò che si osserva. Ma in primo luogo occorre definire con precisione ciò che si va ad osservare:
Indagare la realtà delle famiglie numerose significa innanzitutto definirle. Quanti figli occorre che siano presenti affinché la famiglia possa essere definita numerosa? Tre o più, quattro o più? Considero solo i figli minori o i figli di qualsiasi età per l’identificazione di tale famiglia?
Una volta definita la tipologia familiare che si intende studiare si effettua, in sostanza e in via preliminare, una operazione di conteggio.
16. 5) Gestione ed elaborazione dell’informazione La gestione e l’elaborazione dell’informazione avvengono attraverso operazioni di sintesi della stessa.
La realtà indagata è trasposta innanzitutto in basi di dati – costruite a partire da questionari o da schede. La gestione di queste basi avviene attraverso software statistici.
Durante l’analisi l’informazione è sottoposta ad una ulteriore operazione di sintesi, con il calcolo di tabelle di frequenza, grafici, misure di posizione, quale ad esempio la media, e di variabilità del fenomeno.
17. Un esempio Illustriamo quanto visto con riferimento ad una indagine condotta nel 2000 su giovani universitari e riguardante la loro affettività e sessualità (Dalla Zuanna, Crisafulli 2004).
Si presenta di seguito uno stralcio del questionario distribuito all’inizio dei corsi universitari e autocompilato dagli studenti.
A partire dal questionario si è effettuata l’imputazione dei dati e la costruzione della base di dati, di cui di sono qui selezionate alcune variabili (sesso dell’intervistato, disturbi dell’alimentazione nell’adolescenza, rapporto affettivo con il padre e con la madre).
Su tali variabili è possibile effettuare una ulteriore operazione di sintesi con il calcolo di una tabella di frequenza.
18. ... il questionario: var. A5
19. variabile B23
20. variabile D6
21. ...la matrice dei dati (stralcio)
22. ... la tabella di frequenza
23. 6) Confini spazio-temporali dell’analisi statistica Lo statistico prima di condurre un’analisi ne definisce i confini spaziali e temporali. Occorre cioè innanzitutto precisare per quali aree territoriali si produrranno delle statistiche: il comune di Messina, la provincia di Messina, oppure la regione Sicilia, ecc.
Un’altra precisazione necessaria riguarda l’istante di tempo o l’intervallo di tempo in cui si osserva un dato fenomeno. Così il censimento della popolazione del 2001 è da intendersi effettuato il 21 ottobre del 2001 e a tale data si riferisce la popolazione censita.
E’ buona norma, quando si presenta un rapporto con dati statistici, o anche in un articolo di giornale, precisare le coordinate spaziali e temporali cui i dati si riferiscono. Ciò non sempre avviene…
24. FASI CONOSCITIVE DELLE SCIENZE STATISTICHE Il processo conoscitivo proprio delle Scienze Statistiche passa attraverso tre fasi principali.
L’osservazione della realtà,
Lo studio della frequenza degli eventi. Ciò al fine di descrivere un fenomeno.
Successivamente alla descrizione, si può tentare una spiegazione del fenomeno attraverso un’analisi statistica appropriata.
25. La Demografia e il processo della ricerca scientifica A titolo esemplificativo, vedremo nel dettaglio i due momenti, descrittivo ed esplicativo, riferiti ad una delle discipline statistiche sopra elencate, ovvero la Demografia. La Demografia è la scienza che applica la Statistica alle popolazioni umane (anche se il metodo demografico non è solo quantitativo).
Più efficacemente il demografo Massimo Livi Bacci (1981) definisce la demografia come la scienza che “studia quei processi che determinano il formarsi, il conservarsi e l’estinguersi delle popolazioni. Tali processi, nella loro forma più aggregata, sono quelli di riproduttività, mortalità e mobilità”.
26. I) L’Osservazione dei fenomeni demografici Nella fase dell’osservazione empirica, dati i fenomeni oggetto di studio, si identificano le fonti utili all’ottenimento delle informazioni che li riguardano.
I quattro eventi demografici basilari, quelli che determinano un cambiamento nell’ammontare della popolazione, sono le nascite, i decessi e le migrazioni.
Le principali fonti di dati demografici sono lo stato civile, l’anagrafe, il censimento, l’indagine socio-demografica.
27. Stato civile, anagrafe e censimento Allo stato civile di un determinato comune si registrano gli eventi demografici che vi accadono. Nel caso si verifichi una nascita, lo stato civile trasmetterà poi le informazioni all’anagrafe del comune di residenza della madre. Difatti il comune in cui si verifica l’evento e quello di residenza potrebbero non coincidere.
Ad esempio, una nascita potrebbe verificarsi in un ospedale di Messina ed essere quindi registrata allo stato civile di tale comune. Successivamente l’informazione è trasferita all’anagrafe del comune di Barcellona in cui risiede la madre.
Mentre l’aggiornamento dello stato civile e dell’anagrafe è continuo, il censimento della popolazione avviene in Italia con cadenza decennale. L’ultimo censimento è stato effettuato nel 2001 e il prossimo avverrà nel 2011. L’obiettivo è quello di censire la popolazione presente sul territorio ad una determinata data. Contestualmente si raccolgono altre importanti informazioni sulla popolazione (si veda il sito dell’Istat www.istat.it).
28. L’indagine socio-demografica Un’altra modalità di raccolta dei dati è l’indagine demografica.
Una nota indagine socio-demografica è quella dell’Istat, “Famiglia e soggetti sociali”, che fornisce una descrizione particolareggiata delle strutture familiari, delle reti di parentela e di quelle di aiuto informale, della vita di coppia, della permanenza dei figli nella famiglia di origine, delle carriere lavorative e della mobilità sociale.
29. II) La frequenza degli eventi demografici: i tassi Dai dati individuali si ottengono, attraverso operazioni di conteggio, i dati aggregati.
Così dalle scelte individuali delle coppie di Furci Siculo deriva l’ammontare delle nascite nel comune. Queste nel 2005 sono state 25 a fronte di una popolazione media di 3.295 abitanti. A partire da questi dati si può calcolare un tasso di natalità del 7,6 per mille. Ciò significa che nel 2005 nel comune di Furci Siculo si sono osservate 7,6 nascite ogni mille abitanti.
Riconducendo le nascite a mille abitanti è possibile confrontare la natalità con comuni più grandi come Sant’Agata di Militello, ma anche Milazzo e Messina. Il confronto del tasso di natalità mostra che Furci Siculo è il comune con la più bassa natalità.
30. Confrontare i tassi
31. I rapporti Un’altra misura statistica utilizzata in demografia è il rapporto, in cui si pongono rispettivamente al numeratore e al denominatore due grandezze della stessa natura che si vogliono confrontare.
Il rapporto tra i sessi o sex ratio è una misura demografica che rapporta l’ammontare degli uomini a quello delle donne alle diverse età.
Si è osservato che alla nascita tale rapporto è costante e pari a 105, vale a dire, per 100 nati di sesso femminile nascono 105 maschi. Si tratta di una regolarità, di una legge da attribuirsi a meccanismi di natura biologica.
32. Le rappresentazioni grafiche Oltre che a misure come tassi e rapporti, le scienze demografiche possono ricorrere a rappresentazioni grafiche.
Una rappresentazione classica in Demografia è la piramide delle età. In ordinata sono rappresentate le età e sull’asse delle ascisse l’ammontare della popolazione maschile (in blu) e della popolazione femminile (in rosa) alle diverse età.
Il profilo è quello tipico di una popolazione a struttura invecchiata, ovvero, la piramide ha una base ristretta che corrisponde al succedersi di generazioni nel tempo meno numerose.
33. Piramide delle età della popolazione italiana - Anno 2002
34. Schemi interpretativi Già a partire dall’andamento nel tempo di semplici misure come i tassi è possibile elaborare schemi di interpretazione della realtà.
Una teoria nota in demografia come Teoria della Transizione Demografica indica il passaggio da una demografia di antico regime, con alta natalità e mortalità e bassa crescita della popolazione (si vedano i livelli dei tassi nella figura all’inizio del periodo temporale considerato), ad un nuovo regime demografico in cui la bassa crescita della popolazione è ottenuta con una bassa natalità e bassa mortalità (si vedano i livelli dei tassi nella figura alla fine del periodo temporale considerato).
36. Pregi e limiti di uno schema Ciò che lo schema interpretativo della Transizione Demografica evidenzia è un declino della mortalità precedente a quello della fecondità.
Sebbene i diversi paesi, europei e di altri continenti, siano giunti in diverse epoche e con diversa intensità alla transizione demografica, lo schema ha carattere di generalità.
La limitatezza di tale teoria risiede nel fatto che non spiega come siano avvenute le diminuzioni rispettivamente di mortalità e fecondità.
37. III) Dalla descrizione... La descrizione è il primo intento di una disciplina. Descrivere corrisponde alla conoscenza del livello dei fenomeni: qual è la natalità, la mortalità, la migratorietà di una determinata area geografica?
La demografia è stata a lungo descrittiva perché la specificità dei fenomeni di cui tratta ha richiesto la predisposizione di un armamentario adatto.
Ad esempio, per la conoscenza del rischio di morte alle diverse età è stata necessaria la messa a punto di un sistema di raccolta di dati appropriati per la costruzione di una tavola di mortalità, che poggia su di un modello teorico e su tecniche specifiche.
38. ...alla spiegazione Gli obiettivi esplicativi corrispondo ad una fase più matura della disciplina.
Per spiegare un certo fenomeno demografico occorre disporre per uno stesso individuo di più informazioni, oltre a quelle riguardanti il fenomeno oggetto di studio.
Ad esempio, per spiegare la fecondità è utile conoscere il luogo di residenza, il livello di istruzione, la professione.
39. Allargamento disciplinare della Demografia Nel momento in cui una Scienza diviene esplicativa si allarga lo spettro dei fenomeni di cui si occupa.
Ad esempio, cercare di chiarire la mortalità significa anche considerare l’invecchiamento, la morbidità.
Ancora, i tentativi di spiegare i livelli della fecondità hanno portato i demografi allo studio del processo di transizione allo stato adulto e quindi del mondo giovanile. Non è un caso che proprio un gruppo di demografi abbia condotto nel 2000 l’Indagine sulla Sessualità e Affettività dei giovani.
40. L’analisi bivariata Per spiegare gli studiosi ricorrono in primo luogo all’analisi bivariata, che permette di considerare come un fenomeno varia in funzione di un’altra variabile.
Uno strumento efficace per l’analisi bivariata è la tabella bivariata o tabella a doppia entrata.
Ad esempio, per l’indagine del 2000 la tabella bivariata mostra la seguente influenza del rapporto con i genitori sui disturbi dell’alimentazione:
41. Tabella bivariata
42. L’analisi multivariata Un’analisi si dice multivariata quando si considerano più di due variabili contemporaneamente.
La variabilie da spiegare è detta dipendente mentre le altre sono dette variabili esplicative.
Ad esempio nell’indagine sui giovani insieme alla relazione affettiva con i genitori, una seconda variabile esplicativa dei disturbi dell’alimentazione potrebbe essere il sesso dell’intervistato, dal momento che si ritiene che il fenomeno sia più frequente per le ragazze.
43. Tabelle bivariate con terza variabile
44. Approccio esplicativo-predittivo Per Michel Loriaux (2006) spiegare significa cercare delle cause a degli effetti e mettersi così nella posizione di predire un fenomeno.
Quali sono le caratteristiche individuali e contestuali che meglio spiegano un decesso o la scelta di avere un figlio o la decisione di migrare?
In Statistica esistono delle misure in grado di dire quanto bene delle variabili predicono un fenomeno.
L’approccio predittivo è particolarmente utile ai fini delle politiche pubbliche.
La conoscenza delle variabili di influenza delle decisioni di fecondità delle giovani coppie può aiutare il decisore pubblico, in un contesto di bassa natalità, a prendere quelle misure necessarie a supportare la genitorialità.
45. Approccio esplicativo-causale Ma l’approccio predittivo non è il solo modo di spiegare. Esiste anche un approccio detto causale alla spiegazione dei fenomeni, in cui l’analisi è orientata ad approfondire uno specifico meccanismo causale.
In questo caso non ho interesse a considerare tutte le variabili che influenzano la scelta di una coppia di avere figli. Ma sono interessata ad una sola variabile esplicativa, ad esempio, al legame tra tale scelta e il livello di istruzione del genitore.
46. Metodo dell’approccio causale Seguendo l’approccio di tipo causale il ricercatore opera nel seguente modo.
Identifica una relazione di interesse (es. tra livello di istruzione e fecondità).
Analizza la letteratura scientifica preesistente e formula delle ipotesi circa questa relazione.
Con i dati provenienti da indagini ad hoc o con dati preesistenti cerca di trovare conferme alle ipotesi formulate nella realtà.
47. Un esempio In un’ottica multivariata, la scelta di avere un terzo figlio sarà considerata variabile dipendente, mentre il livello di istruzione dei coniugi rappresenta la variabile esplicativa.
Altre variabili possono essere considerate nel modello statistico al fine di meglio spiegare la relazione di interesse, ad esempio la religiosità. Un livello di istruzione più basso può accompagnarsi ad una alta religiosità che a sua volta può positivamente influire sulla probabilità di avere un terzo figlio.
Si dirà che la religiosità è variabile interveniente rispetto alla relazione tra la fecondità e il livello di istruzione dei coniugi.
48. Diagramma causale L’approccio causale in termini diagrammatici:
49. Conclusioni Le Scienze Statistiche contribuiscono all’avanzamento della conoscenza attraverso i loro metodi quantitativi di ricerca empirica.
Le Scienze Statistiche operano un processo di sintesi della realtà.
Il loro compito è, innanzitutto, descrittivo dei fenomeni (indicazione dei livelli).
In una seconda fase possono mirare alla loro spiegazione.
In una approccio esplicativo causale si ricerca nei dati la conferma ad una ipotesi di partenza, pervenendo talvolta anche a risultati inattesi, che contraddicono tale ipotesi.