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POPOLAZIONE, TERRITORIO E SOCIETA’ I

POPOLAZIONE, TERRITORIO E SOCIETA’ I. Stefania R imoldi. http://www.statistica.unimib.it/utenti/ rimoldi /. Modalita’ esame frequentanti: DISCUSSIONE ORALE delle ESERCITAZIONI SVOLTE

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POPOLAZIONE, TERRITORIO E SOCIETA’ I

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  1. POPOLAZIONE, TERRITORIO E SOCIETA’ I Stefania Rimoldi http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  2. Modalita’ esame • frequentanti: DISCUSSIONE ORALE delle ESERCITAZIONI SVOLTE • (le esercitazioni possono essere svolte tutte o in parte; le eventuali esercitazioni mancanti potranno essere compensate da domande orali) • non frequentanti: ORALE http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  3. OBIETTIVO DEL CORSO Esaminare le relazioni tra la popolazione e il territorio in cui vive, in particolare come la variabile territorio (spazio) interagisce con la popolazione che lo abita • ARGOMENTI DEL CORSO • PARTE PRIMA: strumenti e metodi per l’analisi territoriale • PARTE SECONDA: rassegna studi sul territorio italiano http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  4. INTRODUZIONE Definizione di POPOLAZIONE (LiviBacci, 1990) Insieme di individui, stabilmente costituito, legato da vincoli di riproduzione e identificato da caratteristiche territoriali, politiche, giuridiche, etniche o religiose http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  5. CLASSIFICAZIONE DEL TERRITORIO A livello globale: http://unstats.un.org/unsd/methods/m49/m49.htm (UNITED NATIONS Standard Country or Area Codes for Statistical Use) - MACRO GEOGRAPHICAL REGIONS (Continenti, es. 002 Africa) -REGIONS (es. 014 Eastern Africa, 017 Middle Africa, 015 Northern Africa, 018 Southern Africa, 011 Western Africa) - COUNTRIES (es. 710 South Africa) http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  6. CLASSIFICAZIONE DEL TERRITORIO A livello europeo: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/nuts_nomenclature/introduction (EUROSTAT Nomenclature of territorial units for statistics - NUTS) NUTS 3: small regions for specific diagnoses (1294) Es, Le Province italiane, i Dipartimenti francesi, le province spagnole, NUTS 2: basic regions for the application of regional policies (270) Es, Le Regioni italiane, le Regioni francesi,, le comunità autonome in spagna NUTS 1: major socio-economic regions (97) Es, Le Macro-aree italiane, le Zone d'études et d'aménagement du territoire francesi, gli Stati federati tedeschi. Le Regioni in Belgio ecc. http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  7. Principio 1 - dimensione Principio 2 – criterio normativo La definizione NUTS si basa sulle classificazioni amministrative degli Stati Principio 3 – criterio geografico generale Le unità geografiche generali sono preferibili rispetto a quelle specifiche per particolari obiettivi http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  8. Scopi della classificazione EUROSTAT Raccolta e armonizzazione statistiche Analisi socio-economiche: - NUTS1 principali aree socio-ec. - NUTS2 aree base per l’applicazione di politiche regionali (ES- FONDI STRUTTURALI) - NUTS3 piccole aree per specifiche analisi http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  9. CLASSIFICAZIONE DEL TERRITORIO A livello nazionale: http://sistat.istat.it/sistat/ ISTAT Classificazione istituzionale MACRO AREE: Nord-Ovest, Nord-Est, Centro, Sud, Isole (5) REGIONI: Piemonte, Valle d’Aosta..ecc. (20) PROVINCE: Alessandria, Torino…ecc. (da 110 al 30.06.12 a 51 dal 1.01.13) COMUNI: (8091 al 30.06.12) di cui 10 città metropolitane http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  10. Classificazione funzionale Sistemi Locali del Lavoro Distretti Industriali Distretti socio-sanitari Ecc. http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  11. Considerazioni • La classificazione istituzionale e la classificazione funzionale si sovrappongono e si intersecano • Elemento di arbitrarietà nella scelta del livello di analisi • La variabilità dei fenomeni dipende dal livello di disaggregazione dei dati: piccole dimensioni fanno risaltare la variabilità mentre grandi dimensioni “mediano” le diversità MAUP http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  12. MAUP Modifiable Areal Unit Problem DEFINIZIONE: Il problema dell’unità areale modificabile è una potenziale fonte di errore nelle analisi spaziali che utilizzano fonti di dati aggregati (Unwin, 1996). Per comprendere il MAUP dobbiamo partire dall’analisi dello spazio. Lo spazio è continuo, ma la nostra rappresentazione dello spazio non può che essere discreta, http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  13. A PUNTI A LINEE A POLIGONI REGOLARI A POLIGONI IRREGOLARI http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

  14. L’UTILIZZO DI UNITA’ AREALI DISCRETE E’ NECESSARIO OGNI VOLTA CHE VOGLIAMO MISURARE UN FENOMENO IN UN’AREA: AD ES: Il livello della disoccupazione in Lombardia è aumentato; e nelle province?” L’UTILIZZO DELLE UNITA’ AREALI E’ INDISPENSABILE OGNI VOLTA CHE VOGLIAMO MISURARE UN FENOMENO CHE NON PUO’ ESSERE MISURATO IN UN SINGOLO PUNTO AD ES:Tasso di natalità, % di fumatori, tasso di deforestamento L’UTILIZZO DELLE UNITA’ AREALI E’ UTILEQUANDO VOGLIAMO PROTEGGERE LA PRIVACY AD ES: I dati del Censimentodella popolazione che sono raccolti a livello individuale ma diffusi in modo aggregato L’UTILIZZO DELLE UNITA’ AREALI E’ UTILE QUANDO LE UNITA’ INDIVIDUALI SONO NUMEROSE AD ES:I dati sui consumi delle famiglie

  15. E’ quindi necessario attribuire CONFINI allo spazio Confini amministrativi, comuni, sezioni di censimento Linee costiere, fiumi Quando disegniamo confini arbitrari, la dimensione e la forma dell’area diventano elementi ARBITRARI, pertanto “soggettivi e discutibili” che hanno conseguenze sui risultati dell’analisi

  16. Esempio:LA DEFINIZIONE DEI COLLEGI ELETTORALI • Nella costruzione dei collegi, ottenuti per aggregazione di comuni, si possono configurare due situazioni: • la concentrazione dei voti di un partito in POCHI collegi, in modo da riservare TUTTI I RESTANTI collegi all’elettorato dell’altro partito [PACKING] • la dispersione dei voti di un partito sul maggior numero possibile di collegi in modo tale che in nessuno di essi ottenga la maggioranza [DILUTION] Es. Elezioni Politiche 2001: Il Centro–Destra vince nella maggioranza dei collegi elettorali e quindi ottiene il maggior numero dei parlamentari eletti nei collegi uninominali, anche se il numero complessivo di voti conquistati nella quota proporzionale dalle liste collegate al Centro-Sinistra è maggiore del numero di voti del Centro-Destra

  17. Il MAUP si compone di 2 effetti EFFETTO SCALA EFFETTO AGGREGAZIONE Problema statistico Problema geografico

  18. EFFETTO SCALA: variabilità dei risultati al variare del numero di aree, sulla stessa porzione di territorio n= 16 n= 4 n= 2

  19. (Weins, 1989)

  20. Esempio: Sia V una variabile osservata sulle 16 unità in cui è divisa l’area A Media = 3,75 Varianza = 2,60 Media = 3,75 Varianza = 0,50 Media = 3,75 Varianza = 0,0

  21. Esempio: L’area A è formata da 4 zone; si rileva l’età del capofamiglia delle famiglie 2°CN C 1°C 2°CS

  22. ESEMPIO: Si considerino ora 2 variabili: X variabile indipendente e Y variabile dipendente

  23. AUMENTA!

  24. EFFETTO AGGREGAZIONE: variabilità dei risultati al variare della forma delle aree di aggregazione N=3 N=3 N=3

  25. ESEMPIO … per l’effetto scala N=2 Media = 9 N=4 Media = 9,17

  26. Per l’effetto aggregazione… Media = 9,17 Media = 8,75

  27. ESEMPIO: Si considerino ora le 2 variabili: X variabile indipendente e Y variabile dipendente

  28. SCHEMA DI RAGGRUPPAMENTO 1 Originalmente R2=0,69

  29. SCHEMA DI RAGGRUPPAMENTO 2 Originalmente R2=0,69 raggruppando per colonna R2 = 0,82

  30. MAUP FALLACIA ECOLOGICA Le relazioni statistiche tra i caratteri cambiano al cambiare della scala e/o del raggruppamento La relazione statistica che si osserva al livello aggregato puònon essere vera al livello individuale Esempio:

  31. Gli individui di origine ispanica hanno una più elevata probabilità di essere disoccupati Grande variabilità nel Td, Analoga variabilità nella % Ispanici

  32. Esempio 2: comportamenti riproduttivi Sia s una generica area; Y un comportamento; X vettore delle variabili esplicative Quando non si dispone dei dati individuali si utilizzano spregiudicatamente i dati aggregati Ma facendo ciò ipotizziamo che: In generale, però, la relazione osservabile a livello individuale si nota anche a livello aggregato se, nel tempo, le variabili X e Y variano in modo simile in tutte le aree oggetto di studio (CASO DI NORMALITA’ ECOLOGICA).

  33. ESEMPIO 3: livello di religiosità e comportamento riproduttivo NORMALITA’ ECOLOGICA

  34. EFFETTI STRUTTURALI (Emile Durkheim 1858-1917 Comportamenti e caratteristiche proprie degli aggregati di popolazione, indipendenti dai comportamenti e dalle caratteristiche degli individui ma in grado di influenzarli • Studio dei suicidi derivati da anomia (mancanza di una direzione morale): • Essere protestanti • Non essere sposati

  35. ESEMPIO: tasso di natalità e % afro-americani Campione di 12 stati, elencati in ordine decrescente per proporzione di afro-americani sul complesso della popolazione (primi 6; ultimi 6) I tassi di natalità sono più elevati dove è più alta la proporzione di afro-americani Tasso di natalità In media, i tassi di nataità degli afro-americani sono più elevati

  36. ESISTE L’EFFETTO STRUTTURALE? NON SI PUO’ DIRE!... QUADRO CONFUSO

  37. Togliamo Illinois, New jersey, Missouri e Kentucky • I tassi afro-am. Sono più alti degli euro-am. sia negli stati a forte presenza afro-am che in quelli a bassa presenza • I tassi di natalità degli afro-am. Sono più alti negli stati a forte presenza afro-am. ECCETTO COLORADO • I tassi di natalità degli euro-am. Sono più bassi negli stati con bassa presenza Afro-am. ECCETTO MASSACHUSSET • L’effetto strutturale è molto modesto, tenuto conto che le differenze tra i tassi complessivi del 1° e del 2° gruppo sono modeste

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