Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione

Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione
dei laureati in statistica
Maria Cristiana Martini1
Università di Modena e Reggio Emilia
Riassunto. Nel presente lavoro si analizzano le figure professionali dei laureati in Scienze
Statistiche dell’Università di Padova a distanza di tre anni dal conseguimento del titolo.
L’analisi della combinazione di competenze tecnico-specifiche utilizzate nella professione
consente di disegnare quattro distinti profili professionali che si caratterizzano anche rispetto
alle caratteristiche del lavoro svolto: lo statistico che fa ricerca, quello che supporta le
decisioni, quello che si occupa dei problemi tecnici e quello che non lavora come statistico.
La possibilità di utilizzare un ampio numero di competenze risulta associata anche ad alcuni
indicatori di qualità del lavoro, così come a diversi livelli di soddisfazione. Viceversa, i
lavori che implicano un utilizzo basso o nullo delle competenze tecniche si connotano come
lavori di scarsa soddisfazione anche sotto gli aspetti non direttamente legati alla coerenza.
Parole chiave: Competenze; Qualità del lavoro; Soddisfazione per il lavoro; Laureati in
statistica; Analisi di raggruppamento.
1.
Professione: statistico
Che la professione dello statistico si trovi a vivere uno strano paradosso è già stato
ripetutamente osservato; si tratta, come nel celebre proverbio romano, del paradosso
della sora Camilla, “tutti la vonno e nissuno la pija”. Quello di statistico è stato
infatti definito il lavoro più sexy del decennio, la statistica è ogni giorno più
necessaria in quasi ogni campo dello scibile umano, e tuttavia quello dello statistico
resta un profilo professionale sconosciuto ai più; gli sbocchi occupazionali risultano
numerosi e l’inserimento lavorativo facile, ma questo ambito disciplinare viene
1
Il presente lavoro è stato finanziato nell’ambito del progetto PRIN 2007 “Modelli, indicatori e
metodi statistici per rappresentare l’efficacia formativa di corsi di laurea ai fini dell’accreditamento e
del miglioramento”, cofinanziato dal MIUR e dall'Università di Padova (CUP: C91J11002460001), e
del progetto di Ateneo 2008 “Indicatori di efficacia della formazione terziaria e riflessioni
metodologiche dalla ricerca sui laureati dell’Università di Padova” (CUP: CPDA081538), ambedue
coordinati da Luigi Fabbris.
94
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
ampiamente disertato dai giovani al momento di scegliere quali studi universitari
intraprendere.
Martini e Fabbris (2007), analizzando l’inserimento lavorativo dei laureati preriforma, parlano di una “professionalità senza professione”, perché al ruolo dello
statistico, sia nelle aziende che nella pubblica amministrazione, manca quell’identità
riconoscibile e quella codifica formale che altri profili professionali hanno e
sottolineano con esami di stato e albi professionali. L’interdisciplinarietà insita nella
professione, insieme alla relativa novità di questa disciplina e alla mancanza di
paradigmi di riferimento per il suo esercizio, implica una particolare difficoltà nella
definizione della figura professionale: lo statistico è il tuttofare di molte discipline e
maestro nella propria, come sostiene Barnett (1976), e ciò implica che lo statistico
abbia uno, nessuno e centomila profili professionali.
L’analisi delle attività lavorative svolte e delle competenze spese nel lavoro
esula dagli obiettivi delle rilevazioni correntemente svolte da Istat e Almalaurea, ma
ciò nondimeno la loro analisi è centrale per la descrizione di una figura
professionale, anche al fine di consentire agli enti di formazione terziaria di declinare
la propria offerta formativa sulla base delle effettive richieste ed esigenze del
mercato. Per questo motivo molti atenei conducono regolarmente indagini sui propri
laureati.
I dati analizzati in questo lavoro sono stati raccolti nell’ambito del progetto
Agorà (Fabbris, 2010), che rileva longitudinalmente i destini lavorativi dei laureati
dell’Università di Padova negli anni 2007 e 2008 tramite interviste CATI (ComputerAssisted Telephone Interviewing); le rilevazioni sono state effettuate a sei mesi, un
anno e tre anni dal conseguimento del titolo.
Negli anni interessati dall’indagine, la Facoltà di Scienze Statistiche offriva un
corso di laurea in Statistica e Gestione delle Imprese (SGI), un corso di laurea in
Statistica, Economia e Finanza (SEF), e un corso di laurea specialistica in Scienze
Statistiche Economiche, Finanziarie e Aziendali (SEFA), tutti ascrivibili all’area
economica; un corso di laurea in Statistica, Popolazione e Società (SPS) e un corso di
laurea specialistica in Scienze Statistiche, Demografiche e Sociali (SDS),
riconducibili all’area sociale; un corso di laurea in Statistica e Tecnologie
Informatiche (STI) e un corso di laurea specialistica in Statistica e Informatica (SI),
entrambi di area matematica/informatica. I laureati sono stati complessivamente 364,
di cui 6 laureati del vecchio ordinamento, 100 specialistici e 258 triennali; di questi il
55,8% si è iscritto a una laurea specialistica.
Boccuzzo (2010), analizzando le risposte fornite nell’ambito della stessa
indagine a 6 e 12 mesi dal titolo, conferma che già dopo soli 6 mesi sono pochi i
laureati in cerca di occupazione, ma molti svolgono lavori aspecifici e si evidenzia
un sotto-utilizzo delle competenze statistiche e, di conseguenza, una scarsa
connotazione della figura professionale.
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
95
Il presente lavoro si concentra sulla situazione che emerge a distanza di 36 mesi
dal conseguimento del titolo, quando ormai ruoli e posizioni cominciano a
consolidarsi e i profili professionali dovrebbero farsi più definiti. I laureati in Scienze
Statistiche che hanno collaborato a questa terza fase dell’indagine sono 158 (83 in
corsi di laurea triennale). Di questi, 145 lavorano (pari al 91,8%, mentre la media
delle altre facoltà è l’86%; fra i laureati specialistici la percentuale di statistici che
lavorano sale al 96%), il 3,8% cerca lavoro, il 2,5% studia e l’1,9%, tutti laureati
triennali, svolge uno stage post-lauream.
La professione svolta è stata rilevata chiedendo al laureato di scegliere la
professione più vicina alla propria attività da un elenco predisposto da ciascuna
facoltà, che il rilevatore avrebbe dovuto leggere; era naturalmente possibile non
riconoscersi in alcuna delle alternative e specificare in forma aperta l’attività
lavorativa svolta. La grande quantità di risposte fornite in forma aperta2 genera
alcune difficoltà nell’analisi dei dati relativi alla professione svolta, nel senso che in
molti casi la risposta in forma aperta è estremamente generica, al punto da rendere
impossibile una accurata classificazione delle risposte.
Nella Tab. 1 si riporta la classificazione ottenuta considerando contestualmente
le risposte fornite in forma chiusa, quelle fornite in forma aperta, e anche, allo scopo
di sciogliere alcune ambiguità, le risposte alla domanda aperta posta all’inizio del
questionario, nella quale si invita il rispondente a descrivere la sua attività lavorativa
principale. Nella categoria “Altro” sono state incluse le professioni che presentano
un’unica occorrenza, e/o che non è stato possibile classificare sotto altre voci:
controllo tecnico di impianti, pubbliche relazioni, addetto alla sicurezza, analista
statistico3, gestore di un distributore di benzina, pizzaiolo, commesso, infermiere.
Questo primo quadro di riferimento è evidentemente poco soddisfacente: molte
delle voci predisposte dalla facoltà non hanno ottenuto neppure una risposta4, ma
soprattutto, a causa della grande preponderanza di risposte in forma aperta, la
corretta classificazione risulta pressoché impossibile.
2
Una prima osservazione dei dati raccolti ha evidenziato come per comodità, e per evitare la lettura
dell’elenco di 15 professioni predisposte per la statistica, i rilevatori abbiano quasi sempre indicato
“Altro” e scritto in forma aperta la risposta del laureato; ciò si evince dal fatto che in diversi casi la
risposta in forma aperta corrisponde esattamente ad una delle voci dell’elenco, nonostante su tale
elenco sia stata selezionata la voce “Altro”.
3
Questa voce sarebbe compatibile con molte di quelle proposte, ma risulta troppo vaga per deciderne
la collocazione.
4
Si tratta di “Statistico ambientale”, “Demografo”, “Ricercatore economico” e “Ricercatore sociale”;
le voci relative al ricercatore economico e sociale erano per molti versi sovrapposte a quelle dello
statistico economico e dello statistico sociale, ed è plausibile che non siano state scelte per questo
motivo.
96
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
Tabella 1. Frequenza dei laureati in statistica dell’Università di Padova impiegati nelle
diverse attività lavorative, per tipo di titolo
Analista di bilancio
Analista finanziario
Controller
Addetto al Decision Support System
Esperto di marketing
Quality Controller
Statistico economico
Statistico medico
Statistico sociale/sanitario
Project manager
Statistico valutatore
Impiegato
di cui : in banca
: nelle assicurazioni
: non specificato
Informatico
Insegnante
Consulente
Imprenditore
Addetto alle risorse umane
Addetto al customer care
Addetto commerciale
Altro
Totale
Triennale
0
1
9
2
5
1
3
0
2
2
0
26
6
1
19
8
3
0
1
1
1
2
6
73
Specialistica
2
1
5
3
6
0
9
2
9
0
1
19
5
4
10
6
0
3
1
1
2
0
2
72
Totale
2
2
14
5
11
1
12
2
11
2
1
45
11
5
29
14
3
3
2
2
3
2
8
145
Alcune classi molto generiche, in primis quella degli impiegati, potrebbero
nascondere casi di laureati che svolgono in realtà professioni più specifiche e più
legate all’ambito statistico; se così non fosse, la situazione lavorativa dei laureati in
statistica apparirebbe piuttosto sconfortante, dato che meno della metà svolge
un’attività tra quelle che la facoltà ha segnalato come specifiche per i suoi laureati, e
quasi un terzo si dichiara genericamente impiegato.
Il sospetto di una definizione approssimativa è rafforzato dal fatto che alcuni
laureati hanno risposto di lavorare come impiegati alla domanda posta all’inizio del
questionario, che era in forma aperta per tutti, ma poi quando è stata fatta loro
scegliere una voce dell’elenco, hanno indicato opzioni quali lo statistico economico,
lo statistico sociale o sanitario, il controller o l’addetto al marketing. Ci sono poi casi
che, nella domanda in forma aperta, si definiscono “impiegato nella pubblica
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
97
amministrazione, funzionario statistico” o “dipendente della Regione Veneto,
statistico”, lasciando così aperto l’interrogativo se tutti gli altri che si sono dichiarati
impiegati svolgano realmente incarichi generici, o se abbiano solo tralasciato di
specificare meglio di cosa si occupano. A ciò si aggiunga che, fra coloro che si sono
dichiarati impiegati senza ulteriori specificazioni, 6 hanno dichiarato essere
necessaria la laurea in statistica per il ruolo che svolgono (un impiegato nelle
assicurazioni, 2 impiegati in banca, 3 impiegati generici), e altri 28 hanno detto che
potrebbe essere svolto da altri laureati; solo 11 hanno detto che basterebbe un
diploma di scuola superiore, e nessuno ritiene che si potrebbe svolgere con un titolo
ancora inferiore.
Questi rilievi suggeriscono di accantonare l’ipotesi di analizzare l’attività
professionale degli statistici sulla base del ruolo dichiarato dagli stessi, per passare a
considerarne altre caratteristiche: nel Par. 2 ci si sofferma sulle competenze che i
laureati in statistica utilizzano nel loro lavoro, nel Par. 3 sulla qualità
dell’occupazione che ricoprono, e nel Par. 4 sulla loro soddisfazione per il lavoro;
infine, nel Par. 5 si traggono alcune considerazioni conclusive.
2.
Competenze dei laureati in statistica
Le competenze specifiche richieste sono, almeno parzialmente, diverse da lavoro a
lavoro, e dunque composizioni differenti delle medesime competenze possono
definire diversi profili professionali (Fabbris, 2007; Martini, 2011). In questo senso
l’analisi delle competenze si rende particolarmente interessante, soprattutto in una
situazione, come quella qui descritta, in cui i profili professionali sono stati rilevati
prevalentemente in forma aperta, utilizzando descrizioni molto sintetiche e spesso
incomplete.
Il questionario dell’indagine Agorà contiene 11 domande che rilevano il
grado di utilizzo per il lavoro di altrettante competenze tecnico-specifiche; le risposte
sono state fornite su una scala ordinale a 4 punti, con etichette “Per niente”, “Poco”,
“Abbastanza” e “Molto”. In Tab. 2 si riporta la distribuzione di utilizzo.
Le competenze più utilizzate sono competenze tecnico-specifiche che non
distano molto da quelle trasversali, o che quanto meno sono trasversali a tutti gli
ambiti di applicazione della statistica: quelle informatiche e di gestione di basi di
dati, l’elaborazione di dati in forma non particolarmente sofisticata (principalmente
analisi descrittive), la ricerca su fonti statistiche ufficiali.
98
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
Tabella 2. Distribuzione percentuale del livello di utilizzo delle competenze tecnicospecialistiche (n=1425)
Competenze
Per niente
Costruzione e gestione di basi di dati,
16,2
programmazione informatica
Ricerca su fonti statistiche ufficiali, anche via
25,4
internet
Progettazione ed esecuzione di indagini
42,3
campionarie e di ricerche di mercato
Elaborazione di dati e analisi descrittive con
13,4
programmi statistico-informatici
Analisi statistica multivariata, data mining
42,3
Progettazione di esperimenti ed interpretazione
43,0
dei risultati, clinical trial, simulazioni
Pianificazione, controllo e certificazione della
38,7
qualità
Progettazione e valutazione di servizi,
31,7
realizzazione di sistemi di indicatori
Analisi di mercati finanziari
45,8
Analisi di costi, controllo di gestione, analisi di
29,6
bilanci
Analisi e previsione di fenomeni demografici,
43,7
sociali, sanitari, economici
Poco
Abbastanza
Molto
21,8
26,1
35,9
34,5
23,9
16,2
37,3
12,0
8,5
26,8
24,6
35,2
38,7
8,5
10,6
36,6
15,5
4,9
33,1
19,0
9,2
33,1
26,8
8,5
29,6
15,5
9,2
29,6
23,2
17,6
27,5
20,4
8,5
Di frequente utilizzo anche le competenze di confine fra statistica ed economia
gestionale (controllo di gestione, analisi dei bilanci), mentre sono raramente
utilizzate quelle di maggiore complessità metodologica (analisi multivariata,
progettazione e interpretazione di esperimenti, analisi finanziaria), ma anche, forse
meno prevedibilmente, la progettazione ed esecuzione di indagini campionarie.
Purtroppo ciò dipende verosimilmente dal fatto che esiste una certa confusione
su chi abbia “giurisdizione” su questi temi: la maggior parte delle discipline sociali
utilizza ampiamente lo strumento dell’indagine, ma solo raramente questo è associato
alla figura dello statistico, e molto spesso, anzi, si ritiene che progettare un’indagine,
formulare un questionario e selezionare un campione di popolazione siano attività
che non richiedono alcuna particolare qualifica.
Nel seguito le variabili relative all’utilizzo di competenze verranno analizzate in
forma dicotomizzata, definendo come “utilizzo” quello di chi dice di farne
“abbastanza” o “molto” uso; ciò non comporta una eccessiva perdita di
5
Le unità sono 142 anziché 145 quanti sarebbero i laureati che lavorano, poiché agli insegnanti è
stato sottoposto un elenco di competenze legate alle attività formative.
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
99
informazione, poiché l’analisi dei dati disaggregati della Tab. 1 mostra che le
frequenze della modalità “abbastanza” sono tendenzialmente simili a quelle di
“molto”, mentre le frequenze di “poco” e “per niente” si assomigliano a loro volta.
Se, sulla base di questa dicotomizzazione, costruiamo una graduatoria del livello di
utilizzo delle 11 competenze in ambito lavorativo, tale graduatoria risulta assai
diversa da quella ricavata da Boccuzzo e Martini (2011) dalle preferenze espresse
dagli studenti: sia che si consideri la graduatoria basata sulla preferenza assoluta, sia
che si analizzi quella basata sulle prime tre scelte, il coefficiente ρ di Spearman non è
significativamente diverso da zero (ρ=-0,055, p-value=0,873 se si usano le prime tre
scelte; ρ=-0,014, p-value=0,968 se si guarda alla sola prima scelta), ad indicare che
nella realtà lavorativa gli statistici si trovano a svolgere attività piuttosto differenti da
quelle che avrebbero desiderato da studenti.
In Tab. 3 si descrive l’utilizzo delle competenze distintamente per titolo
posseduto (triennale o specialistico) e area disciplinare, insieme al numero medio di
competenze e all’indice di cograduazione con l’analoga graduatoria ottenuta
rilevando le preferenze espresse dagli studenti.
Tabella 3. Percentuale di studenti che utilizza ciascuna attività “abbastanza” o “molto”,
numero medio di competenze utilizzate e cograduazione con le preferenze espresse dagli
studenti, per titolo posseduto e area disciplinare6
Basi di dati, informatica
Fonti statistiche ufficiali
Indagini campionarie
Analisi descrittive
Analisi multivariata
Esperimenti
Controllo qualità
Sistemi di indicatori
Mercati finanziari
Controllo di gestione
Previsione di fenomeni
N° medio competenze
Cograduazione attese
(p-value)
6
Area
Titolo
Totale
Informatica Economica Sociale Trien.
Spec.
(n = 145)
(n=37)
(n=85)
(n=23) (n=73) (n=72)
78,4
54,1
65,2
54,8
69,4
62,1
40,5
36,5
56,5
31,5
50,0
40,7
18,9
20,0
34,8
15,1
29,2
22,1
67,6
52,9
78,3
52,1
69,4
60,7
32,4
10,7
26,1
15,1
22,5
18,8
21,6
20,2
21,7
20,5
21,1
20,8
45,9
21,4
21,7
22,2
33,3
27,8
40,5
28,2
52,2
30,1
40,3
35,2
18,9
28,2
21,7
26,0
23,6
24,8
32,4
50,6
21,7
47,9
34,7
41,4
27,0
24,7
43,5
27,4
29,2
28,3
3,93
3,24
3,78
3,01
4,05
3,51
0,511
-0,041
0,142
0,135 -0,062
-0,055
(0,108)
(0,905)
(0,677) (0,692) (0,857) (0,873)
La dicitura delle competenze è riportata in forma abbreviata; la dicitura esatta è quella in Tab. 2.
100
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
L’utilizzo di competenze è uniformemente maggiore per i laureati specialistici,
soprattutto quelli di area informatica e sociale; l’unica eccezione riguarda l’analisi
dei costi, controllo di gestione, analisi di bilanci, utilizzata in prevalenza dai laureati
triennali in Statistica e Gestione delle Imprese7.
Le maggiori differenze riguardano le aree disciplinari, con quote di utilizzo più
elevate delle competenze di analisi multivariata, controllo della qualità e delle
competenze informatiche in area informatica, forte utilizzo di analisi descrittive,
fonti statistiche ufficiali, sistemi di indicatori e competenze legate all’analisi e
previsione di fenomeni socio-economici in area sociale, e un generale minore utilizzo
di competenze tecniche statistiche da parte dell’area economica. L’accordo fra le
graduatorie di utilizzo e le analoghe graduatorie basate sui desiderata degli studenti si
dimostra in ciascun sottogruppo praticamente nullo e mai significativamente diverso
da zero; l’unico valore relativamente elevato è quello dei laureati di area informatica,
che desideravano fin da studenti lavorare nell’ambito della programmazione e
dell’utilizzo di software statistici per l’analisi di dati (Boccuzzo e Martini, 2011).
Allo scopo di individuare i profili professionali tipici che si esplicitano nei
diversi modelli di utilizzo delle competenze tecnico-specifiche, si è condotta
un’analisi di raggruppamento gerarchica agglomerativa sulla base delle variabili
relative alle competenze dicotomizzate. Spesso, quando si trattano dati binari che
indicano la presenza o assenza di un attributo, si utilizzano misure di distanza che
attribuiscono alle co-assenze un peso minore rispetto a quello attribuito alle copresenze, o che addirittura le trascurano completamente. In questo caso, invece, si è
ritenuto che l’analogia tra i profili professionali dei laureati in statistica sia definita in
modo comparabile dalla presenza delle competenze tecnico-specifiche di tipo
statistico e dalla loro assenza, poiché il non utilizzo di una competenza tipica della
disciplina è anch’esso un elemento di forte caratterizzazione (seppure in termini
negativi) della professione svolta. Il metodo di agglomerazione utilizzato è il metodo
di Ward (1963), che a ciascun passo dell’analisi aggrega le unità in modo da
minimizzare la devianza tra i centroidi dei possibili gruppi8; la distanza è l’euclidea
quadratica.
L’analisi del dendrogramma (Fig. 1) suggerisce la presenza di 3 gruppi
principali, uno dei quali appare a sua volta composto di due sottogruppi abbastanza
distinti; si decide pertanto di scegliere la soluzione a 4 gruppi, con il proposito di
7
In questo gruppo la quota di utilizzo è superiore al 60%.
Hands e Everitt (1987) hanno confrontato i risultati su dati binari multivariati di cinque metodi di
raggruppamento gerarchici, giungendo alla conclusione che, a parte il metodo del legame singolo,
questi avevano comportamenti simili, e il metodo di Ward dava risultati generalmente migliori.
8
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
101
verificare, fra le altre cose, le differenze fra i due gruppi più simili. Nella Tab. 4 si
riporta il livello di utilizzo delle diverse competenze in ciascun gruppo9:
• Gruppo A: “Generici”. Si tratta di un gruppo che non usa praticamente alcuna
delle competenze tipicamente statistiche; le uniche competenze dichiarate sono di
tipo economico e gestionale. Circa metà di coloro che si sono dichiarati
semplicemente “impiegati” si trova in questo gruppo, ma anche i due
imprenditori, e coloro che hanno dichiarato professioni lontane dalla statistica
(responsabile della sicurezza, pizzaiolo, commesso, infermiere, etc.). La presenza
in questo gruppo della maggior parte degli impiegati di banca potrebbe spiegare
la frequenza di utilizzo della competenza di analisi dei mercati finanziari.
• Gruppo B: “Tecnici”. Le competenze utilizzate sono principalmente quelle
informatiche, di analisi dei dati e di reperimento di fonti di dati statistici; si
incontrano anche competenze quali la progettazione di indagini, l’analisi e
previsione di fenomeni socio-economici, e il controllo di gestione, ma la statistica
viene utilizzata soprattutto ad un livello tecnico ed esecutivo.
• Gruppo C: “Statistici professionali”. Il livello di utilizzo delle competenze è in
questo caso elevato, e le competenze tecniche (informatiche, di analisi dei dati, di
consultazione di fonti di dati) si sposano a competenze gestionali e decisionali
(progettazione e valutazione di servizi, realizzazione di sistemi di indicatori;
analisi di costi, controllo di gestione, analisi di bilanci; pianificazione, controllo e
certificazione della qualità). Gli statistici di questo gruppo sembrano usare la
statistica con fini di decisione e governo, e in posizione di maggiore
responsabilità rispetto ai precedenti gruppi.
• Gruppo D: “Ricercatori”. Questo gruppo, che è il meno numeroso, fa un uso
spinto di quasi tutte le competenze, ad eccezione di quelle di tipo gestionale ed
economico. L’analisi multivariata è utilizzata dalla totalità dei membri del
gruppo, ed è elevata anche la quota di chi utilizza competenze di progettazione di
indagini, disegno e conduzione di esperimenti, realizzazione di sistemi di
indicatori. L’impressione è che questo gruppo faccia ricerca statistica, sebbene
con declinazioni diverse dell’ambito di applicazione.
9
Fra i 145 laureati in Scienze Statistiche che lavorano sono presenti 3 insegnanti; a questi non sono
state poste le domande relative all’uso di competenze statistiche, bensì domande sulle competenze
legate all’insegnamento; per questo motivo l’analisi di raggruppamento e la descrizione dei gruppi
risultanti riguarda 142 laureati.
102
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
Tabella 4. Percentuale di laureati che utilizza ciascuna attività “abbastanza” o “molto”,
numero medio di competenze usate e cograduazione con le preferenze espresse dagli
studenti, per gruppo10
Basi di dati, informatica
Fonti statistiche ufficiali
Indagini campionarie
Analisi descrittive
Analisi multivariata
Esperimenti
Controllo qualità
Sistemi di indicatori
Mercati finanziari
Controllo di gestione
Previsione di fenomeni
N° medio competenze usate
Cograduazione I scelta studenti
(p-value)
Gruppo A
(n=37)
------2,7
---2,7
2,7
8,1
5,4
24,3
35,1
10,8
0,92
-0,668
(0,025)
Gruppo B
(n=44)
72,7
43,2
22,7
75,0
4,5
20,5
2,3
6,8
11,4
25,0
29,5
3,14
0,000
(1,000)
Gruppo C
(n=44)
90,9
47,7
15,9
79,5
15,9
25,0
65,9
79,5
40,9
68,2
27,3
5,57
0,094
(0,784)
Gruppo D
(n=17)
94,1
100,0
64,7
100,0
100,0
47,1
41,2
58,8
17,6
23,5
70,6
7,18
0,639
(0,034)
Riprendendo la classifica che risultava dalle preferenze espresse dagli studenti in
Boccuzzo e Martini (2011), soltanto il profilo D, quello definito dei ricercatori,
presenta un indice di cograduazione di Spearman positivo e significativo, mentre
addirittura il gruppo che meno utilizza le competenze statistiche ha cograduazione
negativa (e significativamente diversa da zero) con i desiderata degli studenti.
Per meglio comprendere da chi siano composti i gruppi ottenuti, si analizzano alcune
caratteristiche della carriera universitaria, ossia il corso di laurea e il voto di laurea
(Tab. 5).
10
La dicitura delle competenze è riportata in forma abbreviata; la dicitura esatta è quella in Tab. 2.
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
103
Figura 1. Dendrogramma dell’analisi di raggruppamento gerarchica condotta sul possesso
di competenze
A
B
D
C
104
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
Tabella 5. Distribuzione percentuale dei laureati per corso di studi e voto medio di laurea,
per gruppo
Statistica, Economia e Finanza
Statistica e Gestione delle Imprese
Statistica e Tecnologie Informatiche
Statistica, Popolazione e Società
Scienze Statistiche
Economiche Finanziarie e Aziendali
Statistica e Informatica
Scienze Statistiche
Demografiche e Sociali
Voto medio di laurea
Gruppo A
(n=37)
16,2
32,4
8,1
10,8
Gruppo B
(n=44)
11,4
15,9
9,1
9,1
Gruppo C
(n=44)
---25,0
20,5
4,5
Gruppo D
(n=17)
5,9
11,8
11,8
----
27,0
34,1
25,0
11,8
2,7
11,4
15,9
35,3
2,7
9,1
9,1
23,5
93,7
97,3
95,8
99,1
La relazione fra corso di studi e gruppo è significativa (χ2=33,64, p-value =
0,014) e mostra soprattutto una prevalenza dei laureati specialistici di area
informatica e sociale nella categoria dei ricercatori, una discreta presenza dei laureati
triennali di Statistica, Economia e Finanza fra i “generici”, e dei triennali di Statistica
e Tecnologie Informatiche fra i tecnici. Il voto di laurea è leggermente superiore nel
gruppo dei ricercatori, ma la differenza non è statisticamente significativa (test F di
Snedecor, p-value = 0,186).
I profili ottenuti sono indipendenti anche dalla condizione lavorativa al momento
della laurea (test χ2, p-value = 0,363).
L’importanza delle competenze trasversali e dei tratti di personalità nello
svolgimento del proprio lavoro è riportato nella Tab. 6; anche in questo caso le
risposte, date su una scala verbale a 4 punti, sono state dicotomizzate aggregando le
voci “per niente/poco” e “abbastanza/molto”. Dal confronto con i laureati delle altre
facoltà emerge un utilizzo più limitato delle competenze trasversali da parte dei
laureati in discipline statistiche. Tale differenza è particolarmente marcata quando si
parla di scrivere relazioni o di scrivere progetti per ottenere fondi, confermando
quanto dichiarato dai datori di lavoro riguardo alla scarsa attitudine dei laureati in
statistica per questa attività (Boccuzzo, 2011).
105
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
Tabella 6. Percentuale di laureati della Facoltà di Scienze Statistiche e delle altre facoltà
dell’Ateneo che ritiene l’uso delle competenze “abbastanza” o “molto” importante per il
lavoro (l’asterisco indica differenze statisticamente significative almeno al 90%)
Competenze trasversali
Interpersonali, di relazione (con clienti/utenti, fornitori, allievi)
Prendere decisioni, gestire situazioni complesse, problem solving
Lavorare in gruppo/équipe, anche interdisciplinare
Organizzare, coordinare il lavoro di altri
Pianificare e organizzare praticamente il proprio lavoro
Reperire e gestire informazioni e dati
Scrivere relazioni nella propria lingua
Scrivere progetti per ottenere fondi/finanziare attività
Presentare/sostenere le proprie idee in pubblico
Informatica come utilizzatore esperto, programmatore, analista
Lingua inglese
Forma mentis
Tratti di personalità
Avere capacità di adattamento
Essere capace di apprendere
Essere persuasivo e influente
Essere preciso/accurato, ordinato
Fantasioso, saper produrre idee nuove, innovare
Mentalità critica e autocritica
Possedere autocontrollo
Possedere resistenza psico-fisica e concentrazione
Statistica
Altri
(n = 145) (n = 2344)
96,5
97,4
88,7
93,0*
84,5
88,6
48,9
57,3*
99,3
98,0*
89,3
89,4
57,0
65,8*
23,9
32,8*
71,8
74,8
26,1
11,2*
42,3
42,7
81,0
73,5*
96,5
96,5
78,9
99,3
64,8
93,0
94,4
91,5
97,7
96,1
83,9
98,7
71,0*
93,3
95,6
93,4
Anche la capacità di organizzare e coordinare il lavoro degli altri, così come
quella di prendere decisioni e gestire problemi complessi, sembrano poco richieste ai
laureati in statistica, relegati quindi in ruoli tendenzialmente più tecnici che di
governo; la stessa indicazione sembra derivare dall’importanza attribuita
all’organizzazione pratica del proprio lavoro e dalla rilevanza delle competenze
informatiche. La forma mentis, invece, è percepita come qualcosa di centrale
soprattutto per gli statistici, per i quali la visione statistica costituisce una particolare
chiave di lettura dei problemi.
Tutti i tratti di personalità sono dichiarati abbastanza o molto importanti per il
lavoro dalla grande maggioranza dei laureati, ma non mostrano grandi differenze fra
laureati in statistica e laureati di altre facoltà; fa eccezione la capacità di produrre
idee nuove, anche questa poco richiesta agli statistici, che confermano ancora la
tendenza ad assumere ruoli più esecutivi che di innovazione.
106
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
I tratti di personalità non mostrano differenze significative tra i quattro profili
professionali generati dall’analisi di raggruppamento; viceversa, alcune delle
competenze trasversali si differenziano significativamente, secondo il test del χ2, nel
loro utilizzo tra i gruppi, andando così a completare la descrizione di questi profili
professionali:
− Reperire e gestire informazioni e dati è particolarmente importante per gli
statistici professionali (97,7%), meno per i “generici” (78,4%);
− Scrivere relazioni nella propria lingua è importante per i ricercatori e gli statistici
professionali (rispettivamente 82,4% e 68,2%), poco per i “generici” (29,7%);
− Scrivere progetti per ottenere fondi e finanziare attività è importante per i
ricercatori (47,1%) e gli statistici professionali (34,1%), ma non per i “generici”
(5,4%);
− Presentare/sostenere le proprie idee in pubblico è una competenza importante
praticamente solo per i ricercatori (100%);
− La lingua inglese è importante per gli statistici professionali (61,4%) e i
ricercatori (58,8%), ma non per i “generici” (13,5%);
− Le competenze informatiche di livello esperto sono utilizzate più frequentemente
da ricercatori (47,1%) e statistici professionali (38,6%), praticamente mai dai
“generici” (2,7%);
− La forma mentis statistica, riportata in questa tabella nonostante che non sia una
competenza in senso stretto, è ritenuta fondamentale da ricercatori (100%) e
statistici professionali (90,9%), e ancora una volta non dai “generici” (56,8%).
La lettura incrociata dell’utilizzo di competenze tecniche e trasversali getta
quindi ulteriore luce sui profili emersi: il gruppo dei “generici” non solo non utilizza
competenze tipiche della disciplina, ma non sembra far uso neppure di competenze
trasversali; questi laureati si caratterizzano dunque per svolgere lavori generici e
poco qualificati. Viceversa, i due gruppi di punta, quello dei ricercatori e quello degli
statistici professionali, si confermano figure professionali che vanno oltre le
mansioni esecutive, e mostrano molti tratti in comune quando si parla di competenze
trasversali, forse ancora più che in termini di competenze tecniche, connotandosi
come professionisti che parlano inglese, hanno elevate competenze informatiche,
scrivono relazioni e progetti.
Il 42,3% dei laureati denuncia di sentire la mancanza di almeno una competenza
non acquisita all’università, senza differenze significative fra i profili professionali
individuati; l’inglese è una delle mancanze più frequentemente ammesse in ciascun
gruppo, indicata da circa una persona su cinque fra coloro che avvertono lacune nella
preparazione ricevuta; a parte l’inglese, il gruppo degli statistici professionali cita
principalmente lacune in ambito economico, finanziario e aziendale, i ricercatori
denunciano lacune in alcuni argomenti sostantivi (in ambito medico, sanitario,
sociale, di marketing, ma anche su temi specifici quali “reti di crescita informatica e
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
107
progettazione interna aziendale”), mentre i tecnici nominano problemi di natura
pratica con alcuni strumenti informatici o tecniche di analisi; le competenze avvertite
come carenti risultano dunque, in tutti i casi, una sorta di specchio di quelle che si
dichiara di usare, secondo l’ovvia considerazione che non si può percepire la
mancanza di una competenza che esula dal tipo di lavoro che si svolge.
3.
Caratteristiche e qualità del lavoro
Una verifica delle caratteristiche del lavoro svolto dai laureati classificati nei 4 profili
di competenze aggiunge profondità alla descrizione di tali profili. Quella dello
statistico è una figura professionale che opera prevalentemente nel settore privato
(Boccuzzo, 2010). Tuttavia, il gruppo che fa un uso più spinto di tutte le competenze,
anche delle più sofisticate, opera nel pubblico con frequenza significativamente
maggiore (test χ2, p-value = 0,008). Come sottolinea Cipolletta (2003), lo statistico
nel senso più qualificato “può ritrovarsi più nelle università o in aziende specializzate
nell’approntare metodi per la soluzione di specifici problemi, che nelle imprese”.
La distribuzione percentuale delle forma contrattuale (Tab. 7) mostra in primo
luogo una forte presenza di contratti atipici fra quelli che abbiamo chiamato
“ricercatori”: si tratta probabilmente di laureati che fanno ricerca sostenuti da borse,
assegni o altre forme di collaborazione scientifica regolata da contratti atipici; l’unico
che lavora senza retribuzione è invece un laureato che collabora nell’esercizio
commerciale di proprietà della famiglia.
La distribuzione di frequenze per posizione nella professione conferma la
definizione di “ricercatori” che era stata attribuita al gruppo D sulla base del solo
utilizzo di competenze (Tab. 7): quasi tutti coloro che si definiscono ricercatori sono
stati classificati entro questo gruppo. La grandissima maggioranza degli statistici, a
tre anni dalla laurea, svolge però il proprio lavoro in posizione impiegatizia.
Analogamente, l’analisi della percentuale di coloro che dichiarano di coordinare
il lavoro di altri ci offre conferma della natura direzionale e di responsabilità di quelli
che abbiamo definito “statistici professionali”: dichiara ruoli di coordinamento il
43,2% degli statistici professionali, una percentuale significativamente superiore agli
altri gruppi (test χ2, p-value = 0,012).
Il gruppo di appartenenza è in relazione anche con la dimensione dell’azienda o
ente in cui il laureato opera (Tab. 7): come prevedibile, le figure meno qualificate si
trovano con frequenza maggiore nelle piccole aziende, mentre le aziende con più di
250 addetti offrono maggiore spazio di manovra per l’utilizzo di competenze
tecniche più articolate, ossia per i ruoli di ricerca e di responsabilità.
108
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
Tabella 7. Distribuzione percentuale dei laureati per diverse caratteristiche del lavoro
svolto, per gruppo
Settore pubblico
Coordina altri
Mediana del reddito
Dipendente
Autonomo
Atipico
Senza retribuzione
Funzionario, quadro
Impiegato
Ricercatore
Fino a 9
10-19
20-49
50-249
250 e più
Gruppo A Gruppo B Gruppo C
(n=37)
(n=44)
(n=44)
2,9
15,9
11,4
11,4
22,7
43,2
1175
1225
1350
Tipo di contratto
77,1
95,5
90,9
17,1
2,3
4,5
2,9
2,3
4,5
2,9
------Posizione nella professione
---2,4
5,0
100,0
95,2
95,0
---2,4
---Numero di addetti
44,1
15,9
9,1
11,8
11,4
11,4
8,8
11,4
13,6
20,6
29,5
22,7
14,7
31,8
43,2
Gruppo D
(n=17)
35,3
35,3
1400
Totale
(n = 142)
13,6
27,9
1350
70,6
5,9
23,5
----
86,4
7,1
5,7
0,7
---81,8
18,2
2,5
95,0
2,5
17,6
17,6
17,6
5,9
41,2
20,9
12,2
12,2
22,3
32,4
Le differenze non sono particolarmente elevate, ma il reddito percepito è
significativamente diverso in mediana (test H di Kruskal-Wallis, p-value = 0,007),
con redditi più elevati per i profili più qualificati, e redditi bassi per il gruppo di chi
svolge mansioni generiche e scarsamente definite; in questo senso possiamo ribadire
che i profili che non si riconoscono nelle competenze statistiche, a parte possibili
singole eccezioni, non sono conseguenza di scelte che hanno portato a rinunciare alla
“vocazione” statistica pur di ottenere un lavoro di elevata qualità, anzi l’utilizzo di
competenze specializzate sembra andare di pari passo con tutte le caratteristiche che
conferiscono qualità ad un lavoro: reddito, responsabilità, posizione. I quattro profili
professionali non sono invece risultati significativamente diversi rispetto al fatto di
avere un contratto a tempo determinato o indeterminato, a tempo pieno o part-time,
alla collocazione del luogo di lavoro rispetto all’indirizzo di residenza, e neppure
rispetto al fatto di lavorare in equipe, di aver cercato o rifiutato lavori.
Per completare il quadro relativo alla qualità del lavoro, si analizzano alcune
caratteristiche della sua relazione con il percorso formativo (Tab. 8). Il titolo
richiesto per svolgere il lavoro è nella maggioranza dei casi proprio il titolo di laurea
in discipline statistiche soltanto per i laureati del gruppo D, che si dedicano alla
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
109
ricerca; di questi nessuno ritiene che possa essere sufficiente un titolo inferiore alla
laurea. Viceversa per quelli che svolgono mansioni generiche sarebbe stato
sufficiente un titolo inferiore alla laurea in quasi un terzo dei casi (test χ2, p-value <
0,001).
Meno netto il giudizio sulla specializzazione della preparazione rispetto al
lavoro svolto (test χ2, p-value = 0,086), che tuttavia mostra la grande maggioranza di
giudizi di adeguatezza da parte dei laureati che maggiormente utilizzano le
competenze; nessuno dei laureati che abbiamo definito “ricercatori” giudica la
preparazione troppo specialistica, mentre fra coloro che ricoprono incarichi generici
dominano i giudizi di non adeguatezza, anche se ripartiti fra chi l’ha trovata troppo
specialistica, e chi non abbastanza.
La fidelizzazione al percorso seguito, rilevata dalla domanda “Se potesse tornare
indietro”, mostra ancora una volta giudizi diversi per i quattro gruppi: l’unico
laureato che non si reiscriverebbe neppure all’università appartiene al gruppo che
non riesce a utilizzare le competenze specifiche, mentre tutti i laureati che riescono a
lavorare come statistici in ambito di ricerca ripeterebbero esattamente lo stesso
percorso.
Tabella 8. Distribuzione percentuale dei laureati per diverse caratteristiche del lavoro
svolto in relazione al percorso di studi, per gruppo
Gruppo A Gruppo B Gruppo C Gruppo D
(n=37)
(n=44)
(n=44)
(n=17)
Titolo richiesto
Quello che possiede
8,1
29,5
34,1
64,7
Anche una laurea diversa
62,2
56,8
61,4
35,3
Anche un titolo inferiore
29,7
13,6
4,5
---Livello di preparazione rispetto al lavoro svolto
Poco specialistica
33,3
27,9
19,0
17,6
Adeguata
39,4
46,5
59,5
82,4
Troppo specialistica
27,3
25,6
21,4
---Se potessi tornare indietro
Non mi reiscriverei
2,8
---------Diversa Facoltà
19,4
12,2
9,3
---Diverso corso
---2,4
7,0
---Stesso percorso
77,8
85,4
83,7
100,0
Valorizza capacità
62,2
81,8
88,7
100,0
Media coerenza (1-10)
4,73
6,25
6,86
7,82
Media adeguatezza (1-10)
5,97
6,53
6,76
7,47
Totale
(n = 142)
29,6
57,0
13,4
25,2
53,3
21,5
0,7
11,7
2,9
84,7
81,0
6,23
6,58
110
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
Infine, passando dai profili caratterizzati dal minor uso di competenze
specifiche, fino a quelli che le utilizzano più intensamente, si osserva un aumento
costante della quota di coloro che vedono valorizzate le proprie capacità, così come
dei giudizi di coerenza fra studio e lavoro e di adeguatezza della preparazione
rispetto al lavoro.
4.
Soddisfazione per il lavoro
Le caratteristiche di qualità del lavoro finora considerate non tengono conto delle
diverse aspettative di ciascuno, che molti autori indicano come determinanti nella
definizione delle dimensioni che costituiscono la qualità del lavoro (Muñoz de
Bustillo Llorente e Macías, 2005; Green e Zhu, 2010; Poggi, 2010): infatti, se le
aspettative sono alte , per esempio a seguito di un maggiore investimento in
formazione, o per l’appartenenza ad un ceto sociale elevato, anche una buona
situazione lavorativa potrebbe risultare non pienamente soddisfacente. Inoltre, per
alcuni aspetti rilevanti di qualità del lavoro non sono disponibili, o non sono
misurabili, indicatori oggettivi della realtà. Per questi motivi si analizza il livello di
soddisfazione dei laureati in discipline statistiche per il lavoro nel suo complesso e
per una serie di aspetti che lo caratterizzano, rilevati su scala da 1 a 10 (Tab. 9).
Le dimensioni che mostrano differenze significative fra i quattro profili
individuati sono la soddisfazione per il prestigio sociale dato dal lavoro (test di
Welch11, p-value = 0,002) e per la rispondenza ai propri interessi culturali (test di
Welch, p-value = 0,001), oltre che la soddisfazione complessiva per il lavoro (test di
Welch, p-value = 0,003). In tutti i casi il gruppo dei ricercatori raggiunge livelli
molto elevati di soddisfazione, mentre i laureati che non usano competenze
statistiche sono i più insoddisfatti. Il gruppo degli statistici professionali ha punteggi
quasi altrettanto alti del gruppo di testa quando si parla di soddisfazione generale o di
prestigio sociale, ma decisamente più bassi in tema di rispondenza agli interessi.
11
Il test di Welch per l’uguaglianza fra le media di gruppo con varianze non omogenee è stato
utilizzato poiché il test di Levene ha evidenziato eteroschedasticità.
111
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
Tabella 9. Giudizio medio di soddisfazione su scala da 1 a 10 espresso dai laureati rispetto
al lavoro in genere e a diversi aspetti del lavoro, per gruppo
Soddisfazione per…
…lavoro attuale
…stabilità e sicurezza del
lavoro
…acquisizione
di
professionalità
…prestigio sociale che dà il
lavoro
…rispondenza ai propri
interessi culturali
…utilità sociale di ciò che si
fa
…indipendenza e autonomia
sul lavoro
…flessibilità di orari e tempi
di lavoro
…tempo libero dopo il
lavoro
…ubicazione e caratteristiche
del luogo di lavoro
…prospettive di guadagno
…prospettive di carriera
Gruppo A
(n=37)
7,00
Gruppo B
(n=44)
7,39
Gruppo C
(n=44)
7,95
Gruppo D
(n=17)
8,00
Totale
(n=142)
7,54
7,54
7,27
8,27
7,29
7,65
7,22
7,50
7,80
8,00
7,58
6,34
6,66
7,41
7,53
6,92
6,00
7,20
7,30
8,18
7,04
6,47
6,48
6,81
7,53
6,71
7,68
7,95
7,41
8,06
7,73
6,59
7,52
7,23
7,94
7,24
6,32
6,43
6,25
6,18
6,32
7,70
7,09
7,59
7,24
7,42
6,92
6,54
6,53
6,61
7,05
6,91
7,06
6,71
6,86
6,70
Le dimensioni della soddisfazione, poste a confronto con le medie di ateneo,
evidenziano una situazione positiva (Tab. 10); la soddisfazione generale e buona
parte delle dimensioni di soddisfazione risultano superiori per i laureati in statistica
rispetto agli altri laureati. In particolare, gli statistici appaiono più soddisfatti per ciò
che riguarda la stabilità del posto di lavoro e le prospettive di guadagno e carriera,
mentre la soddisfazione è significativamente più bassa per quanto concerne l’utilità
sociale di ciò che si fa.
112
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
Tabella 10. Giudizio medio di soddisfazione su scala da 1 a 10 espresso dai laureati in
statistica e dai laureati di altre facoltà. Gli asterischi indicano differenze significative al
livello almeno del 90%
Soddisfazione per…
…lavoro attuale
…stabilità e sicurezza del lavoro
…acquisizione di professionalità
…prestigio sociale che dà il lavoro
…rispondenza ai propri interessi culturali
…utilità sociale di ciò che si fa
…indipendenza e autonomia sul lavoro
…flessibilità di orari e tempi di lavoro
…tempo libero dopo il lavoro
…ubicazione e caratteristiche del luogo di lavoro
…prospettive di guadagno
…prospettive di carriera
5.
Statistica
(n=142)
7,54
7,65
7,58
6,92
7,04
6,71
7,73
7,24
6,32
7,42
6,86
6,70
Altre facoltà
(n = 2344)
7,42
7,03*
7,50
6,76
7,27
7,26*
7,76
6,92
6,17
7,31
6,30*
6,27*
Conclusioni
Come parlare del profilo professionale dello statistico, se lo statistico mostra tanti, e
tanto diversi, profili professionali? L’analisi condotta sull’utilizzo di competenze ha
consentito di evidenziare l’esistenza di quattro profili professionali chiaramente
caratterizzati e distinti non soltanto per quanto riguarda quello che sanno fare e le
attività che svolgono, ma anche rispetto alle modalità con cui esercitano la
professione, la corrispondenza ai loro desideri, la continuità rispetto agli studi.
La buona notizia è che lo “statistico vero”, quello che si occupa di problemi
sostantivi, risponde alle domande delle diverse discipline, sceglie le soluzioni da una
grande scatola di strumenti statistici e coniuga ogni giorno tecnica e significato,
matematica e interpretazione del mondo…beh, quello statistico esiste. Non solo,
esiste ed è felice, si sente realizzato, ama ciò che fa e lo rifarebbe ancora, perché
ritiene di aver avuto una buona formazione, e perché ha toccato con mano la
possibilità di fare davvero tutte le cose che ha imparato, sentendosi utile e capace. La
brutta notizia è che questo statistico è raro: è uno statistico che fa ricerca e, come
ammoniva Cipolletta (2003), questo statistico ha bisogno di uno spazio progettuale
troppo grande per la piccola e media impresa, e riesce a sopravvivere quasi solo nel
settore pubblico, nelle università, nei laboratori medici, in alcuni settori giovani e
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
113
dinamici della pubblica amministrazione, nelle grandi e grandissime aziende che
possono permettersi di prendere uno statistico per fargli fare proprio lo statistico.
La seconda buona notizia è che lo statistico può venire a patti con la realtà
economica e con il mercato del lavoro in modo soddisfacente e senza snaturarsi
troppo: esiste un profilo di statistico che, pur senza fare il ricercatore, riesce a
mettere in campo tutte o molte delle competenze acquisite nel corso degli studi, a
utilizzarle per supportare i processi decisionali e a lavorare nel settore privato con alti
livelli di competenza e soddisfazione, senza accontentarsi di rivestire un ruolo
tecnico, ma assumendo responsabilità e visione d’insieme. Questo è un profilo per il
quale la forma mentis, l’approccio statistico ai problemi sono forse più importanti
della tecnica statistica vera e propria; in questo senso, magari non a soli tre anni dalla
laurea, ma con buona probabilità negli anni successivi, la sua professione non sarà
più considerata quella dello statistico, ma quella del dirigente d’azienda (come
immagina ancora Cipolletta, 2003) con una mentalità statistica.
Ci sono però altre brutte notizie: troppo spesso il laureato in statistica si
accontenta. Si accontenta di fare l’impiegato generico, senza riuscire a mettere a
frutto nessuna delle competenze apprese, ma si accontenta anche di fare
semplicemente il tecnico, tecnico-statistico sì, ma pur sempre tecnico, uno a cui
viene detto cosa fare, che spesso è anche apprezzato, in virtù delle sue capacità
statistiche e informatiche, ma che troppe volte inserisce i dati, fa qualche conto e ne
spreme fuori i risultati senza una reale visione del processo sottostante. Ma mentre il
laureato che si trova a lavorare come semplice impiegato manifesta il suo disappunto
e la sua insoddisfazione, e spesso il suo impiego ha caratteristiche di scarsa qualità
che fanno pensare ad un lavoro accettato ma non scelto, dietro il profilo
professionale del tecnico si intravede un’occupazione forse non particolarmente
amata, ma neppure rifiutata, quasi che lo stesso statistico abbia finito per riconoscersi
capace soltanto di un ruolo esecutivo. Chi si accontenta più spesso, soprattutto di
lavori che non richiedono alcuna competenza statistica, sono i laureati triennali, che
costituiscono i due terzi del gruppo che fa lavori non da statistico. Che i laureati
triennali non assumano con frequenza ruoli dirigenziali, o che non si dedichino alla
ricerca più avanzata è comprensibile, dato che la laurea di primo livello si propone di
trasmettere principalmente competenze tecniche professionalizzanti, ma
probabilmente varrebbe la pena che nell’ambito di ciascun corso di studi ci si
interrogasse su quale figura professionale si ha in mente di formare con le lauree di
primo livello, e su quanto e come tale figura sia percepita dal mercato del lavoro.
I profili professionali dei laureati in statistica, così come risultano dall’analisi dei
laureati stessi, combaciano poco e male con le aspettative degli studenti, che
desiderano una figura professionale simile a quella del ricercatore, ma si trovano a
fare i conti con una realtà lavorativa che offre prospettive assai diverse. Le
aspettative degli studenti ricalcano fortemente l’immagine trasmessa loro dai corsi di
114
Competenze, qualità del lavoro e soddisfazione dei laureati in statistica
studio; la suddivisione in indirizzi e ambiti di applicazione, che sembrano prefigurare
profili professionali diversi e alternativi, trova però un riscontro assai limitato nella
realtà lavorativa, dove le competenze si intrecciano in modo più interdisciplinare,
senza linee di demarcazione a definire cosa sia economico, cosa sia sociale e cosa sia
informatico. Peraltro, nella situazione di debolezza che l’identità statistica vive, il
fatto di continuare a trasmettere agli studenti distinguo e sfumature tra indirizzi di
studio e relativi profili professionali, tra statistica metodologica e statistica applicata,
rischia di rendere ancora più vaga l’immagine esterna.
Infine, possiamo segnalare la presenza di aree di competenza statistica che
hanno buona visibilità presso l’opinione pubblica, ma che gli statistici non sembrano
presidiare adeguatamente: è il caso, per esempio, delle indagini e delle ricerche di
mercato. Nonostante questo sia uno dei pochi ambiti di applicazione che gran parte
delle persone sono in grado di ricondurre alla statistica (Mariani, 2006), tuttavia solo
raramente gli statistici vengono chiamati ad occuparsene.
Riferimenti bibliografici
BARNETT V. (1976). The statistician: Jack of all trades, master of one?, The Statistician,
25: 261-279.
BOCCUZZO G. (2010). Le professioni dello statistico. Capacità professionali del laureato in
discipline statistiche ricostruite in base a ciò che fa. In: L. FABBRIS (a cura di) Dal Bo’
all’Agorà. Il capitale umano investito nel lavoro. Cleup, Padova: 157-176.
BOCCUZZO G. (2011). L’immagine e il ruolo dello statistico nel mondo del lavoro. In: G.
BOCCUZZO, M.C. MARTINI (a cura di) Il profilo professionale dello statistico: ruoli,
competenze e prospettive. Cleup, Padova: 51-75.
BOCCUZZO G., MARTINI M. C. (2011) Lo statistico: questo sconosciuto. Come gli
studenti dell’Università di Padova vedono la statistica e gli statistici. In: G.
BOCCUZZO, M.C. MARTINI (a cura di) Il profilo professionale dello statistico: ruoli,
competenze e prospettive. Cleup, Padova: 19-49.
CIPOLLETTA I. (2003) Uno statistico nell’impresa: riflessioni su un percorso. Relazione
tenuta al convegno “La statistica per le imprese. L’esperienza degli operatori”, Bologna,
21-22 novembre 2003.
FABBRIS L. (2007). Competence-based compatibility between jobs and university
curricula. In: L. FABBRIS (ed) Effectiveness of University Education in Italy:
Employability, Competences, Human Capital. Physica-Verlag, Heidelberg: 247-260.
FABBRIS L. (2010). Il Progetto Agorà dell’Università di Padova. In: L. FABBRIS (a cura
di) Dal Bo’ all’Agorà. Il capitale umano investito nel lavoro. Cleup, Padova: V-XLV.
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
115
GREEN F., ZHU Y. (2010). Overqualification, job dissatisfaction, and increasing dispersion
in the returns to graduate education, Oxford Economic Papers, 62: 740-763.
HANDS S., EVERITT B. (1987). A Monte Carlo study of the recovery of cluster structure in
binary data by hierarchical clustering techniques, Multivariate Behavioral Research, 22:
235-243.
MARIANI P. (2006). Statistici e lavoro. Indagine sui profili professionali dei laureati in
Scienze Statistiche. VI edizione. Università degli Studi di Milano-Bicocca, 20 settembre
2006.
MARTINI M. C. (2011). Metodi statistici per la rappresentazione delle professioni mediante
competenze e attività. In: D.F. IEZZI (a cura di) Indicatori e metodologie per la
valutazione dell’efficacia del sistema universitario. Cleup, Padova: 157-171.
MARTINI M. C., FABBRIS L. (2007). Jobs and competences of graduates in statistics. In:
L. FABBRIS (ed) Effectiveness of University Education in Italy: Employability,
Competences, Human Capital. Physica-Verlag, Heidelberg: 323-334.
MUÑOZ DE BUSTILLO LLORENTE R., MACÍAS E. F. (2005). Job satisfaction as an
indicator of the quality of work, Journal of Socio-Economics, 34: 656-673.
POGGI A. (2010). Job satisfaction, working conditions and aspirations, Journal of Economic
Psychology, 31: 936-949.
WARD J. H. Jr. (1963). Hierarchical grouping to optimize an objective function, Journal of
the American Statistical Association, 58: 236-244.
Competencies, Job Quality and Job Satisfaction
of Graduates in Statistics
Summary. This contribution analyses the professional profiles of graduates in statistics at
the University of Padua, interviewed three years after graduation. The analysis of the
composition of technical job-specific competencies which are needed to perform each job
allows to define four distinct professional profiles, which differ in terms of a wide range of
characteristics: researchers, professional statisticians, technicians and non-statisticians. A
wider use of technical competencies is associated with higher levels of job satisfaction, as
far as with higher incomes, better positions and a better evaluation of the study program.
Keywords. Competencies; Job Quality; Job Satisfaction; Graduates in Statistics; Cluster
Analysis.