LEZIONE 1
Dati Ecologici
Ecologici
II Dati
nella Ricerca
Ricerca Sociale
Sociale
nella
Argomenti che
che tratteremo
tratteremo
Argomenti
Cosa sono i dati ecologici
Dati ecologici e ricerca sociale
Caratteristiche dell’unità di analisi
Analisi dei dati ecologici
Interpretazione dei risultati
Cosa sono i dati ecologici
“Ogni società, ad ogni momento della sua storia, ha una caratteristica
attitudine al suicidio. L’intensità relativa di questa attitudine si valuta
facendo il rapporto tra la cifra globale delle morti volontarie e quella
della popolazione di ogni età e sesso. Chiameremo questo dato
numerico tasso della mortalità-suicida proprio della società
considerata. Lo si calcola, generalmente, in rapporto a un milione o a
centomila abitanti” (Durkheim, Il Suicidio, p. 67)
L’unità di analisi è il Paese
In ambito sociale i dati ecologici identificano le variabili
che presentano come unità di analisi un territorio
(regione, provincia, collegio elettorale, ecc.)
Cosa sono i dati ecologici
Intermini
terminipiù
piùgenerali,
generali,iidati
datiecologici
ecologiciidentificano
identificanouna
una
•• In
particolaretradizione
tradizionedi
diricerca
ricercache
cheutilizza
utilizzacome
comeunità
unitàdidi
particolare
analisiun
unaggregato
aggregatoterritoriale,
territoriale,spesso
spessoinin
analisi
contrapposizionealla
allatradizione
tradizionedidiricerca
ricercache
cheutilizza
utilizzacome
come
contrapposizione
unitàdidianalisi
analisil’individuo
l’individuo(survey).
(survey).
unità
Tuttavialalaricerca
ricercaecologica
ecologicanon
nonèènecessariamente
necessariamente
•• Tuttavia
alternativaall’approccio
all’approccioche
cheutilizza
utilizzagli
gliindividui
individui
alternativa
Comevedremo,
vedremo,l’utilizzo
l’utilizzonella
nellastessa
stessaricerca
ricercadididati
dati
•• Come
ecologicieedati
datiindividuali
individualipermette
permettedidicomprendere
comprenderemeglio
meglioilil
ecologici
fenomenooggetto
oggettodidistudio
studio
fenomeno
Il ruolo dei dati ecologici nella ricerca sociale
I sociologi unanimemente riconoscono che l’oggetto di studio della sociologia è
la società. Essi, però, si dividono sul piano teorico su quale sia la via
“corretta” per produrre conoscenza sulla società. Per i microsociologi si deve
partire dagli individui e rimanervi ancorati; per i macrosociologi, si deve
superare il piano degli individui, con le loro azioni e intenzioni, e considerare
direttamente un livello propriamente sociale (ossia sovra-individuale).
Durkheim
“Il fedele sin da quando è nato ha trovato già
delineate credenze e pratiche della sua vita
religiosa […] Oltre che esteriori rispetto
all’individuo, questi tipi di condotta o di pensiero
sono anche provvisti di una potenza imperativa e
coercitiva con la quale si impongono al soggetto
[…] Non avendo quale loro sostrato l’individuo,
questi fatti non possono avere altro fondamento
che la società. Solo questi fatti costituiscono il
territorio specifico della sociologia” (Durkheim
1895/1996, 28-29).
Weber
“la sociologia comprendente deve guardare
all’individuo singolo e al suo agire come al
proprio «atomo» […] Concetti come «stato»,
«associazione», «feudalesimo» e simili designano
per la sociologia, in generale, categorie di
determinate forme di agire umano in società; ed è
loro compito riportarle all’agire «intelligibile» e
cioè, senza eccezione, all’agire degli uomini che
vi partecipano” (Weber 1922/1958, 256-57).
Il ruolo dei dati ecologici nella ricerca sociale
Tradizione macro-sociologica
Tradizione micro-sociologica
Durkheim,Comte,
Comte,Spencer,
Spencer,Tönnies
Tönnies
••Durkheim,
Funzionalismo,teoria
teoriadei
deisistemi
sistemi
••Funzionalismo,
Weber
••Weber
Schutz,individualismo
individualismometodologico
metodologico
••Schutz,
Ricercaecologica
ecologica
••Ricerca
Ricercatramite
tramitesurvey
survey
••Ricerca
Presupposto
Il tutto è diverso dalla somma delle
parti
Il tutto è riducibile alla somma delle
parti
La spiegazione sociologica deve
prescindere dall’individuo
La spiegazione sociologica deve rifarsi
all’individuo e alle sue motivazioni
Il ruolo dei dati ecologici: la storia
Finoagli
aglianni
anni’50
’50del
delsecolo
secoloscorso
scorso
•• Fino
Nondifferenza
differenzatra
trai idati
datiecologici
ecologicieei idati
datiindividuali
individuali
Non
Anni’50-’90
’50-’90del
delsecolo
secoloscorso
scorso
•• Anni
Scopertadella
dellafallacia
fallaciaecologica
ecologica(Robinson,
(Robinson,1950)
1950)eericerca
ricercadidimodelli
modellididi
Scoperta
stimaper
perl’inferenza
l’inferenzadal
dallivello
livelloecologico
ecologicoalallivello
livelloindividuale
individuale
stima
Situazioneattuale
attuale
•• Situazione
Ricerca didi modelli
modelli per
per lolo studio
studio concomitante
concomitante didi dati
dati ecologici
ecologici ee dati
dati
Ricerca
individualisenza
senzaridurre
ridurrei iprimi
primiaiaisecondi
secondi
individuali
Trasversale: ilil ruolo
ruolo dei
dei dati
dati ecologici
ecologici aa prescindere
prescindere dalla
dalla relazione
relazione con
con
Trasversale:
informazionisul
sulpiano
pianoindividuale
individuale
informazioni
Il ruolo dei dati ecologici nella ricerca sociale
Ladimensione
dimensioneecologica
ecologicadei
deifenomeni
fenomenisociali
socialièèun
unaspetto
aspettoimprescindibile
imprescindibile
•• La
perililsociologo.
sociologo.Questo
Questolivello
livellodidianalisi
analisipermette
permettedidicogliere
cogliereleletendenze
tendenzedi
di
per
fondo di
di una
una società,
società, lala statica
statica ee lala dinamica
dinamica dei
dei fenomeni
fenomeni sociali:
sociali: lala
fondo
dimensionedemografica,
demografica,ilillivello
livellodidiistruzione,
istruzione,laladiffusione
diffusionedei
deiservizi
servizisanitari
sanitariee
dimensione
assistenziali, l’evoluzione
l’evoluzione del
del sistema
sistema politico,
politico, ilil mercato
mercato del
del lavoro,
lavoro,
assistenziali,
l’inquinamento, lala diffusione
diffusione dei
dei servizi
servizi culturali,
culturali, lele forme
forme associative,
associative, lala
l’inquinamento,
criminalità,etc.
etc.
criminalità,
Alcuni fenomeni
fenomeni sociali
sociali assumono
assumono significato
significato solo
solo aa livello
livello aggregato:
aggregato: i i
•• Alcuni
vincitoridelle
delleelezioni
elezionipolitiche,
politiche,lalapercentuale
percentualedidiimmigrati
immigratiininun
unpaese,
paese,ililtasso
tassodidi
vincitori
disoccupazione,l’inflazione,
l’inflazione,laladiffusione
diffusionedidiquotidiani
quotidianididiinformazione
informazionepolitica.
politica.
disoccupazione,
In sociologia
sociologia lala ricerca
ricerca ecologica
ecologica èè particolarmente
particolarmente diffusa
diffusa inin alcuni
alcuni ambiti
ambiti didi
•• In
ricerca:lalasociologia
sociologiaelettorale
elettorale(Compagna
(CompagnaeeDe
DeCapris
Capris1954;
1954;Galli
Gallietetal.
al.1968;
1968;
ricerca:
CaciaglieeSpreafico,
Spreafico,aac.c.didi1975;
1975;1990;
1990;Arculeo
ArculeoeeMarradi
Marradi1985;
1985;Cartocci
Cartocci1990;
1990;
Caciagli
DiFranco
Franco1992;
1992;1995;
1995;Statera
StateraeeDi
DiFranco,
Franco,aac.c.didi1996),
1996),gli
glistudi
studisulla
sullaqualità
qualità
Di
della vita
vita (Dall’Osso
(Dall’Osso 1987;
1987; Vergati
Vergati 1989;
1989; Lanzetti
Lanzetti 1990;
1990; Zajczyk
Zajczyk 2001),
2001), lala
della
sociologia dell’ambiente
dell’ambiente (Martinotti
(Martinotti 1993;
1993; Guidicini
Guidicini 1998),
1998), lala valutazione
valutazione
sociologia
delle politiche
politiche pubbliche
pubbliche ee dell’attività
dell’attività delle
delle amministrazioni
amministrazioni dello
dello Stato
Stato (Cole
(Cole
delle
1981;Guala
GualaeeMarra,
Marra,aac.c.didi1990;
1990;Coppola,
Coppola,aac.c.didi1997;
1997;Putnam
Putnam1997).
1997).
1981;
Il ruolo dei dati ecologici nella ricerca sociale
ogni caso,
caso, quale
quale che
che sia
sia l’approccio
l’approccio teorico
teorico condiviso,
condiviso, quando
quando sisi fafa ricerca
ricerca empirica
empirica
•• InIn ogni
spesso sisi utilizza
utilizza un
un approccio
approccio atomista,
atomista, studiando
studiando solo
solo lele relazioni
relazioni tra
tra lele
spesso
caratteristiche riferite
riferite all’individuo
all’individuo (l’età,
(l’età, ilil genere,
genere, ilil titolo
titolo didi studio,
studio, lala professione,
professione,
caratteristiche
l’atteggiamento verso
verso lala politica,
politica, lala confessione
confessione religiosa,
religiosa, etc.),
etc.), senza
senza tener
tener conto
conto della
della
l’atteggiamento
dimensionesocietaria.
societaria.La
Latradizione
tradizionedidiricerca
ricercaavente
aventecome
comeunità
unitàdidianalisi
analisil’individuo
l’individuoee
dimensione
come tecnica
tecnica didi rilevazione
rilevazione ilil questionario
questionario strutturato
strutturato èè didi gran
gran lunga
lunga lala più
più diffusa
diffusa inin
come
sociologia. .
sociologia
uncerto
certosenso
sensolalaricerca
ricercasociologica
sociologicasvolta
svoltaattraverso
attraversoililsondaggio
sondaggioconduce
conducealalseguente
seguente
•• InInun
paradosso: sese i i comportamenti,
comportamenti, gli
gli atteggiamenti,
atteggiamenti, lele opinioni,
opinioni, etc.
etc. sono
sono studiati
studiati solo
solo inin
paradosso:
rapportoad
adaltre
altrecaratteristiche
caratteristicheindividuali
individualiininun
unvuoto
vuotosociale,
sociale,lalasociologia
sociologiarischia
rischiadidiridursi
ridursi
rapporto
allapsicologia
psicologia. .
alla
unapproccio
approcciosociologico
sociologicololostudio
studiodell’azione
dell’azionesociale
socialedeve
devenecessariamente
necessariamentesituarsi
situarsi
•• InInun
undeterminato
determinatocontesto
contestospazio-temporale,
spazio-temporale,aameno
menodidinon
nonvoler
volerperdere
perderelalapropria
propria
ininun
specificità. Per
Per colmare
colmare ilil vuoto
vuoto sociale
sociale inin cui
cui spesso
spesso sono
sono collocati
collocati i i risultati
risultati didi una
una
specificità.
ricercaatomista
atomistaèèutile
utileintegrare
integrarelalaricerca
ricercacon
coni icosiddetti
cosiddettidati
datiecologici
ecologici(o(oterritoriali).
territoriali).
ricerca
L’ANALISI DEI DATI ECOLOGICI PERMETTE DI CARATTERIZZARE I
CONTESTI ALL’INTERNO DEI QUALI AVVIENE L’INTERAZIONE SOCIALE
Sondaggio atomista vs. sondaggio contestuale
Sondaggio atomista
Sondaggio contestuale
Studio delle relazioni solo tra
variabili riferite all’individuo
Studio delle relazioni tra variabili
riferite all’individuo controllando in
relazione alle caratteristiche del
territorio
Variabili di contesto non
considerate
Variabili di contesto come
variabili di controllo
Esempi: vittoria alle elezioni politiche; fattori che incidono nel trovare un
lavoro; scelta del percorso formativo, ecc.
Vantaggi e limiti dei dati ecologici
Vantaggi
Limiti
• Studio del contesto (livello
macro)
• Disponibilità di informazioni
senza sobbarcarsi l’onere della
raccolta dei dati
• Informazioni su tutta la
popolazione
• Possibilità di analisi
longitudinali
• Non inferenze sul livello
individuale (livello micro)
• Variabili non progettate dal
ricercatore (definizione
operativa a posteriori)
• Unità di analisi non
rispondente agli obiettivi
• Cambiamenti nel tempo delle
variabili e/o dell’unità
Analisi secondaria dei dati
“Ogni ulteriore analisi relativa a informazioni che sono state ottenute in
precedenza. Tale analisi può essere in relazione con il fine per cui i dati sono stati
raccolti, o può indirizzarsi a un problema diverso da quello che ha generato la
collezione dei dati originari. Può coinvolgere l’integrazione di informazioni da
molteplici fonti o una rianalisi dei dati di una singola fonte” (Steward 1984).
La Zajczyk (1996), raccomandando un’attenta analisi delle fonti e la ricostruzione
puntuale della natura delle variabili disponibili, suddivide i limiti principali
dell’analisi secondaria in quattro categorie:
1.
inadeguatezza delle informazioni rispetto alle esigenze della ricerca dal punto di
vista del livello territoriale di riferimento;
2.
inadeguatezza del contenuto dell’informazione ai problemi posti dal ricercatore;
3.
disomogeneità dei dati forniti dai diversi enti produttori;
4.
qualità dei dati di livello ignoto e non garantito.
Definizione operativa a posteriori
Nelle ricerche
ricerche ecologiche
ecologiche didi solito
solito lele informazioni
informazioni sono
sono state
state già
già
•• Nelle
raccolte:ililricercatore
ricercatorenon
noncontrolla
controllatutto
tuttoililprocesso
processocostruzione
costruzionedelle
delle
raccolte:
variabili, ma
ma ne
ne riceve
riceve l’esito
l’esito (ossia
(ossia lele variabili):
variabili): per
per ciascuna
ciascuna variabile
variabile
variabili,
disponibile lala definizione
definizione operativa,
operativa, l’individuazione
l’individuazione degli
degli indicatori
indicatori ee ilil
disponibile
rapporto didi indicazione
indicazione saranno
saranno stabiliti
stabiliti aa successivamente
successivamente alla
alla raccolta
raccolta
rapporto
deidati
dati
dei
RICOSTRUIRE IL PROCESSO DI COSTRUZIONE
DELLE VARIABILI
INSTAURARE IL RAPPORTO DI INDICAZIONE
FRA LA VARIABILE E IL CONCETTO
Esempi: tasso di occupazione, voti nulli, qualità della vita nelle città
italiane, inflazione…
Oggettivazione e feticizzazione dei dati
Malinteso:Contrapposizione
Contrapposizionetra
tradato“oggettivo”
dato“oggettivo”eedati
dati“soggettivi”
“soggettivi”
Malinteso:
non intervista diretta
disponibilità della matrice dei dati
dato già elaborato
proprietà di status
Rischio di
strumentalizzazione
tutta la popolazione
fonte ufficiale
L’UNICA FORMA DI OGGETTIVITÀ CHE PUÒ ESSERE PRETESA DAI DATI ECOLOGICI
(COME DA QUALSIASI ALTRO TIPO DI DATO) È LA TRASPARENZA NELLE PROCEDURE
DI RILEVAZIONE E REGISTRAZIONE DELLE INFORMAZIONI. OGGETTIVITÀ DIVIENE
SINONIMO DI INTERSOGGETTIVITÀ E DI PUBBLICITÀ DELLE PROCEDURE.
LEZIONE 2
Caratteristiche dei dati ecologici
L’individuazione dell’unità
dell’unità territoriale
territoriale inin cui
cui collocare
collocare lolo
•• L’individuazione
studio dei
dei fenomeni
fenomeni sociali,
sociali, nonché
nonché lala selezione
selezione degli
degli
studio
indicatoririlevanti,
rilevanti,èèun
unpunto
puntodeterminante.
determinante.
indicatori
La portata
portata euristica
euristica dell’analisi
dell’analisi ecologica
ecologica dipende
dipende
•• La
innanzitutto da
da quanto
quanto l’unità
l’unità scelta
scelta rappresenta
rappresenta un’area
un’area
innanzitutto
territorialesignificativa
significativaper
perililfenomeno
fenomenooggetto
oggettodidistudio.
studio.
territoriale
L’unità di
di analisi
analisi scelta
scelta influenza
influenza tutto
tutto ilil processo
processo didi
•• L’unità
elaborazioneeeinterpretazione
interpretazionedei
deidati.
dati.
elaborazione
Per tale
tale ragione
ragione sisi rende
rende necessario
necessario uno
uno studio
studio preliminare
preliminare
•• Per
dellastessa.
stessa.
della
Caratteristiche dei dati ecologici
Un territorio
territorio può
può essere
essere teoricamente
teoricamente composto,
composto, scomposto
scomposto ee
•• Un
ricompostoin
intanti
tantimodi
modidiversi
diversicome
comeuno
unostrano
stranomosaico
mosaicoche
chepuò
può
ricomposto
variarelalaforma
formae/o
e/oililnumero
numerodiditessere.
tessere.
variare
volte lele tessere
tessere sono
sono simili
simili per
per grandezza,
grandezza, altre
altre no.
no. Per
Per alcune
alcune unità
unità
•• AA volte
territorialil’unione
l’unionedidiun
unsottoinsieme
sottoinsiemediditessere
tesserepuò
puòdare
dareluogo
luogoad
ad altre
altre
territoriali
unità territoriali
territoriali (ad
(ad esempio:
esempio: lala regione
regione èè un
un insieme
insieme didi province;
province; lala
unità
provincia èè un
un insieme
insieme didi comuni;
comuni; etc.),
etc.), ma
ma non
non sempre
sempre èè possibile
possibile
provincia
rispettareun
unordine
ordinegerarchico
gerarchicofra
fralelevarie
varieunità
unitàterritoriali.
territoriali.
rispettare
Inoltre, non
non èè sempre
sempre possibile
possibile stabilire
stabilire un
un ordine
ordine di
di grandezza
grandezza
•• Inoltre,
omogeneotra
traleleunità
unità(il(ilcomune
comunedidiRoma
Romaha
hauna
unapopolazione
popolazioneresidente
residente
omogeneo
moltopiù
piùnumerosa
numerosadididiverse
diverseregioni,
regioni,benché
benchéuna
unaregione
regioneèèdata
datada
dauna
una
molto
sommadidicomuni).
comuni).
somma
LA SCELTA DELLE TESSERE DA UTILIZZARE QUALI CASI PER
L’ANALISI INFLUENZA TUTTE LE FASI DI ELABORAZIONE E DI
INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI
Caratteristiche dei dati ecologici
Sceltadel
dellivello
livellodi
dianalisi
analisiappropriato
appropriato
•• Scelta
Problemidi
diomogeneità
omogeneitàdegli
degliesemplari
esemplari
•• Problemi
Squilibriodimensionale
dimensionaletra
traiicasi
casi
Squilibrio
Importanzadel
delcriterio
criteriodidinormalizzazione
normalizzazione
Importanza
Ladimensione
dimensionespaziale
spaziale
•• La
Ladimensione
dimensionetemporale
temporale
•• La
casiidentificabili
identificabili
•• IIcasi
Vienemeno
menol’assunto
l’assuntoatomista
atomista
Viene
Informazioniextra-matrice
extra-matrice
Informazioni
La distribuzione territoriale dei fenomeni
Equalia
Equalia 2
Alto reddito
Medio reddito
Basso reddito
Irregula
Equalia3
Complessivamente 5.000 individui presentano alto reddito,
10.000 medio reddito, 20.000 basso reddito
La distribuzione territoriale dei fenomeni
Unodei
deiprincipali
principalinodi
nodimetodologici
metodologicinello
nellostudio
studiodei
deidati
datiecologici
ecologici
•• Uno
consiste nel
nel fatto
fatto che
che ilil modo
modo in
in cui
cui una
una data
data distribuzione
distribuzione
consiste
viene percepita
percepita ee interpretata
interpretata èè influenzato
influenzato dalla
dalla scala
scala
viene
territoriale di
di riferimento.
riferimento. La
La scala
scala con
con lala quale
quale sisi studia
studia un
un
territoriale
fenomeno èè un
un fattore
fattore che
che influenza
influenza tutte
tutte lele operazioni
operazioni didi
fenomeno
elaborazione ee interpretazione
interpretazione dei
dei dati.
dati. La
La scelta
scelta dell’unità
dell’unità
elaborazione
territoriale,dunque,
dunque,èègià
giàparte
partedell’analisi.
dell’analisi.
territoriale,
In linea
linea generale,
generale, più
più aumenta
aumenta ilil livello
livello di
di disaggregazione
disaggregazione
•• In
territoriale più
più lala distribuzione
distribuzione di
di un
un fenomeno
fenomeno apparirà
apparirà
territoriale
eterogenea: “più
“più fitta
fitta èè lala rete
rete didi unità
unità inin cui
cui èè suddivisa
suddivisa ee
eterogenea:
maggiore ilil dettaglio
dettaglio usato
usato per
per studiarla,
studiarla, maggiori
maggiori saranno
saranno gli
gli
maggiore
squilibri regionali
regionali ee locali
locali osservati”
osservati” (Cole
(Cole 1981/1991,
1981/1991, 66).
66).
squilibri
L’effettoèèsimile
simileaaquello
quellodidiun
unoggetto
oggettoosservato
osservatoalalmicroscopio:
microscopio:
L’effetto
man mano
mano che
che sisi aumenta
aumenta l’ingrandimento
l’ingrandimento un
un oggetto
oggetto apparirà
apparirà
man
semprepiù
piùcostituito
costituitoda
dauna
unastruttura
strutturacomplessa
complessaeeeterogenea.
eterogenea.
sempre
Eterogeneità interna ai casi
NELLE PROVINCE DI PISTOIA E ALESSANDRIA IL TASSO DI DISOCCUPAZIONE E’ 10,5%
30
12
10
20
8
6
10
4
2
Std. Dev = 3,17
Std. Dev = 1,37
Mean = 9,4
Mean = 10,7
N = 22,00
0
1,0
3,0
2,0
5,0
4,0
7,0
6,0
9,0
8,0
11,0 13,0 15,0 17,0 19,0 21,0
10,0 12,0 14,0 16,0 18,0 20,0
Tasso di disoccupazione nei comuni della provincia di Pistoia
nei 22 comuni in provincia di Pistoia il
tasso di disoccupazione oscilla tra il 9% e
il 14%
N = 190,00
0
1,0
3,0
2,0
5,0
4,0
7,0
6,0
9,0
8,0
11,0
10,0
13,0
12,0
15,0
14,0
17,0
16,0
19,0
18,0
21,0
20,0
Tasso di disoccupazione nei comuni della provincia di Alessandria
nei 190 comuni in provincia di Alessandria il
tasso di disoccupazione oscilla tra lo 0,9% e il
21%
Assunto in termini di variabilità
Qualsiasi livello territoriale si prenda in esame questo nasconde una parte
di variabilità del fenomeno. Ciascuna unità ecologica porta con sé
l’inevitabile assunto che la distribuzione delle proprietà indagate è costante
all’interno di ciascun caso.
Aree territoriali (ex. Nord, Centro, Sud,
Isole)
Livello
nazionale
Teorema della scomposizione della varianza: varT = varB+varW
Problemi di omogeneità degli esemplari
••
••
••
••
Nellacostruzione
costruzionedidiuna
unamatrice
matricedei
deidati
datii icasi
casidevono
devonoessere
esseredello
dellostesso
stessotipo.
tipo.IlIlconcetto
concettodidiuguaglianza
uguaglianzaèè
Nella
relativoad
adalcuni
alcunicaratteri
caratterieenon
nonaatutti
tuttii ipossibili
possibilicaratteri.
caratteri.
relativo
Per lele unità
unità amministrative
amministrative sisi assume
assume che
che l’uniformità
l’uniformità formale
formale equivalga
equivalga automaticamente
automaticamente ad
ad una
una
Per
uniformità sostanziale.
sostanziale. Gli
Gli esemplari
esemplari sono
sono considerati
considerati dello
dello stesso
stesso tipo
tipo inin quanto
quanto presentano
presentano quale
quale
uniformità
caratteristicacomune
comunel’appartenenza
l’appartenenzaamministrativa.
amministrativa.Tuttavia
Tuttavialalavalutazione
valutazionesull’omogeneità
sull’omogeneitàdei
deicasi
casiinin
caratteristica
matricedovrebbe
dovrebbeessere
esseredata
dataininfunzione
funzionedegli
degliobiettivi
obiettividella
dellaricerca
ricercaeenon
nonsemplicemente
semplicementesusudefinizioni
definizioni
matrice
amministrative.
amministrative.
Seassumiamo
assumiamol’estensione
l’estensioneterritoriale
territorialeeelalapopolazione
popolazioneresidente
residentequali
qualicriteri
criteriper
perdefinire
definirel’equivalenza
l’equivalenzadidi
Se
duecasi
casicomprendiamo
comprendiamoche,
che,almeno
almenoininItalia,
Italia,non
nonsisiabbiano
abbianomai
maicasi
casidello
dellostesso
stessotipo.
tipo.La
Ladistribuzione
distribuzione
due
estremamenteeterogenea
eterogeneadella
dellapopolazione
popolazionesul
sulterritorio
territoriorende
rendeimpossibile
impossibilecostruire
costruiredei
deicasi
casiche
chepresentino
presentino
estremamente
stessaproporzione
proporzionediditerritorio
territorioeedidipopolazione.
popolazione.
lalastessa
Oltreall’estensione
all’estensioneterritoriale
territorialeeealla
allapopolazione
popolazioneresidente,
residente,l’omogeneità
l’omogeneitàpuò
puòessere
essereintesa
intesaininrelazione
relazione
Oltre
all’intensitàoofrequenza
frequenzadidiun
uncarattere
carattereritenuto
ritenutorilevante
rilevanteper
perililfenomeno
fenomenoininesame
esameLa
Lascuola
scuolaecologica
ecologica
all’intensità
Chicago definisce
definisce l’area
l’area naturale
naturale per
per lala presenza
presenza didi un
un carattere
carattere specifico:
specifico: “Questo
“Questo concetto
concetto [area
[area
didi Chicago
naturale] èè stato
stato contrapposto
contrapposto aa quello
quello didi area
area amministrativa,
amministrativa, per
per intendere
intendere che
che esso
esso non
non può
può
naturale]
assolutamentenascere
nascereda
daun
unatto
attopolitico
politicooodididefinizione
definizioneamministrativa.
amministrativa.Esso
Essoesiste
esisteperché,
perché,ininuna
unacerta
certa
assolutamente
area, viene
viene concentrandosi
concentrandosi un
un carattere
carattere (etnico,
(etnico, religioso,
religioso, ma
ma anche
anche produttivo
produttivo oo strutturale)
strutturale) assente
assente
area,
all’esternodell’area,
dell’area,oocomunque
comunquenon
nonpresente
presenteininmodo
modocosì
cosìmassiccio
massiccioeeconcentrato”
concentrato”(Guidicini
(Guidicini1998,
1998,
all’esterno
145-146).
145-146).
IL CONCETTO DI UNITÀ DELLO STESSO TIPO NON PUÒ
CHE ESSERE CIRCOSCRITTO
Squilibrio dimensionale tra i casi
SCELTA TRA UTILIZZO
GRANDEZZE RELATIVE
DI
VALORI
ASSOLUTI
O
L’utilizzo didi valori
valori assoluti
assoluti consente
consente didi valutare
valutare l’effettiva
l’effettiva entità
entità didi un
un fenomeno
fenomeno
•• L’utilizzo
(redditoprodotto,
prodotto,numero
numerodidiastenuti
astenutialle
alleelezioni
elezionipolitiche,
politiche,numero
numerodidimatrimoni
matrimonicivili,
civili,
(reddito
etc.),ma
macomporta
comportadistribuzioni
distribuzionifortemente
fortementesbilanciate,
sbilanciate,ininquanto
quantodipendenti
dipendentidalla
dalla
etc.),
variabilitàdella
dellapopolazione
popolazioneresidente
residentetra
trai icasi.
casi.
variabilità
L’utilizzo didi valori
valori normalizzati
normalizzati —
— quali
quali percentuali,
percentuali, tassi,
tassi, numeri
numeri indice,
indice, etc.
etc. —
—
•• L’utilizzo
comportal’effetto
l’effettodidiassegnare
assegnarelolostesso
stessopeso
pesoaiaicasi
casi(ad
(ad esempio,
esempio,reddito
redditopro-capite,
pro-capite,
comporta
percentualedidivoti
votivalidi
validialle
alleelezioni
elezionipolitiche,
politiche,numero
numerodidimatrimoni
matrimonicivili
civilisul
sultotale
totaledei
dei
percentuale
matrimoni,etc.);
etc.);ililche
chesignifica,
significa,ad
adesempio,
esempio,considerare
considerareequivalenti
equivalenticomuni
comunicon
conmeno
meno
matrimoni,
1.000abitanti
abitantieecomuni
comunicon
conpiù
piùdidiun
unmilione
milionedidiabitanti.
abitanti.
didi1.000
LA STRATEGIA PIÙ ADEGUATA DIPENDE DAGLI OBIETTIVI, FERMA
RESTANDO LA NECESSITÀ DI VALUTARE LE CONSEGUENZE
Squilibrio dimensionale tra i casi
Ci sono più occupati a Roma o a Milano?
Al censimento del 1991 a Roma vi erano 983.253 occupati e a Milano 553.978:
nella capitale il numero di occupati è quasi il doppio di quelli del capoluogo
lombardo.
Se Roma e Milano avessero lo stesso numero di abitanti in quale città ci
sarebbero più occupati?
Dividendo il valore assoluto per la popolazione residente, e moltiplicando per 100,
scopriamo che la percentuale di occupati è il 35,4% a Roma e il 40,5% a Milano;
Per cui la risposta è: “a Milano è più probabile essere occupati rispetto a Roma”.
CIÒ MOSTRA COME I VALORI ASSOLUTI DI UNA VARIABILE NON
CONSENTANO DI INDAGARE L’INTENSITÀ DI UN FENOMENO IN
RELAZIONE ALL’AMPIEZZA DELLA POPOLAZIONE.
Squilibrio dimensionale tra i casi
Occupati (1991)
Variabile
Percentuale di occupati
Media Scarto-tipo
2.430
14.946
Media
35,0
Valore
minimo
10
Scarto-tipo
7,8
Valore
massimo
983.253
Valore
minimo
11,2
Somma
19.674.969
Numero
di casi
8.098
Valore
massimo
61,1
Numero
di casi
8.098
Squilibrio dimensionale tra i casi
Tab. 4.10 – Valori caratteristici della variabile ‘numero di astenuti alle politiche del 2001’ calcolati
su tre unità di analisi
Comune
Provincia
Regione
Media
1.146
89.875
482.488
Scarto-tipo Valore minimo Valore massimo
7.422
0
488.748
99.105
18.035
614.273
360.858
96.181
1.278.165
Numero di casi
7.996
102
19
Tab. 4.11 – Valori caratteristici della variabile ‘percentuale di astenuti alle politiche del 2001’
calcolati su tre unità di analisi
Comune
Provincia
Regione
Media
20,2
18,9
19,8
Scarto-tipo Valore minimo Valore massimo
10,7
0,0
95,8
6,8
9,8
39,4
5,7
11,2
30,2
Numero di casi
7996
102
19
Tab. 4.12 – Valori caratteristici della variabile ‘percentuale di astenuti alle politiche del 2001’
calcolati su tre unità di analisi pesando i casi per il numero di elettori
Comune
Provincia
Regione
Media
18,7
18,7
18,7
Scarto-tipo Valore minimo Valore massimo
8,2
0,0
95,8
6,0
9,8
39,4
5,4
11,2
30,2
Numero di casi
49.153.003
49.153.003
49.153.003
Influenza del criterio di normalizzazione
% di voti a Fi
Regione
Sicilia
Sicilia
Sicilia
Campania
Sicilia
Sicilia
Campania
Piemonte
Lombardia
Lombardia
Lombardia
Lombardia
Lombardia
Lombardia
Provincia
TP
PA
ME
NA
RG
PA
NA
CN
MI
MI
MI
MI
MI
MI
per 100
voti validi
30,4
30,4
30,1
30,1
30,5
30,7
30,5
30,9
30,5
30,3
30,6
30,1
30,7
30,1
Graduatoria
per 100
voti validi
36
35
40
41
33
30
34
28
32
37
31
38
29
39
Influenza del criterio di normalizzazione
Regione
Sicilia
Sicilia
Sicilia
Campania
Sicilia
Sicilia
Campania
Piemonte
Lombardia
Lombardia
Lombardia
Lombardia
Lombardia
Lombardia
Provincia
TP
PA
ME
NA
RG
PA
NA
CN
MI
MI
MI
MI
MI
MI
% di voti a Fi
per 100 per 100
elettori voti validi
17,8
30,4
18,2
30,4
18,8
30,1
18,9
30,1
19,6
30,5
20,9
30,7
21,4
30,5
24,0
30,9
24,4
30,5
24,7
30,3
24,9
30,6
25,1
30,1
25,4
30,7
25,8
30,1
Graduatoria
per 100 per 100
elettori voti validi
145
36
127
35
111
40
108
41
98
33
72
30
63
34
28
28
23
32
20
37
18
31
16
38
14
29
12
39
Influenza del criterio di normalizzazione
Provincia
Modena
Bologna
Reggio Emilia
Bolzano
Vicenza
Como
Aosta
Parma
Forlì
Milano
Numero di Numero di Numero di
occupati su occupati su occupati su
popolazione popolazione popolazione
residentecon almeno 15 tra i 15 e i 64
anni
anni Graduatoria Graduatoria Graduatoria
(a)
(b)
(c)
(a)
(b)
(c)
46,0
52,5
66,1
1
1
1
44,8
49,8
64,5
2
7
3
43,9
50,3
64,6
3
4
2
43,2
52,4
62,4
4
2
5
43,1
50,8
61,0
5
3
11
42,6
50,0
60,2
6
6
15
42,6
49,0
60,2
7
10
16
42,5
47,8
63,0
8
19
4
42,4
48,6
61,5
9
15
6
42,4
48,8
58,1
10
12
36
La dimensione spaziale
Per lele unità
unità ecologiche
ecologiche lala posizione
posizione nello
nello spazio
spazio èè una
una caratteristica
caratteristica
•• Per
rilevante. Dalla
Dalla statistica
statistica spaziale
spaziale deriva
deriva ilil concetto
concetto didi autocorrelazione
autocorrelazione
rilevante.
spaziale: IlIl valore
valore d’una
d’una variabile
variabile rilevato
rilevato inin una
una certa
certa posizione
posizione dello
dello spazio
spazio
spaziale:
influenza generalmente
generalmente i i valori
valori osservati
osservati inin località
località ‘vicine’
‘vicine’ ee ne
ne èè aa sua
sua volta
volta
influenza
influenzato.
influenzato.
Ancheper
perleleunità
unitàecologiche
ecologichepuò
puòessere
essereutile
utileconsiderare
considerarelelerelazioni
relazionifra
frai i
•• Anche
casi in
in riferimento
riferimento alla
alla loro
loro prossimità
prossimità spaziale;
spaziale; però
però èè più
più difficile
difficile
casi
individuare ilil tipo
tipo didi influenza.
influenza. La
La vicinanza
vicinanza spaziale
spaziale non
non èè un
un presupposto
presupposto
individuare
necessarioeesufficiente
sufficienteper
perfondare
fondareuna
unasub-cultura
sub-culturacomune,
comune,anche
anchesesefacilita
facilita
necessario
processi didi interscambio
interscambio culturale
culturale tra
tra i i popoli.
popoli. AA ciò
ciò può
può accompagnarsi
accompagnarsi
i i processi
un’unione politica,
politica, che
che stabilisce
stabilisce un
un insieme
insieme didi norme
norme comuni.
comuni. II confini
confini
un’unione
naturalipossono
possonocon
congli
glianni
annidivenire
diveniredei
deiconfini
confiniculturali;
culturali;ma
maallo
allostesso
stessotempo
tempo
naturali
confiniculturali
culturalie/o
e/oamministrativi
amministrativitra
trai ipopoli
popolipossono
possonocostruire
costruiredei
deiconfini
confini
i iconfini
fisiciartificiali.
artificiali.
fisici
Prescindendodalla
dalladimensione
dimensionespaziale
spazialeche
chelega
legagli
gliesemplari
esemplarididiuna
unaunità
unità
•• Prescindendo
rischia didi interpretare
interpretare erroneamente
erroneamente lele dinamiche
dinamiche didi alcuni
alcuni fenomeni
fenomeni
sisi rischia
sociali.
sociali.
La dimensione spaziale
Interpretazionididiquesti
questiultimi
ultimianni
annidel
delfenomeno
fenomenosociale
socialedenominato
denominato“ritorno
“ritorno
••Interpretazioni
alla campagna”,
campagna”, secondo
secondo ilil quale
quale lele grandi
grandi città
città sisi spopolano
spopolano aa favore
favore dei
dei
alla
piccolicentri,
centri,perdendo
perdendolalaloro
lorocapacità
capacitàdidipoli
poliattrattivi.
attrattivi.
piccoli
Secondo Martinotti
Martinotti questa
questa “falsa
“falsa rappresentazione”
rappresentazione” dipende
dipende dall’utilizzo
dall’utilizzo didi
••Secondo
classificazioniatomistiche
atomisticheininluogo
luogodidiclassificazioni
classificazionicontestuali
contestuali
classificazioni
•Distinguendo i i comuni
comuni per
per l’appartenenza
l’appartenenza ad
ad un’area
un’area metropolitana
metropolitana
•Distinguendo
(classificazione contestuale),
contestuale), oltreché
oltreché per
per lala dimensione
dimensione demografica
demografica
(classificazione
(classificazione atomistica),
atomistica), emerge
emerge che
che lala diminuzione
diminuzione della
della popolazione
popolazione
(classificazione
non investe
investe ii sistemi
sistemi metropolitani
metropolitani ma
ma ii centri
centri maggiori
maggiori degli
degli stessi.
stessi. In
In
non
altri termini
termini i i comuni
comuni didi medie
medie dimensioni
dimensioni che
che registrano
registrano una
una tasso
tasso didi
altri
incrementodella
dellapopolazione
popolazionesono
sonoquelli
quellilimitrofi
limitrofiaiaigrandi
grandicentri
centriurbani,
urbani,con
coni i
incremento
qualiintrattengono
intrattengonoun
unrapporto
rapportodididipendenza
dipendenzafunzionale
funzionale. .
quali
Le rappresentazioni
rappresentazioni grafiche
grafiche su
su cartine
cartine geografiche
geografiche sono
sono molto
molto utili
utili per
per lolo
••Le
studiodella
delladistribuzione
distribuzionedi
diun
unfenomeno
fenomenonel
nelterritorio,
territorio,eeper
perlolostudio
studiodelle
delle
studio
relazioni spaziali.
spaziali. Una
Una rappresentazione
rappresentazione grafica,
grafica, ad
ad esempio,
esempio, rende
rende subito
subito
relazioni
evidente l’incremento
l’incremento della
della popolazione
popolazione dei
dei comuni
comuni vicini
vicini alle
alle città
città
evidente
metropolitane, confutando
confutando lala tesi
tesi che
che afferma
afferma lala perdita
perdita didi centralità
centralità della
della
metropolitane,
metropoliaafavore
favoredei
deicentri
centriminori.
minori.
metropoli
Cambiamenti nel tempo
Un’altracaratteristica
caratteristicadelle
delleunità
unitàterritoriali
territorialièèlalaloro
lorovariabilità
variabilitànel
neltempo.
tempo.Per
Perun
un
•• Un’altra
corretto utilizzo
utilizzo delle
delle informazioni
informazioni aa livello
livello ecologico
ecologico èè necessario
necessario conoscere
conoscere quali
quali
corretto
sianogli
gliesemplari
esemplariesistenti
esistentinei
neidiversi
diversimomenti
momentitemporali.
temporali.
siano
Perdidipiù
piùi icambiamenti
cambiamentinei
neiconfini
confiniterritoriali
territorialinon
nonsono
sonosempre
sempreevidenti.
evidenti.Oltre
Oltre
•• Per
alla nascita
nascita ee alla
alla soppressione
soppressione didi un
un esemplare
esemplare occorre
occorre tener
tener presente
presente lele possibili
possibili
alla
variazioniparziali.
parziali.
variazioni
Disponendo didi dati
dati ad
ad un
un livello
livello inferiore
inferiore dell’unità
dell’unità didi analisi
analisi sisi possono
possono
•• Disponendo
riaggregareleleinformazioni
informazionipassate
passatetenendo
tenendoconto
contodei
deinuovi
nuoviconfini.
confini.
riaggregare
Se i i dati
dati sono
sono disponibili
disponibili solo
solo per
per ilil livello
livello di
di analisi
analisi di
di interesse
interesse occorre
occorre
•• Se
aggregarei icasi
casicoinvolti
coinvoltinel
nelprocesso
processodidivariazione.
variazione.
aggregare
Tuttociò
ciòrisulta
risultarelativamente
relativamenteagevole
agevolese
seleleinformazioni
informazionisono
sonoespresse
espresseininvalori
valori
•• Tutto
assoluti.Quando,
Quando,alalcontrario,
contrario,i idati
datisono
sonogià
giàelaborati
elaborati—
—ininforma
formadidipercentuali,
percentuali,
assoluti.
rapporti didi composizione,
composizione, tassi,
tassi, etc.
etc. —
— non
non èè possibile
possibile sommare
sommare lele informazioni
informazioni
rapporti
appartenenti aiai diversi
diversi esemplari.
esemplari. In
In questo
questo caso,
caso, occorre
occorre escludere
escludere tutti
tutti i i casi
casi
appartenenti
coinvolti nel
nel processo
processo didi variazione
variazione dei
dei confini;
confini; anche
anche sese ciò
ciò potrebbe
potrebbe rendere
rendere
coinvolti
l’analisipoco
pocosignificativa
significativa(nel
(nelnostro
nostroesempio
esempiosisitratterebbe
tratterebbedidiescludere
escludere16
16province
province
l’analisi
fralelequali
qualiMilano
MilanoeeFirenze)
Firenze). .
fra
Un’ultimastrategia
strategiaconsiste
consistenello
nellostimare
stimarei idati
datidegli
deglianni
annipassati.
passati.Tale
Taleprocesso
processo
•• Un’ultima
devefondarsi
fondarsisulla
sullaconoscenza
conoscenzadel
delterritorio,
territorio,perché
perchéspesso
spessonon
nonèècorretto
correttoassumere
assumere
deve
chei inuovi
nuoviesemplari
esemplariabbiamo
abbiamocaratteristiche
caratteristichesimili
similiaaquelli
quellida
dacui
cuiprovengono.
provengono.
che
Cambiamenti nel tempo
Scorpori
Il Comune perde parte del
territorio
Soppressioni
L’intero Comune entra a far parte di uno o più
Comuni
Fusioni
Unione di due o
più Comuni
Aggregazione
Un Comune esistente acquista
parte o tutto il territorio di uno o
più Comuni
Istituzione di
nuovo Comune
Cambiamenti nel tempo
Numero di decessi per disturbi psichici e malattie del sistema nervoso per
quinquennio
90.000
80.000
70.000
60.000
50.000
40.000
30.000
20.000
10.000
0
1930
1935
1940
1945
1950
1955
1960
1965
1970
1975
1980
Nel 1968 revisione della classificazione internazionale delle malattie. Le morti per disturbi
psichici e malattie del sistema nervoso passano da 78.571 (vecchia classificazione) a 6.805 (nuova
classificazione); il numero di morti per malattie del sistema circolatorio da 173.434 a 245.631.
Inoltre, pur se in modo meno marcato, si registrano variazioni anche per le altre cause di morte.
Ricapitolando
Ricapitolando,quando
quandoininuna
unaricerca
ricercasisiadotta
adottauna
unaunità
unitàdidianalisi
analisiecologica
ecologicaèèmolto
moltoimportante
importante
Ricapitolando,
consideraresia
sialalastoria,
storia,sia
sialalacultura,
cultura,sia
sialalacollocazione
collocazionesul
sulterritorio
territoriodei
deisingoli
singoliesemplari
esemplari
considerare
dell’unitàdidianalisi
analisiscelta.
scelta.
dell’unità
Talicaratteristiche
caratteristichedei
deivari
varitipi
tipididiunità
unitàdidianalisi
analisiecologiche
ecologicheproducono
produconouna
unanetta
nettadifferenza
differenza
Tali
fralelericerche
ricercheche
chesisiavvalgono
avvalgonodididati
dati relativi
relativi aaindividui
individuieequelle
quelleche
chesisiavvalgono
avvalgonodididati
dati
fra
relativiaaunità
unitàterritoriali.
territoriali.
relativi
Nelprimo
primocaso
casogli
gliindividui
individuipresenti
presentinella
nellamatrice
matricedei
deidati
datisono
sono‘anonimi’
‘anonimi’eesono
sonoconsiderati
considerati
Nel
fungibilisia
siafra
fradidiloro
lorosia
siarispetto
rispettoall’intera
all’interapopolazione
popolazioneda
dacui
cuiprovengono.
provengono.Le
Leinformazioni
informazioni
fungibili
relativeagli
agliindividui
individuisono
sonosolo
soloquelle
quellepresenti
presentinella
nellamatrice
matricedei
deidati
dati
relative
Quandoi icasi
casidella
dellamatrice
matricedei
deidati
datisono
sonoesemplari
esemplarididiuna
unaunità
unitàdidianalisi
analisiterritoriale
territorialeèèmolto
molto
Quando
importante esaminare
esaminare individualmente
individualmente i i casi
casi considerandone
considerandone lala storia,
storia, lala cultura,
cultura, lala
importante
collocazione geografica,
geografica, i i cambiamenti
cambiamenti nel
nel tempo,
tempo, etc.
etc. Di
Di solito,
solito, tutte
tutte queste
queste ulteriori
ulteriori
collocazione
informazioniprovengono
provengonodal
dalpatrimonio
patrimoniodidiconoscenze
conoscenze(siano
(sianoesse
essetacite
tacitee/o
e/ospecialistiche)
specialistiche)
informazioni
delricercatore
ricercatoreeenon
nonsono
sonoorganizzate
organizzatesulle
sullecolonne
colonnedella
dellamatrice
matricedei
deidati.
dati.Nondimeno
Nondimenoqueste
queste
del
conoscenzeconsentono
consentonodidiarricchire
arricchirel’analisi
l’analisidei
deidati
datieesoprattutto
soprattuttol’interpretazione
l’interpretazionedegli
deglistessi.
stessi.
conoscenze
Quandoi icasi
casididiuna
unamatrice
matricedei
deidati
datisono
sonoesemplari
esemplarididiuna
unaunità
unitàdidianalisi
analisiecologica
ecologicanon
nonèèpiù
più
Quando
sostenibile l’assunto
l’assunto atomista
atomista sottostante
sottostante alla
alla matrice
matrice dei
dei dati
dati (Marradi
(Marradi 1996;
1996; Di
Di Franco
Franco
sostenibile
2001)che
cheafferma
affermalalafungibilità
fungibilitàfra
frai icasi
casidella
dellamatrice.
matrice.Al
Alcontrario
contrarioèènecessario
necessarioriconoscere
riconoscere
2001)
individualmenteciascun
ciascuncaso
casoininciascuna
ciascunaoperazione
operazionedidianalisi
analisidei
deidati.
dati.
individualmente
LEZIONE 3
Lo studio delle relazioni tra variabili
Rispondiamo alla domanda: “che relazione c’è tra il tasso di occupazione e il livello di
istruzione?” Calcoliamo la correlazione lineare tra il ‘numero di occupati’ e il
‘numero di laureati’
rxy = 0,98
nei comuni dove l’istruzione è più elevata è più facile trovare lavoro
Per controllare la plausibilità della nostra interpretazione calcoliamo la correlazione tra
il ‘numero di occupati’ e il ‘numero di individui senza titolo di studio’
rxy = 0,91
Tra i due fenomeni sussiste una relazione non lineare? Calcoliamo la correlazione tra il
‘numero di occupati’ e il ‘numero di diplomati’
rxy = 0,99
QUALCOSA NON QUADRA?
Lo studio delle relazioni tra variabili
Losquilibrio
squilibriodimensionale
dimensionaletra
trai icasi
casigioca
giocaun
unruolo
ruoloancor
ancorpiù
piùrilevante
rilevanteper
per
Lo
studio delle
delle relazioni
relazioni tra
tra lele variabili.
variabili. IlIl diverso
diverso peso
peso della
della popolazione
popolazione
lolo studio
residentenei
neicasi
casioffusca
offuscalelerelazioni
relazionitra
tralelevariabili
variabilisocio-economiche
socio-economicheee
residente
demografiche,ininquanto
quantociascuna
ciascunadidiesse
essetenderà
tenderàaacrescere
crescereininrapporto
rapportoalla
alla
demografiche,
popolazioneresidente.
residente.
popolazione
Com’è ovvio,
ovvio, all’aumentare
all’aumentare della
della popolazione
popolazione residente
residente aumentano
aumentano
Com’è
necessariamente anche
anche ilil numero
numero didi occupati,
occupati, didi laureati,
laureati, didi diplomati,
diplomati, didi
necessariamente
individui senza
senza titolo
titolo didi studio,
studio, etc.
etc. L’incremento
L’incremento non
non sarà
sarà sempre
sempre
individui
proporzionale alla
alla popolazione
popolazione residente
residente (ad
(ad esempio:
esempio: un
un laureato
laureato ogni
ogni
proporzionale
centoresidenti),
residenti),ma
maililforte
fortesquilibrio
squilibriodimensionale
dimensionaletra
trai icasi
casinon
nonpermette
permette
cento
coglieretali
talidifferenze.
differenze.
didicogliere
Lo studio delle relazioni tra variabili
Popolazione
residente Occupati
(1991)
(1991)
Popolazione residente (1991)
0,99
Laureati (1991)
0,98
0,98
Diplomati (1991)
0,99
0,99
Licenza elem. o media inf. (1991)
1,00
0,99
Senza titolo di studio (1991)
0,96
0,91
Immigrati (1995)
0,90
0,92
Popolazione non attiva (1991)
1,00
0,98
Disoccupati (1991)
0,97
0,94
Attivi agricoltura (1991)
0,44
0,41
Attivi industria (1991)
0,92
0,94
Attivi altre attività (1991)
0,99
0,99
Lavoratori autonomi (1991)
0,98
1,00
Astenuti
0,98
0,94
Voti validi
1,00
1,00
Forza Italia
0,97
0,97
An
0,95
0,94
Lega Nord
0,47
0,53
Ds
0,96
0,96
Margherita
0,97
0,98
Rifondazione Comunista
0,98
0,98
Per lo studio delle
relazioni tra variabili
dovrò utilizzare
grandezze relative
Lo studio delle relazioni tra variabili
Popolazione Percentuale
residente di occupati
Variabile
(1991)
(1991)**
Popolazione residente (1991)
-0,01
% di laureati (1991)*
0,26
0,04
% di diplomati (1991)*
0,16
0,30
% licenza elem. o media inf. (1991)*
-0,10
0,52
% di individui senza titolo di studio (1991)*
-0,03
-0,68
% di immigrati (1995)**
-0,05
0,28
% di popolazione non attiva (1991)**
-0,03
-0,85
% di disoccupati (1991)***
0,01
-0,70
% di attivi agricoltura (1991)***
-0,08
-0,32
% di attivi industria (1991)***
-0,06
0,51
% di attivi altre attività (1991)***
0,15
-0,25
% di lavoratori autonomi (1991)***
-0,07
0,12
% di astenuti****
-0,03
-0,59
% di voti validi*****
0,06
0,47
% di voti a Forza Italia******
0,01
0,09
% di voti ad An******
0,04
-0,33
% di voti alla Lega Nord******
-0,06
0,54
% di voti ai Ds******
0,04
-0,11
% di voti alla Margherita******
0,02
0,04
% di voti a Rifondazione Comunista******
0,02
-0,05
Denominatore sul quale è
calcolata la percentuale:
* individui di 5 anni e oltre
** popolazione residente
*** popolazione attiva
**** elettori
***** votanti
****** voti validi
Lo studio delle relazioni tra variabili
Supponiamodidisvolgere
svolgereuna
unaricerca
ricercadidisociologia
sociologiaelettorale
elettoralecon
conunità
unitàdidianalisi
analisiilil
Supponiamo
collegiodella
dellaCamera.
Camera.Obiettivo
Obiettivoèèlolostudio
studiodella
dellarelazione
relazionetra
tralalaforza
forzaelettorale
elettoraledei
dei
collegio
partiti ee lele caratteristiche
caratteristiche socio-economiche
socio-economiche dei
dei collegi.
collegi. Come
Come prima
prima analisi
analisi
partiti
esplorativa bivariata
bivariata calcoliamo
calcoliamo lala correlazione
correlazione tra
tra ilil voto
voto aiai partiti
partiti ee lele altre
altre
esplorativa
variabili.
variabili.
Esaminandoi irelativi
relativicoefficienti
coefficientisisitrova
trovauna
unacorrelazione
correlazionemolto
moltoalta
alta(0,85)
(0,85)fra
fralala
Esaminando
‘percentualedidiastenuti’
astenuti’eelala‘percentuale
‘percentualedidiindividui
individuisenza
senzatitolo
titolodidistudio’.
studio’.Da
Da
‘percentuale
ciò potrebbe
potrebbe scaturire
scaturire l’interpretazione
l’interpretazione che
che sono
sono soprattutto
soprattutto gli
gli individui
individui con
con bassa
bassa
ciò
istruzione(senza
(senzatitolo
titolodidistudio)
studio)aadisertare
disertareleleurne?
urne?
istruzione
Inferenzascorretta
scorretta
Inferenza
Questo errore viene denominato FALLACIA ECOLOGICA
L’affermazione corretta è: “nei collegi della Camera dove si registra
un’alta percentuale di astensioni si registra una concomitante alta
percentuale di individui senza titolo di studio”
La fallacia ecologica
Quando sisi analizzano
analizzano dati
dati ecologici
ecologici lala tentazione
tentazione didi inferire
inferire lele relazioni
relazioni
Quando
riscontrate fra
fra lele variabili
variabili su
su altri
altri livelli
livelli didi analisi,
analisi, ee inin particolare
particolare su
su quello
quello
riscontrate
individuale, èè didi solito
solito molto
molto forte.
forte. Per
Per tale
tale ragione
ragione èè importante
importante avere
avere ben
ben chiaro
chiaro
individuale,
cosasisiintende
intendeper
perfallacia
fallaciaecologica
ecologicaeequali
qualiinferenze
inferenzesono
sonolecite
lecitenel
nelpassaggio
passaggioda
daun
un
cosa
livellodidianalisi
analisiall’altro.
all’altro.
livello
Robinson (1950)
(1950) presenta
presenta ilil problema
problema della
della fallacia
fallacia ecologica
ecologica all’attenzione
all’attenzione della
della
Robinson
comunità scientifica
scientifica mostrando
mostrando con
con un
un esempio
esempio empirico
empirico l’inammissibilità
l’inammissibilità
comunità
dell’inferenza: ilil valore
valore del
del coefficiente
coefficiente didi correlazione
correlazione cambia
cambia inin relazione
relazione
dell’inferenza:
all’unitàdidianalisi
analisisu
sucui
cuièècalcolato.
calcolato.
all’unità
L’esempio parte
parte dalla
dalla correlazione
correlazione riscontrata
riscontrata tra
tra ‘la
‘la percentuale
percentuale didi neri’
neri’ ee lala
L’esempio
‘percentuale didi analfabeti’
analfabeti’ rilevate
rilevate nel
nel censimento
censimento del
del 1930
1930 negli
negli Stati
Stati Uniti.
Uniti.
‘percentuale
Questacorrelazione
correlazioneassume
assumeililvalore
valoredidi0,95
0,95sesecalcolata
calcolatasu
sunove
novearee
areegeografiche
geografiche
Questa
mentreaalivello
livelloindividuale
individualeililsuo
suovalore
valorescende
scendeaa0,20.
0,20.
mentre
La centralità
centralità del
del contributo
contributo nasce
nasce dal
dal fatto
fatto che
che prima
prima lala corrispondenza
corrispondenza tra
tra lele
La
correlazioni calcolate
calcolate su
su differenti
differenti livelli
livelli didi aggregazione
aggregazione dell’unità
dell’unità didi analisi
analisi era
era
correlazioni
dataper
perscontata.
scontata.
data
La fallacia ecologica
Dall’esempioriportato
riportatoda
daRobinson
Robinsonemergono
emergonodue
duerisultanze
risultanzeempiriche:
empiriche:
Dall’esempio
correlazioneecologica
ecologicaèèsuperiore
superioreaaquella
quellaindividuale;
individuale;
a)a)lalacorrelazione
b)più
piùsisiaggrega
aggregal’unità
l’unitàdi
dianalisi
analisipiù
piùaumenta
aumentaililvalore
valoredel
delcoefficiente
coefficientedidi
b)
correlazione.
correlazione.
Taletendenza
tendenzaviene
vieneconfermata
confermataininnumerosi
numerosistudi
studisuccessivi
successivi(Yule
(YuleeeKendall
Kendall
Tale
1950;Blalock
Blalock1961;
1961;Boudon
Boudon1967;
1967;Slatin
Slatin1969).
1969).
1950;
Quale ruolo assegnare ai dati ecologici?
A quali condizioni l’inferenza è lecita?
La fallacia ecologica
istruzione
superiore
voto
a
non voto
c
totale
a+c
φ =
istruzione
inferiore
b
d
b+d
Totale
a+b
c+d
N
ad − bc
( a + b )( c + d )( a + c )( b + d )
Per qualificare la direzione
della relazione si attribuisce
segno positivo quando le
frequenze sono più alte nelle
due
celle poste sulla
diagonale principale e segno
negativo nel caso contrario
Varia tra –1 e +1, come il
coefficiente di correlazione
A livello individuale il coefficiente si basa sulle frequenze
congiunte della tabella. L’associazione può essere interpretata in
termini di probabilità
La fallacia ecologica
Aggregando i casi in m gruppi (le unità ecologiche) per ciascuno di essi
possiamo costruire una tabella a doppia entrata 2*2. Immaginiamo di costruire 20
tabelle come la precedente, una per ciascuna regione italiana.
Piemonte
istruzione
superiore
voto
a
non voto
c
totale
a+c
Lombardia
istruzione
inferiore
b
d
b+d
Totale
istruzione
inferiore
b
d
b+d
Totale
a+b
c+d
N
Sardegna
istruzione
superiore
voto
a
non voto
c
totale
a+c
a+b
c+d
N
istruzione
superiore
voto
a
non voto
c
totale
a+c
……….
istruzione
inferiore
b
d
b+d
Totale
a+b
c+d
N
Il coefficiente di correlazione a livello
ecologico viene calcolato considerando i
soli marginali delle venti tabelle
regionali; più precisamente considerando
per ciascuna variabile la frequenza di una
sola modalità (ad esempio per ogni regione
consideriamo il totale degli individui con
alta istruzione e il totale dei votanti)
La fallacia ecologica
Quanto detto
detto èè sufficiente
sufficiente per
per dimostrare
dimostrare che
che ii due
due coefficienti
coefficienti esprimono
esprimono
Quanto
relazionidiverse;
diverse;per
percui
cuièèscorretto
scorrettoconsiderarli
considerarlifungibili.
fungibili.Non
Nonsisipongono
pongono
relazioni
vincoli all’andamento
all’andamento della
della correlazione
correlazione individuale
individuale dato
dato ilil valore
valore didi quella
quella
vincoli
ecologica. Peraltro,
Peraltro, considerando
considerando ilil rapporto
rapporto tra
tra proprietà
proprietà ee referente
referente
ecologica.
empirico,dovrebbe
dovrebbeormai
ormaiessere
esserechiaro
chiaroche
cheleleproprietà
proprietàassumono
assumonoun
undiverso
diverso
empirico,
significato quando
quando cambia
cambia l’unità
l’unità didi analisi.
analisi. Resta
Resta no
no da
da esaminare
esaminare due
due
significato
aspetti:
aspetti:
1) AA quali
quali condizioni
condizioni lala correlazione
correlazione individuale
individuale (o
(o aggregata
aggregata su
su un
un livello
livello
1)
inferioredell’unità
dell’unitàdidianalisi)
analisi)eequella
quellaecologica
ecologicacoincidono?
coincidono?
inferiore
2)Per
Perquale
qualemotivo
motivo all’aumentare
all’aumentaredel
del livello
livello di
di aggregazione
aggregazionedell’unità
dell’unità didi
2)
analisiililcoefficiente
coefficientedidicorrelazione
correlazionetende
tendeaacrescere?
crescere?
analisi
Per semplificare l’esposizione consideriamo cardinali anche le variabili
fra le quali è calcolata la correlazione a livello individuale
Relazione tra dati individuali e dati ecologici
A livello individuale sono implicate tre variabili:
- due variabili cardinali (X e Y), fra le quali è calcolato il coefficiente di correlazione
- una terza variabile categoriale (Z)
Secondo il teorema di scomposizione della covarianza, la covarianza totale tra due variabili X
e Y, Covt(X,Y), può essere scomposta in due componenti:
Y
Y
Covarianza totale
Y
Covarianze interne
Z1
Z1
Z2
Z3
X
Covt (X,Y) = Covw (X,Y) + Covb (X,Y)
Covarianza esterna
Z2
Z3
X
X
Relazione tra dati individuali e dati ecologici
Livello individuale:
Z variabile contestuale
casi
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
X
3
4
8
6
10
2
4
6
Y
2
5
2
4
2
5
4
3
Z
1
1
1
2
2
3
3
3
Processo di
aggregazione
Livello aggregato:
Z unità di analisi
casi
X
Y
Z1
5
3
Z2
8
3
Z3
4
4
Nell’analisi della covarianza classica l’obiettivo è controllare se la covarianza tra due variabili X
e Y può essere riprodotta dall’introduzione di una terza variabile Z, detta di controllo.
Considerando la relazione tra i dati individuali e quelli ecologici, a livello individuale
l’informazione a disposizione è relativa ai valori delle variabili X e Y. A livello ecologico i valori
disponibili equivalgono alle medie dei gruppi, dove le categorie della variabile Z politomica
divengono i casi.
Relazione tra dati individuali e dati ecologici
coefficiente didi correlazione
correlazione altro
altro non
non èè che
che lala covarianza
covarianza calcolata
calcolata fra
fra due
due
IlIl coefficiente
variabili standardizzate.
standardizzate. Per
Per poter
poter mettere
mettere inin relazione
relazione ilil coefficiente
coefficiente didi
variabili
correlazioneindividuale
individualecon
conquello
quelloecologico,
ecologico,però,
però,per
perciascuna
ciascunadelle
dellevariabili
variabiliXXee
correlazione
necessario considerare
considerare anche
anche ilil rapporto
rapporto didi correlazione
correlazione didi Pearson,
Pearson, eta
eta
YY èè necessario
quadro, in
in relazione
relazione alal raggruppamento
raggruppamento per
per aree.
aree. Tale
Tale coefficiente
coefficiente esprime
esprime ilil
quadro,
rapporto fra
fra lala varianza
varianza tra
tra i i gruppi
gruppi (varianza
(varianza della
della variabile
variabile riprodotta
riprodotta dalla
dalla
rapporto
suddivisionedella
dellavariabile
variabileiningruppi)
gruppi)eelalavarianza
varianzatotale
totaledella
dellavariabile
variabileconsiderata.
considerata.
suddivisione
Dopouna
unaserie
seriedidipassaggi
passaggimatematici,
matematici,che
chequi
quiomettiamo,
omettiamo,sisigiunge
giungealla
allarelazione
relazione
Dopo
cercata:
cercata:
r yxT = r yxW
Correlazione
a livello
individuale
2
1 − η yz
2
1 − η xz
+ r yxB η yz η xz
Correlazione interna ai
gruppi (media delle
correlazioni locali)
Correlazione
a livello
ecologico
Relazione tra dati individuali e dati ecologici
Y
Y
Covarianza totale
Y
Covarianze interne
Z1
Z1
Z2
Z2
Z3
X
Covarianza esterna
Z3
X
X
Paradosso: lele due
due correlazioni
correlazioni coincidono
coincidono quando
quando lala correlazione
correlazione aa livello
livello
Paradosso:
individualeèèconsiderata
considerataspuria
spuriasecondo
secondolalalogica
logicadell’analisi
dell’analisimultivariata
multivariata
individuale
Tendenza a crescere di rxy
Abbiamoselezionato
selezionato31
31variabili
variabili su
sucui
cuicalcolare
calcolareililcoefficiente
coefficientedidicorrelazione
correlazioneaiai
Abbiamo
quattro livelli
livelli dell’unità
dell’unità didi analisi
analisi (complessivamente
(complessivamente 465
465 correlazioni
correlazioni per
per ciascun
ciascun
quattro
livello).Per
Perindividuare
individuaresistematicamente
sistematicamentedelle
dellelinee
lineediditendenza
tendenzadel
delcambiamento
cambiamento
livello).
deicoefficiente
coefficientedidicorrelazione,
correlazione,sisièècalcolato
calcolatoun
uncoefficiente
coefficientedidicorrelazione
correlazionemedio
medio
dei
perciascun
ciascunlivello
livellodell’unità
dell’unitàdidianalisi
analisi
per
Unità di analisi su cui sono
calcolati i coefficienti di
correlazione
Comune
Provincia-capoluogo
Provincia
Regione
Correlazione
media
0,16
0,24
0,28
0,35
Numero di casi
8.098
206
103
20
Non tiene conto del segno
Non permette di conoscere il singolo andamento
Tendenza a crescere di rxy
Andamento sempre crescente
Altro andamento senza inversione
Almeno una inversione di segno
Totale correlazioni
Almeno una r
Tutte le
Le 4 r inferiori
uguale o
correlazioni
a 0,25
maggiore di 0,25
N
%
N
%
N
%
15
9,2
151
50
166 35,7
166 35,7
58
35,6
108
35,8
133 28,6
90
55,2
43
14,2
465 100,0 163 100,0
302 100,0
La tendenza a crescere di r dipende dalla progressiva diminuzione
degli scarti-tipo delle variabili (denominatore di r)
L’aumento della covarianza può essere più che proporzionale
(numeratore di r)
Esempi di cambiamento di r
Correlazione tra …
Comune
Provincia-capoluogo
Provincia
Regione
% di astenuti
con % individui
senza titolo di
studio
0,54
0,66
0,72
0,79
% di
autonomi
% di pop. non
% di
con % di % di voti per attiva con % diplomati con
attivi in Fi con % di di individui >
% di
agricoltura
voti per Rc
64
immigrati
0,45
0,46
0,22
0,10
-0,23
-0,44
-0,41
-0,23
Ciascun livello presenta una propria specificità
0,46
-0,26
-0,35
-0,41
0,21
-0,16
0,38
0,45
L’influenza del
del contesto:
contesto:
L’influenza
popolazione ee territorio
territorio
popolazione
L’influenza del contesto
Valori medi per ampiezza demografica dei comuni
popolazione in 5 classi
Numero di comuni
% di laureati
% di diplomati
% di indi. senza titolo di studio
Tasso di occupazione
Tasso di disoccupazione
% di attivi in agricoltura
% di lavoratori autonomi
% di astenuti
% di voti a Forza Italia
% di voti a RC
fino a 2.500- 10.001- 25.000oltre
2.500 10.000 25.000 250.000 250.000
4.266 2.792
692
336
12
1,6
1,9
2,5
4,0
7,1
12,8
14,5
16,8
19,6
23,0
15,7
16,9
16,2
14,5
10,3
53,1
52,2
50,2
48,2
48,8
14,7
16,8
19,2
20,8
19,2
16,8
12,8
10,2
6,7
1,5
33,9
30,2
28,0
26,0
23,8
21,7
19,0
17,6
17,3
19,5
29,0
29,2
30,3
30,7
29,3
4,6
4,7
4,9
5,1
5,5
L’influenza del contesto
Valori medi per area geografica
Numero di comuni
% di laureati
% di diplomati
% di indi. senza titolo di studio
Tasso di occupazione
Tasso di disoccupazione
% di attivi in agricoltura
% di lavoratori autonomi
% di astenuti
% di voti a Forza Italia
% di voti a RC
Nord- Nordovest
est Centro
3.064 1.479 1.001
1,8
1,7
2,1
14,6
14,8
15,0
9,6
11,7
18,6
58,5
60,0
52,9
8,2
7,1
14,6
11,0
10,5
12,1
33,0
31,2
32,9
15,4
17,4
16,0
32,6
26,9
24,9
4,8
3,9
6,2
Sud
1.789
2,0
13,1
25,7
41,4
30,0
21,1
29,8
29,1
27,8
4,7
Isole
765
1,8
11,1
24,3
37,8
33,9
22,9
31,0
29,0
29,7
4,1
L’influenza del contesto
Valori medi per area geografica e ampiezza demografica del comune
Numero Comuni
% di laureati
% di diplomati
% di ind. no tit. di st.
Tasso di occ.
Tasso di disocc.
% di attivi in agric.
% di lav. Autonomi
% di astenuti
% di voti a Fi
% di voti a Rc
fino a
2.500
2.653
1,5
13,3
10,0
58,7
8,1
13,9
34,7
17,5
31,1
4,4
Nord
2.500oltre
250.000 250.000
1.884
6
2,1
7,2
16,5
24,1
10,8
7,7
59,5
54,9
7,5
10,8
6,6
0,9
29,2
23,9
14,2
16,1
30,2
28,0
4,6
6,0
fino a
2.500
448
1,7
13,3
20,4
51,5
15,4
15,5
34,5
17,6
24,7
6,0
Centro
2.500oltre
250.000 250.000
551
2
2,4
8,7
16,3
26,9
17,1
8,3
54,1
54,0
13,8
14,5
9,4
0,8
31,6
25,5
14,8
17,5
25,2
21,0
6,3
5,8
fino a
2.500
1.165
1,6
11,4
26,8
41,2
29,4
23,8
31,7
32,7
26,0
4,6
Sud
2.500oltre
250.000 250.000
1.385
4
2,2
6,2
13,4
19,3
24,1
15,1
39,6
36,9
32,6
34,1
19,9
2,8
28,9
22,8
26,1
25,7
30,3
35,4
4,5
4,5
L’influenza del contesto
% di
% di
% di attivi
individui
individui nell'agricolt
% di attivi
senza titolo senza titolo
ura con nell'agricolt
di studio con di studio con
tasso di ura con % di % di voti a
% di
tasso di disoccupazio
lavoratori Fi con % di
ne
astenuti occupazione
autonomi
voti a Rc
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Sud
Isole
Italia
0,00
-0,01
0,29
0,38
0,41
0,54
-0,11
-0,06
-0,20
-0,11
-0,49
-0,68
-0,11
-0,07
-0,10
0,01
0,21
0,34
0,75
0,61
0,67
0,28
-0,01
0,45
-0,23
0,04
-0,42
-0,28
-0,40
-0,23
L’influenza del contesto
Coefficiente di correlazione tra la ‘percentuale di attivi nell’agricoltura’ e il
‘tasso di disoccupazione’ per regione calcolato su unità di analisi il comune
0 ,1 4
Sard e g n a
0 ,0 6
S ic ilia
C a la b r ia
0 ,0 8
B a s ilic a t a
0 ,3 8
P u g lia
C a m p a n ia
0 ,0 7
- 0 ,4 1
0 ,0 1
M o lis e
Abruzzo
- 0 ,1 3
L a z io
- 0 ,1 4
M arch e
- 0 ,1 8
- 0 ,1 9
U m b r ia
- 0 ,1 2
T o s can a
E m ilia R o m a g n a
0 ,1 5
L ig u r ia
- 0 ,2 2
- 0 ,1 3
F r iu li V . G .
0 ,0 3
V e n e to
- 0 ,2 6
T r e n t in o A . A .
L o m b a r d ia
P ie m o n t e
- 0 ,6 0
0 ,0 1
- 0 ,3 5
- 0 ,4 0
- 0 ,2 0
0 ,0 0
0 ,2 0
0 ,4 0
0 ,6 0
Logica analisi multivariata
1) i casi
raggruppati
casualmente
2) aggregazione
secondo x
Z
X
3) aggregazione
secondo y
Z
Y
X
No effetto contesto
4a) aggregazione
territoriale
Z
Y
X
4b) aggregazione
territoriale
Z
Y
X
Z
Y
X
Effetti strutturali
Effetti di composizione
Esempio:
X= età
Y= voto al maggioritario
Z= zona geografica
(xy) = (xy; z1) + (xy; z2) ⊕ (xz)*(yz)
Y
Tipi di inferenze scorrette
Fallacia individualistica
rxyW
rxyT
=
rxy2
rxy1
Errori campione
popolazione
Errori
contestuali
Fallacia ecologica
rxyB
Errori
di livello
diamanti non
non nasce
nasce
““Dai
Dai diamanti
niente
niente
Dal letame
letame nascono
nascono ii
Dal
fior”
fior
”
De André,
André, Via
Via del
del Campo
Campo
De
