Da quanto detto sin qui è possibile concludere che
Si ottengono dati aggregati quando l’unità di riferimento è un aggregato ossia i dati vengono rilevati in un determinato ambito territoriale (es. individui a livello comunale, regionale ecc.).
La variabile prodotta è quasi sempre cardinale derivante da conteggio.
Esempi:
N° di votanti nella Regione X
N° di classi dell’istituto scolastico Y
N° di libri nella biblioteca Z
N° di auto nel Comune W
Possono essere analizzati attraverso:
Per confrontare fenomeni che si riferiscono a realtà differenti (per tempo o spazio) – dove le quantità assolute dei fenomeni risentono della diversa dimensione degli aggregati – è necessario relativizzare le quantità assolute alle rispettive basi di riferimento del fenomeno attraverso i “rapporti”.
Esistono diversi tipi di RAPPORTI:
1. Di composizione: chiamati anche rapporti di “parte al tutto”, sintetizzano il rapporto che c’è tra una parte del fenomeno e la totalità di quest’ultimo. Esempio:
N° di maschi votanti /totale votanti
N° di classi II anni / totale delle classi dell’istituto scolastico Y
N° di libri classici/ totale di libri presenti nella biblioteca Z
N° auto immatricolate nel 2000/totale delle auto circolanti nel Comune W
2. Di coesistenza: è il rapporto tra le frequenze di due modalità di uno stesso fenomeno. Esempio:
Rapporto di mascolinità dei votanti= maschi votanti/femmine votanti.
Rapporto di matrimoniabilità = coniugati/non coniugati.
3. Di derivazione: è il rapporto (quoziente) tra la misura di un fenomeno e quella di un altro fenomeno che è considerato il suo presupposto. Esempio:
Quoziente di natalità: nati/popolazione femminile tra 15 e 50 anni.
Disoccupati/popolazione attiva.
Laureati/ iscritti all’università.
4. Medi: sono possibili quando il fenomeno posto al numeratore si può associare mediamente ad ogni unità posta al denominatore.
Ore di sciopero/occupati.
N componenti familiari/stanze dell’abitazione.
Per analizzare l’andamento di un fenomeno nel tempo e nello spazio si ricorre alle serie storiche e territoriali.
Nello specifico:
Caratteristiche:
Le serie storiche e territoriali possono inoltre essere rappresentate anche in forma grafica, mediante l’utilizzo di cartogrammi, spezzate e diagrammi a barre (cfr diapositiva 8).
Per cogliere i mutamenti puntuali nel tempo o nello spazio (serie storiche e serie territoriali) ovvero per studiare la variazione di un fenomeno sulla base di un confronto temporale/territoriale si ricorre a:
*sono sinonimi i termini differenza, variazione,incrementi/decrementi.
Si vogliano confrontare le variazioni dei voti del partito a e b dal 2000 al 2006.
Diff. Assoluta Partito A = 1000-500 = 5.00
Diff. Assoluta Partito B = 55.000-50.000= 5.000
Diff. Assoluta % Partito A = 1,79%-0,99%=+0,8
Diff. Assoluta % Partito B = 98,21%-99,01%=-0,8
Diff. relativa Partito A = [(1.000-500)/500]*100 =100%
Diff. relativa Partito B = [(55.000-50.000)/5.000]*100 =100%
[Terminologia: variazione assolute: punti percentuali; variazione relativa: per cento (%)]
Data una matrice di dati, per confrontare lo stato di due casi sulle variabili cardinali ovvero quando si intende stabilire la somiglianza/differenza tra i casi di una stessa matrice su variabili cardinali si ricorre agli indici di distanza.
Per calcolare la distanza tra due casi I e J su tutte le variabili (x1 a n) si fa riferimento alla distanza euclidea.
Se i casi sono rappresentati da aggregati territoriali (quartieri, comuni, province, ecc.), per calcolare la distanza tra i vari aggregati, oltre che calcolare la distanza tra gli aggregati presi a due a due, è possibile anche calcolare la distanza di ogni aggregato dalla media della variabile corrispondente.
Ad esempio, se i casi sono rappresentati dalle Regioni italiane e le variabili sono i voti conseguiti dai partiti A,B, C e D alle ultime elezioni, è possibile calcolare la distanza di ogni regione dalla media nazionale. In tal modo, si otterrà il grado di prossimità/distanza politica della Regione X dalla media nazionale.
Per sintetizzare con un unico numero la differenza che intercorre fra due distribuzioni di frequenza sulla stessa variabile cardinale, si ricorre all’indice di dissimilarità.
Anche in questo caso si calcola la distanza euclidea, ma tra le distribuzioni:
Esempio: indice di dissimilarità
Si vogliano confrontare le distribuzioni dei titoli di studio a Napoli nel 1997 e nel 2007.
Molto spesso l’indice di dissimilarità viene utilizzato per analizzare il cambiamento nella distribuzione delle percentuali di voti intervenuto in due successive elezioni. Si può, ovviamente, ricorrere alla distanza euclidea, ma è possibile calcolare tale distanza sommando le differenze in valore assoluto e dividerle per due. In tal caso l’indice prende il nome di indice di cambiamento elettorale.
Esempio: indice di cambiamento elettorale tra due elezioni.
Si voglia analizzare il cambiamento nella distribuzione delle percentuali di voti intervenuto nella I elezione e nella II elezione.
2. Metodo scientifico e ricerca sociale
3. Le fasi della ricerca sociale
4. Tipi di proprietà e tipi di variabili
5. Le variabili
7. Esercitazione: le variabili
8. L'autonomia semantica delle categorie di risposta
9. Introduzione all'analisi delle variabili
10. L'analisi dei dati con variabili categoriali non ordinate
11. Introduzione all'analisi delle distribuzioni di dati con variab...
12. L'analisi dei dati con variabili categoriali ordinate
13. Introduzione all'analisi dei dati con variabili cardinali
14. L'analisi dei dati con variabili cardinali
15. Lo studio della concentrazione di una variabile cardinale trasf...
16. La curva normale
17. Trasformazioni delle variabili: standardizzazione e deflazione
18. La trasformazione delle variabili
19. Rapporti statistici, serie storiche e territoriali
22. La relazione tra due variabili dicotomiche
23. La relazione tra due variabili con categorie non ordinate - pri...
24. La relazione tra due variabili con categorie non ordinate - sec...
25. Relazione tra una variabile categoriale e una cardinale
26. Il diagramma di dispersione
27. Introduzione all'analisi della relazione tra due variabili card...
28. La relazione tra due variabili cardinali
29. Introduzione all'analisi trivariata
30. Esercitazione: tipi di variabili
Corbetta P., La ricerca sociale: metodologia e tecniche, vol. IV, Bologna, Il Mulino, 2003.
Leti G., 1983, Statistica descrittiva, Il Mulino, Bologna.
Mostacci F., Aspetti teorico-pratici per la costruzione di indici dei prezzi al consumo, Documenti ISTAT n. 7/2004.