METODOLOGIA E STATISTICA DELLA RICERCA SOCIALE (EP

8829 - METODOLOGIA DELLA RICERCA SOCIALE Prof. Piergiorgio Corbetta Conoscenze e abilità da conseguire Allo studente verranno presentate le principali tecniche di ricerca sociale; nella parte conclusiva del corso si dedicherà un certo spazio anche all’analisi dei dati. La finalità del corso è quella di fornire le conoscenze specifiche necessarie per a) effettuare una ricerca empirica elementare e b) saper valutare criticamente un rapporto di ricerca. Programma/Contenuti Argomenti del corso: 1 - La traduzione empirica della teoria 2 - L'inchiesta campionaria 3 - Le fonti statistiche ufficiali 4 - L'analisi dei dati: analisi ad una variabile 5 - L'analisi dei dati: analisi a due variabili Testi/Bibliografia Piergiorgio Corbetta, La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il Mulino Vol II. Le tecniche quantitative: Cap. I: par. da 1 a 6. Cap. III: par. da 1 a 8. Cap. V: tutto Vol IV. L'analisi dei dati: Cap. II: par. 1, 2, 3, 8, 12, 13. Cap. III: par. 1, 2 (con esclusione di 2.5, 2.6), par. 7.1 (solo questo sotto-paragrafo del par. 7) Alternativamente: Piergiorgio Corbetta, Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il Mulino Cap. III: par. da 1 a 6. Cap. V: par. da 1 a 7. Cap. VII: tutto. Cap. XII: par. 1, 2, 3, 8, 12, 13. Cap. XIII: par. 1, 2 (con esclusione di 2.5 e 2.6), par. 7.1 (solo questo sotto-paragrafo del par. 7). Nota: i due programmi sono identici. Si tratta dello stesso volume pubblicato sia in modo frazionato in quattro volumi (di questi il primo e il terzo non servono per questo esame) sia in forma di unico volume. Modalità di verifica dell'apprendimento Esame scritto: test a risposte multiple. 1

Orario di ricevimento Mercoledì ore 10-11 presso il Dipartimento di scienze dell'educazione, Via Filippo Re 6 Calendario Corso N Argomento Lez 1 Introduzione con presentazione ricerche in educazione 2 Ricerca quantitativa e ricerca qualitativa 3 Struttura della ricerca, teoria, ipotesi 4 5 6

L’operativizzazione dei concetti Le variabili “

7 8 9

L’inchiesta campionaria “ “

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Le fonti statistiche ufficiali “ La matrice dei dati

13 14 15

Analisi monovariata Distribuzioni di frequenza; rappresentazioni tabellari e grafiche Dati aggregati e rapporti statistici Serie temporali e territoriali; numeri indice

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Analisi bivariata: Tabelle a doppia entrata “ Esercizi di analisi dati

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Analisi bivariata: diagrammi di dispersione “ Esercizi di analisi dati

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LUCIDI UTILIZZATI ALLE LEZIONI Precisazione importante: questi lucidi sono pensati per gli studenti che seguono le lezioni, come promemoria di quanto fatto a lezione. Non sono assolutamente sufficienti per superare l’esame, né per chi ha frequentato, né per chi non ha frequentato. Le domande del test d’esame, infatti, fanno riferimento agli argomenti trattati nel libro adottato, molti dei quali, per la limitatezza del tempo a disposizione delle lezioni, non sono stati in queste trattati e quindi non compaiono sui lucidi che seguono. Delle dispense che seguono, le Lezioni n. 1 e n. 2 servono per illustrare i vari tipi di ricerca sociale; gli esempi ed i temi in esse trattati, tuttavia, non entrano nelle domande del test d’esame. La numerazione delle lezioni che seguono non corrisponde all’indice delle lezioni sopra riportato: alcuni degli argomenti delle lezioni che seguono vengono trattati in due lezioni

LEZIONE N 1 ALCUNI ESEMPI DI RICERCHE EMPIRICHE IN CAMPO EDUCATIVO Xin Ma, Bullying and Being Bullied: to What Extent Are Bullies also Victims?, in “American Educational Research Journal”, 2001, pp. 351-370. Introduzione (rassegna della letteratura) - Bullismo: una forma di aggressione attraverso la quale uno studente o un gruppo di studenti ripetutamente disturba una vittima verbalmente o fisicamente senza essere provocato (es. p. 452) - Effetti devastanti del bullismo, che spesso arrivando a conseguenza violante e disastrose sia per le vittime che per gli aggressori Caratteristiche salienti degli aggressori: - famiglie con genitori autoritari, ostili, che rifiutano i figli - precedenti di comportamenti aggressivi - non c’è relazione con caratteristiche socio-economiche - genere: più maschi che femmine (3/1) Caratteristiche salienti delle vittime: - studenti senza amici nella scuola e eccessivamente protetti dai genitori - non incidono caratteristiche fisiche (sovrappeso, occhiali, razza, o altre diversità es. nel vestire, nel dialetto...) - scarse capacità relazionali, capacità di difendersi o di vendicarsi - bassa autostima, alta ansietà sociale, paura delle valutazioni negative dei pari Caratteristiche del contesto (scuola) La scuola può far molto per ridurre il bullismo, in quanto gli atti relativi si compiono in genere negli edifici scolastici: 3

- disciplina, intensa supervisione, assistenza psicologica per studenti, formazione per gli insegnanti Metodo Questionario fatto i due scuole del 6° grado (N=6800) e dell’8° grado (N=6800), indagando attraverso le domande del questionario se gli studenti fossero mai stati oggetto di prepotenze o se essi avessero mai compiuto atti di “bullismo” [Questionario p. 358] C. Goldenberg, R. Gallimore, L. Reese and H. Garnier, Cause or Effect? A Longitudinal Study of Immigrant Latino Parents’ Aspirations and Expectations, and Their Children’s School Performance, in “American Educational Research Journal”, 2001, pp. 547-582 Studio longitudinale, durato sei anni (dal kindergarten al 6° grado) su 81 bambini latino americani dell’area di Los Angeles, e sui loro genitori. Sul tema della profezia che si autoadempie: se le aspettative di genitori ed insegnati sul rendimento scolastico di un bambino sono elevate, il suo rendimento sarà pure elevato. In particolare pare che il basso successo dei bambini latino-americani nelle scuole americane sia dovuto al basso livello di aspettative dei loro genitori. Strumenti a. Aspirazioni e attese dei genitori Ogni anno è stata fatta un’intervista in autunno ai genitori. Domande su loro aspirazioni e previsioni a1. Aspirazione: Quanto lei vorrebbe che suo/a figlio/a proseguisse negli studi? a2. Attesa (previsione): Fino a quanto lei pensa che suo/a figlio/a prosegua negli studi? Per entrambe: finire le elementari / le medie / le superiori / frequentare il college / frequentare l’università / laurearsi. b. Risultati scolastici Basati sulla valutazione degli insegnanti su 4 temi: andamento generale dei voti nell’anno, andamento nella capacità di lettura, interesse-motivazione, capacità di apprendimento 4

Fra i risultati emerge non solo, come è noto, che le aspettative dei genitori influenzano il rendimento scolastico dei figli; ma anche l’interessante fatto che le aspirazioni dei genitori sono a loro volta influenzate dal rendimento scolastico dei figli

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K. J. Quirk, T.Z. Keith e J.T.Quirk, Employment During High School and Student Achievement: Longitudinal Analysis of National Data, in “The Journal of Educational Research”, Sept-Oct, 2001, 4-10. Il fatto che lo studente lavori, che effetto ha sul rendimento scolastico (studenti delle superiori)? Incertezze della ricerca sul problema. Effetti sia positivi che negativi. Alcuni ricercatori hanno trovato effetti leggermente positivi se il lavoro non supera le 15-20 ore settimanali; negativi se le supera. Nessuno studio longitudinale. La ricerca Campione nazionale di 15.552 studenti dal’8° al 12° grado. Studio longitudinale (intervistati ogni due anni). Risultato: influenza curvilinea dell’esperienza di lavoro sul rendimento scolastico: chi ha lavorato fino a 12 ore alla settimana va meglio di chi non ha lavorato; gli studenti con lavoro oltre le 12 ore alla settimana sono quelli che vanno peggio a scuola. Avvertenza dei ricercatori: bisognerebbe differenziare l’analisi a seconda del lavoro compiuto (lavoro nei campi, in fabbrica, baby sitting...):

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J. W. Wimer, C.S. Ridenour, K. Thomas e A.W. Place, Higher Order Teacher Questioning of Boys and Girls in Elementary Mathematics Classrooms, in “The Journal of Educational Research”, Nov-Dec, 2001, 84-92. Ricerca sul diverso rendimento in matematica di maschi e femmine (le Higher Order Questions sono domande fatte agli studenti che non sono basate sulla memoria di quanto studiato, ma su un ragionamento applicativo di queste conoscenze). Bambini e bambine mostrano stesso entusiasmo per la matematica nella scuola elementare (81% bambine e 84% maschi). Nella prima adolescenza le relazione comincia a cambiare (72% maschi e 61% femmine). Nella high school è di 25% fra i ragazzi e 15% fra le ragazze.

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L. Alcàzar et. al., Why are teachers absent? probing service delivery in Peruvian primary schools, in «International Journal of Educational Research», 45 (2006): 117-136. 1. Introduction - Importanza in campo educativo della motivazione degli insegnanti. 2. Literature review: what do we know about teacher absence? - Pochi studi sistematici, men che meno nella nazione studiata (Perù) 3. Study approach and methodology - Studio finanziato dalla World Bank sull’assenteismo in campo educativo e sanitario in 6 nazioni: Peru, Bangladesh, Ecuador, India, Indonesia, Uganda. - Visite non annunciate in un campione di 100 scuole elementari distribuite in 7 regioni rappresentative della costa, sierra e giungla. Due visite: una per rilevare le presenze, una seconda per intervistare gli insegnanti. Oltre al questionario individuale (agli insegnanti), anche schede per dati sulla scuola. 4. Absence and incentives: conceptual framework and Peruvian institutional context Fattori che intervengono casualmente sul coinvolgimento degli insegnanti (incentivi): analisi della letteratura: Institutional context: stabilità del lavoro, benefici contrattuali (ferie, pensione...) Modalità di assunzione: concorsi nazionali, clientele locali... Salare and bonuses Monitoring and discipline 5.

Descriptive results: what is the extent of absence and who is absent? % assenza Bangladesh 16 Ecuador 14 India 25 Indonesia 19 Peru 11 Uganda 27

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Segue tabella sulle motivazioni dell’assenza addotte dal direttore 6. Why are school teacher absent? Analisi multivariata 6.1. Caratteristiche della comunità . povertà (dell’area) . lontananza (della scuola) 6.2. Caratteristiche demografiche dell’insegnate . età, genere, stato civile 6.3. Incentivi finanziari . salario 6.4. Caratteristiche del contratto 6.5. Controllo e disciplina . controlli dall’alto dalla gerarchia . controlli dal basso dalle famiglie . incentivi non economici: . legami comunitari . condizioni di lavoro (infarastrutture ed equipaggiamento . competizione da parte di scuole private

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D. Filmer, Gender and wealth disparities in schooling: Evidence from 44 countries, in «International Journal of Educational Research», 43 (2005): 351-369. 1. Introduction Dichiarazione dei diritti dell’uomo delle nazioni unite del 1948: istruzione primaria fra i diritti umani. Oltre 50 anni dopo l’obiettivo non è ancora raggiunto. Ricerca condotta sui dati del Demographic and Health Surveys (DHS) in oltre 40 nazioni 2. Why would one expect differences in schooling? Genere - diverso valore dato dalle famiglie all’istruzione dei maschi o delle femmine - effetto se le scuole sono segregate per genere o se il corpo insegnante è prevalentemente maschile o femminile - diverso ruolo di M o F nella produzione familiare: es. cura familiare (sorelle maggiori che devono prendersi cura dei fratelli e sorelle piccoli), lavoro nei campi, in casa (es tappeti) Ricchezza-Povertà Il reddito familiare influenza l’investimento nella scuola. Genere e reddito Poco studiato. P. es. in area rurale potrebbe essere più facile trovare lavoro per i ragazzi non istruiti (lavori nei campi) per cui ai ragazzi non converrebbe andare a scuola. All’opposto nelle zone dove le ragazze sostituiscono la madre nella cura domestica, c’è disincentivo ad andare a scuola per le ragazze. 3.

Data and methodological approach

Base dati per 44 nazioni, solo paesi “in via di sviluppo”, metà della popolazione mondiale, campioni nazionali di famiglie fra i 2000 e i 87.000 casi! Istruzione, tre domande: se sono mai stati a scuola più alto livello raggiunto voto finale avuto Per coloro che avevano fra 6 e 25 anni chiesto anche se stavano frequentando una scuola 10

Variabili utilizzate: - frequenza: % di ragazzi fra 6 e 14 anni che frequentano una scuola - adempimento: % di giovani fra 15 e 19 anni con i 5 anni delle elementari Ricchezza-povertà: con dati individuali, vantaggio di poter misurare le differenze entro le nazioni; tuttavia variabile molto difficile da misurare (non si può fare domanda diretta su reddito). Utilizzati indicatori su possesso di beni. Esempio (sommati punteggio 0-15): - 6 beni posseduti (radio, frigo, tv, bicicletta, moto-auto...) - 3 indicatori su approvvigionamento acqua - 3 su servizi igienici - 1 su elettricità - 1 di persone in stanza - 1 su materiale del pavimento della casa Misure delle disuguaglianze nell’istruzione per genere e ricchezza Disuguaglianze per genere: rapporto fra M/F frequentanti Disuguaglianze per ricchezza: (% bambini frequentanti nel 50% delle famiglie più ricche) / (% bambini frequentanti nel 50% delle famiglie più povere) 4.

The magnitude on gender and wealth inequalities in education

Disuguaglianze per genere: particolarmente alte nell’Africa centrale e occidentale; poi in Asia meridionale; poi in Nord Africa. In 7 nazioni la tendenza è opposta, concentrate in America latina (es Brasile...) Disuguaglianze per reddito: maggiori in Africa centrale e occidentale, Asia meridionale, Nord Africa (v. tab. 1) Confronto fra disuguaglianze di genere e di reddito su istruzione (v. fig. 1) Linea dei 45°: disug di genere e di ricchezza sono eguali Quasi tutte le nazioni sono sopra questa linea: le diseg. nell’istruzione per reddito sono maggiori di quelle per genere. Tre gruppi: - nazioni lungo l’asse verticale (Nigeria, Tanzania): diseg. dovute al genere basse, dovute al reddito alte; - nazioni con entrambe le disug alte (es. Pakistan) - nazioni con disug entrambe alte, ma assai maggiore quella per reddito (es. Mali, Marocco) 11

Problemi della ricerca nelle scienze sociali (Robertson, 34): - Reattività - Individualità - Complessità - Non-manipolabilità - Appartenenza

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LEZIONE N 2 METODI QUANTITATIVI E METODI QUALITATIVI Fasi del dibattito: anni 1920-30: confronto 1940-60: trionfo quantitativo fine anni 60: ritorno del dibattito e della valorizzazione del qualitativo dalla seconda metà anni 80: forte sviluppo metodi qualitativi Quantitativo-qualitativo: contrapposizione dalle radici profonde Presentazione di due "tipi ideali" di ricerca A. Paradigma neopositivista: Sociologia nasce in ambito positivistico - Auguste Comte, Montpellier1789 - Parigi1857; Cours de philosophie positive, 1835-1842 - Herbert Spencer, Derby 1820 - Brighton 1903; Principi di filosofia sintetica, 1862 - 1885. Ingenuo fideismo metodi scienze naturali. Positivismo: “studiare la realtà utilizzando gli apparati concettuali, i metodi di osservazione e misurazione, gli strumenti d'analisi matematica, i procedimenti d’inferenza, delle scienze naturali”. Crime in the making, di Robert Sampson e John Laub. Storia della ricerca: ritrovamento materiale originario ricerca longitudinale 1. Ipotesi teoriche: - necessità di studio longitudinale, non concentrazione solo su adolescenza: . studi trasversali (cross-sectional) o sincronici . studi longitudinali (longitudinal) o diacronici (prospettiva di ciclo di vita) - ipotesi 1: tesi della stabilità del comportamento disadattato (antisocialità che si forma nell'infanzia) - ipotesi 2: tesi del cambiamento: i bambini antisociali non diventano necessariamente degli adulti antisociali: teoria del "controllo sociale informale"; 13

Legami informali in: famiglia, scuola, gruppo dei pari, lavoro, matrimonio 2. Disegno della ricerca 1939: 500 "autori di reato" e 500 ragazzi "normali" fra i 10 e 17 anni Seguiti sistematicamente fra il 1939 ed il 1948 Interviste successive all'età di 25 e 32 anni (raggiunti quasi 450 per gruppo) 3. Analisi dei dati e risultati Variabili dipendenti: - devianza ufficiale (autori/non-autori di reato) - devianza non ufficiale: punteggio sulla base di comportamenti anche di semplice "cattiva condotta" (fumare, bere, scappare di casa, marinare la scuola, cattiva condotta a scuola...) Cinque capitoli: contesto familiare ruolo della scuola del gruppo dei pari e di fratelli/sorelle continuità nel tempo legami sociali adulti e cambiamento modelli comparativi di crimine e devianza Cap. 1: Contesto familiare e delinquenza giovanile a) quadro teorico: - la probabilità di devianza cresce col peggiorare delle condizioni socioeconomiche di partenza - variabili di base o strutturali (structural background variables) e variabili di processo (processual variables), legami informali (v. schema a due stadi)

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Variabili strutturali di base Affollamento abitativo Disgregazione familiare Dimensione familiare Basso status socio-economico Nascita all'estero Mobilità residenziale Occupazione della madre Devianza paterna Devianza materna

b) c)

Variabili processuali

Padre erratico, freddo e minaccioso Madre erratica, fredda e minacciosa Mancanza di supervisione materna Rifiuto, ostilità da parte dei genitori Rifiuto dei genitori da parte del ragazzo

Reato

misure empiriche risultati dell'analisi regressione standard (devianza non-ufficiale) e logistica (devianza ufficiale) . esiste relazione fra variabili di base e devianza (1) . esiste relazione fra variabili processuali e devianza (2) . se considerate tutte assieme, le relazioni (1) spariscono: "le variabili strutturali non hanno effetto diretto sul comportamento deviante, ma mediato dalle variabili processuali": il 73% dell'effetto (1) è mediato dalle variabili processuali familiari

Tab. 2.1. Influenza delle variabili strutturali e processuali sul comportamento deviante, sulla base di una regressione logistica (Sampson e Laub 1993). b Variabili strutturali Mobilità residenziale Dimensione della famiglia Affollamento familiare Disgregazione familiare Occupazione della madre Status socio-economico della famiglia Nascita all'estero Devianza del padre Devianza della madre Variabili processuali Padre erratico/ostile Madre erratica/ostile Supervisione materna Rifiuto dei genitori Attaccamento ai genitori

rapporto t

0,03 0,15 -0,32 0,36 -0,11 -0,12 0,00 -0,06 0,15

1,19 2,72* -1,75 1,50 -0,48 -1,68 0,01 -0,44 0,84

0,48 0,45 -1,24 0,65 -0,38

3,47* 3,35* -8,16* 3,60* -2,66*

Chi-quadrato di massima verosimiglianza = 491; gl = 14. * Indica relazione statisticamente significativa al livello dello 0,05 (p < 0,05)

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d)

ritorno alla teoria ("i processi familiari di controllo...)

4. Conclusioni teoriche Applicazione di modello simile a ruolo di scuola, gruppo dei pari, fratelli, lavoro, matrimonio Arrivano a un "modello teorico dinamico del crimine, la devianza ed il controllo sociale informale lungo il ciclo di vita"

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B. Paradigma interpretativo: Islands in the street, di Martin Sanchez Jankowski (Sociologia comprendente, sociologia fenomenologica, ermeneutica) Wilhelm Dilthey (filosofo tedesco: 1833-1911) Contrapposizione scienze della natura e scienze dello spirito: lo scopo delle prime è la spiegazione (Erclären) mentre scopo delle seconde è la comprensione (Verstehen) Analisi dell’azione come “una scienza interpretativa in cerca di significato, non una scienza sperimentale in cerca di leggi”. “Noi spieghiamo la natura, mentre intendiamo la vita psichica” (Dilthey). Comprensione o Verstehen, .. fenomeni di empatia e simpatia tra osservatore ed osservato ... sotto i nomi più diversi: intuizione, percezione dell’altro, stato mentale, ricostruzione immaginativa (Erlebnis = subitanea intuizione) Spiegare e comprendere (“Nelle conclusioni del precedente volume...T 50) 1. Disegno della ricerca e raccolta dei dati Osservazione partecipante: 37 gang, 10 anni. Partecipazione: 1 mese; 10 giorni; 1 settimana 2. Ipotesi teoriche Non c'è riflessione teorica pre-empirica basata sulla letteratura, nè elaborazione di ipotesi da validare empiricamente (la teoria dovrà essere "scoperta" nel corso dell'indagine). Ipotesi iniziali già derivano dalla ricerca. -

la gang non nasce da disorganizzazione sociale ma risponde ad esigenze di organizzazione per accaparrarsi le scarse risorse (“L’originalità dell’approccio... T 51)

-

Individuo (tipo ideale) dal "carattere individualistico e ribelle" (defiant inividualistic character) . senso della competizione che arriva all'aggressione fisica . sfiducia verso gli altri (individualismo, isolamento sociale, contare solo su se stessi) 17

. visione darwinistica del mondo: sopravvivono solo i più forti, istinto di sopravvivenza -

Gang (tipo ideale): . sistema sociale quasi-privato (non aperta a tutti) . quasi-segreto . struttura di leadership con ruoli definiti dove l'autorità è passata attraverso meccanismo di legittimazione . persegue suoi obiettivi senza preoccuparsi che siano legali o meno . priva di burocrazia

3. Interpretazione materiale empirico Tre parti: - l'individuo ed il suo rapporto con la gang - la gang come organizzazione - la gang e la comunità Cap. 1: Gang involvement. Chi entra in una gang e perché Risposte date dalla letteratura: - famiglie disgregate dove padre assente e ricerca di identificazione con figura d'autorità maschile - gang come sostituto della famiglia - espulsi dal sistema scolastico impreparati per poter aspirare a lavoro - giovanissimi che seguono l'esempio dei più grandi Secondo Jankonwski tutte risposte sbagliate: si entra nella gang per calcolo di convenienza razionale. Sei motivazioni incontrate: - Incentivi materiali - Divertimento - Rifugio e nascondiglio - Protezione fisica - Luogo di resistenza - Impegno comunitario Obiettivo conclusivo: non individuazione di nessi causali ma esperienza vissuta (capire le manifestazioni nella loro individualità)

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LEZIONE N 3 STRUTTURA DELLA RICERCA, TEORIA, IPOTESI 1.

LA STRUTTURA “TIPO” DELLA RICERCA QUANTITATIVA

La ricerca scientifica è: a) un processo creativo di scoperta b) che si sviluppa secondo un itinerario prefissato e secondo procedure prestabilite c) che si sono consolidate all’interno della comunità scientifica a) Contesto della giustificazione e della scoperta (Let 1) b) Scienza = accumulazione sistematica di conoscenza (Let 2) c) La scienza è pubblica e non privata (pubblicità e ripetibilità = controllo) (Let 3) Lo scienziato non può fare “di testa sua”

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La struttura “tipo” del processo di ricerca quantitativa

FASI

PROCESSI

Teoria Deduzione Ipotesi Operativizzazione (disegno della ricerca) Rilevazione Organizzazione dei dati (matrice-dati) Analisi dati Interpretazione Risultati Induzione

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2.

DALLA TEORIA ALLE IPOTESI

Operativizzazione = il processo di traduzione di un’affermazione teorica in operazioni empiriche Teoria = insieme di proposizioni organicamente connesse, che si pongono ad un elevato livello di astrazione e generalizzazione rispetto alla realtà empirica, le quali sono derivate da regolarità empiriche e dalle quali possono essere derivate delle previsioni empiriche Esempio da Durkheim: “più elevato è il tasso di individualismo in un determinato gruppo sociale, maggiore sarà il tasso di suicidi in quel gruppo”. Connessione causale con i caratteri di: - astrazione - generalizzazione - derivata da regolarità empiriche - dà luogo a previsioni La proposizione teorica si articola in ipotesi specifiche Ipotesi = interconnessioni fra concetti (in genere un nesso causale, ma non necessariamente), che si colloca su un livello inferiore di astrazione e di generalità rispetto alla teoria e che permette una traduzione della teoria in termini empiricamente controllabili Rispetto a teoria:

- minor astrazione - provvisorietà (ipoteticità) “Empiricamente controllabili”: NON “verificabili”. Verificare = dimostrare vero; opposto di falsificare (dimostrare falso). Non possiamo “verificare”, ma solo “non falsificare”. Es “tutti i cigni sono bianchi” Sequenza teoria-ricerca Teoria ---> ipotesi specifiche Revisione della teoria a partire dai risultati (es. astensionismo e pressioni incrociate, esperimenti Hawthorne) Sequenza con rilevazione che viene prima della teoria (es. Gambetta; Sampson e Laub)

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LETTURE LEZIONE N 3 LET 1 «L'atto della scoperta sfugge all'analisi logica; non vi sono regole logiche in termini delle quali si possa costruire una "macchina scopritrice" che assolva la funzione creativa del genio» [Reichenbach 1951, trad. it. 1961, 227 LET 2 Cumulatività: «Se ho visto più lontano è perché stavo sulle spalle di Giganti» [Isaac Newton] Scienza = «accumulazione sistematica di conoscenza» LET 3 Controllo: «La scienza è pubblica e non privata» «I concetti e i procedimenti adoperati anche dal più intuitivo dei sociologi, devono essere standardizzati, e i risultati delle loro intuizioni debbono poter essere verificati anche da altri» [Merton 1968, trad. it. 1971, vol. 1, 119]. Pubblicità, Controllabilità, Ripetibilità = «l'unica possibile oggettività della conoscenza sociologica» [Statera 1984, 250] LET 4 Revisione della teoria a partire dai risultati. Modifica della teoria Astensionismo elettorale, due ipotesi: a) apatia: strati marginali della società non raggiunti dai partiti: genere, età, ruralità, nord-sud (massimo: donne anziane paesi meridionali) b) protesta: categorie centrali della società più esposte a flussi di nuove idee: giovani, maschi, aree urbane, nord Risultati: max astensionismo nelle donne dei capoluoghi di provincia Approfondimento sui dati: sono donne ex democristiane Nuova teoria: pressioni incrociate (T 90): "Quando un individuo è sottoposto contemporaneamente a stimoli e sollecitazioni aventi la stessa intensità ma direzione opposta, è probabile che si sottragga al conflitto connesso con la scelta, astenendosi dalla scelta" 22

L'affievolirsi del richiamo religioso in una società secolarizzata e l'incalzare di un nuovo sistema di valori che entrano in conflitto con la scelta elettorale tradizionale delle donne per la Dc Nuova teoria Esperimenti negli stabilimenti Hawthorne su effetto dell'illuminazione sulla produzione

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LEZIONE N 4 OPERATIVIZZAZIONE DEI CONCETTI 1.

DAI CONCETTI ALLE VARIABILI

Ipotesi = interconnessione fra concetti (proposizione che implica una relazione fra due o più concetti) Definizione di concetto (Let 1) Operativizzazione della teoria = operativizzazione dei concetti Fasi: 1. Far diventare i concetti proprietà di oggetti (unità d’analisi) (es. partecipazione elettorale e marginalità sociale) 2. Stabilire le regole per la traduzione delle proprietà (degli oggetti) in operazioni empiriche (“definizione operativa”) (Let 2) 3. Applicare queste regole ai concreti casi studiati (“operativizzazione” vera e propria) concetto -----------> proprietà ---------------------> variabile operativizzazione (classificazione ordinamento misurazione conteggio) Definizioni:

proprietà (stati) variabili (modalità)

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2.

UNITA’ D’ANALISI

Unità d’analisi = l’oggetto sociale al quale afferiscono le proprietà studiate (Let3) Possibili unità d’analisi: - individuo (Runciman 1962, 1400 intervistati) - aggregato di individui (Tocqueville, regioni francesi) - gruppo-organizzazione-istituzione (ist. scolast., famiglie, gang, governi) - evento (Gurr episodi ribellione, elezioni) - prodotto culturale (analisi del contenuto) Unità d’analisi (singolare, astratta) e casi (plurali, concreti)

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LETTURE LEZIONE N 4 LET 1 Definizione di concetto Concetto (cum capio = prendere assieme): contenuto semantico (= significato) dei segni linguistici e delle immagini mentali «Il termine “concetto” ha un significato generalissimo, e può includere ogni specie di segno o procedura semantica, quale che sia l’oggetto cui si riferisce, astratto o concreto, vicino o lontano, universale o individuale, ecc. Si può avere un concetto del tavolo come del numero 3, dell’uomo come di Dio. del genere e della specie... di un periodo storico come di una istituzione storica (il Rinascimento o il Feudalesimo)» [Abbagnano 1971, 146]. E ancora possiamo dire che i concetti possono far riferimento a costruzioni mentali astratte che è impossibile osservare direttamente, come il potere o la felicità o la classe sociale, oppure riferirsi ad entità concrete ed immediatamente osservabili, come il fiore o l’operaio. LET 2 La definizione operativa: Criterio di scientificità: «la necessità di definire operativamente le proprietà che si studiano è un aspetto caratteristico dell'attività scientifica, al punto da costituire probabilmente la discriminante più sicura fra essa ed altri generi di attività, ad esempio la speculazione filosofica» [Marradi 1980, 25]. Criterio di oggettività: «solamente dopo che si è stabilita una catena di operazioni attraverso le quali lo stato di una serie di soggetti sulle proprietà X, Y e Z viene rilevato, classificato e registrato, abbiamo compiuto un passo per ridurre l'opinabilità delle nostre affermazioni» [ibidem]. La definizione operativa dà infatti le direttive affinché la stessa rilevazione possa essere replicata da altri ricercatori. In questo modo riduce la soggettività delle affermazioni del ricercatore. Esse non sono più opinioni, ma affermazioni dotate di un sostegno empirico. LET 3 Runciman, W.G. 1966 Relative Deprivation and Social Justice, London, Routledge & Kegan, trad. it. Ineguaglianza e coscienza sociale, Torino, Einaudi, 1972.

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Raramente gli atteggiamenti delle persone nei confronti delle ineguaglianze sociali sono rigorosamente correlati coi fatti che caratterizzano la loro posizione. Si potrebbe pensare che i sentimenti di una persona verso la struttura della società in cui vive varino con la sua collocazione; quale che sia il sistema di stratificazione, non è forse ragionevole aspettarsi che chi sta in alto lo approvi e chi sta in basso ne sia insoddisfatto? Ma le cose non stanno in questo modo. L’insoddisfazione per il sistema di privilegi e di compensi di una data società non viene mai provata in proporzione al grado di ineguaglianza cui sono soggetti i suoi diversi membri. Molti che stanno in basso hanno meno risentimenti verso il sistema di quanto non sembri giustificato dalla loro effettiva posizione, e molti più vicini al vertice ne hanno di più. Il contadino reazionario, il radicale benestante, il povero rispettoso, si ritrovano nella storia di molti luoghi e di molte epoche: in tutti questi casi c’è una discrepanza tra la posizione di ineguaglianza e la sua accettazione o il suo rifiuto” [p. 9]. Le nozioni collegate di “privazione relativa” e di “gruppi di riferimento” derivano entrambe da una banale verifica: gli atteggiamenti, le aspirazioni, le lamentele della gente, dipendono largamente dallo schema di riferimento all’interno del quale sono concepite. ... Le soddisfazioni di una persona... sono condizionate dalle sue aspettative... e per renderci conto dei nostri vantaggi confrontiamo la nostra situazione con chi sta peggio di noi... Da una parte, una persona che è stata indotta ad aspettarsi, per esempio, una promozione sul lavoro, si sentirà più offesa dal mancato ottenimento di quella le cui ambizioni non state ugualmente alimentate. Dall’altra, una persona condotta all’ospedale dopo un piccolo infortunio si compiangerà molto meno se posta nel letto accanto a quello di chi è uscito permanentemente invalido da un grave incidente. La stessa cosa accade al livello delle classi o anche delle nazioni. E’ diventato un luogo comune, benché possa apparire a prima vista come un paradosso, che la povertà costante rappresenta la miglior garanzia della conservazione: se la gente non ha ragione di aspettarsi o di sperare più di quel che può ottenere, sarà meno scontenta di quel che possiede, o addirittura sarà grata di riuscire a conservarlo. Se però, d’altro canto, è stata indotta a scorgere come meta possibile la relativa prosperità di qualche comunità più fortunata con cui può facilmente confrontarsi, rimarrà scontenta della sua posizione finché non sarà riuscita a migliorarla. E’ questa naturale reazione che sta alla base della cosiddetta “rivoluzione delle aspettative crescenti” (17-18) Per cui «l'aperto malcontento è relativamente raro in periodi di costanti privazioni, mentre tende a crescere... quando si intravede una possibilità di miglioramento... [ed] è probabile che le rivoluzioni avvengano in periodi di benessere crescente» [ibidem, 31].

27

LEZIONE N 5 LE VARIABILI 1.

DEFINIZIONE DI VARIABILE

Variabile = concetto operativizzato (più esattamente: proprietà operativizzata di un concetto) Fig. 3.2 Dai concetti alle variabili

Peso

Kg 0,7

Operativizzazione Concetto

Proprietà

Variabile

(peso di un libro)

Peso ---------> Peso di un oggetto------> Peso misurato con bilancia (concetto) (proprietà) (variabile) Un concetto può essere operativizzato in modi diversi - può essere associato (come proprietà) a differenti unità d’analisi es. potere: . individuo . ruolo (aziendale, politico) . istituzione (banca, azienda) - in quanto proprietà può dar luogo a diverse variabili es. livello culturale: . titolo di studio . numero libri letti . consumi culturali . test di cultura generale

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Variabile = che può variare Costante Variazione nel tempo (studio longitudinale, diacronico; es. reazione di un paziente ad un farmaco) Variazione fra i casi (studio trasversale, sincronico; es. relazione fra fumo e cancro al polmone ) Tipi di variabili - Manipolabilità: variabili manipolabili e non manipolabili - Causa-effetto: variabili indipendenti e dipendenti Causa Effetto Var indipendente Var dipendente Stimolo (trattamento) Risposta (reazione) - Osservabilità: variabili latenti ed osservate - Unità d’analisi: variabili individuali e collettive Collettive: aggregate e globali Definizione operativa di una variabile (es. postmaterialismo di Inglehart)

2.

VARIABILI NOMINALI, ORDINALI, CARDINALI

Tipi di variabili Stati della Procedura di Tipo di proprietà operativizzazione variabile Discreti non classificazione ordinabili Discreti ordinamento ordinabili

nominale

Discreti enumerabili Continui

cardinale

conteggio misurazione

ordinale

“

Caratteristiche Operazioni dei valori effettuabili sui valori mere etichette = ≠ numeri con caratteristiche solo ordinali numeri con caratteristiche cardinali

= ≠ >< = ≠ >< +–

29

LEZIONE N 6 L’INCHIESTA CAMPIONARIA 1.

L’INCHIESTA CAMPIONARIA NELLA RICERCA SOCIALE

Conoscere la realtà = osservare, domandare, leggere Inchiesta campionaria: rilevare informazioni a) interrogando b) gli stessi individui oggetto della ricerca c) appartenenti ad un campione rappresentativo d) mediante una procedura standardizzata di interrogazione e) allo scopo di individuare e studiare le relazioni esistenti tra le variabili Sondaggio (d'opinione): indagine puramente esplorativa volta ad accertare l'esistenza e la consistenza di un fenomeno. Inchiesta campionaria si differenzia da sondaggio per: - problematica teorica (non solo esistenza e consistenza dei fenomeni) - ampiezza temi toccati - tipo di analisi sui dati (non solo descrittiva ma anche esplicativa) Standardizzazione:

DOMANDE

- domanda - risposta ---> matrice-dati RISPOSTE Standardizzate

Libere

Standardiz Questionario Intervista strutturata zate (Inchiesta campionaria survey) Libere Intervista libera

ricerca quantitativa ricerca qualitativa

30

Storia survey Marx e Weber L'introduzione del campione rappresentativo (anni 30, Neyman) Sviluppi tecnologici: computer e telefono 2. LA STANDARDIZZAZIONE OVVERO L’INVARIANZA DELLO STIMOLO 1.

Approccio oggettivista versus approccio costruttivista

Approccio “oggettivista”: la realtà sociale esiste all’esterno dello studioso e è da questi oggettivamente conoscibile Approccio “costruttivista”: l’atto stesso del conoscere produce un’alterazione della realtà, per cui la realtà conoscibile è solo quella generata dal processo interattivo fra studiante e studiato Conseguenze: rapporto intervistato-intervistratore Lettura: T 175-6 2.

Approccio uniformista versus approccio individualista

Approccio uniformista: esistono se non delle leggi, almeno delle uniformità empiriche, delle regolarità nei fenomeni sociali e umani Approccio individualista: irriducibilità dell’individuo umano a qualsiasi forma di generalizzazione e standardizzazione; comprensione solo attraverso rapporto empatico; ogni azione sociale è un evento unico Conseguenze: standardizzazione dello strumento di rilevazione Lettura: T 176-7 3.

L’obiettivo del minimo comun denominatore

L’obiettivo minimo: il ricercatore che ha scelto l’inchiesta campionaria fa una scelta di campo: privilegia la ricerca di uniformità rispetto all’inseguimento dell’individualità; ricerca ciò che accomuna gli individui piuttosto di ciò che li distingue. Sceglie di lavorare in superficie sui grandi numeri invece che in profondità sui piccoli 31

3.

L’AFFIDABILITA’ DEL COMPORTAMENTO VERBALE

Lettura: T 179-80 (Williams) 1.

Desiderabilità sociale (delle risposte)

La valutazione socialmente condivisa che in una certa cultura è data ad un certo atteggiamento o comportamento 2.

Mancanza di opinioni

Gli effetti della “pressione a rispondere” (facilitata anche dalla formulazione della “domanda chiusa”) 3.3. Intensità La domanda standardizzata rileva l’opinione, ma non la sua intensità o radicamento

32

4.

SOSTANZA E FORMA DELLE DOMANDE

Costruire questionario - esperienza ricercatore (surrogabile con consultazione questionari precedenti) - conoscenza popolazione - chiarezza delle ipotesi 1.

Dati sociografici, atteggiamenti e comportamenti

- Domande relative a proprietà sociografiche di base (descrizione delle caratteristiche sociali) - Domande relative a atteggiamenti - Domande relative a comportamenti: inequivoci (esiste una risposta esatta), osservabili (esternamente controllabili) (domande fattuali o motivazionali) 2.

Domande aperte e domande chiuse

Domanda aperta: - libertà di espressione, ma va comunque codificata per matrice dati; precodifica / post-codifica Limiti: - vaghezza delle espressioni - mancanza di omogeneità negli interventi degli intervistatori - difficoltà in fase di interpretazione e di codifica Domanda chiusa: Vantaggi: - offre a tutti stesso quadro di riferimento - facilita il ricordo - stimola l'analisi e la riflessione

33

Limiti: - lascia fuori tutte le alternative di risposta che il ricercatore non ha previsto - le alternative influenzano le persone (pseudo-opinioni) - le risposte offerte non hanno lo stesso significato per tutti (e mascherano l'incomprensione grossolana) Non è praticabile se: - le alternative di risposta non sono perfettamente conosciute - argomenti troppo complessi - intervistati livello culturale basso - argomenti delicati Sintesi: - sui grandi numeri non c'è alternativa alla domanda chiusa e quindi al questionario standardizzato Condizioni per la domanda chiusa: - tutte le possibili alternative devono essere previste (studio esplorativo) - non è applicabile: . quando tutte le possibili alternative di risposta non sono note . quando sono troppo numerose o complesse . livello culturale troppo basso degli intervistati . argomenti delicati

34

5.

FORMULAZIONE DELLE DOMANDE

Esempi formulazione: frati, proibire/non permettere, invasione comunista 1. Semplicità di linguaggio 2. Lunghezza delle domande 3. Numero delle alternative di risposta 4. Espressioni in gergo 5. Definizioni ambigue 6. Parole dal forte connotato negativo 7. Domande sintatticamente contorte 8. Domande con risposta non univoca 9. Domande non discriminanti 10. Domande tendenziose 11. Comportamenti presunti 12. Focalizzazione nel tempo 13. Concretezza-astrazione 14. Comportamenti e atteggiamenti 15. Desiderabilità sociale delle risposte . formulare le domande legandole a fatti concreti . rendere accettabile anche la risposta meno desiderabile . considerare normale e diffuso anche il comportamento negativo . equilibrare la desiderabilità delle risposte . attribuire all’intervistato il comportamento negativo . formulare la domanda in terza persona 16. Domande imbarazzanti 17. Mancanza d’opinione e non so (il non so è legittimo e a volte va incoraggiato) 18. Intensità degli atteggiamenti 19. Acquiescenza (tendenza a dare risposte affermative e response set) 20. Effetto memoria (stabilire limiti temporali; presentare liste, es. vie seguite per cercare lavoro; se si può evitare di basarsi sul ricordo, evitarlo, es. uso diari per i consumi; rischio di attribuire al passato l’atteggiamento corrente, e band wagon effect) 21. Sequenza delle domande . dinamica del rapporto intervistato-intervistatore (all’inizio domande rassicuranti, alla fine imbarazzanti) . interesse e stanchezza . sequenzialità dell’intervista (domande a imbuto) . effetto contaminazione 35

Concludendo: - effetto della formulazione della domanda soprattutto nell'analisi ad una variabile, minore sulle loro relazioni - cautela nei confronti fra domande formulate diversamente (es. nel tempo o fra nazioni) - sempre riportare l'esatta formulazione della domanda

36

6.

BATTERIE DI DOMANDE

Domande formulate tutte nello stesso modo (stessa domanda, stesse alternative di risposta, cambia solo l’oggetto). Finalità: - risparmiare spazio (sul questionario) - facilitare la comprensione del meccanismo di risposta - migliorare la validità delle risposte - facilitare costruzione di indici Tecnica delle scale (scaling) Buon esempio di operativizzazione: domanda su prossimità alla droga da Quetionario Iard 2000

37

7.

MODALITA' DI RILEVAZIONE

1.

Interviste faccia-a-faccia

Centralità dell’intervistatore L’intervistatore deve inibirsi qualsiasi comportamento che può influenzare l'intervistato Intervistatori: - Caratteristiche - Aspettative - Preparazione - Motivazione 2.

Interviste telefoniche

Vantaggi: - rapidità - costi (telefonata sopra i 60 km costo indifferenziato) - raggiunge anche i lontani - minori resistenze alla concessione dell’intervista - facilita preparazione, coordinamento e supervisione intervistatori - consente di utilizzare il computer in fase di rilevazione (CATI) Svantaggi: - intervistato meno coinvolto (manca contatto personale) - il rapporto si logora prima (20’ invece che 40-60’) - impossibile usare materiale visivo - l'intervistatore non può raccogliere dati osservativi (abitazione, ecc.) - impossibile per chi non ha telefono (ceti sociali inferiori); difficile per uso segreterie telefoniche (ceti sociali superiori); molti hanno solo telefonino (giovani) - anziani e persone con basso titolo di studio sottorappresentati (malgrado le istruzioni, es. chi compie per primo gli anni) - la limitatezza del tempo costringe a semplificazione della domanda e della risposta Difetti più gravi: primo e ultimo

38

3.

Questionari autocompilati

Vantaggio: Limiti:

costi mancanza di controlli sulla compilazione autoselezione

Per eliminare gli svantaggi: - rilevazione di gruppo - rilevazione individuale con restituzione vincolata (es. censimento) 4.

Questionario postale

Vantaggi: - risparmi altissimi nei costi - può essere compilato dall'intervistato quando vuole - maggiore garanzia di anonimato - assenza di effetto dell'intervistatore - accessibilità anche a zone lontane Svantaggi: - bassa percentuale di risposte - distorsione del campione dovuta all'autoselezione - il livello di istruzione della popolazione: deve essere medio-alto - mancanza di controllo sulla compilazione (può compilarlo un familiare o la segretaria) - impossibilità di questionari complessi (es. evitare le domande condizionate) - lunghezza del questionario: deve essere ridotta. Escludere domande aperte Problema principale: i "ritorni" (50% buono) Solleciti: invio con lettera; sollecito (anche cartolina); seconda lettera di sollecito con nuova copia; telefonata. 5.

Interviste computerizzate (elettroniche)

Cati, Capi, Teleinterviste

39

8.

ORGANIZZAZIONE DELLA RILEVAZIONE

- Studio esplorativo - Pre-test - Preparazione e la supervisione degli intervistatori - Contatto iniziale - Forma grafica del questionario

40

LEZIONE N 7 LE FONTI STATISTICHE UFFICIALI ESEMPI: le tabelle sul suicidio di Durkheim (Durkheim_Sucidio.doc) Statistica: da Stato Scienza che descrive gli stati All’inizio ricerca sociale solo con questo tipo di dati. Poi dominio survey (inchiesta campionaria) Due significati del termine “statistica” (Devoto-Oli): - scienza che studia con metodi matematici fondati sul calcolo delle probabilità fenomeni collettivi (statistica come “scienza”) (scienza del collettivo: analisi quantitativa dei fenomeni collettivi) - raccolta di dati che si proponga di dare una visione d’insieme a determinati fatti (statistica come “dato”) Utilizzeremo la seconda accezione Classificazione Istat: statistiche demografiche sociali economiche ambientali ESEMPI: Esempi Istat.doc 1.

LA PRODUZIONE

Rilevazione diretta Censimenti: antichissimi. Sumeri (IV-II millennio a.C), Assiri, Babilonesi, antico Egitto, impero cinese, Grecia e Roma antiche. Rilevazione indiretta: Atti amministrativi: statistiche demografiche, giudiziarie, del commercio con l’estero, sanitarie, previdenziali ed assistenziali, sul risparmio Oggi nuovi tipi di rilevazioni dirette: indagini campionarie ad hoc

41

Rilevazione esaustiva (o totale) Rilevazione campionaria (o parziale) riduzione dei tempi riduzione dei costi riduzione del carico organizzativo possibilità di approfondimento

2.

LE UNITÀ D’ANALISI

Unità di analisi rappresentata dal territorio (aggregati versus individui) anche se dati raccolti a livello individuale . unità di rilevamento . unità d’analisi Comuni Province Regioni Sezioni di censimento, sezioni elettorali Aree metropolitane (attorno ai comuni >250.000 ab): Rm, Mi, Na, To, Pa, Ge, Bo, Fi, Ba, Ct, Ve 5 ripartizioni geografiche: Italia nord-occidentale nord-orientale centrale meridionale insulare Analisi: variazioni territoriali (nello stesso tempo) variazioni nel tempo (sullo stesso territorio)

3.

CONTENUTO INFORMATIVO

Solo “comportamenti” Informazioni generali: Annuario statistico italiano Aree: - Popolazione - Sanità, assistenza e previdenza 42

- Giustizia - Istruzione e cultura - lavoro - Consumi, reddito e benessere - Elezioni - Indagini multiscopo sulle famiglie ESEMPI: Questionario:

Istat_Quest sicurezza.doc Istat_Quest condiz salute.doc Multiscopo: www.istat.it / cerca / multiscopo / la vita quotidiana nel 2006 Ricchissimo di informazioni, molto utile

4. CONCLUSIONI SU USO DELLE FONTI STATISTICHE UFFICIALI Indispensabilità 1. Per lo studio della struttura della società. Struttura demografica, fenomeni migratori, voto politico, occupazione e mercato del lavoro, struttura di classe, mobilità sociale, organizzazione aziendale e delle imprese (in generale tutti i fenomeni economici), struttura della famiglia (figli convivenze, anziani), devianza (reati e attività giudiziaria), Marginalità sociale, assistenza e previdenza 2. Per lo studio delle ripartizioni territoriali del paese. Differenze fra nord e sud, regioni, aree metropolitane e non: impossibile da farsi si campioni della popolazione, a meno che siano di enorme dimensioni (e comunque non si riesce ad andare al di sotto del dato per regione) 3. Per gli studi comparati fra nazioni. Sempre più importanti (vedi Unione Europea) 4. Per gli studi nel tempo (longitudinali o diacronici). Analisi delle serie temporali; studio delle società che hanno preceduto quelle attuali

Limiti 43

1. La natura dei dati può non corrispondere alle esigenze del ricercatore. Dati già esistenti e raccolti con finalità diverse. Il problema degli indicatori. 2. Limitati a variabili fattuali. Mancano le motivazioni 3. Non adatti per l'analisi dei comportamenti individuali. Il rischio della "fallacia ecologica"

44

LEZIONE N 8 LA MATRICE DEI DATI pagine corrispondenti - sul testo La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il Mulino Vol IV. L'analisi dei dati: Cap. II: par. 1, 2 - oppure sul testo Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il Mulino - Cap. XII: par. 1, 2

QUESTIONARIO (estratto)

Fondazione di ricerca Istituto

Carlo Cattaneo

Via Santo Stefano 11 — 40125 Bologna

RENDIMENTO SCOLASTICO, SENSO CIVICO, IDENTITÀ ITALIANA E IDENTITÀ EUROPEA TRA I GIOVANI ITALIANI

QUESTIONARIO Scrivi le risposte nell’apposito spazio oppure indica la tua risposta facendo un cerchietto intorno al numero corrispondente. Sigla della provincia in cui si svolge la prova Tipo di scuola:

Istituto tecnico industriale Istituto tecnico commerciale Liceo scientifico Liceo classico

[1] [2] [3] [4]

Sezione Cognome e nome (o codice sostitutivo)

Mese e anno di nascita mese

anno

In quale comune risiedeva la tua famiglia quando sei nato? Indica anche la sigla della provincia.

In quale comune risiedi? Indica anche la sigla della provincia. 45

Sesso

Maschio Femmina

[1] [2]

46

I tuoi genitori lavorano attualmente? Indica una risposta sia per tuo padre sia per tua madre. Padre

Madre

[1] [2] [3] [4] [5]

[1] [2] [3] [4] [5]

Sì, lavora No, è in pensione No, è deceduto/a No, è disoccupato/a No, è casalingo/a

Che lavoro svolgono tuo padre e tua madre? Se sono in pensione o deceduti o disoccupati, indica l’ultimo lavoro che hanno svolto. Padre [01] [02] [03] [04]

Bracciante, salariato agricolo Lavorante a domicilio Affittuario coltivatore, mezzadro Coltivatore diretto (proprietario)

Madre [01] [02] [03] [04]

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Operaio Artigiano senza dipendenti (o coadiuvante in az. familiare artigianale) Artigiano con dipendenti

[05] [06] [07]

[05] [06] [07]

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Commerciante senza dipendenti (o coadiuvante in azienda familiare commerciale) Commerciante con dipendenti Impiegato Insegnante, maestro, docente universitario

[08] [09] [10] [11]

[08] [09] [10] [11]

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Dirigente Libero professionista Imprenditore (anche agricolo)

Quali sono i titoli di studio conseguiti dai tuoi genitori? Indica il titolo sia di tuo padre che di tua madre.

[12] [13] [14]

[12] [13] [14]

Padre

Madre

[1] [2] [3] [4] [5]

[1] [2] [3] [4] [5]

Nessun titolo di studio Licenza elementare Licenza di scuola media o avviamento professionale Diploma di scuola secondaria superiore o di scuola professionale Laurea universitaria Con quale giudizio hai conseguito la licenza di scuola media inferiore?

Sufficiente Buono Distinto Ottimo

[1] [2] [3] [4]

Nel corso della tua frequenza della scuola media superiore, quante volte sei stato bocciato e hai dovuto ripetere un anno di corso? Se non sei stato mai bocciato, scrivere «0». Nel corso della tua frequenza della scuola media superiore, quante volte (cioè in quanti anni diversi) hai dovuto sostenere esami di riparazione a settembre, oppure hai dovuto seguire corsi di sostegno e recupero, oppure sei stato promosso con un «debito formativo»? Se nessuna di queste cose ti è mai successa, scrivere «0».

47

26.

Valuta la gravità di ciascuno dei seguenti comportamenti, indicando un punteggio, dove 5 corrisponde alla massima gravità e 1 corrisponde al minimo di gravità: cerchia il punteggio corrispondente alla risposta scelta. Nessuna Massima gravità gravità Cercare di ottenere dallo Stato benefici cui non si ha diritto (pensioni di invalidità, assegni familiari, ecc.) [1] [2] [3] [4] [5] Non pagare il biglietto sui mezzi di trasporto [1] [2] [3] [4] [5] Non pagare le tasse (o pagarle meno del dovuto) [1] [2] [3] [4] [5] Comperare qualcosa sapendo che proviene da un furto (fatto da altri) [1] [2] [3] [4] [5] Prendere e guidare un’auto di sconosciuti per divertimento [1] [2] [3] [4] [5] Tenersi il denaro trovato [1] [2] [3] [4] [5] Dire il falso nel proprio interesse [1] [2] [3] [4] [5] Accettare denaro non dovuto (una bustarella) nell’adempimento del proprio dovere [1] [2] [3] [4] [5] Non segnalare il danno fatto senza volerlo a un veicolo in sosta [1] [2] [3] [4] [5] Gettare rifiuti in un luogo pubblico [1] [2] [3] [4] [5] Passare con il rosso a un semaforo [1] [2] [3] [4] [5] Procurarsi illegalmente il testo di un tema di esame a un concorso pubblico [1] [2] [3] [4] [5] Dare una somma di denaro a un vigile per non prendere una pesante multa [1] [2] [3] [4] [5]

27.

Negli ultimi tre mesi, con quale frequenza hai partecipato attivamente all’attività dei seguenti tipi di organizzazioni? Solo Almeno Mai una volta 2 volte Organizzazione politica [1] [2] [3] Organizzazione religiosa o parrocchiale [1] [2] [3] Organizzazione sportiva (di praticanti) [1] [2] [3] Organizzazione sportiva (di tifosi) [1] [2] [3] Organizzazione culturale (teatrale, dibattiti, ecc.) [1] [2] [3] Organizzazione ricreativa, turistica [1] [2] [3] Organizzazione per la difesa della natura [1] [2] [3] Organizzazione di impegno sociale e assistenziale [1] [2] [3] Collettivi, gruppi di base, centri sociali [1] [2] [3] Organizzazione studentesca [1] [2] [3] Organizzazione della gioventù (scout, ecc.) [1] [2] [3] Organizzazione di tutela dei diritti dell’uomo [1] [2] [3]

48

LIBRO-CODICE (estratto) Etichetta colonna IDENT PROV TIPOSKL

ANNONASC SESSO

CONLAVPA

Codici

Sigla provincia 1 Iti 2 Itc 3 Ls 4 Lc anno e decennio (99= manca o n.r.) 1 maschi 2 femmine

1 2 3 4 5 9

CONLAVMA

OCC_PAD

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 99

OCC_MAD TITPAD

TITMAD GIUDMED

BOCC RIPA

TRASF TIPOTRAS

occupato pensionato deceduto disoccupato casalingo Non risponde/mancante/non deve Come CONLAVPA

Bracciante Lav. a domicilio Affittuario Coltivatore diretto Operaio Artigiano senza dipendenti Artigiano con dipendenti Commerciante senza dipendenti Commerciante con dipendenti Impiegato Insegnante Dirigente Libero professionista Imprenditore Non risponde/mancante/non deve Come OCC_PAD

1 2 3 4 5 9

Nessuno Elementare Scuola media o avv. prof. Scuola media superiore o prof. Laurea Non risponde/mancante/non deve Come TITPAD 1 sufficiente 2 buono 3 distinto 4 ottimo 9 Non risponde/mancante/non deve Numero bocciature (9= Non risponde/mancante/non deve) Numero riparazioni (9= Non risponde/mancante/non deve) 1 2 9 1 2 3 9

Unica scuola Trasferito Non risponde/mancante/non deve Ha cambiato tipo di scuola Non ha cambiato tipo Non trasferito Non risponde/mancante/non deve

Corrispondenza con le domande del questionario (Numero identificazione questionario) Sigla della provincia in cui ha sede la scuola Tipo di scuola

Anno di nascita Sesso I tuoi genitori lavorano attualmente? Indica una risposta sia per tuo padre sia per tua madre. Padre

Madre Che lavoro svolgono tuo padre e tua madre? Se sono in pensione o deceduti o disoccupati, indica l’ultimo lavoro che hanno svolto. Padre

Madre Quali sono i titoli di studio conseguiti dai tuoi genitori? Padre

Madre Con quale giudizio hai conseguito la licenza di scuola media inferiore?

Nel corso della tua frequenza della scuola media superiore, quante volte sei stato bocciato e hai dovuto ripetere un anno di corso? Nel corso della tua frequenza della scuola media superiore, quante volte (cioè in quanti anni diversi) hai dovuto sostenere esami di riparazione a settembre, oppure hai dovuto seguire corsi di sostegno e recupero, oppure sei stato promosso con un «debito formativo»? Questa scuola è l’unica scuola media superiore che hai frequentato oppure ti sei trasferito da un’altra scuola media superiore? Hai cambiato tipo di scuola (ad esempio, da liceo classico a liceo scientifico, da istituto tecnico industriale e istituto tecnico commerciale, e così via) oppure sei rimasto nello stesso tipo di scuola?

49

NOTA: distribuire un estratto da un questionario (IARD 2000), farlo compilare e codificare

50

Forma della matrice dei dati (casi x variabili: CxV) codifica (tracciato record e codice) Informazioni -----------------------------------> Matrice dei dati

Casi

1 2 3

n

Matrice dei dati Variabili X1 X2 X3 X11 X12 X13 X21 X22 X23 X31 X32 X33 ... ... ... ... ... ... Xn1

Xn2

Xn3

... ... ... ... ... ...

Xp X1p X2p X3p ... ...

...

Xnp

51

Glossario ● l’unità d’analisi (o anche semplicemente unità) è l’oggetto sociale studiato; nella situazione più frequente l’unità d’analisi è costituita dall’individuo (ma può anche essere la classe scolastica, la famiglia, il comune, la nazione, l’evento, l’articolo di giornale, ecc.); ● localizzando nel tempo e nello spazio l’unità d’analisi si viene a definire la popolazione di riferimento (o semplicemente popolazione) della ricerca (per esempio, gli elettori italiani alle elezioni del 1976; gli episodi di protesta politica avvenuti in Italia fra il 1966 ed il 1973); ● i casi sono gli esemplari dell’unità d’analisi inclusi nella ricerca (per esempio i soggetti intervistati); ● l’insieme dei casi costituisce il campione studiato; ● le caratteristiche delle unità studiate sono dette proprietà; ogni proprietà può assumere degli stati diversi (per esempio, la proprietà “pratica religiosa” assume gli stati di praticante, saltuario, non praticante); ● la variabile è la proprietà operativizzata, cioè rilevata sui casi attraverso una certa procedura detta “definizione operativa”; per esempio possiamo operativizzare la proprietà “pratica religiosa” attraverso la domanda “Nell’ultimo anno lei è andato in chiesa?”; ● le modalità sono gli stati della variabile e valori i simboli assegnati alle modalità; i valori in genere, anche se non necessariamente, sono numeri. Per esempio, la variabile “pratica religiosa” operativizzata nel modo sopra riportato, ha le seguenti modalità: “mai”, “due-tre volte l’anno”, “una volta al mese”, “due-tre volte al mese”, “una o più volte la settimana”; i cui rispettivi valori sono: 1, 2, 3, 4, 5. Se la variabile è nominale gli stati della proprietà vengono anche chiamati “categorie”; ● variabili dicotomiche (dicotomìe) sono le variabili con due modalità; variabili politomiche quelle a più di due modalità; ● la matrice dei dati contiene le informazioni raccolte durante un'indagine in forma numerica e organizzate in forma di rettangolo diviso in righe e colonne, dove ciascuna riga rappresenta un caso (contiene tutti i dati relativi alle proprietà/variabili di quel caso) e ciascuna colonna rappresenta una delle proprietà/variabili misurate (contiene i dati di tutti i casi per quella variabile). Solitamente la matrice dati è contenuta in un file. ● l’analisi monovariata consiste nell’analizzare le variabili singolarmente prese, cioè ad una ad una senza metterle in relazione fra di loro. In altri termini, si individua la colonna della matrice-dati corrispondente alla variabile e si conta con che frequenza appaiono i diversi valori contenuti nella colonna. ● l’analisi bivariata è lo studio delle relazioni fra due variabili. In pratica, si individuano le due colonne corrispondenti alle due variabili da mettere in relazione e si contano tutte le diverse coppie di valori presenti nella coppia di colonne. I risultati vengono riportati in tabelle a doppia entrata. ● l’analisi multivariata è lo studio delle relazioni intercorrenti fra più di due variabili.

52

LEZIONE N 9 L’ANALISI MONOVARIATA pagine corrispondenti - sul testo La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il Mulino Vol IV. L'analisi dei dati: Cap. II: par. 3, 8 - oppure sul testo Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il Mulino - Cap. XII: par. 3, 8

1. LE DISTRIBUZIONI DI FREQUENZA: RAPPRESENTAZIONI TABELLARI Con il termine "Distribuzione di frequenza di una variabile" si intende la rappresentazione sintetica (in forma tabellare o grafica), consistente nell’associare ad ogni modalità (o categoria) della variabile il numero di casi che appartengono a quella modalità. Una distribuzione di frequenza può contenere uno o più dei seguenti tipi di frequenze (vedi tab. 1) : - Frequenze assolute: cioè il numero di casi per ciascuna categoria della variabile. - Frequenze relative - proporzioni: posto uguale a 1 il totale dei casi del campione, per ogni categoria viene riportata la proporzione dei casi che appartengono a quella categoria (rispetto al totale pari a 1) - Frequenze relative - percentuali: posto uguale a 100 il totale dei casi del campione, per ogni categoria viene riportata la percentuale dei casi che appartengono a quella categoria (rispetto al totale pari a 100) - Frequenze cumulate percentuali: per ogni categoria viene riportata la percentuale di casi che appartiene a quella categoria e a quelle di grado inferiore. La frequenza dell'ultima categoria e sempre 100% (questo tipo di frequenze può essere usato soltanto con variabili ordinali e cardinali, in quanto richiede che le modalità siano ordinabili). Tab. 1 Distribuzione di frequenza della variabile «titolo di studio». Frequenze Frequenze relative assolutea Proporzioni Percentuali Senza titolo 30 0,025 2,5 Licenza elementare 509 0,424 42,4 Licenza media 342 0,285 28,5 Diploma 264 0,220 22,0 Laurea 55 0,046 4,6 Totale 1200 a dette anche valori assoluti (v.a.)

1,000

Frequenze cumulate 2,5 44,7 73,4 95,4 100,0

100,0

Come si calcolano le percentuali 30 : 1200 = X : 100

X 

30  100  2,5 1200

53

Come si presenta una tabella di distribuzione di frequenza? - Di solito si usano soltanto le frequenze percentuali; non occorrono segni di percentuali, perché il tipo di numero è chiaramente indicato nel titolo. - Inserire nella tavola una riga che riporta il totale 100 (indirizza la lettura) - Inserire il totale dei casi sui quali le percentuali sono state calcolate (“base” delle percentuali, vedi la riga intestata con (N)); in questo modo ci si può rendere conto della significatività della percentuale e inoltre è possibile ricalcolare le frequenze assolute della distribuzione - Utilizzare un solo decimale (anche usare numeri interi, senza decimali, va bene); se il decimale è zero, va riportato (si veda sotto 22,0) - A volte, si possono ritenere interessanti anche le frequenze assolute, in tal caso si presentano i dati come in tab. 3. Quadratura: a causa degli arrotondamenti può succedere che la somma delle percentuali faccia 99,9 oppure 100,1. In questi casi alterare una cifra per far tornare il 100,0: agendo o sul secondo decimale alterando quello più prossimo a 5 (es. 42,34 diventa 42,4), oppure agendo sulla percentuale più elevata (sulla quale questa forzatura ha un impatto relativo minore) Tab. 2 Istruzione degli intervistati. Valori percentuali Titolo di studio Senza titolo 2,5 Licenza elementare 42,4 Licenza media 28,5 Diploma 22,0 Laurea 4,6 Totale 100,0 (N) (1200) Tab. 3 Distribuzioni di frequenza assolute e relative della variabile «Partito votato alle elezioni per la Camera del 1996, parte proporzionale» in Lombardia e in Emilia Romagna (variabile nominale) Valori assoluti Valori percentuali (in migliaia) Lombardia Emilia R. Lombardia Emilia R. Forza Italia 1510 451 23,6 15,1 Alleanza nazionale 575 344 9,0 11,5 Ccd-Cdu 298 144 4,6 4,8 Lega Nord 1636 216 25,5 7,2 Pds 965 1065 15,1 35,7 Lista Dini 267 116 4,2 3,9 Ppi 398 238 6,2 8,0 Verdi 152 75 2,4 2,5 Rifond. com. 437 249 6,8 8,3 Altri 168 90 2,6 3,0 Totale

6406

2988

100,0

100,0

54

Arrotondamenti

16,751

7

16,7

16,75

16,76

16,8

7

7

7

7

55

Variabili cardinali Le variabili cardinali come l'età mal si prestano ad essere rappresentate in tabella a causa dell'elevato numero di categorie. Per cui nella distribuzione di frequenza si raggruppano i dati in categorie Tab. 2.4 Distribuzione di frequenza di una variabile cardinale (distribuzione per età degli operai di uno stabilimento): valori singoli e raggruppati in classi. età v.a. classi d'età v.a 15 1 16 2 17 3 15-20 32 18 7 19 7 20 12 21 10 22 12 23 12 21-25 72 24 17 25 21 26 ... 26-30 96 ... 31-35 112 ... 36-40 130 41-45 138 46-50 159 51-55 142 56-60 107 61-65 83

Dati mancanti Tab. 12.6 Distribuzione di frequenza della variabile nominale «Nell'ultimo anno lei è andato in chiesa? (se sì) Ogni quanto?». a) tabella di lavoro

No, mai 2-3 volte l'anno 1 volta al mese 2-3 volte al mese 1 v. la settimana Più v. la settimana Altra religione NR Totale

1 2 3 4 5 6 7 8 9

b) tabella di presentazione dati v.a. 132 416 167 233 415 35 11 5 86 1500

No, mai 2-3 volte l'anno 1 volta al mese 2-3 volte al mese 1v. la settimana Più v. la settimana Altra religione Non risponde Totale (N) valori mancanti: 5

% 8,8 27,9 11,2 15,6 27,8 2,3 0,7 5,7 100 (1495)

c) tabella di presentazione dati % No, mai 9,4 2-3 volte l'anno 29,5 1 volta al mese 11,8 2-3 volte al mese 16,5 1v. la settimana 29,5 Più v. la settimana 2,5 Altra religione 0,8 Totale 100 (N) (1409) valori mancanti: 91

56

2. LE DISTRIBUZIONI DI FREQUENZA: RAPPRESENTAZIONI GRAFICHE Diagrammi a barre (voto per la Camera nel 1996; sui dati di tab. 12.5) Lunghezze della barre proporzionali alle frequenze (ortogrammi) a) diagramma a barre (a colonne) Lombardia 30

25

20

15

10

5

0 Forza Italia

All. naz.

CcdCdu

Lega Nord

Pds

Lista Dini

Ppi

Verdi Rifond. com.

Altri

b) diagramma a barre (a nastri) Lombardia

Forza Italia All. naz. Ccd-Cdu Lega Nord Pds Lista Dini Ppi Verdi Rif ond. com. Altri 0

5

10

15

20

25

30

57

c) diagramma a barre appaiate 40 35 30 25

Lombardia Emilia R.

20 15 10 5 0 Forza Italia

All. naz.

CcdCdu

Lega Nord

Pds

Lista Dini

Ppi

Verdi Rifond. com.

Altri

d) diagramma a barre contrapposte Altri Rifond. com. Verdi Ppi Lista Dini

Lombardia Emilia R.

Pds Lega Nord Ccd-Cdu All. naz. Forza Italia -40

-20

0

20

40

58

Fig. 12.11 Diagrammi di composizione - Aree proporzionali alle frequenze (areogrammi) a) diagramma a barra suddivisa 100% 90% 80% 70%

Boghesia

60%

Classi medie urbane Coltivatori diretti

50%

Salariati agricoli 40%

Operai ind. e terz.

30% 20% 10% 0% 1881

1983

Classi sociali in Italia nel 1891 e 1993 [Sylos Labini 1986,20]

b) diagramma a settori circolari Lombardia

7%

3%

2%

24%

Forza Italia

6%

All. naz. Ccd-Cdu Lega Nord

4%

Pds Lista Dini Ppi 9% 15%

Verdi Rifond. com. Altri

5%

25%

Voto nel 1996 in Lombardia (sui dati di tab. prec) 59

LEZIONE N 10 DATI AGGREGATI pagine corrispondenti - sul testo La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il Mulino Vol IV. L'analisi dei dati: Cap. II: par. 12, 13 - oppure sul testo Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il Mulino - Cap. XII: par. 12, 13

1.

Dati individuali e dati aggregati

Dati individuali: unità d’analisi è l’individuo Dati aggregati: l’unità d’analisi è un aggregato di individui (es. comune, regione, nazione...) Problema dei dati aggregati: diversa dimensione dell’aggregato, per cui i dati vanno relativizzati alla dimensione dell’aggregato Fra le seguenti regioni, qual è quella che presenta un maggior tasso di divorziati ? (Istat, censimento 1991; dati in migliaia)

Piemonte Lombardia Emilia R. Campania Sicilia

Piemonte Lombardia Emilia R. Campania Sicilia

Celibi e Coniugati nubili 1604 2215 3559 4424 1424 2049 2679 2597 2214 2404

Separati legalmente 57 91 42 24 23

% Divorziati

Totale (N)

1,02 0,82 0,97 0,36 0,38

4303 8857 3908 5630 4966

Divorziati Vedovi 44 73 38 20 19

383 710 355 310 306

60

Quale di queste città ha il maggior indice di vecchiaia? Bologna Napoli Palermo Roma Torino Venezia

0-14 32.764 196.165 139.435 345.119 99.291 28.954

15-29 62.542 247.757 157.531 521.082 177.544 55.456

30-44 82.548 215.473 146.364 608.546 200.495 63.610

45-64 65 e oltre Totale 108.094 99.188 385.136 236.136 150.343 1.045.874 154.905 89.620 687.855 723.006 447.569 2.645.322 261.489 180.793 919.612 84.658 63.744 296.422

Due possibilità: - % di anziani su tutti - rapporto: popolazione sopra i 65 anni / popolazione sotto i 15 % 65 anni e oltre 65 anni e oltre / sulla sotto i 15 anni popolazione Bologna Napoli Palermo Roma Torino Venezia

25,8 14,4 13,0 16,9 19,7 21,5

3,03 0,77 0,64 1,30 1,82 2,20

61

2.

Rapporti statistici

Rapporti di composizione: parte al tutto (* 100 = percentuali). Esempi: - Proporzione di spesa per affitto = spesa della famiglia per affitto / spesa totale della famiglia - Proporzione di maschi = maschi / (maschi + femmine). Esempio Distribuzione dei consumi delle famiglie 2007 Generi

Alimentari Tabacchi Abbigliamento Abitazione Combustibili Mobili Igiene Trasporti Istruzione Altre spese Totale

Valori assoluti (in euro/anno) 3922 212 1447 1818 942 1270 245 2298 912 1800 14866

Valori percentuali 26,4 1,4 9,7 12,2 6,3 8,5 1,6 15,5 6,1 12,1 100,0

Altro esempio: distribuzione degli studenti dell'università di Bologna per facoltà Rapporti di coesistenza: rapporto fra due parti, cioè il rapporto fra la frequenza di una modalità e la frequenza di un’altra. Esempi: - Rapporto (o quoziente) di mascolinità = maschi / femmine - Rapporto di matrimoniabilità per sesso = coniugati / non coniugati - Occupati nell’industria manifatturiera / occupati in agricoltura. - Indice di vecchiaia = popolazione sopra i 65 anni / popolazione sotto i 15 anni. Rapporti di derivazione: rapporto fra la misura di un fenomeno e quella di un altro che può essere considerato un suo presupposto necessario - Quoziente di natalità = nati / popolazione x 1.000. Rientrano in questa categoria molti “quozienti demografici” che hanno 62

alla loro base l’ammontare della popolazione (quoziente di nuzialità, di mortalità, di immigrazione, di abortività, ecc.). Altri esempi di rapporti di derivazione sono: - Laureati / iscritti all’università; - Pensioni / popolazione; - Operai cassaintegrati / totale operai; - Suicidi / popolazione; - Reati / popolazione. Rapporti medi: sono diffusissimi e si hanno tutte le volte che il fenomeno posto al numeratore si può associare mediamente ad ogni unità posta al denominatore. Per esempio: - rendimento medio per ettaro = tonnellate di grano prodotto / ettari coltivati; - densità della popolazione = n. abitanti / superficie del territorio (interpretabile come numero medio di abitanti per kmq); - indice di affollamento = n. componenti la famiglia / n. stanze dell’abitazione (interpretabile come n. medio di persone per stanza); - n. posti letto in ospedali / popolazione; - n. ore di sciopero / n. occupati. Regione

N posti letto

Valle d'Aosta Piemonte Lombardia Veneto Liguria

621 35339 63975 47889 17789

N abitanti in migliaia 112 4479 8892 4345 1808

N posti letto x 1000 abitanti 5,6 7,9 7,2 11,0 9,8

Fare attenzione: rapporto = numeratore / denominatore; massima attenzione quando gli è concessa libertà di scelta per il denominatore (il problema non si pone per altri tipi di rapporti, come il rapporto di composizione). Tab. 12.20 Rapporti medi. Tassi di fatalità per mezzo di trasporto (Gran Bretagna, 1992). Incidenti mortali per 100.000 passeggeri Tipo di trasporto per viaggio per ora di viaggio per km percorso Motocicletta 100 300 9,7 63

Aereo 55 Navigazione 25 Bicicletta 12 A piedi 5,1 Auto 4,5 Furgone 2,7 Treno 2,7 Autobus 0,3 Fonte: «The Economist», 11.1.1997

3.

15 12 60 20 15 6,6 4,8 0,1

0,03 0,6 4,3 5,3 0,4 0,2 0,1 0,04

Serie temporali e serie territoriali

Serie temporale (o serie storica) la sequenza dei valori assunti da una variabile nello stesso aggregato territoriale in tempi diversi Serie territoriale la sequenza dei valori assunti da una variabile nello stesso momento in diversi aggregati territoriali

64

Serie temporale Tab. 12.21 Andamento dei morti per droga (in valore assoluto) in Italia dal 1985 al 1996 Anno Morti per Incremento N. indice N. indice droga (v.a.) percentuale a base (1985=100) mobile 1985 242 100 1986 292 20,7 121 121 1987 543 86,0 224 186 1988 809 49,0 334 149 1989 974 20,4 402 120 1990 1161 19,2 480 119 1991 1383 19,1 571 119 1992 1217 -12,0 503 88 1993 888 -27,0 367 73 1994 867 -2,4 358 98 1995 1195 37,8 494 138 1996 1551 29,8 641 130 media 927 dev.stand. 393 Fonte: Ministero dell'Interno Fig. 12.23 Serie temporale: morti per droga in Italia dal 1985 al 1996 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

65

Serie territoriale Tab. 12.22 Suicidi (per 1 milione di abitanti) in Italia nel 1974-83 per regione Regione

Suicidi 135,41

N. indice (Italia=100) 288

Valle d'Aosta Friuli V.G. Emilia R. Umbria Trentino A.A. Piemonte Liguria Molise Toscana Marche Abruzzo Fonte: Istat

Suicidi Basilicata

49,46

N. indice (Italia=100) 105

97,27 88,95 82,11 80,43

207 189 175 171

Veneto Sicilia Sardegna Lombardia

43,67 38,15 37,77 37,27

93 81 80 79

70,43 69,95 61,70 60,97 57,70 50,31

150 149 131 130 123 107

Puglia Lazio Calabria Campania

28,14 24,75 24,68 21,08

60 53 53 45

Italia

46,94

100

Italia Campania Calabria Lazio Puglia Lombardia Sardegna Sicilia Veneto Basilicata Abruzzi Marche Toscana Molise Liguria Piemonte Trentino A.A. Umbria Emilia R. Friuli V.G. Valle d'Aosta 0

20

40

60

80

100

120

140

160

66

Differenza assoluta e differenza relativa a = numero morti per droga nel 1985 = 242 b = numero morti per droga nel 1986 = 292

Variazione del numero di morti per droga fra 1985 e 1986 Variazione assoluta: b – a = 292 – 242 = +50 Variazione relativa: (b - a) : a = X : 100 b–a a

 100=

50 242

 100= 20, 7

Nel periodo considerato i casi di morte per droga sono cresciuti del 20,7%.

Numeri indice “Se ponessimo eguale a 100 i morti per droga nel 1985, a quanto essi ammonterebbero nel 1986?” 242 : 100 = 292 : X

X=

292  100= 120, 7 242

Quindi il numero di morti per droga fra il 1985 ed il 1986 è passato da 100 a 120,7

67

Secondo esempio Generi

Alimentari Tabacchi Abbigliamento Abitazione Combustibili Mobili Igiene Trasporti Istruzione Altre spese Totale

2007 Valori assoluti (in euro/anno) 3922 212 1447 1818 942 1270 245 2298 912 1800 14866

2000 Valori assoluti (in euro/anno) 3876 241 1334 1491 923 1278 241 2172 894 1746 14196

N indice 2007 (2000=100) 101 88 108 122 102 99 102 106 102 103 105

68

Numeri indici territoriali Si pone a 100 il tasso nazionale. Se il tasso di suicidi della Valle d’Aosta è 135,41 e quello nazionale di 46,94, se poniamo il secondo = 100 il primo diventerà: 46,9 : 100 = 135,41 : X

X=

135, 41  100= 288 46,94

69

I numeri indice: - non sono mai negativi (quando il valore è inferiore a quello di riferimento assumono valori inferiori a 100) - non dipendono dall’unità di misura in cui sono espressi (permettono confronti fra unità di misura diverse) Esempio andamento nel tempo di medici ed abitanti in Italia (dati fittizi) a) valori assoluti anno medici abitanti 1881 20.000 30.000.000 1911 30.000 35.000.000 1941 50.000 50.000.000 2001 100.000 60.000.000

70.000.000 60.000.000 50.000.000 40.000.000

medici abitanti

30.000.000 20.000.000 10.000.000 0 1881

1911

1941

2001

70

b) Numeri indice medici 1881 1911 1941 2001

abitanti 100 150 250 500

100 117 167 200

600 500 400 medici

300

abitanti

200 100 0 1881

1911

1941

2001

Ancora sul fatto che i numeri indice sono dei “numeri puri”, cioè sono indipendenti dall’unità di misura dei dati Variazione dei costi nell’edilizia (dati fittizi) 2000 2007 2000 Materiali Cemento (alla tonnellata) Calce (alla tonnellata) Ferro tondini (al metro) Legname (per metro cubo) Mattoni (per confezione di 1000) Manodopera (paga oraria) Aree al mq)

215 123 54 18 75 15 215

217 118 75 22 80 25 418

100 100 100 100 100 100 100

2007 101 96 139 122 107 167 194

71

Variazioni nella produzione (valori fittizi) 1970

1980

1990

N automob. 235.000 T. di patate 1.556.000 N televisori 425.200 N laureati 55.213 Posti letto osp 7.245

278.000 1.580.214 1.560.000 84.218 8.213

312.000 1.178.214 2.121.415 115.219 8.432

2000 N. indice 2000 (1970=100) 375.000 1.432.212 1.512.271 218.425 8.546

160 92 356 396 118

Esemplificazione: relazione della Commissione didattica della facoltà

72

LEZIONE 11 ANALISI BIVARIATA: TABELLE A DOPPIA ENTRATA pagine corrispondenti - sul testo La ricerca sociale: metodologia e tecniche, Bologna, Il Mulino Vol IV. L'analisi dei dati Cap. III: par. 1, 2 (con esclusione di 2.5, 2.6, 2.7) - oppure sul testo Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, Il Mulino - Cap. XIII: par. 1, 2 (con esclusione di 2.5, 2.6).

Le tecniche di analisi bivariata Variabile dipendente nominale cardinale

Variabile indipendente nominale cardinale Tavole di contingenza Analisi della Regressione varianza e correlazione

Le variabili ordinali, a seconda dei casi, possono essere trattate come se fossero nominali oppure cardinali

1. Che cos'è una tabella a doppia entrata (o tavola di contingenza) Tab. 2.7 Pratica religiosa per età. (Valori assoluti) 18-34 35-54 Oltre 54 Praticanti 223 313 182 Saltuari 266 317 88 Non praticanti 425 504 168

Totale 718 671 1097

Totale 914 1134 438 2486 Domanda: «Mi può dire con quale frequenza si è recato in chiesa nel corso dell'ultimo anno?». Risposte: «Una o più volte la settimana» = Praticanti; «2-3 volte al mese» + «1 volta al mese» = Saltuari; «2-3 volte all'anno» + «Mai» = Non praticanti. (Fonte: Itanes [1996]).

- Una tabella a doppia entrata (detta anche "tavola di contingenza" o "incrocio") è una distribuzione di frequenza a due variabili (di ogni intervistato considera contemporaneamente la posizione su due variabili, nell'esempio, pratica religiosa ed età).

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- Le due variabili sono collocate sulle righe e sulle colonne della tabella; all'incrocio tra una riga e una colonna troviamo una casella o cella della tabella. Il numero all’interno è la frequenza con la quale si presentano congiuntamente le corrispondenti modalità di riga e di colonna (es: 223 = numero di praticanti fra i 18 e i 34 anni) - La colonna e la riga 'Totale' si chiamano (frequenze) marginali della tabella. Sono le distribuzioni semplici di frequenze rispettivamente dell'età e della pratica. Sono distribuzioni semplici perché si riferiscono a tutto il campione. 2. A cosa serve una tabella a doppia entrata - Serve a studiare la relazione tra due variabili. - Si dice che c'è relazione tra due variabili (età e pratica nell'esempio) se dividendo il campione in sottocampioni secondo una variabile (l'età: giovani, adulti, anziani) la distribuzione semplice della seconda variabile (la pratica religiosa) è diversa nei differenti sottocampioni di età. Viceversa, se le distribuzioni sono identiche si dice che non c'è relazione. - La variabile usata per dividere il campione in sottocampioni è detta variabile indipendente, la variabile di cui si studia la distribuzione nei sottocampioni è detta variabile dipendente. - Da un punto di vista statistico sia l'età che la pratica religiosa possono assumere il ruolo di variabile indipendente. Dal punto di vista sociologico, tuttavia, non ha molto significato chiedersi se la distribuzione delle età varia al variare della pratica religiosa, come se la pratica di un soggetto potesse influire sulla sua età. - Nella tabella 2.7 compaiono frequenze assolute: è difficile dire a colpo d'occhio se la proporzione di praticanti tra i giovani è maggiore, minore, uguale a quella dei praticanti tra gli anziani. Per questo è necessario passare al calcolo percentuale (percentualizzare significa porre uguale a 100 il totale; in tal modo si rendono uguali i totali dei gruppi da confrontare che così diventano confrontabili)

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3. Direzione delle percentuali nelle tabelle a doppia entrata Tab. 2.7 Pratica religiosa per età. (Valori assoluti) 18-34 35-54 Oltre 54 Praticanti 223 313 182 Saltuari 266 317 88 Non praticanti 425 504 168 Totale

914

1134

438

Totale 718 671 1097 2486

Tab. 2.8 Pratica religiosa per età. (Valori percentuali per riga) 18-34 35-54 Oltre 54 Totale Praticanti 31,1 43,6 25,3 100,0 Saltuari 39,6 47,2 13,1 100,0 Non praticanti 38,7 45,9 15,3 100,0

Tab. 2.9 Pratica religiosa per età. (Valori percentuali per colonna) 18-34 35-54 Oltre 54 Praticanti 24,4 27,6 41,6 Saltuari 29,1 28,0 20,1 Non praticanti 46,5 44,4 38,4 Totale

100,0

100,0

100,0

Tab. 2.10 Pratica religiosa per età. (Valori percentuali sul totale) 18-34 35-54 Oltre 54 Totale Praticanti 9,0 12,6 7,3 28,9 Saltuari 10,7 12,8 3,5 27,0 Non praticanti 17,1 20,3 6,8 44,1 Totale

36,8

45,6

17,6

100,0

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1. La percentualizzazione per riga (tab. 2.8) risponde a questa domanda: il gruppo dei praticanti è mediamente più giovane o più anziano rispetto ai non praticanti e ai saltuari? Non è una domanda 'esplicativa', non intendiamo che essere praticante o meno abbia effetti sull'età dell'intervistato, il nostro scopo è meramente descrittivo. 2. La percentualizzazione per colonna (tab. 2.9) risponde a questa domanda: "l'età degli intervistati influenza il loro grado di pratica religiosa?". Come si vede si tratta di una domanda esplicativa: "l'età è la causa della pratica religiosa?". 3. La percentualizzazione sul totale (tab. 2.10) risponde a questa semplice domanda: "qual è la consistenza di ciascun sottogruppo (praticanti giovani, praticanti adulti ecc..) nel campione?". Ha scopi puramente descrittivi. In generale si usa per confrontare un campione con la popolazione da cui è estratto.

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Scelta della direzione di percentualizzazione. Di solito siamo interessati ad analizzare relazioni esplicative, da cui una semplice regoletta: a. si individua la variabile indipendente (la causa) b. si usa la variabile indipendente come variabile di colonna. c. si percentualizza per colonna. Detto diversamente: Si definisce qual è la variabile indipendente, e si percentualizza all'interno delle sue modalità. - si sceglie la percentuale per colonna quando si vuole analizzare l'influenza che la variabile posta in colonna ha sulla variabile posta in riga; - si sceglie le percentuale per riga quando si vuole analizzare l'influenza che la variabile posta in riga ha sulla variabile posta in colonna. Questa regoletta di solito funziona, ma ha delle eccezioni: a) non sempre la domanda cui siamo interessati è esplicativa e b) non sempre è facile individuare a colpo d'occhio la variabile indipendente (causa). E' pertanto più opportuno partire dall'interrogativo cui vogliamo rispondere. In genere l'interrogativo contiene già l'indicazione della direzione corretta. Prendiamo l'esempio dell'età e della pratica religiosa: ci chiediamo se l'età influenza la pratica religiosa. Posta in altri termini, la domanda è se i giovani sono più o meno praticanti degli anziani. Cosa vogliamo confrontare? Il campione dei giovani con quello degli anziani. Quindi dobbiamo calcolare la percentuale di praticanti giovani (anziani) sul totale dei giovani (anziani), cioè per colonna.

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Altri esempi di percentualizzazioni di tabella a doppia entrata Sulla base della seguente tabella a doppia entrata, stabilire se c’è una relazione fra soddisfazione / insoddisfazione della propria situazione economica e zona di residenza "Secondo lei, negli ultimi 12 mesi, la situazione della sua famiglia è migliorata, rimasta la stessa o peggiorata?” Migliorata Nord-ovest Nord-est Centro Sud Totale

45 17 27 56 145 Migliorata

Nord-ovest Nord-est Centro Sud Totale

31,0 11,7 18,6 38,6 100 Migliorata

Nord-ovest Nord-est Centro Sud

6,5 6,0 5,7 5,4

Rimasta uguale 445 188 308 579 1520

Peggiorata

Totale

203 78 142 408 831

693 283 477 1043 2496

Rimasta uguale 29,3 12,4 20,3 38,1 100

Peggiorata

Rimasta uguale 64,2 66,4 64,6 55,5

Peggiorata

Totale

29,3 27,6 29,8 39,1

100 100 100 100

24,4 9,4 17,1 49,1 100

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A partire dalla seguente tabella a doppia entrata, effettuare gli opportuni calcoli per poter rispondere alla domanda se esiste una relazione fra classe sociale e fiducia nel governo

Classe operaia Piccola borghesia autonoma Ceto medio impiegatizio Ceti superiori Totale

Per nulla 241 166

Poco

Non so

Abbast

Molto

Totale

300 227

15 21

118 85

25 13

699 512

237 165 809

332 234 1093

22 18 76

119 77 399

14 10 62

724 504 2439

Domanda: “Quanta fiducia lei ha nell’operato del governo?”

Classe operaia Piccola borghesia autonoma Ceto medio impiegatizio Ceti superiori Totale

Per nulla 29,8

Poco

Non so

Abbast

Molto

27,4

19,7

29,6

40,3

20,5 29,3 20,4 100

20,8 30,4 21,4 100

27,6 28,9 23,7 100

21,3 29,8 19,3 100

21,0 22,6 16,1 100

Per nulla 34,5

Poco

Non so

Abbast

Molto

Totale

42,9

2,1

16,9

3,6

100

44,3 45,9 46,4

4,1 3,0 3,6

16,6 16,4 15,3

2,5 1,9 2,0

100 100 100

Classe operaia Piccola borghesia autonoma 32,4 Ceto medio impiegatizio 32,7 Ceti superiori 32,7

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Casi (rari) in cui non si segue il criterio sopra enunciato per la direzione delle percentuali Tab. 13.3 Confronti fra i profili degli abbonati italiana nel 1991 Residenza Abbonati Popolazio Titolo di ne studio Nord 27,9 26,3 Lic. Elem. ovest Nord est 18,9 18,3 Lic. Media Centro 19,8 19,2 Diploma Sud 33,4 36,2 Laurea Totale 100 100

al telefono e dell'intera popolazione Abbonati

Popolazione

24,2

38,0

27,7 37,4 11,7 100

35,8 21,7 4,5 100

Tab. Relazione fra pratica religiosa e comportamento di voto nel 2008 (dati fittizi) a) Voto a seconda della pratica religiosa (come votano le persone classificate secondo la loro religiosità)

Sinistra arc. Pd Udc Pdl Lega Totale (N)

Non pratic 17,4 42,9 3,5 33,1 3,0 100,0 (1132)

Saltuari 11,4 39,2 7,4 37,9 4,1 100,0 (704)

Praticanti 6,9 35,6 12,6 40,8 4,0 100,0 (522)

Totale 13,3 40,2 6,7 36,3 3,6 100,0 2358

Commento: si vede che i praticanti scelgono in maggioranza il Pdl, e i non praticanti il Pd b) Pratica religiosa a seconda del voto (come sono religiosamente connotati gli elettori dei vari partiti)

Sinistra arc. Pd Udc Pdl Lega

Non pratic 62,9 51,3 25,3 43,9 40,5

Saltuari 25,6 29,1 32,9 31,2 34,5

Praticanti Totale 11,5 100,0 19,6 100,0 41,8 100,0 24,9 100,0 25,0 100,0

(N) (313) (948) (158) (855) (84)

Commento: si vede che il partito che fra i suoi elettori la maggior presenza di cattolici è l’Udc 80

La tabella a) risponde alla seguente domanda: "L'orientamento religioso influenza l'orientamento di voto?" (dom. esplicativa) La tabella b) risponde alla seguente domanda: "Sono più religiosi gli elettori del Polo o dell'Ulivo?" (dom. descrittiva)

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Quando si commette un grave errore Supponiamo di essere interessati alla composizione degli elettori dell'Ulivo secondo l'orientamento religioso a fini di propaganda elettorale. Se usassimo la tabella a) e sostenessimo che tra gli elettori dell'Ulivo ben il 54,7% è rappresentato da Cristiani non cattolici commetteremmo un errore. In questa tabella la percentuale di 54,7 rappresenta la quota di cristiani che votano Ulivo, non la quota di elettori dell'Ulivo di orientamento cristiano. L'errore consiste nel porsi un interrogativo che richiede percentuali per riga, calcolando le percentuali per colonna (o viceversa).

4. Analisi bivariata: presentazione delle tavole a) prima forma di presentazione consigliata Tab. 2.12. Grado di pratica religiosa per età. (Valori percentuali) 18-34 35-54 Oltre 54 Praticanti 24,4 27,6 41,6 Saltuari 29,1 28,0 20,1 Non praticanti 46,5 44,4 38,4 Totale (N)

100,0 (914)

100,0 (1134)

100,0 (438)

b) seconda forma di presentazione consigliata (con il marginale della variabile dipendente) Tab. 2.13. Grado di pratica religiosa per età. (Valori percentuali) 18-34 35-54 Oltre 54 Totale Praticanti 24,4 27,6 41,6 28,9 Saltuari 29,1 28,0 20,1 27,0 Non praticanti 46,5 44,4 38,4 44,1 Totale (N)

100,0 (914)

100,0 (1134)

100,0 (438)

100,0 (2486)

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5. Criteri guida per la presentazione delle tavole: 1. Parsimonia. La tabella deve contenere solo i dati significativi per valutare la relazione. In genere si escludono i valori assoluti, salvo che non si ritengano necessari. I titoli come negli esempi devono essere sintetici, ma contenere l'indicazione delle variabili coinvolte. 2. La tabella deve contenere sempre la riga (o colonna ) totale contenente i valori 100. Serve ad indicare in che direzione sono state calcolate le percentuali. 3. La tabella deve contenere sempre una riga (o colonna) in cui sono indicate le basi delle percentuali, cioè i valori assoluti corrispondenti al 100,0%. Il lettore deve sapere se i dati percentuali riguardano molti o pochi casi. 4. I dati percentuali devono essere arrotondati alla prima cifra decimale, come negli esempi, o arrotondati alla prima cifra intera (cioè senza decimali). La seconda cifra decimale non si userebbe mai nei commenti e quindi non è significativa. Le singole percentuali devono essere arrotondate: se si usa una cifra decimale, i calcoli vanno fatti fino alla seconda che verrà usata per gli arrotondamenti (da 0 a 4, per difetto, da 5 a 9 per eccesso). Dopo gli arrotondamenti occorre controllare che il totale dia effettivamente 100,0 (non 99,9 o 100,1). Se non accade correggere il valore più alto (quadratura). 5. Se il decimale è pari a zero, va riportato ugualmente. 6. La forma della tabella 2.13 è da preferire, soprattutto se non è stata precedentemente presentata la distribuzione di frequenza della variabile dipendente (orientamento al voto - la colonna totale infatti presenta tale distribuzione). Questa colonna è utile perché permette il raffronto tra le singole colonne e il dato medio del campione. Avvertenze: Se le percentuali sono calcolate per colonna, possono essere sommate solo entro la colonna stessa, ma non fra le colonne. Se si decide di accorpare due colonne bisogna sommare i valori assoluti e solo dopo calcolare le percentuali.

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6. Cosa fare se si vogliono ricavare i valori assoluti da una tabella che contiene solo percentuali L'esempio che segue mostra come si può ricavare la colonna 'Totale' in una tabella in cui era stata omessa. Mostra indirettamente perché è importante indicare le basi assolute delle percentuali. Tab. 2.15 Composizione sociale degli iscritti alla facoltà di Lettere Maschi Femmine Ceti superiori 12,2 20,2 Ceti medi autonomi (art. comm.) 27,5 30,2 Ceti medi dipendenti (impiegati) 23,2 23,4 Operai 37,1 26,2 Totale (N) (1178)

100,0

100,0 (237)

Se si vuole ricavare la percentuale complessiva di maschi e di femmine che proviene dai ceti superiori, occorre passare attraverso i valori assoluti: - ricavare quanti sono i maschi dei ceti superiori 12,2 : 100 = X : 237 X = 12,2*237/100 = 29 - quante sono le femmine dei ceti superiori: (1178*20,2/100 = 238) - sommare i due valori assoluti così ottenuti: (29+238 = 267) - percentualizzare sul totale dei casi:

[267/(237+1178)*100 = 18,7].

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7. Interpretazione delle tavole Tab. 13.7. Risposte alla domanda «Lei è soddisfatto dell'operato del governo?» per ampiezza del comune di residenza a) valori assoluti >250.000 100250.000 Per nulla 97 26 Poco 168 71 Non so 89 36 Abbastanza 159 66 Molto 3 2 Totale 516 201

50100.000 29 99 49 92 2 271

1050.000 23 249 118 246 8 643

1-10.000

250.000 100250.000 Per nulla 18,8 12,8 Poco 32,5 35,3 Non so 17,3 18,0 Abbastanza 30,8 32,9 Molto 0,6 1,0 Totale 100 100 (N) (516) (201) Idp -17,9 -14,2

50100.000 10,8 36,5 18,0 34,0 0,7 100 (271) -12,6

1050.000 3,5 38,8 18,3 38,2 1,2 100 (643) -2,9

250.000 ab 44 4 Genere Maschio 39 11 Femmina 41 8 Anno di nascita Fino al 1945 42 7 1948-1965 38 9 Dopo 1965 43 13 Classe sociale Borghesia 57 7 Picc. borghesia41 12 Dirigenti-quadri44 6 Insegnanti 31 4 Imp. concetto 39 9 Impieg. esec. 45 9 Operai 34 14

46

4 100 (1962)

44 44 50 49

3 6 5 3

100 100 100 100

46 46

4 100 (1079) 5 100 (883)

48 48 40

3 100 (431) 5 100 (1016) 4 100 (516)

32 39 45 62 48 45 47

4 8 5 3 4 1 5

100 100 100 100 100 100 100

(654) (808) (189) (313)

(195) (275) (170) (188) (392) (240) (493)

Polo Lega Ulivo Altri Totale Lettura quotidiani Lettore quot. 39 9 48 Non legge quot.42 11 43 Esposizione Tv Alta 43 11 42 Moderata 38 9 48 Momento della decisione di voto Ultima settim. 34 16 44 Tempo prima 43 7 46

Titolo di studio Lic. elementare32 Lic. media 39 Diploma 44 Laurea 38

9 15 7 6

51 42 45 52

4 100 (1045) 4 100 (917) 4 100 (797) 5 100 (1148) 6 100 (502) 4 100 (1459)

8 4 4 4

100 100 100 100

(187) (659) (416) (153)

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10. Rappresentazioni grafiche Fig. 13.1 Rappresentazioni grafiche di tavole di contingenza: diagramma a barre a) insoddisfazione nei confronti dell'operato del governo per dimensione della città di residenza (dati di tab. 13.7b) Insoddisfatti

39,9

47,3

48,1

100250.000

50

50100.000

60

51,3

42,5

40 30 20 10 >250.000

10-50.000