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SPAZIO, TEMPO E NUMERI:LA CULTURA STATISTICA IN ITALIA Mark Twain: "People usually uses statistics as a drunken street lamps: more for support than for.

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Presentazione sul tema: "SPAZIO, TEMPO E NUMERI:LA CULTURA STATISTICA IN ITALIA Mark Twain: "People usually uses statistics as a drunken street lamps: more for support than for."— Transcript della presentazione:

1 SPAZIO, TEMPO E NUMERI:LA CULTURA STATISTICA IN ITALIA Mark Twain: "People usually uses statistics as a drunken street lamps: more for support than for illumination"

2 Richard Feynman ( )- The Key to Science Now I'm going to discuss how we would look for a new law. In general we look for a new law by the following process. First we guess it (so, don't laugh, that's really true). Then we compute the consequences of the guess, to see what if this law that we guessed is right, what it would imply. Then we compare this computation result to nature. Or, we say, compare to experiments or experience, or compare it directly with observation, to see if it works. If it disagrees with the experiment, it is wrong. In that simple statement is the key to science. It does not make any difference how beautiful your guess is. It does not make any difference how smart you are, who made the guess, or what his name is – if it disagrees with experiments it is wrong. Thats all theres to it.

3 Che cosè la cultura statistica È prevalente, almeno nel nostro paese, o forse nel nostro paese più che in altri, la cultura del dire rispetto a quella del fare, della parola rispetto al risultato. Questo non aiuta il diffondersi di atteggiamenti statistici, orientati a ricercare dati, a rilevarli se non siano disponibili, a utilizzarli nei percorsi decisionali, a costruirli parallelamente ai processi produttivi, a sfruttarli per introdurre aggiustamenti, infine a esporli sistematicamente nelle rendicontazioni. Il fatto è che le statistiche sono fastidiose, perché impongono trasparenza delle decisioni e delle azioni, non sempre voluta; perché costringono a confrontare i desideri con i vincoli; perché smascherano gli annunci e le promesse senza seguito; perché consentono di sottoporre loperato a valutazione e controllo. Per uno soltanto degli aspetti considerati in precedenza è illuminante questa citazione da Dandekar, presidente della National sample survey organization indiana negli anni Settanta: Se certe decisioni indicate dalle statistiche non sono giudicate politicamente accettabili, il policy-maker spesso mette in discussione lattendibilità delle statistiche; se è più sofisticato chiede più dati o maggiori dettagli*

4 It is prevalent, at least in our country, or perhaps in our country than in others, the culture of speaking than of doing, compared to the result of the word. This does not help the spread of attitudes statistical oriented to research data, to detect if they are not available, to use them in decision making, to build them in parallel to production processes, to use them to introduce adjustments, finally exposing them systematically in the financial reports. The fact is that statistics are annoying, because they impose transparency of decisions and actions, not always desired, because they force you to compare with the constraints, because they expose ads and promises without follow-up, because they allow you to submit the work to evaluation and control. For only one of the aspects considered above is illuminating this quote from Dandekar, chairman of the National sample survey organization Indian in the seventies: "If certain decisions indicated by the statistics are not considered politically acceptable, the policy-makers often call into question the reliability statistics, it is more sophisticated calls for more data or further details "*

5 In sede internazionale, accanto al concetto di literacy, si è fatto strada e occupa ormai uno spazio proprio quello di numeracy. Per literacy si intende la capacità di esprimersi, comprendere, entrare in rapporto con gli altri - eventualmente con soggetti amministrativi - mediante la lingua scritta e parlata. Per numeracy si intende la capacità di comprendere, valutare e usare dati quantitativi e qualitativi presentati sotto forma di tabelle e grafici ed eventualmente sintetizzati con opportune misure. La statistica è dunque componente essenziale della numeracy. Comprendere il contenuto di un grafico o di una tabella su un quotidiano, valutare il messaggio di un manifesto elettorale che riporti dati statistici, consultare e utilizzare dati a sostegno di decisioni da prendere, comprendere la convenienza di una proposta assicurativa, apprezzare i vantaggi e i possibili danni di un medicinale, valutare il rischio di un intervento chirurgico sulla base della casistica testimoniata, comprendere la portata dei parametri di Maastricht sono esempi concreti della numeracy di una persona. Occorre domandarsi se sia un buon cittadino chi non possieda queste capacità.

6 At an international level, next to the concept of literacy, has made its way and now occupies its own space to numeracy. For literacy is the ability to speak, understand, enter into relationship with others - possibly with administrative entities - through the written and spoken language. For numeracy is the ability to understand, evaluate and use quantitative and qualitative data presented in the form of tables and graphs and eventually synthesized with appropriate measures. The statistic is therefore an essential component of numeracy. Understand the content of a graph or a table on a daily, evaluate the message of an election manifesto stating statistical data, access and use data to support decisions, understand the convenience of an insurance proposal, appreciate the benefits and possible damage of a medicinal product, to assess the risk of surgery on the basis of the case testified, understand the scope of the Maastricht criteria are concrete examples of numeracy of a person. We need to ask whether it is a good citizen who does not have these capabilities.

7 Statistica e uguaglianza delle opportunità La parola statistica nasce nel Seicento e deriva da stato (che riguarda lo stato, che concerne la vita dello stato). In quel periodo si cominciò a produrre i primi dati statistici con carattere di continuità. I dati costituivano un segreto di stato, erano noti soltanto al gruppo di governo ed erano nascosti alla popolazione. Soltanto intorno al 1830 si è cominciato a diffondere dati economici e sociali. In Occidente questo processo si accompagna alla diffusione della democrazia. Oggi nessuno dubita della necessità di rendere disponibili i dati statistici prodotti dai sistemi pubblici di statistica. Daltra parte, nei paesi avanzati, la funzione statistica è finanziata dai contribuenti, attinge cioè alla fiscalità generale. È facile capire perché. Il costo di raccolta dei dati, sulla base dei quali sono prodotte le statistiche, è talmente elevato che esclude la possibilità e la convenienza a operare individualmente. Conseguentemente, in una società democratica, nella quale luguaglianza delle opportunità costituisce un valore, lo stato si fa carico di colmare la posizione di svantaggio (di compensare le asimmetrie informative) dei soggetti più deboli i quali non sarebbero in grado di acquistare sul mercato o di produrre in proprio i dati statistici di cui avessero bisogno. Questo intervento compensativo si esprime in favore non soltanto dei cittadini, ma anche delle imprese più piccole, dei gruppi sociali meno favoriti, delle opposizioni in parlamento. Sotto un diverso punto di vista, mettere a disposizione di tutti le stesse informazioni di cui si avvalgono i governi a ogni livello (nazionale, regionale, locale) consente di valutare i risultati (lefficienza, lefficacia, leconomicità) dellazione pubblica. Infine, è oggi considerata importante la partecipazione dei cittadini ai processi di decisione, alle scelte pubbliche. Per dare a questenunciazione un reale contenuto, occorre che siano predisposte informazioni statistiche pertinenti, dettagliate per i livelli territoriali ai quali trova sintesi politica la loro volontà. Informazione statistica sintreccia quindi profondamente con democrazia.

8 Statistica e valutazione In ambito pubblico, dati statistici sostengono le decisioni politiche, le scelte amministrative, i programmi e i progetti. Si effettuano quindi valutazioni a partire dai dati. Le valutazioni possono essere preliminari (ex ante), successive (ex post) o intervenire durante lesecuzione delle azioni (in itinere). Valutazioni della stessa natura possono essere fatte anche da soggetti privati e da individui. Ex ante, i dati statistici servono per simulare, attraverso opportuni modelli, gli effetti di scelte alternative, per valutare il prevedibile impatto dei provvedimenti ipotizzati. Semplificando assai, i dati vengono utilizzati in modelli che consentono di illustrare il percorso se, allora. Il confronto fra i diversi allora e la contemporanea comparazione dei costi per predisporre i diversi se consentono di prendere le decisioni migliori, più efficaci e compatibilmente più economiche. Nel caso di programmi, progetti, azioni amministrative, è importante eseguire anche valutazioni in itinere, nel corso cioè degli interventi. Occorre produrre conseguentemente dati statistici relativi allo stato di attuazione: soggetti avvicinati, soggetti destinatari dellintervento, entità dello stesso, effetti ottenuti a vari stadi. I dati statistici sono ottenuti, in generale, partendo da quelli amministrativi che vengono via via accumulati. È possibile così effettuare il monitoraggio (controllo dellandamento) delle azioni e mettere in atto eventuali correttivi per migliorarne gli effetti. La valutazione ex post viene effettuata al termine dellintervento. Si avvale anchessa di dati statistici ottenuti a partire da quelli amministrativi; inoltre, è sostenuta da rilevazioni e indagini statistiche effettuate ad hoc. Vengono prodotte informazioni sui risultati, sui costi sostenuti, sulla validità delle soluzioni organizzative adottate. È quindi possibile rendere conto ai cittadini e in generale ai soggetti interessati e alimentare meccanismi di retro-azione che consentano di operare meglio successivamente.

9 In the public sector, statistical data supporting policy decisions, administrative decisions, programs and projects. You then make assessments based on the data. Evaluations may be preliminary (ex ante), subsequent (ex post) or intervene during the execution of actions (in progress). Ratings of the same type can also be made by private entities and individuals.? Ex ante, the statistical data are used to simulate, through appropriate models, the effects of alternative choices, to assess the likely impact of the measures contemplated. Simplifying greatly, the data are used in models that help explain the path "if, then." The comparison between the different "then" and the simultaneous comparison of the costs of developing the different "if" allow you to make better decisions, more effective and more consistent economic. ? In the case of programs, projects, administrative actions, it is also important to perform ongoing evaluations, that is, during the interventions. It should consequently produce statistical data on the state of implementation: subjects approached, recipients of the intervention, the same entity, the effects obtained at various stages. The statistical data are obtained, in general, starting from the administrative ones that are gradually accumulated. It is thus possible to monitor (control dell'andamento) for action and implement any corrective action to improve its impact.? Ex-post evaluation is carried out at the end of the intervention. It also makes use of statistical data obtained from administrative data, in addition, is supported by surveys and statistical surveys carried out ad hoc. They produce information on the results, the costs incurred, the validity of the organizational solutions adopted. You can then be accountable to citizens and stakeholders in general and feed-back mechanisms of action that would allow for better later.

10 Corroborare una tesi, sostenere una posizione Quando si scrive una relazione, un rapporto, un resoconto, quando si voglia avanzare unipotesi o sostenere una tesi, sempre più spesso le argomentazioni vengono corredate di dati statistici, inseriti nel testo oppure raccolti in tabelle o illustrati attraverso grafici. I dati, se corretti e pertinenti, rafforzano il discorso e rappresentano ormai una componente essenziale di una relazione scientifica o di lavoro e di una ricerca eseguita dagli studenti per la scuola. Ecco un esempio di argomentazione sostenuta da dati statistici: le statistiche comparative dellOcse (Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico) relative al tasso di laurea per la classe di età pertinente, quando si considerano le sole lauree di ciclo lungo e i master, ci vedono ben collocati nella graduatoria dei paesi evoluti, con un tasso del 20,2 per cento, prima della Spagna con 17,5 per cento, degli Stati Uniti e della Germania, che presentano valori fra il 12 e il 13 per cento. Assai diversa, invece, è la situazione quando si confrontano gli esiti dei cicli brevi. In questo caso, lItalia, in cui questi ultimi sono stati introdotti di recente, presenta un tasso del 2,5 per cento rispetto a livelli di oltre il 12 per cento di Spagna, Regno Unito e Stati Uniti (Università e lavoro. Statistiche per orientarsi, la pubblicazione dell'Istat sugli esiti professionali dei laureati) anno di riferimento Continuiamo a vedere altri dati di questa rilevazione. Nel 2001, a tre anni dalla conclusione degli studi universitari (1998), il 32,6 per cento di coloro che sono risultati occupati ha dichiarato che, per svolgere il proprio lavoro, non sarebbe stata necessaria la laurea ma sarebbe risultato sufficiente un titolo di studio inferiore. La delusione era particolarmente acuta tra i laureati dei gruppi politico-sociale (54,4 per cento) e letterario (44,1 per cento). Naturalmente, le posizioni professionali evolvono nel corso della vita lavorativa e alcune delle cose inutili apprese alluniversità potrebbero rivelarsi utili successivamente, se fossero effettivamente fondamentali e rimanessero aggiornate. Inoltre, cè da ritenere che tanto più elevata sia la cultura dei lavoratori, quanto più alta possa essere nel tempo la possibilità di usarla.relazionetabellegraficiOcseUniversità e lavoro. Statistiche per orientarsi

11 Support a thesis, supporting a position When you write a report, a report, a report when you want to advance a hypothesis or support an argument, more and more often the arguments are accompanied by statistical data inserted in the text or tabulated or illustrated through graphs. The data, if correct and relevant, strengthen speech and now represent an essential component of a scientific report or work and research carried out by students for the school.? Here's an example of argumentation supported by statistical data: comparative statistics OECD (Organisation for Economic Cooperation and Development) relating to the graduation rate for the class of relevant age, when we only consider the long cycle and master degrees, they see us well placed in the list of developed countries, with a rate of 20.2 percent, before Spain with 17.5 percent, the United States and Germany, which have values between 12 and 13 percent. Very different, however, is the situation when comparing the results of short cycles. In this case, Italy, where they have been introduced recently, has a rate of 2.5 per cent from levels of over 12 per cent of Spain, the United Kingdom and the United States (University and work. Statistics to orient the publication Istat on professional outcomes of graduates) the reporting year We continue to see more data of this survey. In 2001, three years after completion of university studies (1998), 32.6 percent of those who were employed said that in order to do its job, it would not be necessary degree but would have been enough of a title study below. The disappointment was particularly acute among graduates in the political and social sciences (54.4 percent) and letters (44.1 percent). Of course, professional positions evolve during their working lives and some of the "useless" things learned at university might prove useful later, if they were actually fundamental and remain updated. Also, there is to be assumed that the higher is the culture of the workers, the higher may be in time the possibility to use it.

12 La SIS è una Società scientifica senza fine di lucro, costituita nel 1939 come ente morale e attualmente inclusa fra gli enti di particolare rilevanza scientifica, con lo scopo fondamentale di promuovere lo sviluppo delle Scienze Statistiche e delle loro applicazioni in campo economico, sociale, sanitario, demografico, tecnologico, produttivo e in molti altri ambiti di ricerca.

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17 What is Statistics? L. Gonick, W. Smith, The cartoon guide to statistics, Harper Perennial, 1993

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21 PARTE PRIMA

22 MAPPA CONCETTUALE STATISTICA EVOLUZIONE STORICA DELLA STATISTICA NOMENCLATURA DEFINIZIONI STATISTICA DESCRITTIVA STATISTICA INFERENZIALE DISTRIBUZIONI STATISTICHE RAPPRESENTAZIONI GRAFICHE INDICI PROBABILITA CAMPIONAMENTO STIMA DEI PARAMETRI TEST DI VERIFICA IPOTESI

23 POPOLAZIONE (es. tutti gli impiegati) Statistica: nomenclatura Carattere statistico o variabile (es. colore del vestito) Modalità o valore o dato (es. azzurro) CAMPIONE (es. alcuni impiegati) Unità statistica (es. 1 persona)

24 ELENCO DI DEFINIZIONI FENOMENO COLLETTIVO: si intende tutto ciò che appare o si manifesta direttamente o indirettamente ai sensi e allintelletto. I fenomeni collettivi possono essere misurabili (se le manifestazioni sono individuate attraverso una misurazione) o enumerabili (se le manifestazioni sono individuate attraverso un conteggio). UNITA STATISTICA: si intende lunità elementare costituente la popolazione. Le unità statistiche sonno loggetto dellanalisi statistica. Le unità statistiche sono portatrici di una plurità di caratteristiche definite caratteri. Le unità statistiche sono portatrici delle singole manifestazioni di un fenomeno collettivo. POPOLAZIONE: si intende linsieme delle unità statistiche. La popolazione può essere finita ( se è costituita da un numero finito di unità statistiche ), infinita ( se è costituita da un numero infinito o grande e imprecisabile di unità statistiche ), reale ( se è costituita da unità statistiche osservabili ) o teorica ( se è costituita da unità statistiche non osservabili ).

25 Geostatistica e Interpolazione spaziale

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28 Metodi geostatistici La superficie interpolata è concettualizzata come una delle superfici possibili che potrebbero essere osservate, tutte coerenti con i dati di input. La geostatistica richiede lassunzione che la variabile studiata sia casuale, che la realtà osservata sia il risultato di uno o più processi casuali. Per ogni punto dello spazio non c'è solo un valore per una proprietà ma un intero insieme di valori. Il valore osservato diventa quindi uno tra gli infiniti valori possibili assunti da qualche distribuzione di probabilità per una qualche legge. In ogni punto dello spazio X c'è una variazione di una proprietà Z(x), concetto non presente nella teoria classica. Tale proprietà è trattata come una variabile casuale (aleatoria) generalmente continua, con una media, una varianza e una funzione di probabilità di densità cumulativa. Questa variabile ha una distribuzione di probabilità da cui viene estratto il valore reale. Se noi conosciamo approssimativamente la distribuzione possiamo stimare i valori nei punti non campionati dai vicini campionati e assegnare gli errori alle predizioni.

29 Una variabile regionalizzata Z(x) è una variabile con valore fortemente dipendente dalla posizione spaziale. α = componente casuale R(x) = componente regionalizzata La condizione è che R(x) sia preponderante rispetto alla componente casuale La geostatistica è la scienza che studia le Variabili Regionalizzate La funzione utilizzata per il loro studio è il variogramma Le Variabili Regionalizzate

30 Nel 2009 l'Emilia-Romagna ha acquisito 7 comuni dalle Marche. I dati anteriori al 2009 sono stati rielaborati per renderli omogenei e confrontabili con la popolazione residente nei confini attuali.

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33 grazie


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