Integrazione di dati provenienti da più fonti per il calcolo di indicatori socio-economici a livello comunale Dati: Integrazione di dati da indagine, FL ed EU-SILC, con dati di fonte amministrativa (Archimede). Metodologie: Metodi di stima per piccole aree, stimatore projection univariato e multivariato. Output: sperimentazione sui dati disponibili al fine di verificare l’opportunità di ampliare l’informazione statistica diffusa dall’ISTAT (stime campionarie per domini pianificati ed ipercubi censuari). Risultati attesi: Metodologia per il calcolo di indicatori per domini non pianificati; produzione di stime che siano consistenti con l’informazione statistica ufficiale prodotta dall’Istat; ampliamento dell’informazione statistica desumibile da registri amministrativi, stime di indicatori ad un livello di dettaglio territoriale più dettagliato di quello a cui si riferiscono le indagini campionarie. L’output prodotto può essere utilizzato per fornire indicazioni sull’allocazione del campione in vista del coordinamento dei moduli delle indagini sociali e il Master sample. Partecipanti: ISTAT (DIRM/DCME/MEB, DIPS/DCSS/SSB, DIPS/DCSS/SSD); Comune di Roma, Università di Perugia, Università di Pisa L’obiettivo è quello di proporre soluzioni operative per la produzione di indicatori statisticamente affidabili e tempestivi a un livello territoriale sufficientemente dettagliato, grandi comuni e aggregazioni di piccoli comuni. l’idea Integrazione di dati socio-economici per calcolo di informazioni a livello comunale. i risultati attesi Metodi per il calcolo di indicatori in domini non pianificati ed a ampliamento dell’informazione statistica l’ambito di innovazione #Small area estimation #processiinnovativi # integrazione di dati provienti da più fonti. MICHELE D’ALÒ | ALESSIO GUANDALINI | SARA CASACCI | STEFANO DADDI | DARIO ERCOLANI | ANDREA FASULO | FABRIZIO SOLARI | CLEMENTINA VILLANI | MARIA GIOVANNA RANALLI | GAIA BERTARELLI

Integration of data for estimating socio-economic indicators at the municipal level Data: Integration of survey data, LF and EU-SILC, with data from administrative source (Archimede) Methods: Small area estimation, univariate and multivariate projection estimator Output: experimental study on available data in order to verify the opportunity to boost the statistical information disseminated by ISTAT (estimates for planned domains and Census tables) Expected results: Methods for computing indicators for unplanned domains; production of estimates that are consistent with official statistical information produced by Istat; extension of statistical information based on administrative registers, estimates of indicators at a more detailed territorial level than those to which sample surveys usually refer to. Example of indicators: LF: Employment rate of women aged 25-49 with preschool children (0-5 years); job satisfaction; perceived job insecurity; part time work according to sex – EU-SILC: at risk poverty rate; material deprivation rate; housing deprivation; quantile share ratio Participants: ISTAT (DIRM/DCME/MEB, DIPS/DCSS/SSB, DIPS/DCSS/SSD); Comune di Roma, Università di Perugia, Università di Pisa The aim is to propose operational solutions for the production of reliable and timely indicators at a very detailed territorial level, such as large municipalities and aggregations of small municipalities. idea IIntegrazione di dati socio-economici per calcolo di informazioni a livello comunale. Expected results Methods for calculating indicators for unplanned domains and widening statistical information. Coherence among estimates the context of innovation ##Small area estimation # projection estimator # integration of data from multiple sources.. Michele D'Alò, Alessio Guandalini, Sara Casacci, Stefano Daddi, Dario Ercolani , Andrea Fasulo, Fabrizio Solari, Clementina Villani, Maria Giovanna Ranalli, Gaia Bertarelli