L'analisi multivariata per la descrizione di un territorio

G. Merlo, La programmazione sociale: principi, metodi e strumenti, Carocci 2014

Capitolo: 5.5. L'osservazione quantitativa

BOX DI APPROFONDIMENTO n. 37

N.B. I riferimenti bibliografici si riferiscono alla sito bibliografia del testo. Nel caso di citazione si consiglia la seguente notazione: “Merlo G., La programmazione sociale: principi, metodi e strumenti”, allegato web n.37, Carocci, 2014

INDICE ANALITICO GENERALE

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"La questione diventa, ovviamente, più complessa quando si voglia studiare la correlazione tra di loro di un maggior numero di variabili per valutarne l’impatto nel loro insieme su di un territorio. In questa direzione esistono metodiche di analisi multivariata[1] che superano l’approccio classico della statistica descrittiva[2] che permettano di ricavare fattori riassuntivi (detti anche "variabili latenti"[3]) concentrando in alcuni indicatori derivati le informazioni contenute originariamente in un numero elevato di variabili, nonché di ricercare nessi e fattori sottostanti e le analisi di cluster[4] che, nel nostro caso, permettono di classificare il territorio per elementi differenti e similarità.

Metodiche potenti, sicuramente molto utili nella ricerca, validazione ed individuazione dei determinanti di un fenomeno, ma che, presentando molti limiti che in questa sede non possono essere analizzati, vanno maneggiate con estrema cura metodologica." (Merlo G., 2014, p. 143)

Per descrivere la situazione di vulnerabilità sociale nel territorio della provincia di Torino sono stati utilizzati 25 indicatori chiave del contesto socio economico su base comunale.

L’analisi ha messo in evidenza l’efficacia di una classificazione delle aree del territorio secondo due assi fondamentali che rappresentano il livello di reddito e capitale umano e la capacità di utilizzare le risorse di lavoro del territorio, riducendo la disoccupazione.

Incrociando queste due dimensioni è stato possibile definire quattro condizioni possibili dell’ambiente socio economico di ciascun comune che sono state denominate con etichette tali da sottolinearne le caratteristiche salienti: «in stagnazione», «post-fordista», «in difficoltà», «potenzialità»”.

(Fonte: Di Monaco e Pilutti 2012 p.139)


Per approfondimenti vedasi anche le schede:

ANALISI PER MACRO OBIETTIVI: LA SALUTE - Come superare la parcellizzazione dei temi della programmazione mettendo al centro dell'attenzione obiettivi complessi

PIANI e PROFILI DI SALUTE - Un esempio di sperimentazione locale

[1] Con statistica multivariata s'intende quella parte della statistica in cui l'oggetto dell'analisi è formato da più componenti Cfr. Glossario)
[2] La statistica descrittiva, che utilizza indicatori semplici o al massimo composti o correlati, è un insieme di tecniche usate per descrivere le caratteristiche di base dei dati raccolti: forniscono una sintesi semplice delle misure raccolte. La statistica inferenziale tende a raggiungere conclusioni che si estendono oltre i dati raccolti e che possono essere valide e riferibili ad un contesto più ampio rispetto a quello dei dati.
[3] Sono “variabili latenti” quelle che “spiegano” la varianza in comune di variabili direttamente osservate. La loro individuazione permette la riduzione del numero di variabili osservate (rappresentanti singole caratteristiche del fenomeno analizzato). Le discipline sociali (e non solo) fanno un ampio uso di concetti e proprietà che spesso non sono direttamente osservabili, o non è pensabile possano essere rilevate con un unico strumento di rilevazione, ma la cui potenza descrittiva ed esplicativa possono essere particolarmente importanti: le modalità di atteggiamento, orientamento, azione e comportamento; le aspettative; la fiducia in qualcosa; il capitale umano e sociale; la “vocazione” di un territorio, etc. Nel nostro campo si veda l’esempio poco più avanti in cui sono utilizzati i concetti di “vulnerabilità” e “condizioni dell’ambiente socio economico”. Una variabile latente è, pertanto, una caratteristica che non può, o è molto complesso, essere misurata direttamente, ma in grado di spiegare i legami, le interrelazioni e le dipendenze tra le variabili statistiche osservate. La loro individuazione ex post caratterizza uno stile di ricerca detto esplorativo, contrapposto a quello confermativo, in cui il ricercatore definisce a priori, sulla base della riflessione teorica, la struttura dei legami tra le componenti del modello.
[4] La cluster analysis consiste in un insieme di tecniche statistiche atte ad individuare gruppi di unità tra loro simili rispetto ad un insieme di caratteri presi in considerazione, e secondo uno specifico criterio. L'obiettivo che ci si pone è sostanzialmente quello di formare dei gruppi di osservazione i più omogenei possibili tra loro e mutualmente esaustivi, nonché di individuare delle strutture di raggruppamento insite nei dati.


AGGIORNAMENTI

Provincia di Imperia, Qualificazione del Territorio mediante un’applicazione dell’Analisi Multivariata

http://www.provincia.imperia.it/ptc/files/18_F_Socio-economico.pdf

POR Calabria, Valutazione ex-ante: la costruzione di indicatori e analisi multivariata, Analisi multicriteri

http://www.ecostat.unical.it/por/pdf/cap6.pdf

Salvucci D., Le strutture latenti del territorio: analisi esplorativa dei dati a livello di sezione censuaria, 2012

http://www.researchgate.net/publication/259589854_Le_strutture_latenti_del_territorio_analisi_esplorativa_dei_dati_a_livello_di_sezione_censuaria

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Giorgio Merlo 2014