Statistica - alcuni cenni storici

Il ruolo dell'ISTAT e altre fonti di dati statistici

L'ISTAT per legge non possiede il monopolio dell'informazione statistica; esistono anche altri enti, sia pubblici che privati, che producono statistiche di rilevante interesse nazionale, ma che non hanno valore ufficiale. Tra questi enti ci sono vari ministeri, comuni, regioni, province, la Banca d'Italia, la Camera di Commercio, la Confindustria, il Censis, la RAI, l'ENEL, l'ENI, la Doxa, la Demoskopea, e così via.

Le pubblicazioni dell'ISTAT hanno carattere periodico e includono pubblicazioni annuali, decennali, occasionali e saltuarie. Tra le più importanti ci sono l'Annuario, il Compendio, il Bollettino mensile, gli Annuari specializzati, che offrono un'analisi dettagliata dei vari capitoli compresi nell'Annuario, oltre alle pubblicazioni dedicate ai Censimenti. È importante ricordare che l'ISTAT effettua il Censimento con periodicità decennale.

della popolazione e delle abitazioni, il Censimento dell'agricoltura e il Censimento dell'industria, commercio, servizi e artigianato.
Oggi ci si può collegare a una BANCA DATI, che consente di disporre di dati aggiornati in tempo reale su diversi fenomeni.
Ci sono alcuni paesi, come l'Africa, che non dispongono di un servizio statistico nazionale, per i quali non è mai stato effettuato un censimento e per i quali, dunque, è impossibile valutare i mutamenti e le dimensioni dei fenomeni demografici, economici, sanitari, ecc...
Per quanto riguarda le fonti statistiche internazionali, ricordiamo le pubblicazioni effettuate da alcuni organismi internazionali quali:
- l'ONU (Statistical yearbook, Demographic yearbook, Yearbook of national accounts Statistics, Monthly bullettin of Statistics);
- l'UNESCO (Annuario dell'Istruzione);
- la FAO (Production yearbook, Trade yearbook, Yearbook of forest products);
- il BIT-ILO (Yearbook of labour)Statistics);- l'OMS (World health Statistics annual);- l'OCSE;- il FMI;e così via.1.3 La Statistica come disciplina ausiliariaLa Statistica nasce come "Scienza di Stato", e in questo senso trovano una connotazione i "censimenti", ma col tempo assume un altro significato: "la Statistica è una disciplina ausiliaria alle altre discipline scientifiche, di cui la disciplina principale è la fisica, e assume un ruolo fondamentale nel processo di acquisizione scientifico della conoscenza". Vediamo di capire meglio quanto affermato.Il Metodo Sperimentale, come è noto, fu introdotto da Galileo Galilei intorno al 1600. Per molti secoli l'uomo, interrogandosi sul comportamento della natura e sul verificarsi di determinati fenomeni, ha trovato risposta nel ragionamento filosofico e in alcune teorie, come quella aristotelica, servendosi della sola logica.Il Metodo Sperimentale rivendica la necessità di

“un’accurata sperimentazione” ericonosce la caducità di qualsiasi legge o modello, la cui importanza è assolutamente relativa. Galilei evidenzia il valore del legame esistente fra:- il mondo simbolico del razionale (TEORIA);7- il mondo empirico del reale (ESPERIENZA). Secondo il metodo da lui fondato, la conoscenza passata di un fenomeno deve essere arricchita e integrata da nuove informazioni o esperienze, che consentono di formulare nuove ipotesi, le quali possono essere formalizzate mediante modelli o leggi. In questa fase interviene la Matematica, dunque il Calcolo delle probabilità. Le ipotesi vanno continuamente verificate e aggiornate, eventualmente sostituite, dopo aver osservato nuovi dati. In questa fase interviene la Statistica. Qualsiasi teoria, dunque, e di conseguenza qualsiasi scienza, ha carattere assolutamente temporaneo. In tale processo scientifico induttivo-deduttivo di acquisizione della conoscenza, la Statistica ricopre il ruolo

Essenziale di "disciplina ausiliaria". Essa interviene nelle seguenti fasi:

• osservazione dei caratteri che descrivono un fenomeno;
• raccolta delle informazioni sotto forma di dati, loro organizzazione, elaborazione e sintesi;
• verifica di conformità dei modelli teorici alla realtà.

1.4 Fenomeni ripetibili, parzialmente ripetibili, non ripetibili

La Statistica, dopo aver organizzato i dati, li predispone per l'analisi e li elabora per sintetizzare, nel modo migliore, le informazioni in essi contenute. L'obiettivo è quello di ottenere alcuni indici appropriati, che consentano di avere una visione globale del fenomeno oggetto di studio.

La fase dell'elaborazione dei dati, e in particolare quella della sintesi, è un momento molto importante e dipende:

• dal particolare tipo di fenomeno studiato;
• dalla natura del carattere osservato;
• dalla tipologia degli errori che influenzano i dati.

I fenomeni in natura

possono essere distinti in:

• ripetibili
• parzialmente ripetibili
• non ripetibili

I fenomeni ripetibili sono quei fenomeni del reale per i quali è possibile ripetere più volte e nelle stesse condizioni la misura di una grandezza incognita. È affetta da errori di natura accidentale: Ciascuna misura xi è xi = X + εi. Tali errori sono ineliminabili, qualunque sia la cura dei rilevatori e la precisione degli strumenti di misura. È compito della Statistica trovare il modo migliore di combinare le osservazioni, al fine di ottenere la migliore valutazione del vero valore della grandezza incognita X. I fenomeni parzialmente ripetibili sono quei fenomeni del reale legati all'evoluzione delle stagioni. È noto, ad esempio, che in Sicilia a giugno matura il grano, a settembre l'uva, a novembre le olive. Per questi fenomeni le metodologie statistiche disponibili sono meno informative rispetto a quelle relative ai fenomeni non ripetibili.

I fenomeni ripetibili sono quei fenomeni del reale che possono essere riprodotti in modo identico in diverse situazioni. Ad esempio, il lancio di un dado è un fenomeno ripetibile perché può essere ripetuto più volte ottenendo risultati diversi ma con la stessa probabilità. Per questi fenomeni, le metodologie statistiche sono molto utili per analizzare i dati e trarre conclusioni.

I fenomeni non ripetibili sono quei fenomeni del reale per i quali interviene la variabilità biologica. Ogni uomo, ad esempio, presenta caratteristiche diverse che rendono impossibile la "ripetibilità della prova". Per questi fenomeni, le metodologie statistiche risultano scarsamente informative.

Le scale di misura e la classificazione delle variabili statistiche sono importanti per valutare la qualità e il significato dell'informazione ricavata dalle osservazioni. Esistono quattro diverse scale di misura:

1. Nominale: il carattere può essere solo classificato in categorie senza un ordine specifico. Ad esempio, il colore degli occhi.
2. Ordinale: il carattere può essere classificato in categorie con un ordine specifico, ma le differenze tra le categorie non sono quantificabili. Ad esempio, il livello di soddisfazione (basso, medio, alto).
3. Di intervalli: il carattere può essere classificato in categorie con un ordine specifico e le differenze tra le categorie sono quantificabili, ma non esiste un punto zero assoluto. Ad esempio, la temperatura in gradi Celsius.
4. Di rapporti: il carattere può essere classificato in categorie con un ordine specifico, le differenze tra le categorie sono quantificabili e esiste un punto zero assoluto. Ad esempio, il peso di una persona in kg.

La scala di misura di un carattere dipende dalla sua natura e dalla sua misurabilità.

relazione di EQUIVALENZA. In tal caso, il carattere prende il nome di VARIABILE QUALITATIVA SCONNESSA O MUTABILE.

Esempi di variabile qualitativa sconnessa sono:

• il sesso;
• la nazionalità.

Rilevati su n soggetti il sesso e/o la nazionalità, è possibile dire solo se due diversi soggetti hanno uguale sesso/nazionalità oppure no. Questo tipo di dati ha, pertanto, un contenuto informativo molto basso e in tal caso prende il nome di VARIABILE QUALITATIVA SCONNESSA O MUTABILE.

Un carattere si dice misurabile su scala ordinale, VARIABILE QUALITATIVA ORDINABILE O GRADUABILE, se fra le modalità del carattere è possibile stabilire, oltre ad una relazione di equivalenza, anche una relazione d'ORDINE. In poche parole, fra le modalità è possibile formulare una graduatoria: ≤ ≤ ≤ ≤ x x x ... x .

Il contenuto informativo di tali variabili è pertanto maggiore rispetto a quello delle variabili considerate in precedenza.

Esempi di variabili qualitative

ordinabili sono: - il titolo di studio; - la qualifica professionale.

In tal caso, di due soggetti diversi, è possibile dire se hanno lo stesso titolo di studio o la stessa qualifica professionale, ma è anche possibile stabilire chi ha il titolo di studio o la qualifica migliore.

In genere, quando si parla semplicemente di "caratteri", si intendono le "variabili qualitative".

Le VARIABILI QUANTITATIVE, o semplicemente le VARIABILI, a differenza delle variabili qualitative, sono espresse da valori numerici.

Le variabili quantitative si distinguono in: - DISCRETE; - CONTINUE.

Le variabili quantitative discrete possono anche derivare da enumerazione o conteggio di oggetti o soggetti e assumono valori interi positivi.

Esempi di variabili quantitative discrete sono: - il numero di figli di una famiglia; - il numero di vani di un appartamento.

Le variabili quantitative continue sono espresse da "misure" (numeri razionali o, più in generale, reali).

possono assumere infiniti valori all'interno di un intervallo. Esempi di variabili quantitative continue sono: la statura, il reddito, il tempo. Un carattere quantitativo continuo si dice misurabile su scala a intervalli se fra i valori del carattere è possibile stabilire una relazione di: - equivalenza; - ordine; - uguaglianza (x - x = x - x). Per i valori di tali caratteri sono lecite le operazioni di addizione e sottrazione; la differenza fra due punti della scala è uguale alla differenza fra altri due punti della scala che hanno la stessa distanza. Ovvero un intervallo, preso in diversi punti della scala, deve rappresentare sempre la stessa quantità. Un carattere quantitativo si dice misurabile su scala di rapporti se tra i valori del carattere è possibile stabilire una relazione di: - equivalenza; - ordine; - uguaglianza (x / x = x / x); - rapporto (x i+1 / x i = x j+1 / x j). Le variabili quantitative continue misurabili su scala di rapporti hanno, dunque,

Un contenuto informativo molto elevato. Per i valori di tali caratteri sono lecite, oltre alle operazioni di addizione e sottrazione, anche le operazioni di moltiplicazione e divisione; il rapporto fra due punti della scala è uguale al rapporto fra altri due punti della scala che hanno la stessa distanza.

La temperatura (in gradi Celsius, Fahrenheit, Reamur), il peso, la statura sono variabili misurabili su scala di intervallo; sono misurabili su scale di rapporto se rilevate sempre nelle stesse condizioni fisiche, per esempio nello stesso luogo. Lo zero della scala è, infatti, uno zero convenzionale e non coincide con lo zero assoluto (zero fisico, reale). La temperatura in gradi Kelvin, invece, è sempre misurabile su scala di rapporti, perché lo zero della scala è il punto in cui le particelle cessano di muoversi.