Multiscopo ISTAT - Aspetti della vita quotidiana (2015)

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1 SN167 Multiscopo ISTAT - Aspetti ella vita quotiiana (2015) Istat Versione: /01/2017 UniData Bicocca Data Archive Website: uniata@unimib.it Tel.: Fax: La presente ocumentazione è istribuita a UniData secono la licenza CC-BY 3.0. La fonte che ha prootto i ati e UniData che li ha istribuiti non risponono per alcun utilizzo improprio ei ati e elle elaborazioni pubblicate. This ocumentation is istribute by UniData uner the CC-BY 3.0 License. Neither the epositor nor UniData bear any responsibility for the analysis or interpretation of the ata prouce by the user. Università egli Stui i Milano-Bicocca Via Bicocca egli Arcimboli Milano (Italia)

2 INDICE TABLE OF CONTENTS Note metoologiche Methoological Notes 1. Aspetti metoologici ell inagine Survey s methoological issues.... p Descrizione el file File escription... p. 26

3 ASPETTI METODOLOGICI DELL INDAGINE SURVEY S METHODOLOGICAL ISSUES

4 File a uso pubblico micro.stat Aspetti ella vita quotiiana Perioo i riferimento: anno 2015 Aspetti metoologici ell inagine Anno

5 INDICE 1. Introuzione Obiettivi conoscitivi Strategia i campionamento La rilevazione e il trattamento ei ati La metoologia i calcolo ei pesi campionari Valutazione el livello i precisione elle stime La iffusione ei risultati ell inagine Riferimenti bibliografici

6 1. Introuzione L'inagine campionaria "Aspetti ella vita quotiiana" fa parte el sistema integrato i Inagini Multiscopo sulle famiglie avviato al 1993 con l obiettivo i prourre informazioni sugli iniviui e sulle famiglie. L'inagine viene svolta ogni anno e le informazioni raccolte consentono i conoscere le abituini ei cittaini e i problemi che essi affrontano ogni giorno. Aree tematiche variegate si susseguono nei questionari, permetteno i capire come vivono gli iniviui e se sono soisfatti el funzionamento i quei servizi i pubblica utilità che evono contribuire al miglioramento ella qualità ella vita. Scuola, lavoro, vita familiare e i relazione, abitazione e zona in cui si vive, tempo libero, partecipazione politica e sociale, salute, stili i vita e rapporto con i servizi sono inagati in un'ottica in cui oggettività ei comportamenti e soggettività elle aspettative, elle motivazioni, ei giuizi contribuiscono a efinire l'informazione sociale. L'inagine rientra tra quelle comprese nel Programma statistico nazionale, che raccoglie l'insieme elle rilevazioni statistiche necessarie al Paese. 2. Obiettivi conoscitivi La popolazione i interesse ell inagine multiscopo Aspetti ella vita quotiiana, ossia l insieme elle unità statistiche intorno alle quali si intene investigare, è costituita alle famiglie resienti in Italia e ai membri che le compongono; sono pertanto esclusi i membri permanenti elle convivenze. La famiglia è intesa come famiglia i fatto, ossia un insieme i persone coabitanti e legate a vincoli i matrimonio, parentela, affinità, aozione, tutela o affettivi. Il perioo i riferimento è prevalentemente costituito ai oici mesi che preceono l intervista, anche se per alcuni quesiti il riferimento è al momento ell intervista. I omini i stuio, ossia gli ambiti rispetto ai quali sono riferiti i parametri i popolazione oggetto i stima, sono: l intero territorio nazionale; le cinque ripartizioni geografiche (Italia nor-occientale, Italia nor-orientale, Italia centrale, Italia meriionale, Italia insulare); le regioni geografiche (a eccezione el Trentino-Alto Aige le cui stime sono prootte separatamente per le province i Bolzano e Trento); 3

7 la tipologia comunale ottenuta suivieno i comuni italiani in sei classi formate in base a caratteristiche socio-economiche e emografiche: A) comuni appartenenti all area metropolitana suivisi in: A1, comuni centro ell area metropolitana: Torino, Milano, Venezia, Genova, Bologna, Firenze, Roma, Napoli, Bari, Palermo, Catania, Cagliari; A2, comuni che gravitano intorno ai comuni centro ell area metropolitana; B) comuni non appartenenti all area metropolitana suivisi in: B1, comuni aventi fino a abitanti; B2, comuni con abitanti; B3, comuni con abitanti; B4, comuni con oltre abitanti. 3. Strategia i campionamento 3.1 Descrizione generale el isegno i campionamento Il isegno i campionamento è i tipo complesso e si avvale i ue ifferenti schemi i campionamento. Nell ambito i ognuno ei omini efiniti all incrocio ella regione geografica con le sei aree A1, A2, B1, B2, B3 e B4, i comuni sono suivisi in ue sottoinsiemi sulla base ella popolazione resiente: l insieme ei comuni Auto rappresentativi (che inicheremo ora in avanti come comuni Ar) costituito ai comuni i maggiore imensione emografica; l insieme ei comuni Non auto rappresentativi (o Nar) costituito ai rimanenti comuni. Nell ambito ell insieme ei comuni Ar, ciascun comune è consierato come uno strato a sé stante e viene aottato un isegno noto con il nome i campionamento a grappoli. Le unità primarie i campionamento sono rappresentate alle famiglie anagrafiche, estratte in moo sistematico all anagrafe el comune stesso; per ogni famiglia anagrafica inclusa nel campione vengono rilevate le caratteristiche oggetto i inagine i tutti i componenti i fatto appartenenti alla famiglia meesima. Nell ambito ei comuni Nar viene aottato un isegno a ue stai con stratificazione elle unità primarie. Le Unità primarie (Up) sono i comuni, le Unità seconarie sono le famiglie anagrafiche; per ogni famiglia anagrafica inclusa nel campione vengono rilevate le caratteristiche oggetto i inagine i tutti i componenti i fatto appartenenti alla famiglia meesima. 4

8 I comuni vengono selezionati con probabilità proporzionali alla loro imensione emografica e senza reimmissione, mentre le famiglie vengono estratte con probabilità uguali e senza reimmissione. 3.2 Definizione ella imensione campionaria Per un inagine a obiettivi plurimi, come quella in esame, è poco realistico pensare i poter isegnare una strategia campionaria che assicuri prefissati livelli i precisione i tutte le stime prootte. La questione è complicata al fatto che l inagine ha la finalità i eterminare stime per livelli territoriali ifferenti, il che comporta l aozione i soluzioni i tipo ottimale iverse e contrastanti. A esempio, se l unico ambito territoriale i pubblicazione elle stime fosse quello nazionale, una soluzione approssimativamente ottimale sarebbe quella i eterminare la numerosità nazionale e ripartirla tra le regioni in moo proporzionale alla loro imensione emografica; viceversa, aveno la finalità i prourre stime con uguale attenibilità a livello regionale, una soluzione approssimativamente ottimale sarebbe quella i selezionare un campione uguale in tutte le regioni. Quest ultima soluzione, però, è poco efficiente per le stime a livello nazionale. Per affrontare questo problema, conformemente a quanto fatto in altri paesi, si è fatto ricorso a una strategia che perviene alla efinizione ella numerosità campionaria attraverso approssimazioni successive. In base alle consierazioni preceenti si è eciso i aottare un ottica mista basata sia su criteri i costo e organizzativi, sia su una valutazione egli errori campionari elle principali stime a livello nazionale e con riferimento a ciascuno ei omini territoriali i interesse. I criteri seguiti possono essere sintetizzati nei seguenti punti: la imensione el campione teorico in termini i famiglie, prefissata a livello nazionale essenzialmente in base a criteri i costo e operativi, è pari a circa famiglie; il numero i comuni campione interessati non eve essere superiore a 900 in moo a consentire un buon lavoro i controllo e supervisione. L allocazione el campione i famiglie e i comuni tra le varie regioni è stata quini calcolata aottano un criterio i compromesso tale a garantire sia l affiabilità elle stime a livello nazionale sia quella elle stime a livello i ciascuno ei omini territoriali escritti nel preceente paragrafo. 5

9 3.3 Stratificazione e selezione elle unità campionarie L obiettivo ella stratificazione è quello i formare gruppi (o strati) i unità caratterizzate, relativamente alle variabili oggetto inagine, a massima omogeneità interna agli strati e massima eterogeneità fra gli strati. Il raggiungimento i tale obiettivo si trauce in termini statistici in un guaagno nella precisione elle stime, ossia in una riuzione ell errore campionario a parità i numerosità campionaria. Nell inagine in esame, i comuni vengono stratificati in base alla loro imensione emografica e nel rispetto elle seguenti conizioni: autoponerazione el campione a livello regionale; selezione i un comune campione nell ambito i ciascuno strato efinito sui comuni ell insieme Nar; scelta i un numero minimo i famiglie a intervistare in ciascun comune campione (tale numero è stato posto pari a 23); formazione i strati aventi ampiezza approssimativamente costante in termini i popolazione resiente. Il proceimento i stratificazione, attuato all interno i ogni ominio territoriale iniviuato alle aree A1, A2, B1, B2, B3 e B4 i ciascuna regione geografica, si articola nelle seguenti fasi: orinamento ei comuni el ominio in orine ecrescente secono la loro imensione emografica in termini i popolazione resiente; eterminazione i una soglia i popolazione per la efinizione ei comuni Ar, meiante la relazione: r r m r f r in cui per la generica regione geografica r si è inicato con: m r il numero minimo i famiglie a intervistare in ciascun comune campione; r il numero meio i componenti per famiglia; rf la frazione i campionamento; suivisione i tutti i comuni nei ue sottoinsiemi Ar e Nar: i comuni i imensione superiore o uguale a r sono efiniti come comuni Ar e i rimanenti come Nar; suivisione ei comuni ell insieme Nar in strati aventi imensione, in termini i popolazione resiente, approssimativamente costante e all incirca pari alla soglia r. 6

10 Effettuata la stratificazione, i comuni Ar sono inclusi con certezza nel campione; per quanto riguara, invece, i comuni Nar, nell ambito i ogni strato viene estratto un comune campione con probabilità proporzionale alla imensione emografica, meiante la proceura i selezione sistematica proposta a Maow 1. La selezione elle famiglie a intervistare in ogni comune campione viene effettuata alla lista anagrafica i ciascun comune senza reimmissione e con probabilità uguali. In particolare, la tecnica i selezione è i tipo sistematico e, nell ambito i ogni comune viene attuata attraverso le seguenti fasi: vengono orinate le famiglie ell anagrafe el comune; si calcola il passo i campionamento e hi, come rapporto tra il numero elle famiglie resienti nel comune i ello strato h e il corrisponente numero i famiglie campione, e hi =M hi /m hi ; si selezionano le m hi famiglie che nella sequenza costruita al punto 1) occupano le seguenti posizioni: 1, 1+e hi, 1+2e hi,..., 1+(m hi -1)e hi. Nel prospetto 1 viene riportata la istribuzione regionale ell universo e el campione ei comuni, elle famiglie e egli iniviui. Prospetto 1 Distribuzione regionale ei comuni, elle famiglie e egli iniviui nell universo e nel campione Anno 2015 Comuni Famiglie Iniviui REGIONI Campione effettivo Campione teorico Universo Campione effettivo Campione teorico Universo (a) Campione effettivo Universo (a) Piemonte Valle 'Aosta - Vallée 'Aoste Liguria Lombaria Trentino-Alto Aige Veneto Friuli-Venezia Giulia Emilia-Romagna Toscana Umbria M arche Lazio Abruzzo M olise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Saregna Italia (a) Stima Inagine multiscopo "Aspetti ella vita quotiiana", ati in migliaia. 1 Maow, W.G. On the theory of systematic sampling II, Annals of Mathematical Statistics, 20, (1949):

11 4. La rilevazione e il trattamento ei ati La rilevazione, i tipo campionario, è conotta con caenza annuale in genere nel mese i Marzo. L intervista alla famiglia viene effettuata meiante tecnica Papi (Paper an Pencil interview) e prevee l utilizzo i ue questionari cartacei. Il primo è il questionario base ella rilevazione (moello rosa) che viene somministrato meiante intervista faccia a faccia. Questo moello è composto: a una Schea Generale, in cui si rilevano le relazioni i parentela e altre informazioni i natura socio-emografica e socio-economica relative ai componenti ella famiglia; a quattro Schee Iniviuali, una per ciascun componente ella famiglia e a un Questionario familiare che contiene quesiti familiari ai quali rispone un solo componente aulto. Qualora i componenti siano più i quattro sono previste elle schee iniviuali aggiuntive i colore bianco. Il secono è un moello somministrato per autocompilazione (moello vere). Il moello viene consegnato al rilevatore a ciascun componente ella famiglia e contiene quesiti che possono essere agevolmente compilati in autonomia al risponente anche senza l intervento iretto el rilevatore. Le informazioni vengono fornite irettamente a tutti gli iniviui i 14 anni e più, mentre i bambini e i ragazzi al i sotto ei 14 anni vengono intervistati in moalità proxy, ciò significa che è un genitore o un componente maggiorenne a fornire le informazioni in loro vece. Taluni quesiti ella rilevazione, per la sensibilità ell argomento trattato, preveono la facoltà i non risponere. Trattanosi i un inagine PAPI, i questionari sono sottoposti a registrazione. A conclusione ella registrazione ei ati, o meglio contestualmente a essa poiché la registrazione procee per lotti istinti i questionari, prene avvio la fase i controllo ella qualità ei ati raccolti e i valiazione egli stessi, che ha il uplice obiettivo i garantire la qualità elle stime prootte e prourre un archivio i ati elementari privo i incoerenze. Questi obiettivi vengono perseguiti attraverso un complesso e reiterato processo: - i esplorazione ei ati, basato su una reportistica che ne evienzia anomalie e incoerenze; - i correzione elle incompatibilità rilevate tramite l applicazione i opportuni interventi i correzione, sia eterministica, sia probabilistica. Tutte le proceure i correzione sono poi valutate meiante analisi elle istribuzioni semplici e congiunte, con la eterminazione ell'impatto elle proceure sulle stime finali, 8

12 con le analisi i inicatori sulla frequenza i attivazione elle regole i compatibilità e i inicatori sulla frequenza i correzione per le variabili e con la valutazione elle tipologie i errore iniviuate (mancate risposte parziali, errori sistematici, errori casuali, valori anomali). 5. La metoologia i calcolo ei pesi campionari Le stime prootte all inagine sono essenzialmente stime i frequenze assolute e relative, riferite alle famiglie e agli iniviui. Le stime sono ottenute meiante uno stimatore i ponerazione vincolata, che è il metoo i stima aottato per la maggior parte elle inagini Istat sulle imprese e sulle famiglie. Il principio su cui è basato ogni metoo i stima campionaria è che le unità appartenenti al campione rappresentino anche le unità ella popolazione che non sono incluse nel campione. Questo principio viene realizzato attribueno a ogni unità campionaria un peso che inica il numero i unità ella popolazione rappresentata all unità meesima. Se, per esempio, a un unità campionaria viene attribuito un peso pari a 30, allora questa unità rappresenta se stessa e altre 29 unità ella popolazione che non sono state incluse nel campione. Al fine i renere più chiara la successiva esposizione, introuciamo la seguente simbologia:, inice i livello territoriale i riferimento elle stime; i, inice i comune; j, inice i famiglia; p, inice i componente ella famiglia; h, inice i strato i comuni; y, generica variabile oggetto i inagine; Y hijp, valore i y osservato sul componente p ella famiglia j el comune i ello strato h; P hij, numero i componenti ella famiglia j el comune i ello strato Phij h; Y hij Y hijp, totale ella variabile y osservato sulla famiglia j el comune i ello strato h; p1 M hi, numero i famiglie resienti nel comune i ello strato h; m hi, campione i famiglie nel comune i ello strato h; N h, totale i comuni nello strato h; n h, numero i comuni campione nello strato h (nell inagine in oggetto si ha n h,=1); H, numero totale i strati nel generico ominio territoriale. Ipotizziamo i voler stimare, con riferimento a un generico ominio, il totale ella generica variabile y oggetto i inagine, espresso alla seguente relazione La stima el totale (1) è ata a H Nh Mhi Y. (1) Y hij h1 i1 j1 9

13 H Ŷ, esseno Ŷ h WhijYhij, (2) Ŷ h h1 n h m hi i1 j1 in cui W hij è il peso finale a attribuire a tutti i componenti ella famiglia j el comune i ello strato h. Dalla preceente relazione si esume, quini, che per ottenere la stima el totale (1) occorre moltiplicare il valore ella variabile y assunto a ciascuna unità campionaria per il peso i tale unità 2 e effettuare, a livello el ominio i interesse, la somma ei prootti così ottenuti. Il peso a attribuire alle unità campionarie è ottenuto per mezzo i una proceura complessa che: corregge l effetto istorsivo ella mancata risposta totale ovuta all impossibilità i intervistare alcune elle famiglie selezionate per irreperibilità o per rifiuto all intervista; tiene conto ella conoscenza i totali noti i importanti variabili ausiliarie (isponibili a fonti esterne all inagine), nel senso che le stime campionarie ei totali noti elle variabili ausiliarie evono coinciere con i valori noti egli stessi. Nell inagine in oggetto vengono efiniti per ciascuna regione geografica 24 totali noti, che si riferiscono alla istribuzione ella popolazione regionale per sesso e otto classi i età 3, ella popolazione regionale nelle sei aree A 1, A 2, B 1, B 2, B 3 e B 4 e ella popolazione straniera resiente in Italia per regione e sesso. Inicano, quini, con k X (k=1,,24) il totale noto ella k-esima variabile ausiliaria per la generica regione geografica e con k X hij il valore assunto alla k-esima variabile ausiliaria per la famiglia risponente h ij, la conizione sopra escritta è espressa alla seguente uguaglianza k H n m h hi X Xˆ W X (k=1,., 24) k h1 i1 j1 hijk hij 2 Al fine i ottenere stime coerenti per iniviui e famiglie i pesi finali sono efiniti in moo tale che a ciascuna famiglia hij e a tutti i componenti ella stessa sia assegnato un meesimo peso finale W hij. 3 Le classi i età consierate sono: 0-5 anni, 6-13 anni, anni, anni, anni, anni, anni, 65 anni e più. 10

14 in cui H inica il numero complessivo i strati efiniti nella regione. Se, a esempio, 8 X inica il numero i maschi i età maggiore o uguale a sessantacinque anni, la variabile ausiliaria 8X hij rappresenta il numero i maschi i età maggiore o uguale a sessantacinque anni ella famiglia hij. La proceura che consente i costruire i pesi finali a attribuire alle unità campionarie risponenti, è articolata nelle seguenti fasi: 1) si calcolano i pesi iretti come reciproco ella probabilità i inclusione elle unità; 2) si calcolano i fattori correttivi per mancata risposta totale, come l inverso el tasso i risposta el comune cui ciascuna unità appartiene; 3) si ottengono i pesi base, o pesi corretti per mancata risposta totale, moltiplicano i pesi iretti per i corrisponenti fattori correttivi per mancata risposta totale; 4) si costruiscono i fattori correttivi che consentono i soisfare, a livello regionale, la conizione i uguaglianza tra i totali noti elle variabili ausiliarie e le corrisponenti stime campionarie; 5) si calcolano, infine, i pesi finali meiante il prootto ei pesi base per i fattori correttivi ottenuti al passo 4. I fattori correttivi el passo 4 sono ottenuti alla risoluzione i un problema i minimo vincolato, in cui la funzione a minimizzare è una funzione i istanza (opportunamente prescelta) tra i pesi base e i pesi finali e i vincoli sono efiniti alla conizione i uguaglianza tra stime campionarie ei totali noti i popolazione e valori noti egli stessi. La funzione i istanza prescelta è la funzione logaritmica troncata; l aozione i tale funzione garantisce che i pesi finali siano positivi e contenuti in un preeterminato intervallo i valori possibili, eliminano in tal moo i pesi positivi estremi (troppo grani o troppo piccoli). Tutti i metoi i stima che scaturiscono alla risoluzione i un problema i minimo vincolato el tipo sopra escritto rientrano in una classe generale i stimatori nota come stimatori i ponerazione vincolata 4. Un importante stimatore appartenente a tale classe, che si ottiene utilizzano la funzione i istanza eucliea, è lo stimatore i regressione generalizzata. Come verrà chiarito meglio in seguito, tale stimatore riveste un ruolo centrale perché è possibile imostrare che tutti gli stimatori i ponerazione vincolata convergono asintoticamente, all aumentare ella numerosità campionaria, allo stimatore i regressione generalizzata. 4 Nella letteratura in lingua anglosassone sull argomento tali stimatori sono noti come calibration estimators. 11

15 6. Valutazione el livello i precisione elle stime 6.1. Metoologia i calcolo egli errori campionari Le principali statistiche i interesse per valutare la variabilità campionaria elle stime prootte a un inagine sono l errore i campionamento assoluto e l errore i campionamento relativo. Inicano con Vˆ ar(ŷ ) la stima ella varianza ella generica stima Ŷ, la stima ell errore i campionamento assoluto i seguente espressione: Ŷ si può ottenere meiante la ˆ(Ŷ ) Vˆ ar(ŷ ) ; (3) la stima ell errore i campionamento relativo i Ŷ è invece efinita all espressione: ˆ(Ŷ ) ˆ(Ŷ ). (4) Ŷ Come è stato escritto in preceenza, le stime prootte all inagine sono state ottenute meiante uno stimatore i ponerazione vincolata efinito in base a una funzione i istanza i tipo logaritmico troncato. Poiché, lo stimatore aottato non è funzione lineare ei ati campionari, per la stima ella varianza Vˆ ar(ŷ ) si è utilizzato il metoo proposto a Wooruff; in base a tale metoo, che ricorre all espressione linearizzata in serie i Taylor, è possibile ricavare la varianza i ogni stimatore non lineare (funzione regolare i totali) calcolano la varianza ell espressione linearizzata ottenuta. In particolare, per la efinizione ell espressione linearizzata ello stimatore ci si è riferiti allo stimatore i regressione generalizzata, sfruttano la convergenza asintotica i tutti gli stimatori i ponerazione vincolata a tale stimatore, poiché nel caso i stimatori i ponerazione vincolata che utilizzano funzioni istanza ifferenti alla istanza eucliea (che conuce allo stimatore i regressione generalizzata) non è possibile erivare l espressione linearizzata ello stimatore. L espressione linearizzata ello stimatore (2) è ata, quini, a: 12

16 H Ŷ Ẑ Ẑh, esseno Ẑ h ZhijWhij (5) h1 n h m hi i1 j1 ove Z hij è la variabile linearizzata espressa come Z, esseno hij Y hij X X,..., X,... il vettore contenente i valori elle K (K=24) variabili ausiliarie, hij 1 hij k hij K Xhij osservati per la generica famiglia hij e ˆ, il vettore ei coefficienti i regressione el moello lineare che lega la variabile i interesse y alle K variabili ausiliarie x. In base alla (5), si ha, quini, che la stima ella varianza ella stima Ŷ è ottenuta meiante la seguente relazione Vˆ ar H Ŷ Vˆ arẑ Vˆ arẑ. (6) h1 Dalla (6) risulta che la stima ella varianza ella stima Ŷ viene calcolata come somma ella stima elle varianze ei singoli strati, Ar e Nar, appartenenti al ominio. La formula i calcolo ella varianza, ar Vˆ Ẑ h, ella stima h oppure Nar. Possiamo, quini scomporre come segue h X ' hij Ẑ è ifferente a secona che lo strato sia Ar Vˆ ar HAR H NAR Ŷ Vˆ arẑ ˆ arẑ Vˆ arẑ h1 h V, (7) h1 h in cui H AR e H NAR inicano rispettivamente il numero i strati Ar e Nar appartenenti al ominio. Negli strati Ar (in cui ciascun comune fa strato a sé e N n 1, l inice i i comune iviene superfluo e viene omesso) la varianza è stimata meiante la seguente espressione: h h H AR h1 HAR 2 Mh mh Ẑ M h1 h h m 2 h Zhj Zh V ˆ ar h h, (8) m m 1 j1 ove si è posto, Mh Mhi, h mhi mh 1 m, Zhj Zhij e Z h Zhj. m h j1 Negli strati Nar, in cui viene estratto un solo comune campione a ogni strato, per stimare la varianza i campionamento si ricorre alla tecnica i collassamento egli strati. Questa tecnica consiste nel formare G gruppi contenenti ciascuno L g ( L g 2) strati; la varianza viene stimata meiante la formula seguente: 13

17 H NAR h1 Vˆ ar G Ẑ Vˆ arẑ h G Lg L g Ẑ g g Ẑhg (9) L g 1 g 1 g 1 L h1 g ove le quantità sono espresse come: 2 Ẑ hg L g hi mhi m Zhij Whij e g j1 h1 j1 Ẑ Z W. hij hij Utilizzano le espressioni (8) e (9) è possibile, infine, calcolare la varianza i campionamento, ar Vˆ, in base alla (7) e calcolare, quini, in base alla (3) e alla (4) Ŷ rispettivamente l errore i campionamento assoluto e l errore i campionamento relativo. Gli errori campionari espressi alla (3) e alla (4) consentono i valutare il grao i precisione elle stime; inoltre, l errore assoluto permette i costruire un intervallo i confienza, che, con livello i fiucia P contiene il parametro oggetto i stima, l intervallo viene espresso come: Ŷ k ˆ(Ŷ ) Y Ŷ k ˆ(Ŷ ) (10) p Nella (10) il valore i k p ipene al valore fissato per la probabilità P; a esempio, per P=0.95 si ha k=1.96. p 6.2. Fonamenti statistici ella proceura per il calcolo egli errori campionari Per il calcolo egli errori i campionamento elle inagini conotte all Istat sulle famiglie e sulle imprese viene correntemente utilizzata una proceura informatica sviluppata nell ambito ell Istituto. Nel paragrafo preceente è stata escritta la metoologia, implementata alla proceura, per il calcolo egli errori i campionamento elle stime prootte all inagine mentre, nel presente paragrafo, vengono iscussi i fonamenti statistici e i limiti ella metoologia meesima. Negli strati Ar, nei quali si aotta un isegno i campionamento a grappoli e in cui le unità primarie (le famiglie) vengono selezionate senza reimmissione e probabilità uguali, la proceura consente i ottenere stime ella varianza campionaria che risultano corrette. Negli strati Nar, per i quali si aotta un isegno i campionamento a ue stai con selezione elle unità primarie (comuni) senza reimmissione e probabilità variabili, la proceura consente i ottenere stime corrette ella varianza campionaria qualora: 14

18 in ciascuno strato sono selezionate ue o più unità primarie; le unità primarie sono scelte meiante estrazioni inipenenti. La prima conizione non viene soisfatta in quanto, nell inagine in oggetto, a ciascuno strato viene selezionato un solo comune campione e per stimare la varianza i campionamento si ricorre alla tecnica i collassamento egli strati. Questa tecnica, che consiste nel formare superstrati contenenti ciascuno un numero i strati maggiore i uno, conuce in generale a una sovrastima ella varianza i campionamento effettiva. La secona ipotesi implica che la selezione elle unità primarie venga effettuata con reimmissione. Anche questa assunzione non è soisfatta per i comuni Nar e ciò comporta una sovrastima ella varianza. Si osservi, tuttavia, che tale sovrastima ipene alla frazione i campionamento i ciascuno strato Nar: è i entità trascurabile negli strati nei quali la frazione i campionamento è piccola, mentre viceversa può risultare i entità più cospicua per quegli strati in cui la frazione i campionamento è maggiore Presentazione sintetica egli errori campionari A ogni stima Ŷ corrispone un errore i campionamento relativo ˆ(Ŷ ) ; ciò significa che per consentire una lettura corretta elle tabelle pubblicate sarebbe necessario presentare per ogni stima pubblicata il corrisponente errore i campionamento relativo. Ciò, tuttavia, non è possibile sia per limiti i tempo e i costi i elaborazione, sia perché le tavole ella pubblicazione risulterebbero appesantite e i non facile consultazione per l utente finale. Inoltre, non sarebbero comunque isponibili gli errori elle stime non pubblicate, che l utente può ricavare in moo autonomo. Per le ragioni sopra esposte, si ricorre frequentemente a una presentazione sintetica egli errori relativi, basata sul metoo ei moelli regressivi. Questo metoo si basa sulla eterminazione i una funzione matematica che mette in relazione ciascuna stima con il proprio errore relativo. Nella presente inagine, il moello utilizzato per le stime i frequenze assolute e relative, è el tipo seguente: 2 ˆ (Ŷ ) a b log(ŷ ) log (11) ove i parametri a e b vengono stimati utilizzano il metoo ei minimi quarati. 15

19 Nel prospetto 2 sono riportati i valori ei coefficienti a e b e ell inice i eterminazione R 2 el moello utilizzato per l interpolazione egli errori campionari i stime i frequenze assolute e relative, per totale Italia, ripartizione geografica, tipologia comunale e regione. Sulla base elle informazioni contenute in tale prospetto, è possibile calcolare la stima ell'errore i campionamento relativo i una eterminata stima i frequenza assoluta meiante la formula: che si ricava facilmente alla (11). Se, per esempio, la stima ˆ(Ŷ ) exp a b log(ŷ ) (12) Ŷ si riferisce agli iniviui ell Italia Nor occientale, l errore relativo corrisponente si ottiene introuceno nella (12) i valori ei parametri a e b riportati nella riga el Nor-ovest el prospetto 2 alla voce Persone. I prospetti 3 e 4, presentati in aggiunta, consentono i renere più agevole il calcolo egli errori campionari. Essi riguarano, rispettivamente, le famiglie e gli iniviui e hanno la seguente struttura: a) in fiancata sono elencati i valori crescenti i stima (20.000, ,, ); b) le colonne successive contengono gli errori i campionamento relativo, per ciascun ominio territoriale i interesse, calcolati meiante la formula (12), corrisponenti alle stime i frequenze assolute ella prima colonna. Le informazioni contenute in tali prospetti permettono i calcolare l'errore relativo i una generica stima i frequenza assoluta (o relativa) meiante ue proceimenti che risultano i facile applicazione, anche se conucono a risultati meno precisi i quelli ottenibili meiante l'espressione (12). Il primo metoo consiste nell iniviuare, nella prima colonna el prospetto, il livello i stima che più si avvicina alla stima i interesse e nel consierare come errore relativo il valore che si trova sulla stessa riga, nella colonna corrisponente al omino territoriale i riferimento. Con il secono metoo, l errore campionario ella stima espressione: Ŷ Ŷ si ricava meiante la seguente k1 k1 ˆ(Ŷ ) ˆ(Ŷ ) k1 ˆ(Ŷ ) ˆ(Ŷ ) (Ŷ Ŷ ) (13) k k1 Ŷ Ŷ k ove k 1 Ŷ e k Ŷ sono i valori elle stime, riportati nella prima colonna, entro i quali è compresa la stima i interesse Ŷ, e ˆ(Ŷ ) e ˆ(Ŷ ) i corrisponenti errori relativi. k 1 k 16

20 Prospetto 2 Valori ei coefficienti a, b e ell inice i eterminazione R 2 (%) elle funzioni utilizzate per le interpolazioni egli errori campionari elle stime riferite alle famiglie e alle persone per totale Italia, ripartizione geografica, tipo i comune e regione Anno 2015 ZONE TERRITORIALI Famiglie Persone a b R 2 (%) a b R 2 (%) IT A LIA 8, , ,36 10, , ,66 RIPARTIZIONI GEOGRAFICHE Nor 8, , ,44 10, , ,52 Nor-ovest 8, , ,45 10, , ,48 Nor-est 8, , ,53 9, , ,43 Centro 8, , ,98 9, , ,99 M ezzogiorno 7, , ,16 9, , ,86 Su 7, , ,55 8, , ,56 Isole 7, , ,00 9, , ,57 TIPI DI COM UNE A1 8, , ,58 10, , ,42 A2 8, , ,23 9, , ,20 B1 7, , ,12 8, , ,56 B2 7, , ,50 9, , ,66 B3 8, , ,90 9, , ,92 B4 8, , ,82 9, , ,39 REGIONI Piemonte 8, , ,94 8, , ,66 Valle 'Aosta - Vallée 'Aoste 5, , ,00 5, , ,50 Liguria 7, , ,28 8, , ,49 Lombaria 8, , ,76 10, , ,12 Trentino-Alto Aige 6, , ,57 7, , ,65 Bolzano - Bozen 6, , ,20 7, , ,78 Trento 7, , ,41 7, , ,47 Veneto 8, , ,94 9, , ,69 Friuli-Venezia Giulia 7, , ,17 8, , ,10 Emilia-Romagna 8, , ,59 9, , ,61 Toscana 8, , ,63 8, , ,71 Umbria 7, , ,63 7, , ,86 M arche 7, , ,72 8, , ,40 Lazio 8, , ,91 9, , ,57 Abruzzo 7, , ,86 8, , ,09 M olise 5, , ,91 6, , ,87 Campania 8, , ,84 8, , ,94 Puglia 8, , ,50 9, , ,95 Basilicata 6, , ,75 6, , ,60 Calabria 7, , ,60 7, , ,72 Sicilia 8, , ,67 9, , ,93 Saregna 7, , ,10 7, , ,16 (a) (b) Italia nor-occientale: Piemonte, Valle Aosta, Liguria, Lombaria; Italia nor-orientale: Bolzano, Trento, Veneto, Friuli-Venezia Giulia, Emilia-Romagna; Italia centrale: Toscana, Umbria, Marche, Lazio; Italia meriionale: Abruzzo, Molise, Campania, Puglia, Basilicata, Calabria; Italia insulare: Sicilia, Saregna. Comuni tipo A1: Area urbana centro; Tipo A2: Area urbana periferia; Tipo B1: comuni fino a abitanti; Tipo B2: a a abitanti; Tipo B3: a a abitanti; Tipo B4: oltre abitanti. 17

21 Prospetto 3 Valori interpolati egli errori campionari relativi percentuali elle stime riferite alle famiglie per totale Italia, ripartizione geografica, tipo i comune e regione Anno 2015 STIM E Italia Nor Norovest Nor-est Centro M ezzogiorno Su Isole A1 A2 B1 B2 B3 B ,7 33,2 33,1 29,5 32,3 27,8 25,3 28,4 33,0 33,3 22,5 28,0 30,1 28, ,0 26,7 26,7 23,7 25,8 22,4 20,5 23,0 26,4 26,8 18,3 22,7 24,2 22, ,1 22,9 22,9 20,3 22,0 19,2 17,7 19,7 22,6 23,1 15,8 19,6 20,8 19, ,4 20,3 20,4 17,9 19,5 17,1 15,8 17,5 20,0 20,5 14,1 17,5 18,4 17, ,5 18,4 18,5 16,3 17,6 15,5 14,4 15,9 18,1 18,6 12,8 15,9 16,7 15, ,0 16,9 17,1 14,9 16,2 14,3 13,3 14,7 16,6 17,1 11,9 14,7 15,4 14, ,8 15,7 15,9 13,9 15,0 13,3 12,4 13,7 15,4 16,0 11,1 13,7 14,3 13, ,8 14,8 15,0 13,0 14,1 12,5 11,7 12,9 14,4 15,0 10,4 12,9 13,5 12, ,0 13,9 14,2 12,3 13,3 11,8 11,0 12,2 13,6 14,2 9,9 12,2 12,7 11, ,6 9,6 9,8 8,4 9,1 8,2 7,7 8,4 9,3 9,8 6,9 8,6 8,8 8, ,7 7,7 7,9 6,8 7,2 6,6 6,3 6,8 7,5 7,9 5,6 7,0 7,1 6, ,6 6,6 6,8 5,8 6,2 5,7 5,4 5,8 6,4 6,8 4,9 6,0 6,1 5, ,8 5,8 6,1 5,1 5,5 5,0 4,8 5,2 5,6 6,1 4,4 5,3 5,4 4, ,6 4,7 4,9 4,1 4,4 4,1 3,9 4,2 4,5 4,9 3,5 4,3 4,3 3, ,0 4,0 4,2 3,5 3,7 3,5 3,4 3,6 3,8 4,2 3,1 3,7 3,7 3, ,7 2,8 2,9 2,4 2,5 2,4 2,4 2,5 2,6 2,9 2,1 2,6 2,6 2, ,2 2,2 2,4 1,9 2,0 1,9 1,9 2,0 2,1 2,3-2,1 2,1 1, ,9 1,9 2,0 1,7 1,7 1,7 1,7-1, ,8 1,8 1, ,6 1,7 1,8 1,5 1,5 1,5 1, ,6 1,6 1, ,3 1,4 1, ,2 1, ,3 1, ,1 1, ,9 0, , , STIM E Piemonte Valle 'Aosta - Vallée 'Aoste Liguria Lombaria Trentino- Alto Aige Bolzano Trento Veneto Friuli- Venezia Giulia Emilia- Romagna Toscana Umbria ,2 7,0 19,8 38,8 13,2 12,2 12,9 30,5 17,8 30,0 26,4 15, ,0 5,7 15,9 31,1 10,6 9,8 10,2 24,4 14,3 24,1 21,2 12, ,0 4,8 13,6 26,6 9,0 8,4 8,7 20,9 12,3 20,6 18,2 10, ,0 4,3 12,0 23,5 8,0 7,4 7,7 18,5 10,9 18,3 16,1 9, ,5 3,9 10,9 21,3 7,2 6,7 6,9 16,7 9,9 16,6 14,6 8, ,3-10,0 19,6 6,6 6,2 6,3 15,4 9,1 15,2 13,4 7, ,4-9,3 18,2 6,2 5,7 5,9 14,3 8,5 14,2 12,5 7, ,6-8,8 17,0 5,8 5,4 5,5 13,4 8,0 13,3 11,7 6, ,0-8,3 16,1 5,5 5,1 5,2 12,6 7,6 12,6 11,0 6, ,6-5,7 11,0 3,7 3,5 3,5 8,6 5,2 8,6 7,6 4, ,1-4,6 8,8 3, ,9 4,2 6,9 6,1 3, ,2-3,9 7,5 2, ,9 3,6 5,9 5,2 3, ,6-3,5 6, ,2 3,2 5,3 4, ,7-2,8 5, ,2 2,6 4,2 3, ,2-2,4 4, ,6-3,6 3, , , ,5-2,5 2,2 - STIM E M arche Lazio Abruzzo M olise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Saregna ,5 35,4 17,5 9,4 28,6 27,0 12,7 21,0 29,8 21, ,6 28,3 13,9 7,6 23,0 21,7 10,2 17,0 24,1 17, ,2 24,2 11,8 6,5 19,7 18,5 8,8 14,7 20,7 15, ,7 21,4 10,4 5,7 17,4 16,4 7,8 13,1 18,3 13, ,6 19,4 9,4 5,2 15,8 14,9 7,1 11,9 16,7 12, ,7 17,8 8,6 4,8 14,5 13,7 6,5 11,0 15,4 11, ,0 16,6 8,0 4,5 13,5 12,7 6,0 10,3 14,3 10, ,4 15,5 7,5 4,2 12,7 12,0 5,7 9,7 13,4 9, ,9 14,7 7,1 4,0 12,0 11,3 5,4 9,2 12,7 9, ,4 10,0 4,8 2,7 8,2 7,8 3,7 6,4 8,8 6, ,3 8,0 3,8-6,6 6,2 3,0 5,2 7,1 5, ,7 6,9 3,2-5,7 5,3-4,5 6,1 4, ,2 6,1 2,8-5,0 4,7-4,0 5,4 4, ,6 4,9 2,3-4,0 3,8-3,2 4,4 3, , ,5 3, , , , ,6-18

22 Prospetto 4 Valori interpolati egli errori campionari relativi percentuali elle stime riferite alle persone per totale Italia, ripartizione geografica, tipo i comune e regione Anno 2015 STIM E Italia Nor Norovest Nor-est Centro M ezzogiorno Su Isole A1 A2 B1 B2 B3 B ,5 40,7 40,1 33,4 35,6 32,2 29,1 31,7 37,8 38,3 24,0 33,5 34,6 31, ,6 31,9 31,4 26,2 28,1 25,5 23,2 25,0 29,4 30,1 19,2 26,5 27,4 24, ,5 26,8 26,4 22,0 23,7 21,6 19,7 21,1 24,7 25,4 16,4 22,5 23,2 20, ,0 23,4 23,1 19,3 20,8 19,0 17,4 18,5 21,5 22,2 14,5 19,7 20,4 18, ,6 21,0 20,7 17,3 18,7 17,1 15,7 16,6 19,2 19,9 13,1 17,8 18,3 16, ,7 19,1 18,9 15,8 17,1 15,7 14,4 15,2 17,5 18,2 12,0 16,3 16,8 14, ,2 17,6 17,4 14,5 15,8 14,5 13,4 14,1 16,1 16,8 11,2 15,0 15,5 13, ,0 16,4 16,3 13,5 14,7 13,6 12,5 13,1 15,0 15,6 10,5 14,1 14,5 12, ,9 15,4 15,3 12,7 13,8 12,8 11,8 12,3 14,0 14,7 9,9 13,2 13,6 12, ,5 10,1 10,1 8,4 9,2 8,6 8,0 8,2 9,1 9,7 6,7 8,9 9,1 7, ,3 7,9 7,9 6,6 7,3 6,8 6,4 6,5 7,1 7,6 5,4 7,0 7,2 6, ,0 6,7 6,6 5,5 6,1 5,8 5,4 5,5 6,0 6,4 4,6 5,9 6,1 5, ,1 5,8 5,8 4,8 5,4 5,1 4,8 4,8 5,2 5,6 4,1 5,2 5,4 4, ,8 4,6 4,6 3,8 4,2 4,0 3,8 3,8 4,0 4,4 3,3 4,1 4,2 3, ,0 3,8 3,8 3,2 3,6 3,4 3,2 3,2 3,4 3,7 2,8 3,5 3,6 3, ,7 2,5 2,5 2,1 2,4 2,3 2,2 2,1 2,2 2,5 1,9 2,3 2,4 2, ,1 2,0 2,0 1,7 1,9 1,8 1,8 1,7 1,7 1,9 1,5 1,9 1,9 1, ,8 1,7 1,7 1,4 1,6 1,5 1,5 1,4 1,4 1,6 1,3 1,6 1,6 1, ,6 1,5 1,5 1,2 1,4 1,4 1,3 1,2 1,3 1,4-1,4 1,4 1, ,2 1,1 1,1 1,0 1,1 1,1 1,0 1,0 1,0 1,1-1,1 1,1 0, ,0 1,0 1,0 0,8 0,9 0,9 0,9-0, ,9 0,9 0, ,8 0,7 0,8 0,6 0,7 0,7 0, ,7 0,7 0, ,7 0,6 0, , ,6 0, , STIM E Piemonte Valle 'Aosta - Vallée 'Aoste Liguria Lombaria Trentino- Alto Aige Bolzano Trento Veneto Friuli- Venezia Giulia Emilia- Romagna Toscana Umbria ,2 6,3 19,7 43,0 13,4 12,0 12,7 32,3 17,2 31,5 27,6 16, ,5 5,0 15,5 33,7 10,5 9,4 10,0 25,4 13,5 24,8 21,9 12, ,2 4,2 13,1 28,3 8,9 7,9 8,4 21,4 11,4 20,9 18,6 10, ,9 3,7 11,5 24,8 7,8 7,0 7,4 18,7 10,0 18,4 16,3 9, ,3 3,3 10,3 22,2 7,0 6,2 6,6 16,8 9,0 16,5 14,7 8, ,1 3,0 9,4 20,2 6,4 5,7 6,0 15,3 8,2 15,1 13,5 7, ,1 2,8 8,7 18,7 5,9 5,3 5,6 14,2 7,6 13,9 12,5 7, ,3 2,6 8,2 17,4 5,5 4,9 5,2 13,2 7,1 13,0 11,7 6, ,7 2,5 7,7 16,3 5,1 4,6 4,9 12,4 6,7 12,2 11,0 6, ,1 1,7 5,1 10,8 3,4 3,1 3,2 8,2 4,4 8,1 7,4 4, ,6-4,0 8,4 2,7 2,4 2,5 6,5 3,5 6,4 5,9 3, ,7-3,4 7,1 2,3 2,0 2,1 5,5 3,0 5,4 5,0 2, ,2-3,0 6,2-1,8 1,9 4,8 2,6 4,7 4,4 2, ,3-2,4 4, ,5 3,8 2,0 3,7 3,5 2, , , ,2 1,7 3,1 2,9 1, , , ,1 1,1 2,1 2, , , ,6-1,6 1, , , ,4-1,4 1, , , ,2-1,

23 Prospetto 4 segue Valori interpolati egli errori campionari relativi percentuali elle stime riferite alle persone per totale Italia, ripartizione geografica, tipo i comune e regione Anno 2015 STIM E M arche Lazio Abruzzo M olise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Saregna ,3 38,3 18,1 9,0 30,6 28,9 12,8 21,8 33,3 20, ,0 30,2 14,2 7,1 24,4 22,8 10,2 17,5 26,1 16, ,5 25,6 11,9 6,0 20,7 19,3 8,7 14,9 22,0 14, ,8 22,5 10,4 5,2 18,3 17,0 7,6 13,2 19,3 12, ,6 20,2 9,3 4,7 16,5 15,3 6,9 12,0 17,3 11, ,7 18,5 8,5 4,3 15,2 14,0 6,3 11,0 15,7 10, ,0 17,1 7,8 4,0 14,1 12,9 5,9 10,2 14,5 10, ,4 15,9 7,3 3,7 13,2 12,1 5,5 9,6 13,5 9, ,9 15,0 6,9 3,5 12,4 11,4 5,2 9,0 12,7 8, ,2 10,0 4,5 2,3 8,4 7,6 3,5 6,2 8,4 6, ,1 7,9 3,5 1,8 6,7 6,0 2,8 5,0 6,6 5, ,5 6,7 3,0-5,7 5,1 2,4 4,2 5,5 4, ,0 5,9 2,6-5,0 4,5 2,1 3,7 4,8 3, ,4 4,6 2,0-4,0 3,5 1,7 3,0 3,8 3, ,0 3,9 1,7-3,4 3,0-2,6 3,2 2, ,3 2,6 1,1-2,3 2,0-1,8 2,1 1, , ,9 1, , , ,6 1, , , ,4 1, , Esempi i calcolo per la costruzione ell intervallo i confienza Nelle tabelle seguenti sono illustrate le moalità i calcolo per la costruzione ell intervallo i confienza. Nel primo esempio (tabella 1), l intervallo è calcolato per una stima sulle famiglie, l errore campionario è a ricercare nel prospetto 3. Nel secono esempio (tabella 2), il calcolo è fatto per una stima i iniviui, l errore i riferimento è nel prospetto 4. Tabella 1- Esempio per il calcolo egli errori campionari nel caso i stime riferite alle famiglie Famiglie in Sicilia che ichiarano aeguate le proprie risorse economiche Stima puntuale: Errore relativo (CV) 4,4/100=0,044 Stima intervallare Semi ampiezza ell intervallo ( *0,044)*1,96 = Limite inferiore ell intervallo i confienza = Limite superiore ell intervallo i confienza = Tabella 2- Esempio per il calcolo egli errori campionari nel caso i stime riferite alle persone Persone i 14 anni e più che fumano nel Lazio Stima puntuale: Errore relativo (CV) 3,9/100=0,039 Stima intervallare Semi ampiezza ell intervallo ( *0,039)*1,96 = Limite inferiore ell intervallo i confienza = Limite superiore ell intervallo i confienza = Per avere un intervallo più preciso, l errore campionario può essere calcolato irettamente con la funzione interpolante:

24 ˆ(Ŷ) exp a b log(ŷ) utilizzano i parametri riportati nel prospetto 2. A esempio, per calcolare l intervallo i confienza per la stima elle persone che fumano nel Lazio, i parametri sono i seguenti: a = 9, b = -1, Per Ŷ = si ha: ˆ ( Yˆ) exp 9, , log( ) 0,0358. L errore relativo percentuale è quini pari al 3,58% e il calcolo ell errore assoluto e ell intervallo i confienza è el tutto analogo a quello riportato nelle tabelle 1 e La iffusione ei risultati ell inagine I principali risultati ell'inagine vengono resi isponibili sul sito ell'istat attraverso statistiche report pubblicate nei settori con argomento: "Opinioni ei cittaini", "Salute e sanità", "Cultura, comunicazione, tempo libero", "Partecipazione sociale". I risultati sono iffusi sempre sul sito anche attraverso il atawarehouse I.Stat. I ati inagine vengono resi isponibili meiante il rilascio i file i microati (MFR e micro.stat). Ricercatori e stuiosi possono, inoltre, acceere al Laboratorio i Analisi ei Dati Elementari ( ADELE ) per effettuare i persona le proprie analisi statistiche sui microati ell inagine, nel rispetto elle norme sulla riservatezza ei ati personali. Ogni anno, inoltre, i ati raccolti vengono analizzati e pubblicati anche su volumi a carattere generale (Rapporto annuale, Annuario statistico italiano, Noi Italia, Italia in cifre). I volumi curati all'istat sono consultabili nel Catalogo eitoriale. I ati iffusi sono privi egli elementi ientificativi el soggetto al quale si riferiscono, nonché i ogni altro elemento che consenta, anche inirettamente, il collegamento con le famiglie o gli iniviui intervistati. 8. Riferimenti bibliografici Il sistema i inagini sociali multiscopo, Metoi e Norme, n. 31, Anno

25 Contatti Servizio Registro ella popolazione, statistiche emografiche e conizioni i vita Sante Orsini Tel orsini@istat.it Silvia Montecolle Tel montecol@istat.it 22

26 DESCRIZIONE DEL FILE FILE DESCRIPTION

27 File a uso pubblico micro.stat Aspetti ella vita quotiiana Perioo i riferimento: anno 2015 Descrizione el file Anno 2017

28 INDICE Introuzione... 3 Le misure i protezione aottate... 4 Riferimenti bibliografici

29 Introuzione I file i microati a uso pubblico (micro.stat) sono collezioni i ati elementari, liberamente scaricabile via web ( per le quali, a partire al 2013, sono stati sviluppati anche i corrisponenti file per la ricerca (MFR 1 ). Il contenuto informativo i questi ultimi è superiore rispetto a quello el file a uso pubblico 2. Per la preisposizione el file micro.stat relativo all inagine Aspetti ella vita quotiiana, perioo i riferimento 2015, è stata aottata una opportuna metoologia, allo scopo i limitare il rischio i violazione ella riservatezza. Gli scenari i intrusione consierati sono stati: ientificazione attraverso archivi esterni, ovvero attraverso il collegamento con i ati rilasciati a altre fonti pubbliche; ientificazione spontanea, ovvero conseguente a conoscenze a priori ell utente che potrebbero permettere i attribuire correttamente i ati rilasciati alle unità ella popolazione rilevata. Le variabili coinvolte nel processo i protezione sono quelle che possono consentire l associazione tra le informazioni e i risponenti, ossia: gli ientificativi iretti, che iniviuano in maniera univoca le unità statistiche i rilevazione/analisi (come a esempio inirizzo e coice fiscale); gli ientificativi iniretti, o variabili chiave (come a esempio il numero i componenti ella famiglia), che permettono i circoscrivere la popolazione cui appartengono i risponenti e che, a sole o in combinazione con altre, possono portare alla re-ientificazione i uno o più recor. Mentre i primi vengono cancellati al file, i seconi vengono trattati allo scopo i limitare il rischio i violazione ella riservatezza. Per il significato elle variabili e elle rispettive moalità si rinvia al questionario i inagine contenuto nella cartella metaati. 1 MFR è l acronimo per il file per la ricerca (Microata File for Research). La ocumentazione metoologica i tali file è consultabile sul sito Istat ( 2 I ricercatori, che necessitano i informazioni maggiormente ettagliate, possono, su richiesta motivata e previa autorizzazione el Presiente ell'istituto, richieere il file i microati per la ricerca. 3

30 Le misure i protezione aottate Per la preisposizione el file a uso pubblico Aspetti ella vita quotiiana, perioo i riferimento 2015, sono state aottate le misure i protezione appresso specificate. Il progressivo famiglia univoco a livello inagine [profam] è stato sostituito con un numero fittizio. Le variabili peso [peso] e statura [stat] sono state sostituite con la variabile inice i massa corporea [bmi], con le moalità: sottopeso, normopeso, sovrappeso, obeso. Soppressione i variabili: 1. Provincia i resienza [prov] 2. Comune i resienza [com] 3. Ampiezza emografica el comune i resienza [om] 4. Settore i attività economica [ateco] 5. Frequenza scolastica [frsc] Ricoifiche i variabili categoriali o quantitative: 1. Regione i resienza [reg nel file originario regmif nel file micro.stat] Aggregazione elle moalità Provincia autonoma i Trento e Provincia autonoma i Bolzano in un unica moalità Trentino-Alto Aige 2. Età [eta etami] Aggregazione ell età in anni compiuti nelle seguenti classi i età: Etichetta Descrizione anni anni anni anni anni anni anni anni anni anni anni anni anni anni 4

31 3. Stato civile [stciv stcivm] anni e più Aggregazione elle moalità separato/a i fatto, separato/a legalmente e ivorziato/a 4. Titolo i stuio [istr istrmi] Aggregazione elle moalità originarie nelle seguenti: Etichetta Descrizione 01 laurea e post-laurea 07 iploma 09 licenza i scuola meia 10 licenza i scuola elementare, nessun titolo i stuio 5. Conizione occupazionale [con conmi] Aggregazione elle moalità originarie nelle seguenti: Etichetta Descrizione 1 occupato 2 in cerca i occupazione 3 inattivo 6. Posizione nella professione [posiz posizm] Etichetta Aggregazione elle moalità originarie nelle seguenti: Descrizione 1 irigente, autonomo come imprenitore o libero professionista 2 irettivo, quaro o impiegato capo operaio, operaio subalterno e assimilati, apprenista o lavorante a 3 omicilio per conto 'impresa lavoratore in proprio, socio cooperativa Prouzione Beni e/o prestazioni i 4 servizio, coaiuvante, collaborazione coorinata e continuativa (con o senza progetto) o prestazione 'opera occasionale 7. Tipologia familiare [tipfa2 tipfa2mi] Aggregazione elle moalità: Etichetta Descrizione 01 senza nuclei 02 un nucleo senza isolati coppie 03 un nucleo senza isolati monogenitore 04 un nucleo con isolati coppie 05 un nucleo con isolati monogenitore 06 ue nuclei senza isolati 5