Lezione 12. Scorporare il processo dalla struttura: il metodo della popolazione tipo

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1 CORSO DI DEMOGRAFIA Storia & Scenari Giuseppe A. Micheli Lezione 12 Scorporare il processo dalla struttura: il metodo della popolazione tipo Demos - Storia e Scenari

2 Argomenti di questa lezione In questa lezione discuteremo dei seguenti argomenti: 1. Tassi generici e tassi specifici [3] 2. Scorporare i processi dagli involucri delle strutture [4-5] 3. Standardizzare i tassi: metodo della popolazione tipo [6-7] 4. Esempi [8-11] 5. Cautele e limiti [12-16] Le slides di questa lezione attingono in parte a materiali didattici di A. Rosina Demos - Storia e Scenari

3 Tassi generici/specifici per età I tassi generici (di mortalità o natalità) si ottengono rapportando il nume-ro di decessi o di nati nell anno t alla popolazione media in tale anno. Ad esempio, il tasso generico di mortalità è: m = D / Invece tassi specifici di mortalità per età si ottengono rapportando il numero dei decessi di persone con età in un dato anno t alla popolazio-ne media di età nell anno t: t m = t D / t La domanda a cui siamo spesso interessati è se in una popolazione A la mortalità (o la natalità) è più elevata rispetto a una popolazione B. La cosa più logica è analizzare i tassi specifici per età, che danno informazioni molto dettagliate. Ma hanno un difetto: mancano di sintesi! Il tasso generico è invece una misura di sintesi, ma ha un problema: non tiene conto del fatto che la mortalità varia rispetto all età. E in demografia abbiamo a che fare con caratteri (morire, avere un figlio, sposarsi, migrare..) che sono tutti age-dependent. Non possiamo fidarci di una misura di sintesi come i tassi generici, perché può portarci, come vedremo, a delle valutazioni distorte. C è un modo per uscire da questo stallo? Demos - Storia e Scenari

4 rocessi/strutture: effetti distinti op A op B In figura sono riportati i tassi specifici age-dependent di mortalità per due popolazioni A e B. La funzione di mortalità di B è superiore a tutte le età a quella di A. In tabella sono invece riportati i calcoli intermedi per determinare il tasso generico. Funzioni analitiche e misura sintetica ci dicono la stessa cosa: la popolazione B ha mortalità più alta di A. Età A A D B B D A m B m Totale Il tasso generico di mortalità per A è: Am = 22/74 3%. er B invece è: Bm=18/122 9% Demos - Storia e Scenari

5 Quando i tassi generici distorcono Età A AD Am B BD Bm In altri casi struttura e processo vanno in direzioni opposte. Mischiarli in una misura sintetica generica è fuorviante. Qui le due popolazioni hanno stessa mortalità (coincidono infatti i valori dei tassi specifici m ) ma diversa struttura per età (molto più vecchia A, e più giovane B). E la diversa struttura influenza i tassi generici: nonostante la mortalità specifica ad ogni età sia la stessa, il tasso generico in A è più del doppio che in B! A m=555/15=.37 B m=258/15=.17 erché succede questo? In A ci sono più anziani (5 contro 2) e a parità di mortalità (1% over65) ciò porta a più decessi in A che in B (5 in A, 2 in B) gonfiando il numeratore del tasso generico. Non tenendo conto dell età, il tasso generico può portare a conclusione non corrette. Morale Se vogliamo confrontare due (o più) popolazioni che abbiano strutture (per età, genere, ripartizione territoriale, etc) molto diverse tra loro, il tasso generico non va bene, perché non consente di distinguere l effetto di struttura da quello di processo. Occorre una misura che parta comunque dai tassi specifici per età. Demos - Storia e Scenari

6 Relazione tra tassi generici e tassi specifici Ribadiamo il nostro problema. Abbiamo spesso l esigenza di un indicatore di sintesi che rappresenti in un unico valore l intensità di un fenomeno (es. mortalità ma non solo) di una popolazione. Il tasso generico era in effetti un indicatore unico, ma non tiene conto dell età. I tassi specifici tengono conto dell età, ma sono troppo numerosi. Una via d uscita consiste nello standardizzare il tasso, depurandolo dell effetto di differenti strutture. artiamo quindi dalla relazione formale tra tassi generici e tassi specifici. D Ricordando che: m = A B m m D A A = = = = = D = A D D = B B = = = = = m A m A B e quindi: D = m Con una semplice sostituzione, si mette in evidenza formale come un tasso generico non dipende solo dall intensità totale del fenomeno (es. mortalità), ma anche dalla struttura (es. per età) della popolazione. Demos - Storia e Scenari B B = =

7 Standardizzazione Il modo più semplice per depurare (cioè standardizzare) il confronto dall effetto della struttura (es. per età) consiste nel sostituire nel calcolo di entrambi i tassi la struttura (per età) di una popolazione standard a quella delle rispettive popolazioni. A m* A = = = m S S B m* B = = = m S S Nei tassi così standardizzati la differenza tra A m* ed B m* è dovuta solo alla intensità del processo studiato (per es. le intensità specifiche di mortalità) e non alla diversa struttura di popolazione. Demos - Storia e Scenari

8 Un esempio / 1 Vediamo un semplice esempio di applicazione del metodo di standardizzazione, applicato qui ad una popolazione di due sole classi di età. opolazione A opolazione B op Decessi Tassi op Decessi Tassi spec. spec. giovani anziani Tot I tassi specifici ci dicono che la mortalità è più alta in B Il tasso generico ci dice invece che la mortalità è maggiore in A: tasso generico A = 25 / 6 =.417 (417 per mille)) tasso generico B = 21 / 6 =.35 (35 per mille)) Demos - Storia e Scenari

9 Un esempio / 2 er standardizzare i tassi la prima cosa è scegliere una struttura di popolazione presa a riferimento: la chiamiamo popolazione tipo. Regola importante: la popolazione tipo deve avere una struttura intermedia rispetto alla struttura delle popolazioni che vogliamo confrontare er es. se vogliamo confrontare la mortalità delle province del Lazio la popolazione tipo potrebbe essere la popolazione complessiva del Lazio). op. A op. B op. Tipo giovani anziani Totale op. A op. B op. Tipo giovani anziani Totale In generale, per confrontare due popolazioni A e B, la popolazione tipo può essere la popolazione complessiva (somma) di A e B. NB: La struttura per età della popolazione complessiva risulta intermedia tra A e B! Demos - Storia e Scenari

10 Un esempio / 3 Decessi teorici A giovani: A m g S g =.25 7 = 175 anziani: A m a S a =.5 5 = 25 Totale decessi teorici pop A = 425 m* = 425/12 =.354 (35,4%) A Decessi teorici B giovani: B m g S g =.3 7 = 21 anziani: B m a S a =.6 5 = 3 Totale decessi teorici pop B = 51 m* = 51/12 =.425 (42,5%) A Applicando alla popolazione tipo i tassi osservati della popolazione A, otteniamo il numero degli eventi standardizzato. Rapportando questo numero alla popolazione totale standard, otteniamo il tasso standardizzato in A Applicando alla popolazione tipo i tassi osservati della popolazione B, otteniamo il numero degli eventi standardizzato. Rapportando questo numero alla popolazione totale standard, otteniamo il tasso standardizzato in B Dunque, 425 è il numero di decessi che avremmo avuto in A se la struttura della popolazione fosse stata quella standard, 51 è invece il numero di decessi in B sempre nell ipotesi che la struttura della popolazione fosse stata quella standard. I due tassi standardizzati sono,354<,425. A parità di struttura (per età) è più alta la mortalità in B. Ricordiamo invece che i tassi generici dicevano il contrario!! Demos - Storia e Scenari

11 Un confronto intertemporale Analizziamo i tassi generici annuali di mortalità per la città di Bologna: la sensazione netta è che la mortalità sia in forte aumento, soprattutto per le donne. In realtà, tra l inizio e la fine del decennio il processo di mortalità si svolge in uno scenario trasformato: la struttura per età è molto invecchiata. E il maggior peso degli anziani sulla popolazione ad alzare i tassi generici. Se li ricalcoliamo prendendo una popolazione unica di riferimento.. Tassi (generico) di mortalità Tassi standardizzati di mortalità Interpretazione: Mortalità in aumento? In realtà la mortalità cala Demos - Storia e Scenari

12 Controllare la scelta della popolazione tipo Attenzione! La scelta della popolazione tipo è faccenda delicata. In alcuni casi è infatti possibile guidare i risultati scegliendo opportunamente la popolazione tipo. Ad esempio è possibile far in modo che risulti più alta la mortalità in A rispetto a B anche quando nella realtà è vero il contrario. Siamo sicuri che questo inconveniente non si presenta solo se la popolazione tipo scelta ha una struttura intermedia tra quelle che si vogliono confrontare. Morale: quando vi presentano dei tassi standardizzati andate sempre a vedere quale popolazione tipo è stata utilizzata. Demos - Storia e Scenari

13 Quando standardizzare non serve Non sempre è necessario o utile standardizzare dei tassi di intensità (es. mortalità) di due popolazione A e B. La standardizzazione è inutile quando il confronto tra tassi generici e tassi standardizzati dà stesso risultato. E questo avviene quando vale almeno una delle seguenti due condizioni: I^ condizione di inutilità Quando la mortalità non dipende dall età, in quanto è costante a ogni età Se i tassi specifici per età sono tutti uguali tra di loro, essi coincidono anche con il tasso generico (che ne risulta quindi la sintesi fedele) II^ condizione di inutilità Quando le popolazioni A e B hanno identica struttura per età. Se le popolazioni confrontate hanno la stessa struttura (per età), il tasso generico risente solo delle condizioni di processo (diversa mortalità). In tal caso i tassi standardizzati forniscono informazione che coincide con quella fornita dal generico. Demos - Storia e Scenari

14 Quando standardizzare serve E essenziale esplicitare il ruolo della struttura per età (cioè standardizzare) tutte le volte in cui: a) l intensità del fenomeno studiato varia con l età, b) le popolazioni da confrontare hanno struttura per età diversa. Solo in questo modo riusciamo a scorporare l effetto di processo dall involucro dell effetto di struttura. La mortalità dipenda dall età lo diamo per scontato. E in generale tutti i fenomeni esplorati dalla demografia sono age-dependent. La dipendenza dall età non è invece affatto scontata per altri fenomeni sociali, economici, clinici, politici. Ma spesso questi fenomeni dipendono da altre strutture fortemente cogenti!! In tutti questi casi la standardizzazione è preziosa per scorporare un processo da un involucro di struttura. Esempio: si conosca l incidenza della disabilità severa in due popolazioni over65 A e B. In A i disabili sono 5 su 4 (tasso generico di disabilità r A =12,5%), in B sono 48 su 4 (r B =12%): la mortalità generica è quindi maggiore in A. Ma nelle due popolazioni a) uomini e donne hanno diversa esposizione al processo di disabilità, b) la composizione di genere è diversa. Se scorporiamo l effetto di struttura usando come popolazione tipo la somma delle due, e calcoliamo i tassi standardizzati gender-specific, i tassi di disabilità diventano: r A* =93/8=11,6%, r B* = 96/8=12%. Dunque, contrariamente a quanto ci dicevano i tassi generici, è la popolazione B ad avere un tasso di disabilità maggiore! opa DisA TassiA opb DisB TassiB.Tipo TassiA* TassiB* M 2 32, , F 2 Demos - Storia 18 e Scenari, ,

15 Quando sintetizzare con cautela La standardizzazione ha due limiti, uno tecnico e l altro più sostanziale: l arbitrarietà nella scelta della popolazione standard ( S ) [o, in una variante del metodo, dei coefficienti standard ( S m )] non sempre è possibile sintetizzare in un unico parametro il pattern della mortalità per età di una popolazione op A op C Ad esempio, ha senso sintetizzare in un unico parametro il confronto tra tali due curve di mortalità per età? Demos - Storia e Scenari

16 Un ultimo esempio Le proiezioni della popolazione anziana poggiano oggi sulla certezza che è in corso una forte compression of morbidity, cioè una diminuzione generale della curva di disabilità severa negli anziani. Il confronto tra dati di survey del nord Italia al 1997 e al 25 non conferma la tendenza. Tra le donne i tassi di disabilità 8 anni dopo sono più bassi fino a 85 anni circa, ma oltre quell età (quando le donne sono tante..) sono molto più alti di prima. Tra gli uomini avviene l opposto: la disabilità cresce invece di calare fino agli 85 anni, e cala invece dopo quella soglia di età (ma sappiamo che i maschi over85 sono pochini..). Tassi non autonomia severa uomini TDT97=4,15% TDT5=6,81% 68 Qui cresce Qui cala M Tassi non autonomia severa donne F TDT97=4,56% TDT5=5,62% Qui cresce 8 83 Qui cala Nel complesso la disabilità cresce o cala? Mi ci vuole una misura unica, di sintesi! Applico ai tassi specifici di disabilità per età una struttura per età di riferimento (es. quella italiana): Demos trovo - Storia dei e Scenari Tassi -di 12 Disabilità Totale (TDT) che ci dicono che la disabilità non 16si comprime, anzi! (e soprattutto per gli uomini). Spiegate voi, dai grafici, perché.