Pubblicato in: n. 11 Misura /

La statistica e il buon senso

di Guglielmo Weber

Ci è capitato, di recente, di scrivere un libriccino su come la società italiana sta cambiando. Se il volumetto, dal titolo Cose da non credere. Il senso comune alla prova dei numeri sia utile o gradevole ai suoi (venticinque?) lettori, non sta agli autori (Gianpiero Dalla Zuanna e chi scrive queste righe) dirlo. Ma certamente si è rivelato utile e gradevole a chi l’ha appunto scritto. Il libriccino ha due fili conduttori. Da un lato, tratta di argomenti tutti riconducibili al modo in cui la società e gli individui sono stati influenzati dai grandi cambiamenti demografici che hanno caratterizzato l’ultima parte del secolo scorso e questo primo scorcio del nuovo secolo, e che vanno sotto il nome di ‘nuova rivoluzione demografica’ (new vital revolution): aumento della longevità, calo della fecondità, migrazioni, per citare solo i più eclatanti. Dall’altro lato, mette in evidenza come senso comune e buon senso spesso differiscano, il primo essendo basato (almeno nella nostra definizione – che si ispira, ma non necessariamente coincide con quella di Alessandro Manzoni) su impressioni e pregiudizi, il secondo sull’analisi attenta della realtà, così come rappresentata dai dati. Il senso comune si nutre di miti, il buon senso di fatti. La distanza fra miti e fatti dipende in parte dalla nostra ignoranza e pigrizia. In (piccola) parte è dovuta alla mancanza di dati attendibili. In parte dipende però dal modo in cui i fatti sono misurati e rappresentati: insomma, da dati raccolti male e analizzati peggio. Per illustrare questo fenomeno, affrontiamo un argomento che non manca mai di incuriosire: il sesso.
La maggior parte dei dati sul comportamento sessuale che appaiono sui media sono spazzatura, numeri che non hanno alcun significato, se non quello di dare un po’ di notorietà a chi li mette in giro. Per lo più, essi sono raccolti su campioni non casuali, caratterizzati da comportamenti sessuali diversi da quelli della media della popolazione, come gli utenti di consultori familiari, i frequentatori di un sito internet, ragazzi intervistati all’uscita di una discoteca. Ma non è sufficiente che i campioni siano statisticamente corretti. Anche in questo caso, molte delle persone sorteggiate possono rifiutarsi di rispondere, e se il comportamento sessuale dei rispondenti è diverso da quello dei non rispondenti, i risultati finali possono essere distorti. Ad esempio, in quasi tutte le indagini campionarie svolte in Italia molte fra le persone poco istruite si rifiutano di rispondere. Poiché i meno istruiti hanno un comportamento più ‘tradizionale’ dei coetanei più istruiti, se i dati non vengono corretti a posteriori, il comportamento sessuale della media degli italiani risulta più ‘moderno’ rispetto alla realtà.
Inoltre, chi studia i dati sulla sessualità dimostra spesso una singolare ingenuità statistica. Può accadere che chi raccoglie dati su campioni di sedicenni (ad esempio mediante interviste nelle scuole, ossia con una metodologia campionaria spesso adeguata) proclami urbi et orbi che l’età media al primo rapporto sessuale dei giovani si è ormai abbassata a 14-15 anni. Peccato che il calcolo venga fatto solo sul gruppo di chi ha già avuto rapporti sessuali, ignorando il 70-80% che ancora non li ha ancora avuti e che certamente – se vivrà questa esperienza – lo farà in età successive. Se lo stesso gruppo fosse stato intervistato attorno al diciottesimo compleanno, l’età media sarebbe stata di 16-17 anni; mentre se l’intervista fosse stata fatta attorno al venticinquesimo compleanno, l’età media sarebbe risultata di 18-19 anni, questa volta calcolata sulla quasi totalità della coorte, perché ormai non più vergine. Quest’ultimo risultato sarebbe vicino alla misura corretta, utilizzata dagli specialisti di tutto il mondo, ossia all’età mediana al primo rapporto sessuale, cioè l’età in cui, fatto cento il numero di giovani nati in un certo anno, il cinquantesimo di loro vive il suo primo rapporto sessuale completo. A differenza dell’età media, l’età mediana ha il vantaggio di essere calcolabile quando il 50% della coorte non ha ancora avuto rapporti sessuali. Ad esempio, alla fine del 2010 sarebbe stato possibile calcolare l’età mediana ai primi rapporti della coorte dei ventenni, nati nel 1990, perché più di metà di loro ha avuto il primo rapporto sessuale prima del ventesimo compleanno, anche se buona parte di loro (ma meno del 50%) in quella data era ancora vergine. A volte, l’analisi dei dati richiede particolare attenzione, perché chi li analizza vuole comprendere delle relazioni causa-effetto a partire da situazioni non sperimentali. E questo non è sempre facile o possibile. In un esperimento medico, ad esempio, si somministra casualmente un farmaco ad un gruppo e un placebo ad un altro gruppo, facendo attenzione che i pazienti non sappiano a quale dei due appartengono. Se l’oggetto dello studio è la presenza di un certo sintomo, la diversa prevalenza di quest’ultimo fra i due gruppi misura l’efficacia del farmaco. Se non possiamo condurre un esperimento, e ci limitiamo a osservare la prevalenza del sintomo fra chi assume il farmaco e chi non lo assume, possiamo raggiungere conclusioni assurde. Se il farmaco viene somministrato solo ai malati più gravi, sarà associato più spesso alla presenza del sintomo in questione, dando l’impressione che l’assunzione del farmaco sia controproducente. La sperimentazione in ambito economico e sociale è ancora poco diffusa, e siamo per lo più costretti a usare dati tratti da indagini campionarie sulla popolazione. Con questi dati, cosa possiamo dire?
Per illustrare la questione prendiamo un altro tema di grande attualità, viste le recenti riforme che innalzano l’età pensionabile in molti Paesi sviluppati: andare in pensione presto fa bene o male alla salute? Consideriamo in particolare la relazione fra salute mentale (depressione) e ritiro dal lavoro. È noto che ci sono più depressi fra i pensionati che fra i lavoratori, a parità di età, e questo potrebbe indurre a pensare che il ritiro dal lavoro aumenti la probabilità di entrare in tale stato mentale. Studi recenti hanno invece dimostrato che il pensionamento si accompagna ad una riduzione dei sintomi della depressione. Evidentemente, è la depressione che induce il pensionamento, e non viceversa, tant’è vero che una volta in pensione i depressi stanno meglio. Questo è un esempio di causalità inversa, e chiarisce perché è difficile dare un’interpretazione causa-effetto alla correlazione fra pensionamento e depressione.
In generale, il ritiro dal lavoro comporta inevitabilmente un cambiamento nello stile di vita. Per quei lavoratori che amano il proprio lavoro, che apprezzano le possibilità di socializzare che questo comporta e che percepiscono l’importanza di comunicare la propria esperienza ai colleghi più giovani, il ritiro dal lavoro può essere un fatto traumatico e stressante, che ha un effetto negativo sulla salute psichica e, indirettamente, anche fisica. Non solo, il ritiro dal lavoro fa venire meno l’esigenza di utilizzare appieno le proprie capacità mentali. In assenza di stimoli, il decadimento cognitivo legato all’età accelera, e con questo anche la salute fisica si deteriora più rapidamente.
Il ritiro dal lavoro può essere invece un sollievo per quei lavoratori che trovavano faticoso e poco gratificante il proprio lavoro (e tra questi i depressi sono più numerosi). Se questi, andando in pensione, trovano altri mezzi per tenersi occupati, mentalmente e fisicamente, la loro salute psichica migliora. Se invece restano inattivi, dopo un breve miglioramento l’effetto di lungo termine può essere negativo.
Per determinare quale sia l’effetto prevalente del ritiro dal lavoro – positivo o negativo – possiamo provare ad analizzare i dati. In particolare, useremo i dati raccolti per mezzo di indagini campionarie dove gli ultracinquantenni vengono intervistati con cadenza biennale, in modo da poter analizzare le dinamiche del processo d’invecchiamento: si tratta dei database ‘SHARE’ (Survey on Health, Ageing and Retirement in Europe) per l’Europa e ‘HRS’ (Health and Retirement Study) per gli Stati Uniti. Le diverse caratteristiche istituzionali fra i Paesi (sistema pensionistico, sanità, assistenza, ma anche reti familiari e sociali) permettono di valutare come gli individui reagiscono all’ambiente circostante, in un ambito tuttavia di comune livello di sviluppo socio-economico, perché tutti i Paesi considerati sono economicamente sviluppati. Queste reazioni all’ambiente che li circonda possono essere usate per andare oltre alle semplici correlazioni, e tentare un’analisi dei rapporti di causa ed effetto. Due ricercatori americani, Susann Rohwedder e Robert Willis, si sono chiesti se il ritiro dal lavoro causi un’accelerazione del declino cognitivo tipico dell’età. Innanzitutto, questi due autori illustrano una regolarità empirica: nei Paesi in cui il tasso di occupazione cala più rapidamente con l’età, c’è un corrispondente maggior calo di capacità cognitive. Una spiegazione di questa regolarità empirica potrebbe essere che le persone il cui declino cognitivo è maggiore perdono il lavoro o vanno in pensione prima – difficile però credere che il declino cognitivo vari così tanto fra Paesi con un simile livello di istruzione e tenore di vita. Un’altra spiegazione, molto più convincente, di questa stessa regolarità empirica è che il tasso di occupazione risponda agli incentivi insiti nei diversi sistemi pensionistici, e che il declino cognitivo sia la conseguenza della decisione di andare in pensione. Sappiamo infatti che gli incentivi ad andare in pensione variano molto fra Paesi e che la risposta a questi incentivi è marcata. In altre parole, chi può andare in pensione da giovane e ha (o pensa di avere) interesse economico a farlo, non si lascia scappare l’occasione.
Studi recenti suggeriscono che il declino cognitivo può essere la conseguenza della decisione di ritirarsi dal lavoro, in parte, per la mancanza di stimoli per chi è già in pensione e, in parte, per il ridotto interesse a mantenersi aggiornati e reattivi da parte di chi sta per andare in pensione. Dunque i dati delle ricerche sugli ultracinquantenni in Europa e negli Stati Uniti mostrano che il ritiro anticipato dal lavoro causa una sorta di ‘pensionamento mentale’. Questi due esempi ci fanno capire l’importanza dell’analisi attenta di buoni dati statistici. Potremmo concludere, con un tocco di (ingenuo?) ottimismo, che la statistica può contribuire a far prevalere il buon senso sul senso comune. E di buon senso le moderne democrazie hanno certamente sempre più bisogno!

Questo testo riprende alcune parti del volume Cose da non credere. Il senso comune alla prova dei numeri di Gianpiero Dalla Zuanna e Guglielmo Weber (Laterza, Roma-Bari 2011, ora disponibile anche in versione ebook).

© Riproduzione riservata

Guglielmo Weber

Guglielmo Weber è docente di Econometria all’Università di Padova. Si occupa delle scelte di consumo, risparmio e investimento delle famiglie e di economia dell’invecchiamento. Dirige il gruppo italiano della ricerca ‘SHARE’, che cura la raccolta di dati sugli ultracinquantenni in vari Paesi europei.

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