Einführung in die amtliche Statistik

Präsentation zum Thema: "Einführung in die amtliche Statistik"—  Präsentation transkript:

1 Einführung in die amtliche Statistik
DIE DATEN LESEN KÖNNEN Scuola Secondaria di secondo grado; Argomento: Introduzione – Leggere i dati ( ); Pacchetto: S2.A.5

2 INHALT Statistik im Alltag
Metadaten: alle Informationen zum Verständnis der Daten Beispiele für die „unsachgemäße“ Verwendung der Statistik „Irreführende“ Grafiken

3 Statistik im Alltag

4 Die Statistik ist … die Gesamtheit von Regeln, mit denen es möglich ist, beobachtbare Phänomene/Merkmale wahrzunehmen – oder genauer wahrzunehmen -, die aufgrund ihrer Natur in einer bestimmten Variabilität auftreten. Dort, wo sich die Realität auf sehr komplexe Weise zeigt, wo das Auge nur schwer die vielen Aspekte und Beziehungen sehen kann, bietet die Statistik die Instrumente, um die passende „Brille“ bereitzustellen: ein nützliches Instrument, das – wie normalerweise üblich – in jedem Fall erst nach dem Lesen und Verstehen der entsprechenden Gebrauchsanleitung benutzt werden soll… Blangiardo G.C. (2001), „Statistica, sondaggi e buon senso“ Si apre l’incontro con una citazione che lancia un monito: la statistica può aiutarci con le sue sintesi nello studio di fenomeni complessi, ma è fondamentale farne “buon uso” e leggere ed interpretare i numeri e i grafici che produce con cautela. Riferimento bibliografico: Blangiardo G.C. (2001), “Statistica, sondaggi e buon senso”, IKON Forme e Processi del comunicare, n. 42/43, pp

5 Statistik und Alltag Die Statistiken sind ein Teil unseres Alltagslebens: Tabellen, Grafiken, Indikatoren, Mittelwerte, … helfen uns dabei, die Welt, in der wir leben, übersichtlich abzubilden und bei Unsicherheiten Entscheidungen zu treffen. Sie tragen dazu bei, unsere Sicht der Welt zu bestimmen und den gesunden Menschenverstand zu formen. Gesunder Menschenverstand: normale und einfache Art und Weise der meisten Menschen, etwas zu verstehen und zu bewerten (Il nuovo Zingarelli) Prima di entrare “nel vivo” della discussione, cerchiamo di capire – o, almeno, di farcene un’idea – di quanto la statistica sia presente nella nostra vita quotidiana e quanto, a volte, i numeri possano anche “condizionare” le nostre scelte.

6 Statistik und Alltag Die Statistik gehört zu unserem Leben, angefangen beim Weckerklingeln am Morgen. Jeder stellt den Wecker aufgrund seiner Erfahrungen, um pünktlich zu sein, ohne sich beeilen zu müssen und ohne gleichzeitig auf mehr Schlaf als notwendig zu verzichten. Jeder von uns hat „eine Statistik gemacht“, um den Wecker zu stellen … auch ohne es zu merken… Immagine tratta da: On line il 22/07/2013

7 Statistik und Alltag Die Kekse, die wir zum Frühstück essen, sind das Ergebnis von statistischen Untersuchungen der Vorlieben der Konsumenten. Auch ihre Anordnung in den Supermarktregalen erfolgt aufgrund von statistischen Analysen über das Einkaufsverhalten. Die Statistik macht das Fernsehprogramm: Die Sendezeiten der Sendungen und ihre eventuellen Wiederholungen werden von den Daten über die Zuschauerzahlen bestimmt. Immagini tratte da: 1) 2) On line il 22/07/2013

8 Wie wird die Statistik wahrgenommen?
Die Statistik wird häufig aus zwei entgegengesetzten Blickwinkeln gesehen: als Instrument zur Manipulation der Wirklichkeit, deren vielfältige Ausprägungen sich nicht in den „Käfig“ von zusammenfassenden und vereinfachenden Darstellungen sperren lassen “siconno le statistiche d’adesso risulta che te tocca un pollo all’anno e, se nun entra nelle spese tue t’entra nelle statistiche lo stesso perché c’è un antro che se magna due” (Trilussa) als absolute und unwiderlegbare Wahrheit Die Daten sind für sich aussagekräftig; die Daten sind die objektive Wirklichkeit. Si cita la frase celebre di Trilussa, secondo la quale, se una persona mangia due polli e un’altra non ne mangia alcuno, le statistiche affermano che entrambe hanno mangiato un pollo ciascuna.

9 Dies deshalb, weil die Zusammenfassung:
nicht nur einen GEWINN, Die Kennzahlen (z.B. Mittelwerte) ermöglichen es, Zusammenfassungen über große Grundgesamtheiten zu erhalten. Durchschnittliche An-zahl der in einem Jahr gelesenen Bücher = 4 Schüler Jährlich gelesene Bücher Giacomo 6 Mirella Luca Andrea 5 Valerio 3 Martina Anna 2 … sondern auch einen VERLUST bringt Durch die Kennzahlen gehen Informationen über die einzelnen Erhebungseinheiten verloren. PERDITA :Il numero medio di libri letti in un anno fa perdere l’informazione relativa al numero di libri letti da ciascun alunno L’elenco degli alunni (unità statistiche osservate) potrebbe essere molto più lungo di quello mostrato dalla tabella. Per questo potrebbe essere utile sintetizzare le informazioni dettagliate per avere un’idea dell’atteggiamento che, in media, i ragazzi hanno nei confronti della lettura.

10 Metadaten: die Informationen zum Verständnis der Daten

11 Die Metadaten Um die statistischen Daten richtig zu interpretieren, benötigt man Metainformationen. Das sind Informationen über die Verfahren bei der Erhebung und Bearbeitung der Daten, über die angewandten Definitionen und Klassifikationen, über die Art der Erhebung (Voll- oder Stichprobenerhebung) usw. Abgesehen von den Zahlen und Zusammenfassungen, welche die Statistik generiert, sind die „Zusatzinformatio- nen“ von grundlegender Bedeutung, die angeben, „wie“ die Schlussfolgerungen gezogen wurden, z.B.: Wie viele Fälle wurden beobachtet? Die ganze Grundgesamtheit oder nur ein Teil davon? Welche Bearbeitungen? Welche Berechnungen wurden durchgeführt? La fase della diffusione è particolarmente delicata. Infatti, al di là dei numeri e delle sintesi che si divulgano, assumono fondamentale importanza: il MODO in cui si espongono i risultati; le informazioni “aggiuntive” che raccontano COME si è arrivati a tali conclusioni (es. quanti casi abbiamo osservato? Tutta la popolazione o solo una sua parte? Che tipo di “media” ho calcolato? Etc.). Con le slides successive, cerchiamo di portare alcuni esempi per chiarire questi aspetti. Indagine totale: si prendono in considerazione tutte le unità di rilevazione riguardanti il fenomeno che si vuole studiare (es. censimenti generali). Indagine campionaria: si considera solo una parte delle unità che formano l’intera collettività, ovvero si estrapola un “campione”, che rappresenterà l’intero universo. Per finalità inferenziali (ovvero per poter ricondurre alla popolazione quello che si è ricavato dallo studio del campione), occorre che il campione sia “casuale”. Per ulteriori dettagli, si veda, ad es., Frosini B.V., 2001, Metodi statistici, Carocci, Roma

12 Eines der Grundprinzipien der amtlichen Statistik
Die Statistikämter müssen das Recht haben, fehlerhafte Interpretationen und die falsche Verwendung der Daten zu beurteilen. Dies ist das 4. Grundprinzip der amtlichen Statistik laut UNO und impliziert sowohl ein Recht als auch eine Pflicht: die amtliche Statistik muss sich jeder falschen Interpretation widersetzen die Einrichtungen der amtlichen Statistik haben das Recht, irreführende Interpretationen und Missbrauch der statistischen Ergebnisse zu beurteilen Ricordiamo perché i dati diffusi dalla statistica pubblica sono (o, quantomeno, dovrebbero) essere più attendibili di altri. La statistica ufficiale, infatti, deve rispettare una serie di principi, tra i quali figurano: l’imparzialità (ovvero deve essere libera da pressioni di partiti politici e altri gruppi d’interesse); il dovere di fornire commenti e chiarimenti sulle interpretazioni erronee delle informazioni diffuse. on line il 19 luglio 2013 I principi della statistica ufficiale I principi fondamentali della statistica ufficiale sono stati adottati dalla Commissione economica per l’Europa delle Nazioni Unite con la Decisione C47 del 15 aprile 1992 e successivamente, con un nuovo preambolo, dalla Commissione statistica dell’Onu nella sessione plenaria dell’11-14 aprile Questo è il IV principio.

13 Beispiele für „unsachgemäße“ Verwendung der Statistik

14 Dennoch werden die statistischen Daten manchmal unsachgemäß verwendet
um eine bestimmte Wirklichkeit zu zeigen bzw. zu beweisen, die eventuell von keinen Daten belegt ist und dementiert scheint Z.B.: ein Pharmazieunternehmen will ein neues Mundwasser gegen Halsschmerzen verkaufen und gibt an, dass die Laboruntersuchungen ergaben, dass 10 mg des Mittels Mikroben abtöten. Stimmt das? Vielleicht ja, aber man fragt sich spontan: Das geschieht in einem Labor, aber im Hals eines Menschen? Ist es dort gleich wirksam? Wenn ich das Mittel verdünne, damit es nicht im Hals brennt, ist es dann noch wirksam? Sind eigentlich genau diese Mikroben für die Halsschmerzen verantwortlich? Esempio ispirato a: Huff D. (2007), Mentire con le statistiche, Pescara, Monti & Ambrosini, pag. 99.

15 Dennoch werden die statistischen Daten manchmal unsachgemäß verwendet
um Aufsehen zu erregen Z.B.: Als vor vielen Jahren Frauen an der John Hopkins University (USA) als Studentinnen zugelassen wurden, verbreitete jemand die Information, dass 33,3% der Studentinnen einen Dozenten geheiratet haben. … Damals waren aber nur drei Frauen an der Universität eingeschrieben und eine hatte einen Professor geheiratet. Esempio tratto da “Mentire con le Statistiche”, Darrel Huff, pag. 151

16 Dennoch werden die statistischen Daten manchmal unsachgemäß verwendet
aufgrund von banalen Fehlern Z.B.: Eines Tages wurde anlässlich einer Sonnenfinsternis in den nationalen italienischen Nachrichten auf einem Sender erklärt, dass dieses Phänomen auftritt, wenn sich die Sonne zwischen die Erde und den Mond schiebt. Diese Hypothese einer kosmischen Katastrophe wurde zweimal wiederholt – und niemand kam auf die Idee, sie zu korrigieren. […] ist ein Beispiel dafür, wie ein eklatanter Fehler unbeobachtet bleiben kann. Giancarlo Livraghi – Capire con le statistiche Esempio tratto da Giancarlo Livraghi – Capire con le statistiche – in D. Huff, Mentire con le statistiche, pag. 15

17 Die „fehlenden“ Zahlen
Wenn die Statistiken die Informationen „verdichten“ und zusammenfassen, ist es wichtig, Folgendes zu kennen: sowohl die absoluten Werte (das Ausmaß) des Phänomens; als auch die Prozentwerte, d.h. den „Anteil“, den jeder Teil an der ganzen Grundgesamtheit hält Beispiel: Studentinnen Absolute Werte Haben einen Dozenten geheiratet 1 Haben NICHT einen Dozenten geheiratet 2 INSGESAMT 3 In einem bestimmten Jahr gab es 3 Studen-tinnen und eine davon hat einen Dozenten geheiratet. L’esempio delle studentesse mostra come sia di fondamentale importanza conoscere sia l’aspetto dimensionale (valore assoluto) dei fenomeni, sia il contributo (forma percentuale) che ciascun collettivo parziale apporta al fenomeno considerato nel suo complesso Le statistiche “condensano” le informazioni e sintetizzano i dati di un collettivo, ma a volte, fornire le sole percentuali e “trascurare” il fenomeno nei suoi “valori assoluti” può essere fuorviante, come nel caso delle studentesse. ABSOLUTE und PROZENTWERTE: Die Information ist korrekt, wenn beide angegeben werden.

18 Wenn das Merkmal zu „konzentriert“ auftritt
Über 16 erfolgreiche Amerikanerinnen, die von der Handelskammer von Boston Mitte des 20. Jahrhunderts ausgewählt wurden, wurde gesagt, dass sie 60 Doktortitel und 18 Kinder haben. … In dieser Gruppe gab es jedoch zwei „besondere“ Frauen: Virginia Gildersleeve, Präsidentin des Barnard College, und Lillian M. Gilbreth, die zusammen mit ihrem Mann für die Entwicklungen der Industrietechnologien bekannt wurde. Diese beiden besaßen zusammen ein Drittel aller Doktortitel und 12 der „18 Kinder“ waren von Frau Gilbreth. Esempio tratto da HUFF D., 2007, Mentire con le statistiche, Monti&Ambrosini editori, Trento (tr. it. di How to lie wiyh statistics, 1954, a cura di G. Livraghi e R. Puglisi), pag. 151. Vedi anche: American Women of Achievement. LIFE, 28 maggio 1951, p. 34. Disponibile su [on line il 22 luglio 2013] Dalla lettura dell’articolo, si evince che la Camera di Commercio di Boston selezionò 25 donne americane di successo, di queste, 16 erano anche citate dal repertorio (anglosassone) Who’s Who. Virginia Crocheron Gildersleeve (Oct. 3, July 7, 1965) [On line il 22 lug. 2013] Lillian Moller Gilbreth Birth: Death: 1972

19 Durchschnittliche Kinderzahl je Frau?
Nehmen wir das Beispiel der 16 Karrierefrauen und ihrer 18 Kinder: Wenn alle Frauen mit ihren Kindern in der Grundgesamtheit bleiben: Kinder pro Frau Wenn wir Frau Gilbreth mit ihren 12 Kindern ausschließen: Nicht einmal ein „halbes“ Kind pro Frau!!! Kinder pro Frau

20 Was denkt ihr, wenn ich euch sage, dass …
Tabelle – Tätigkeiten an einem durchschnittlichen Wochentag, welche die Bevölkerung im Alter von 15 Jahren und älter ausübt nach Art der Tätigkeit und einigen Merkmalen Jahre (allgemeine durchschnittliche Dauer in Stunden und Minuten und Prozentanteil der Zeit an den 24 Stunden)  MERKMALE Schlafen, essen und sonstige Körperpflege Bezahlte Arbeit Aus- und Weiterbildung Allg. Mittel-wert % an 24 Stunden INSGESAMT 12:01 50,0 2:36 10,8 0:25 1,8 I dati Istat mostrati sono uno stralcio della tabella costruita sui risultati dell’indagine Uso del Tempo nel (si veda : Istat, 2007, L'uso del tempo. Indagine multiscopo sulle famiglie "Uso del tempo“ - Anni , Istat, Roma ). Questi dati mostrano che la popolazione italiana di 15 anni e più lavora – in modo retribuito - in media, 2 ore e 36 minuti al giorno. Si può domandare agli alunni se sembra loro plausibile o realistico un simile risultato, anche pensando alle ore che dedicano al lavoro i propri genitori. Eppure sono dati Istat. Ufficiali. … die Bevölkerung Italiens im Alter von 15 Jahren und älter durchschnittlich 2 Stunden und 36 Minuten am Tag – gegen Bezahlung – gearbeitet hat? Fonte: Istat, 2007, L'uso del tempo. Indagine multiscopo sulle famiglie "Uso del tempo“ - Anni , Istat, Roma (Informazioni, n.2).

21 Die Ergebnisse genauer betrachten
Tabelle – Tätigkeiten an Werktagen (Mo-Fr), welche die Bevölkerung im Alter von 15 Jahren und älter ausübt nach Art der Tätigkeit und einigen Merkmalen Jahre (spezifische durchschnittliche Dauer in Stunden und Minuten und Häufigkeit der Beteiligung in Prozenten) MERKMALE Schlafen, essen und sonstige Körperpflege Bezahlte Arbeit Aus- und Weiterbil-dung Spez. Mittel-wert % INSGESAMT 11:43 100,0 7:41 41,5 6:04 8,2 DEMOGRAFISCHE MERKMALE ALTERSKLASSEN (Jahre) 15-24 11:31 7:28 26,4 6:33 50,3 25-44 10:58 7:48 66,6 4:49 4,3 45-64 11:23 7:38 45,5 2:35 0,9 65 und mehr 13:30 6:31 3,6 1:48 0,2 La spiegazione viene da un’altra tabella e dalle informazioni che si trovano sul volume divulgativo : Istat, 2007, I tempi della vita quotidiana. Un approccio multidisciplinare all’analisi dell’uso del tempo, Argomenti, n.32, Istat, Roma. Nella nota 4 a pagina 31 si legge che: “La durata media generica misura il tempo impiegato nello svolgere determinate attività dall’insieme della popolazione (che abbia svolto o meno l’attività considerata). La frequenza di partecipazione misura la percentuale di popolazione che mediamente, in un determinato tipo di giorno, svolge una determinata attività. A questi indicatori di base si aggiunge un terzo indicatore ricavabile, con apposita formula matematica, dai primi due, e denominato durata media specifica che misura il tempo impiegato nello svolgere determinate attività solo dall’insieme della popolazione che le svolge effettivamente”.    NB: per quest’indagine il campione deve essere strutturato in modo tale che ciascun giorno dell’anno, con le sue peculiarità, sia adeguatamente rappresentato. Questo disegno campionario consente di perseguire l’obiettivo di dare stime sulle attività svolte, rilevate tramite i diari per diversi tipi di giorno (giorno feriale, sabato, domenica e giorno medio settimanale) e in ciascun trimestre dell’anno (si veda: Istat, 2007, I tempi della vita quotidiana. Un approccio multidisciplinare all’analisi dell’uso del tempo, Istat, Roma. (Argomenti, n.32), pag. 14). Fonte: ISTITUTO NAZIONALE DI STATISTICA, 2007a. L’uso del tempo. Indagine multiscopo sulle famiglie "Uso del tempo“ - Anni Roma: Istat. (Informazioni, n.2). Disponibile su < [25 ottobre 2010]

22 Wie lassen sich diese Unterschiede erklären?
Die scheinbar gegensätzlichen Daten in den beiden Tabellen erklären sich durch die Berücksichtigung der folgenden Faktoren: Wöchentlicher Bezugstag Alle Tage der Woche Montag bis Freitag „Art“ des verwendeten Mittelwerts: allgemeiner Mittelwert spezifischer Mittelwert

23 Durchschnittlicher Wochentag und allgemeiner Mittelwert
Tabelle – Tätigkeiten an einem durchschnittlichen Wo-chentag, welche die Bevöl-kerung im Alter von 15 Jahren und älter ausübt nach Art der Tätigkeit und einigen Merkmalen Durchschnittliche tägliche Dauer der bezahlten Arbeit = 2h 36 min Bezieht sich auf den durchschnittlichen Wochentag, „zu dem alle Tage der Woche gehören“ einschließlich Samstag und Sonntag Es ist ein allgemeiner Mittelwert.

24 Werktag und spezifischer Mittelwert
Tabelle – Tätigkeiten an Werktagen (Mo-Fr), welche die Bevölkerung im Alter von 15 Jahren und älter ausübt nach Art der Tätigkeit und einigen Merkmalen Durchschnittliche tägliche Dauer der bezahlten Arbeit = 7h 41 min Bezieht sich ausschließlich auf die Werktage, d.h. es werden nur die Tage von Montag bis Freitag berücksichtigt Es ist ein spezifischer Mittelwert.

25 Allgemeiner und spezifischer Mittelwert
Allgemeiner Mittelwert „Bei der Berechnung der allgemeinen Mittelwerte beziehen sich die Zeitabschnitte auf die gesamte Grundgesamtheit (…). Die allgemeine durchschnittliche Dauer einer Tätigkeit gibt beispielsweise an, wie viel Zeit im Durchschnitt von der gesamten Grundgesamtheit, einschließlich derjenigen, die sie nicht ausgeübt haben, dafür aufgewendet wurde.“ Spezifischer Mittelwert „Dieser Indikator wird nur für den Teil der Grundgesamtheit berechnet, der die Tätigkeit tatsächlich ausgeübt hat.“ In questi ultimi casi esaminati, la chiave per una corretta interpretazione dei dati risiede nel diverso “tipo” di media utilizzata. media generica “Nel calcolo delle medie generiche, le durate sono riferite al totale della popolazione (…). Per esempio, la durata media generica di un’attività indica il tempo mediamente dedicato a tale attività da tutta la popolazione, compresi quanti non l’hanno svolta” (vedi: Istat, 2007, L’uso del tempo. Indagine multiscopo sulle famiglie "Uso del tempo“ - Anni , Istat, Roma (Informazioni, n.2), pag. 11). media specifica “Tale indicatore è calcolato solo sull’insieme della popolazione che effettivamente ha svolto un’attività” (vedi: Istat, 2007, L’uso del tempo. Indagine multiscopo sulle famiglie "Uso del tempo“ - Anni , Istat, Roma (Informazioni, n.2), pag. 11). Inoltre, le tavole 1.1.1, ed sono riferite al “giorno medio” settimanale, “alla cui costruzione concorrono tutti i giorni della settimana” (vedi: Istat, 2007, I tempi della vita quotidiana. Un approccio multidisciplinare all’analisi dell’uso del tempo, Istat, Roma. (Argomenti, n.32), pag. 31), mentre nelle tavole , e si assumono a riferimento esclusivamente i giorni feriali della settimana (dal lunedì al venerdì).

26 „Irreführende“ Grafiken

27 Die Grafiken Das sind statistische Instrumente, die Folgendes ermöglichen: die erhobenen Informationen zu einem beobachteten Phänomen schneller interpretieren, sofort einige Merkmale erfassen. Das bedeutet nicht, dass die Grafiken die Zahlen in den Tabellen ersetzen können: Sie sollen nur ein weiteres, nützliches Hilfsmittel für die statistische Analyse sein. NB: esistono molti tipi di rappresentazioni grafiche e la tipologia deve essere scelta in base al tipo di dato che è chiamato a raffigurare. L’analisi delle diverse tipologie di grafico e del loro adattamento ai dati esula dal presente lavoro si rimanda ad un ulteriore studio.

28 Grafische oder tabellarische Darstellung?
Einige Vorteile der Grafiken gegenüber den Tabellen, die sie ergänzen, sind: unmittelbare Abbildung der Entwicklung des Phänomens (z.B.: gibt es einen Anstieg oder einen Rückgang?) und der Struktur der Verteilung (z.B.: mehr Frauen oder mehr Männer?), was eine globale Beschreibung der Daten ermöglicht Zusammenfassung und somit die Möglichkeit, auf einem kleinen Raum mehrere Verteilungen zu vergleichen (Kurven, gebrochene Linien usw.) leserfreundlichere Form für statistische Daten als Tabellen Per ogni distribuzione statistica semplice (serie o seriazione) o doppia o multipla esiste il tipo di rappresentazione grafica adatta e una stessa distribuzione può essere rappresentata con più tipologie di grafico. In generale esistono dei vincoli tra tipo di rappresentazione grafica e livello di misurazione dei caratteri da rappresentare che vanno rispettati affinché questa sia corretta, ossia fornisca un’immagine visiva quanto più possibile fedele del fenomeno e della sua distribuzione statistica. Affinché una rappresentazione grafica sia utile ed efficace dovrebbe contenere con immediatezza e chiarezza tutte le informazioni necessarie alla comprensione dei dati in essa rappresentati.

29 In jedem Fall muss daran gedacht werden, dass …
… eine Grafik alle notwendigen Informationen zum Verständnis der dargestellten Daten enthalten muss, damit sie nützlich und aussagekräftig ist. D.h.: der Titel muss den Gegenstand, den Ort und die Zeit enthalten, auf die sich die Daten beziehen die Merkmale mit den jeweiligen Ausprägungen (z.B.: „Männer“ und „Frauen“ für die Variable „Geschlecht“), nach denen die Erhebungseinheiten klassifiziert sind die Maßeinheit der Achsen die Datenquelle

30 Aber auch eine „gut gemachte“ Grafik…
E’ riportato, per l’Italia, il valore del tasso di disoccupazione, mese per mese, per il periodo ottobre 2011 – ottobre 2012. Il suo valore è, nel complesso, in aumento nel periodo esaminato, ma ATTENZIONE all’asse delle ORDINATE! A mo’ di esempio, qui è riportato un grafico tratto da pag. 1 di “Occupati e Disoccupati” del 30 nov. 2012, un comunicato stampa relativo alle stime mensili sui disoccupati e occupati che contiene le statistiche (provvisorie) di Ottobre 2012 e del terzo trimestre (luglio-agosto-settembre) 2012 (si veda: Istat, 2012, Occupati e disoccupati. Dati provvisori. Ottobre 2012, Istat, Roma (Statistiche Flash!, 30 novembre 2012)). Quello che è pregevole, è il fatto che vengono esaminati anche gli andamenti dei fenomeni mese per mese fino ad un anno prima (nell’esempio: da ottobre 2011 a ottobre 2012). Attenzione nella lettura dei dati: i grafici sono “belli” sotto il profilo estetico ed offrono una visione immediata del fenomeno (es.: è in aumento o in diminuzione? ), ma devono essere osservati con occhio attento. In questo grafico proposto come esempio, il tasso di occupazione viene mostrato, sostanzialmente, in crescita nel corso dei 13 mesi esaminati, ed è vero. Ad ogni modo, la disoccupazione aumenta in modo meno “pesante” rispetto a quello che può sembrare: nell’asse delle ordinate è stato tagliato il “pezzo” che va dallo zero al valore 8,7 (valore minimo della serie storica esaminata e corrispondente al livello del tasso di disoccupazione per ottobre 2011 (espresso in forma percentuale). … kann zu einer verzerrten Wahrnehmung des Phänomens führen, wenn man sie nicht aufmerksam betrachtet!

31 Das Phänomen nimmt zu: wie viel?
Die zwei Grafiken zeigen beide den Anstieg der Arbeitslosenquote zwischen Oktober 2011 und Oktober 2012. Der einzige Unterschied besteht im Ausgangs-punkt der Ordinaten-achse: bei der oberen Grafik (jener in der Publikation) fehlt der Teil zwischen dem Ursprung (null) und dem Wert 8,7. Commentare dicendo che l’aumento sembra molto più marcato nel grafico in alto, quello costruito nello stesso modo di quello pubblicato. Lo scopo è quello di evidenziare l’andamento da un mese all’altro senza “appiattire” troppo la linea, dal momento che i valori sono compresi tra l’8,8% e l’11,1%. In sostanza, in quest’ultimo grafico sono evidenziate meglio le variazioni che il tasso di disoccupazione presenta tra un mese e l’alto, però occorre ricordarsi che NON si parte da un’assenza di disoccupazione (come sembrerebbe, dal momento che la linea è molto vicina al punto di intersezione degli assi cartesiani). Questo è un altro motivo per cui un grafico NON può e NON deve sostituire la tabella “sottostante”.

32 Die „untenstehende“ Tabelle
Jahr Monat Arbeitslosenquote (%) 2011 Oktober 8,8 November 9,4 Dezember 9,5 2012 Jänner 9,7 Februar 10,0 März 10,3 April 10,5 Mai Juni 10,6 Juli August September 10,8 11,1 Qui si mostra la tabella da cui sono stati ricavati i due grafici precedentemente esposti, apparentemente molto diversi! Fonte: file “serie storiche.zip” scaricabile alla pagina [on line : 11 ottobre 2013] Alla stessa pagina si trova il link “Testo integrale” per il comunicato stampa “Occupati e disoccupati. Dati provvisori. Ottobre 2012” da cui è stato tratto (pag. 1) il grafico utilizzato per l’esempio (Istat, 2012, Occupati e disoccupati. Dati provvisori. Ottobre 2012, Istat, Roma (Statistiche Flash!, 30 novembre 2012)).

33 Kreisdiagramme sind nützlich bei der Darstellung der Anteile der einzelnen Merkmale am Gesamten
Elaborazione dati Istat (fonte: ). Ad esempio, qui si nota che, nel 2012, in media, le famiglie in Italia hanno destinato il 23,6% della spesa alimentare mensile per il consumo di carne e solo l’8,8% per l’acquisto di pesce. In ogni caso, affinché un grafico a torta non tragga “in inganno”, è bene che rispetti alcune regole. Innanzitutto, accanto ad ogni “spicchio” (settore), è consigliabile evidenziare il valore corrispondente.

34 Zu viele Kategorien! Un grafico a torta è inadatto a rappresentare un fenomeno che si manifesta in “troppe” modalità. In quest’esempio, si vede come si ripartisce, in percentuale, la spesa media mensile (2.419,27 euro) delle famiglie residenti in Italia nel 2012. Anche affiancando, correttamente, ad ogni “spicchio” la propria etichetta (che mostra la percentuale corrispondente), la lettura dei dati risulta difficoltosa e dispersiva.

35 Die explodierten Kreise können die Wahrnehmung des Phänomens verzerren!
Elaborazione di dati estratti da: Nel 2010, il numero di prestiti effettuati dalle biblioteche statali è stato pari a Nei grafici si mostra la distribuzione di questo dato in riferimento ai comparti regionali indicati (Nord-Ovest, Nord-Est, Centro, Sud, Isole). I due grafici mostrano lo stesso fenomeno ma, come si può osservare, nella “torta esplosa”, la percentuale di libri dati in prestito dalle biblioteche del Nord-Est (spicchio “rosso”, 19,8%) sembra maggiore rispetto a quella relativa alle biblioteche del Nord-Ovest (che invece è pari al 27,4% del totale). L’alterazione della percezione del fenomeno, inoltre, non viene corretta nemmeno tramite l’uso di etichette (volutamente assenti nella torta esplosa). Un’immagine più “fedele” alla realtà dei dati ed una descrizione più accurata del fenomeno sono offerte dal classico grafico a torta, in cui ogni settore è debitamente corredato del corrispondente valore rappresentato.

36 Pro Jahr gelesene Bücher
Schlussfolgerungen… Schüler Pro Jahr gelesene Bücher Giacomo 6 Mirella Luca Andrea 5 Valerio 3 Martina Anna 2 Durchschnittliche Anzahl der in einem Jahr gelesenen Bücher = 4 … damit die Statistik und ihre Instrumente nützlich und sinnvoll eingesetzt werden können, sollte man lernen, einen zweiten Blick auf die Zahlen zu werfen!

37 …und jetzt… Gute Arbeit! Rete per la promozione
della cultura statistica Per ulteriori moduli didattici relativi alle scuole secondarie di secondo grado si prega di consultare anche la piattaforma Scuola di statistica – Lab (accessibile dal link