Hume PageHume Page

Dieci buoni motivi per non credere (troppo) ai sondaggi – 10. Analisi ex-post

14 Luglio 2022 - di Paolo Natale

In primo pianoSocietà

Se i precedenti nove tipi di distorsioni si riferiscono alle procedure e alla corretta formulazione del questionario utilizzato in un sondaggio, in quest’ultimo bias diventa rilevante il ruolo del ricercatore, nel momento in cui compie l’analisi dei dati raccolti e ne comunica i risultati. È proprio la scelta delle modalità attraverso cui analizza le risposte che gli giungono dalle interviste a diventare dirimente, poiché le sue scelte possono far mutare completamente il senso e la direzione dei risultati che vengono successivamente comunicati ai media.

Per capire la portata delle conseguenze che possono avere le scelte del ricercatore, prendiamo in considerazione una delle stime che vengono realizzate e comunicate più frequentemente: la popolarità o la fiducia in un leader politico, ovvero nel governo o nel premier. Esistono ovviamente molti modi per “misurare” la popolarità, ad esempio, di un capo dell’esecutivo e, come si è detto nel precedente punto 8 (l’errore di indicazione), non potremo mai sapere quale sia la modalità migliore da proporre agli intervistati. Nel nostro paese molti Istituti di ricerca utilizzano a questo scopo la ben nota “pagella”, con la seguente formulazione (o altre simili): “Quanta fiducia ha nel Presidente del Consiglio, su una scala da 1 a 10?”.

La modalità più diffusa per analizzare e comunicare le risposte a questa domanda è quella di prendere in considerazione la percentuale delle valutazioni positive, da 6 a 10 dunque. È una scelta corretta? Pensiamo ad una situazione simile, o parallela: un fidanzato chiede alla fidanzata quanta fiducia ha in lui o quanto lo ama, da 1 a 10, e la fidanzata risponde 6. Un motivo per lasciarla immediatamente, un amore non può rimanere in piedi con un livello attrattivo così contenuto. Anche un 7 non darebbe forse la possibilità di costruirsi un futuro insieme. I voti realmente positivi, che danno una buona speranza per il proseguimento del rapporto, vanno da 8 a 10, questo è certo.

La scelta cruciale anche per il ricercatore riguarda dunque quale sarà il voto minimo da prendere in considerazione, sei sette o otto, con conseguenze evidenti sul risultato che viene comunicato ai media. In un recente sondaggio su Mario Draghi, utilizzando tutti i voti positivi, il livello di fiducia degli italiani nei suoi confronti risultava pari al 60%; considerando i voti da 7 a 10, la fiducia scendeva al 50%, mentre prendendo come base solo le valutazioni molto positive (da 8 a 10), si arrivava appena al 38%. Nessuna scelta è a priori scorretta, ma è immediatamente evidente che se si vuole sottolineare come Draghi non sia abbastanza apprezzato dalla popolazione, si opterà per la scelta più restrittiva, laddove si terrà in considerazione quella più ampia (tutti i voti positivi) volendo indicare al contrario un’ampia fiducia nel premier da parte degli italiani.

La discrezionalità della scelta del sondaggista appare dunque evidente, e non può venir superata dalla possibile comparazione con altri leader politici, come accade nelle analisi che riguardano la popolarità di questi ultimi, poiché il Presidente del Consiglio è uno solo e, al massimo, può venir confrontato con i suoi predecessori, cosa che peraltro non viene fatta quasi mai. Una soluzione che rende accettabile la scelta adottata (quella consueta è come detto di considerare tutte le valutazioni positive) consiste nel presentare, accanto al dato attuale, anche il trend della fiducia in lui nei mesi precedenti, per comprendere quanto meno se la sua popolarità sia in crescita o in calo.

Ma forse la scelta in assoluto ottimale sarebbe quella di suddividere i voti positivi in due fasce, quella molto positiva (da 7 a 10) e quella appena sufficiente (il voto pari a 6). Se la percentuale dei “6” fosse molto elevata, risulterebbe immediatamente evidente come quel personaggio venga valutato, in qualche modo, solo come “il minore dei mali”, ma senza un grande trasporto.

Nella presentazione degli esiti del sondaggio, infine, anche in questo frangente è consigliabile esplicitare sia il testo esatto della domanda posta che il tipo di elaborazione che è stato effettuato per giungere ai risultati esposti.

Paolo Natale

*estratto del volume “Sondaggi”, in uscita nel prossimo autunno presso Laterza

La ventilazione meccanica controllata (Vmc) funziona

24 Marzo 2022 - di fondazioneHume

Data AnalysisIn primo piano
Conferenza stampa 22 marzo 2022

 

La ventilazione meccanica controllata (Vmc) funziona

  1. La ricerca

La Regione Marche ha finanziato, nel marzo 2021, un bando per l’acquisto e l’installazione degli impianti di Ventilazione Meccanica Controllata (VMC) nelle aule scolastiche. L’intervento era finalizzato a garantire le lezioni in presenza, in quanto le evidenze scientifiche disponibili indicavano nella Ventilazione Meccanica Controllata (VMC) un efficace strumento per contrastare la diffusione di Sars-CoV-2, riducendo la permanenza degli elementi inquinanti nell’aria. Le domande risultavano essere complessivamente n.187, per un totale 3.027 aule distribuite in 323 scuole marchigiane, per un importo finanziato di 9 milioni di euro. Le prime scuole beneficiarie del finanziamento, nel periodo estivo predisponevano gli impianti di ventilazione meccanica, al fine di iniziare l’anno scolastico con la strumentazione attiva e correttamente funzionante. Su queste basi nel 2021/2022 con la collaborazione della fondazione Hume, si è sviluppato uno studio che permetteva la comparazione tra due insiemi di osservazioni:

  • Nel primo insieme: le classi con l’istallazione della Ventilazione Meccanica Controllata VMC (più di 300, il 3% sul totale delle classi)
  • Nel secondo insieme: le classi senza la ventilazione meccanica.

Questa comparazione era strutturata analizzando i dati dell’incidenza (i nuovi casi positivi) da Sars-CoV-2 nei due insiemi oggetto di osservazione, classi con VMC vs classi senza ventilazione. Questo studio è stato strutturato attraverso il coinvolgimento di tutti gli ordini di scuola, dalla scuola dell’infanzia alla scuola secondaria superiore.

Su questa premessa la Fondazione Hume ha chiesto alla Regione Marche di poter analizzare i dati raccolti, in modo da stimare l’efficacia della VMC nel contrastare la trasmissione dell’infezione.

A questo scopo sono stati costruiti un certo numero di modelli matematico-statistici, atti a valutare l’impatto della VMC sul rischio di trasmissione, al netto di altri effetti quali l’ordine della scuola e il numero di alunni per classe.

 

  1. Metodi

Per stimare l’efficacia della Vmc sono stati usati 2 indicatori di trasmissione, basati sul conteggio dei cluster di casi (2 o più casi entro la medesima classe). L’impatto della Vmc è stato valutato sia in modo grezzo, ovvero confrontando i valori dei due indicatori su fasce di classi omogenee quanto al numero di ricambi-ora, sia con tecniche di regressione, tenendo sotto controllo il numero di alunni per classe e il tipo di scuola.

Fra le molte stime di efficacia della Vmc ottenute, di norma sono state selezionate le più prudenti.

  

  1. Risultato principale

Il rischio di trasmissione si può stimare calcolando, per ogni classe, il rapporto fra numero di casi attribuibile ad infezioni avvenute entro la classe e il numero di esposti, ossia di alunni per classe.

Ponendo a 100 il valore dell’indicatore per le classi prive di VMC si può determinare il rischio relativo di infezione per le aule dotate di VMC. Tale rapporto è pari al 37.2%, il che vuol dire che la presenza della VMC in classe abbatte il rischio di trasmissione di un fattore vicino a 3 (indicatore medio).

La portata massima degli apparecchi installati varia notevolmente da scuola a scuola, in un range che va da 100 a 1000 metri cubi-ora. Se distinguiamo le classi in base alla portata degli apparecchi installati, scopriamo che il rischio relativo può scendere intorno a un valore compreso fra 5 e 6 se la portata supera i 750 metri-cubi ora, il che equivale – approssimativamente – a 5 ricambi-ora.

Si può riassumere tutto questo calcolando come cresce il fattore di abbattimento del rischio man mano che sale la qualità della VMC, misurata dal numero di ricambi-ora.

Come indicato nella tabella 1.2 l’indicatore di trasmissione varia in base alla presenza di scuole con VMC/senza VMC o con una differente portata di metri cubi/ora della VMC. Si osserva una variazione dell’efficacia da: 40% correlata ad un ricambio/ora di 0,67-3,33, ad un 66,8% di efficacia correlata a 3,33 – 4,67 ricambio/ora a 82,5% di efficacia con 4,67-6,66 ricambio/ora.

Si vede bene che la VMC, specie se adeguatamente dimensionata (6 o più ricambi-ora), ha una capacità di abbattere il rischio di infezione da Sars-CoV-2 di oltre l’80%. Utilizzandola nelle scuole, si potrebbe passare da un tasso di Incidenza di 250 su 100.000 (soglia di rischio individuata dal Ministero) a un tasso di 50 su 100.000 con l’abbattimento di massimo di efficacia.

Sorprendentemente, il fattore di abbattimento del rischio (compreso fra 5 e 6), desunto da questa ricerca sul campo, corrisponde perfettamente a quello ricavabile dagli studi degli ingegneri ed esperti di qualità dell’aria, basati su esperimenti controllati (vedi

Mikszewski, A., Stabile, L., Buonanno, G., Morawska, L., Increased close proximity airborne transmission of the SARS-CoV-2 Delta variant, Science of the Total Environment, 816, 2022).

 

  1. Notizie sui dati

Il data set finale è costituito da un file con 10465 record (pari al numero delle classi), ciascuno descritto da 21 variabili (più i campi identificativi della classe e della scuola).

Le variabili fondamentali che descrivono ogni classe sono le seguenti:

  • provincia
  • plesso
  • ordine della scuola
  • sezione
  • annualità
  • numero di alunni della classe
  • numero di studenti positivi in 12 periodi diversi
  • presenza/assenza della VMC
  • marca impianto VMC
  • modello impianto VMC

I 12 periodi considerati corrispondono alle settimane, salvo il periodo iniziale, che va dal 13 settembre al 10 ottobre, e il periodo finale, che va dal 7 al 31 gennaio.

Le classi considerate sono tutte quelle senza Vmc (10125), più tutte quelle dotate di Vmc fin dal 13 settembre (316 su 340): in tutto 10441 classi.

Infine, ecco alcune informazioni sintetiche sulle classi considerate.

Per questa prima fase di studio, la percentuale di classi presa in esame è pari al 3% del totale.

L’analisi completa sarà disponibile nei prossimi giorni

image_print
© Copyright Fondazione Hume - Tutti i diritti riservati - Privacy Policy