Corso di
POPOLAZIONE TERRITORIO
E SOCIETA’ 1
AA 2013-2014
LEZIONE 0
INFORMAZIONI GENERALI SUL CORSO
• http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/
• Esame frequentanti:
- frequenza al corso
- svolgimento esercitazioni 5/6
- discussione orale delle esercitazioni
• Esame non frequentanti:
esame orale
• Materiale preparazione esame: dispense fornite e slides delle lezioni
• SEMINARI:
12 dicembre Tineke Fokkema (NIDI)
Loneliness among older adults: Theory and empirical evidence
18 (o 19) dicembre Petros Pétsimeris (Univ. Paris 1-Pantheon Sorbonne)
Social segregation in London
7 (o 8) gennaio Camille Schmoll (Univ. Paris 4 Diderot)
Women migrants in Italy
OBIETTIVO DEL CORSO: integrare la conoscenza delle tecniche di analisi
della popolazione con strumenti specifici per l’analisi territoriale
Popolazione
Parte 1
Strumenti per
l’analisi territoriale
Territorio
Parte 2
Alcune tematiche
importanti in
Italia
 Introduzione
autocorrelazione spaziale
 Uso GIS
Popolazione
Territorio
Definizione di popolazione:
“Insieme di individui, stabilmente costituito, legato da vincoli di
riproduzione e identificato da caratteristiche territoriali, politiche,
giuridiche, etniche o religiose” (Livi Bacci 1990).
L’attributo più frequente
Il TEMPO è la dimensione fondamentale dei processi demografici (Santini
1992)
Ma è sul TERRITORIO che essi concretamente si osservano e si misurano.
OSSERVAZIONE
DISPONIBILITA’ DEI DATI
Per tutte le discipline (statistiche) applicate, come la demografia, la statistica
economica o la statistica sociale, la disponibilità delle informazioni di base si
pone come precondizione indispensabile per la ricerca.
La disponibilità delle informazioni varia al variare della scala territoriale e
dipende :
a) dal livello di rilevazione delle informazioni
b) dal dettaglio di diffusione delle informazioni (segreto statistico)
Un ulteriore vincolo riguarda il tipo di misura del fenomeno su cui si indaga,
misure assolute o indicatori: nel secondo caso sussistono vincoli di significato
e consistenza (es. l’abortività viene misurata attraverso I tassi, per aggregati
territoriali piccoli I valori possono non essere abbastanza consistenti) .
Infine, è necessario considerare l’obiettivo delle analisi: pur essendo rilevata
individualmente un’informazione può non avere alcuna utilità se non è
opportunamente misurata: la fecondità, ad esempio, viene rilevata per ogni
singola donna ma è su un insieme di donne che il fenomeno ha interesse
demografico.
CLASSIFICAZIONE DEL TERRITORIO
A livello globale: http://unstats.un.org/unsd/methods/m49/m49.htm
(UNITED NATIONS Standard Country or Area Codes for Statistical Use)
- MACRO GEOGRAPHICAL REGIONS (Continenti, es. 002 Africa)
-REGIONS (es. 014 Eastern Africa, 017 Middle Africa, 015 Northern
Africa, 018 Southern Africa, 011 Western Africa)
- COUNTRIES (es. 710 South Africa)
CLASSIFICAZIONE DEL TERRITORIO
A livello europeo:
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/nuts_nomenclature
/introduction
(EUROSTAT Nomenclature of territorial units for statistics - NUTS)
NUTS 3: small regions for specific diagnoses (1294)
Es, Le Province italiane, i Dipartimenti francesi,
le province spagnole,
NUTS 2: basic regions for the application
of regional policies (270)
Es, Le Regioni italiane, le Regioni francesi,, le
comunità autonome in spagna
NUTS 1: major socio-economic
regions (97)
Es, Le Macro-aree italiane, le Zone
d'études et d'aménagement du territoire
francesi, gli Stati federati tedeschi. Le
Regioni in Belgio ecc.
Principio 1 - dimensione
LEVEL
NUTS 1
NUTS 2
NUTS 3
MINIMUM
3 million
800 000
150 000
MAXIMUM
7 million
3 million
800 000
Principio 2 – criterio normativo
La definizione NUTS si basa sulle classificazioni
amministrative degli Stati
Principio 3 – criterio geografico generale
Le unità geografiche generali sono preferibili
rispetto a quelle specifiche per particolari
obiettivi
Scopi della classificazione EUROSTAT
1) Raccolta e armonizzazione statistiche
2) Analisi socio-economiche:
- NUTS1 principali aree socio-economiche
- NUTS2 aree base per l’applicazione di politiche regionali
(ES- FONDI STRUTTURALI)
- NUTS3 piccole aree per specifiche analisi
CLASSIFICAZIONE DEL TERRITORIO
A livello nazionale:
http://sistat.istat.it/sistat/
ISTAT
Classificazione istituzionale
MACRO AREE:
Nord-Ovest, Nord-Est, Centro, Sud, Isole
(5)
REGIONI: Piemonte, Valle d’Aosta..ecc.
(20)
PROVINCE: Alessandria, Torino…ecc.
(110)
COMUNI:
(8091 al 30.06.12)
di cui 10 città
metropolitane
dal 1.1.2014
Città
N. metropolitana
1 Roma
2 Milano
3 Napoli
4 Torino
5 Bari
6 Bologna
7 Firenze
8 Genova
9 Venezia
10 Reggio Calabria
Popolazione Superficie Densità abitativa
Delimitazione amministrativa 31.05.13
(km2)
(km2)
Provincia di Roma
4,056,731
5,352
757
Provincia di Milano
3,119,756
1,575
1,977
Provincia di Napoli
3,053,539
1,171
2,607
Provincia di Torino (ridim)
2,280,383
6,829
330
Provincia di Bari
1,245,653
3,821
325
Provincia di Bologna
994,436
3,702
264
Provincia di Firenze
990,208
3,514
278
Provincia di Genova
848,852
1,839
463
Provincia di Venezia
848,352
2,462
343
Provincia di Reggio Calabria
55,001
3,183
172
E, nelle regioni a Statuto Speciale,
Delimitazione amministrativa
11 Cagliari
12 Catania
13 Messina
14 Palermo
Provvedimento
Non delimitata
Individua un'area di cui fanno parte 27 comuni
Individua un'area di cui fanno parte 51 comuni
Individua un'area di cui fanno parte 27 comuni
Classificazione funzionale
Sistemi Locali del Lavoro
Distretti Industriali
Distretti socio-sanitari
Ecc.
Il problema della DIMENSIONE di un aggregato può considerarsi da 2 punti
di vista:
DIMENSIONE DEMOGRAFICA: consistenza niumerica dell’aggregato di
individui
DIMENSIONE GEOGRAFICA: ampiezza del territorio su cui viene rilevato un
certo fenomeno demografico
http://www.worldatlas.com/aatlas/populations/ctyareal.htm
Ulteriore elemento di disturbo: ARBITRARIETA’ delle suddivisioni
Amministrative
Statistiche
Funzionali
Quale scegliere?
si intersecano e sovrappongono
Dipende! Unica regola: più si aggrega, più si media,
più si va nel dettaglio territoriale più si coglie la
differenza
Concetti fondamentali nelle analisi geospaziali
LUOGO (posto)
Porzione di spazio di varia misura e forma.
I luoghi possono sovrapporsi (un lago che attraversa due comuni) o essere l’uno
incluso nell’altro (l’Italia dentro l’Europa)
I luoghi cambiano e si trasformano continuamente: perché le persone si
muovono, per I cambiamento climatici, per tutti I processi fisici e sociali che
trasformano l’ambiente
I cambiamenti dovuti a cause naturali hanno solitamente tempi lunghi (eccetto
le catastrofi come I terremoti, le inondazioni ecc.); sono ininfluenti sul ciclo di
vita dell’individuo.
Ai luoghi sono associate molte informazioni, in genere legate al ruolo che I
luoghi svolgono.
L’informazione di base per definire un luogo è un sistema di coordinate
geografiche.
L’attuale WGS (World Geodetic System-1984) fornisce un’accurata
stima delle coordinate per ciascun luogo della terra.
L’altitudine costituisce ancora elemento un problematico nella misura,
essendo riferita al livello del mare che, a sua volta, è variabile
Accanto alle tre dimensionoi geografiche si associa normalmente il
TEMPO.
OGGETTO GEOGRAFICO
Varia nella misura e nella forma: punti (es. stazioni di rilevamento
dell’inquinamento atmosferico), linee (es. reti stradali, fiumi), poligoni (es.
comuni, regioni, Stati)
APPROCCIO SPAZIALE ai fenomeni
E’ possibile sintetizzare il punto di vista spaziale in 3 aspetti:
-
Orientamento / Direzione
-
Distanza
-
Contiguità
Esempio:
Un gruppo di turisti con guida in un luogo di interesse (es. Museo).
La guida si ferma davanti alle opere di maggiore interesse: I turisti si
disporranno davanti alla guida in modo da massimizzare vista e udito,
possibilmente a semicerchio partendo dal centro e raggiungendo
l’estremità finché non diventa talmente periferica da rendere più
conveniente una posizione più centrale anche se più lontana.
Si noti che ogni turista occupa uno spazio.
Lo spazio tenderà ad essere più piccolo tanto più si è vicini alla guida.
ORIENTAMENTO/DIREZIONE
• Vi è una qualità direzionale nella voce della guida: ci sarà un fronte e un retro.
• L’orientamento è dunque definito da 2 punti e da una freccia che li congiunge.
DISTANZA
• L’efficacia della guida diminuisce all’aumentare della distanza; questa è una
proprietà che caratterizza molti fenomeni. I tempi di trasporto, ad esempio,
aumentano con la distanza.
• Altri fenomeni sono invarianti: ad esempio la giurisdizione di una autorità
su di un’area è la stessa sia alla periferia che al centro dell’area.
• La distanza fra due punti è generalmente definita come il cammino più
breve, qualunque sia l’unità di misura.
• Vi sono molte misure possibili: NON ce n’è una giusta per tutti I
problemi.Ogni problema va attentamente valutato; la distanza fra le unità
può essere il semplice ordinamento oppure può essere asimmetrica.
• In uno spazio metrico la proncipale proprietà della distanza è che, dati a, b,
c tre punti,
d(a,b) £ d(a,c) + d(c,b)
CONTIGUITA’/CONNESSIONE
• Si parla di connessione, contiguità, adiacenza o semplicemente posizione
relativa come proprietà topologica dfello spazio.
• La contiguità può rimanere invariante anche se cambiano la direzione e la
distanza.
Problematiche dei tre elementi
o Quando una (o più) delle tre dimensioni vengono ignorate emergono alcune
criticità: ad es. Negli studi urbani, l’analisi centro-periferia non è sufficiente.
o Negli studi di rete generalmente vengono ignorate sia la distanza che la
direzione: le comunicazioni non hanno bisogno di link fisici, possono essere
definite come associazioni (interazioni) funzionali che si manifestano attraverso
SCAMBI.
o Gli scambi si riferiescono a flussi di persone, beni o comunicazioni
o Es. Nel caso dei turisti, la loro distribuzione spaziale dipende unicamente dalla
loro relazione funzionale (sono tutti li per ascoltare la guida): in questo caso lo
scambio riguarda “le parole”
o Se si prende il gruppo di turisti e lo si sposta fuori dal museo, le caratteristiche
del nuovo luogo modificheranno la disposizione dei turisti attorno alla guida
(ostacoli fisici diversi, ecc.)
ALCUNI PROBLEMI GEOGRAFICI DI BASE
1. TENSIONE STORICA
Supponiamo di portare il gruppo di turisti fuori dal museo. Se
trovassero delle panchine disposte abbastanza convenientemente le
utilizzerebbero così come sono o con pochi spostamenti.
La disposizione originaria delle panchine rappresenta il “beneficio” e
il “legame” con il passato.
In generale, l’insieme delle infrastrutture esistenti rapresentano un
vincolo oltre che un’opportunità per le società.
2. TENSIONE DIMENSIONALE
E’ la tensione che si crea tra punti e aree: la relazione che lega I punti
dentro le aree (qual’è l’allocazione ottimale?)
3. TENSIONE SPAZIO-TEMPORALE (when time is short, space is
conserved)
Ad esempio problema che si crea nel traffico nelle ore di punta o nelle
sanatorie a tempo.
4. SCALA DI OSSERVAZIONE
Deve dipendere dall’oggetto di studio
La variabilità dell’informazione al variare dell’area su cui è rilevata richiama il
PROBLEMA DELL’UNITA’ AREALE MODIFICABILE
MAUP (Modifiable Areal Unit Problem)
Il MAUP è la potenziale fonte di errore che si commette nelle analisi spaziali
che utilizzano dati aggregati (Unwin 1996)
Per comprendere il MAUP dobbiamo partire dall’analisi dello spazio.
Lo spazio è continuo, ma la nostra rappresentazione dello spazio non può
che essere discreta,
A PUNTI
A POLIGONI
IRREGOLARI
A LINEE
A POLIGONI
REGOLARI
L’UTILIZZO DI UNITA’ AREALI DISCRETE E’ NECESSARIO OGNI
VOLTA CHE VOGLIAMO MISURARE UN FENOMENO IN UN’AREA:
AD ES: Il livello della disoccupazione in Lombardia è aumentato; e nelle
province?”
L’UTILIZZO DELLE UNITA’ AREALI E’ INDISPENSABILE OGNI
VOLTA CHE VOGLIAMO MISURARE UN FENOMENO CHE NON PUO’
ESSERE MISURATO IN UN SINGOLO PUNTO
AD ES: Tasso di natalità, % di fumatori, tasso di deforestamento
L’UTILIZZO DELLE UNITA’ AREALI E’ UTILE QUANDO VOGLIAMO
PROTEGGERE LA PRIVACY
AD ES: I dati del Censimento della popolazione che sono raccolti a livello
individuale ma diffusi in modo aggregato
L’UTILIZZO DELLE UNITA’ AREALI E’ UTILE QUANDO LE UNITA’
INDIVIDUALI SONO NUMEROSE
AD ES: I dati sui consumi delle famiglie
E’ quindi necessario attribuire
CONFINI
allo spazio
Linee costiere,
fiumi
Confini
amministrativi,
comuni, sezioni
di censimento
Quando disegniamo confini arbitrari, la
dimensione e la forma dell’area diventano
elementi ARBITRARI, pertanto
“soggettivi e discutibili” che hanno
conseguenze sui risultati dell’analisi
Esempio: LA DEFINIZIONE DEI COLLEGI ELETTORALI
Nella costruzione dei collegi, ottenuti per aggregazione di
comuni, si possono configurare due situazioni:
la concentrazione dei voti di un partito in POCHI collegi, in
modo da riservare TUTTI I RESTANTI collegi all’elettorato
dell’altro partito [PACKING]
la dispersione dei voti di un partito sul maggior numero
possibile di collegi in modo tale che in nessuno di essi ottenga
la maggioranza [DILUTION]
Es. Elezioni Politiche 2001: Il Centro–Destra vince nella
maggioranza dei collegi elettorali e quindi ottiene il maggior
numero dei parlamentari eletti nei collegi uninominali, anche
se il numero complessivo di voti conquistati nella quota
proporzionale dalle liste collegate al Centro-Sinistra è
maggiore del numero di voti del Centro-Destra
Il MAUP si compone di 2 effetti
EFFETTO SCALA
Problema statistico
EFFETTO AGGREGAZIONE
Problema geografico
EFFETTO SCALA: variabilità dei risultati al variare del numero di aree,
sulla stessa porzione di territorio
n = 16
n=4
n=2
entro le aree
Varianza
fra le aree
Dimensione delle aree
(Weins, 1989)
Esempio: Sia V una variabile osservata sulle 16 unità in cui è divisa
l’area A
Media = 3,75
Varianza = 2,60
Media = 3,75
Varianza = 0,50
Media = 3,75
Varianza = 0,0
Esempio: L’area A è formata da 4 zone; si rileva l’età del capofamiglia delle
famiglie
Num. Fam.
Età
Zona 1° Zona 2°: 1 = C+1°; 2 = 2°N+2°S
x = 43, 08
s = 15, 6
2°N
C
1°
2°S
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Media di Età
Etichette di riga
C
1°
2°N
2°S
Totale
dev st.
22
24
26
28
31
40
48
54
58
62
62
62
Totale
60,67
50,00
24,67
37,00
43,08
13,53
2°N
2°N
2°S
2°N
2°S
1°
1°
2°S
C
C
C
1°
2
2
2
2
2
1
1
2
1
1
1
1
Media di Età
Etichette di
riga
Totale
1
2
Importo
totale
dev. St.
55,33
30,83
43,08
12,25
ESEMPIO: Si considerino ora 2 variabili:
X variabile indipendente e
87
40
41
14
49
55
95
55
30
56
44
25
72
55
26
37
51
33
37
38
35
34
67
32
44
88
38
8
17
59
Y variabile dipendente
72
50
21
19
38
58
24
34
24
18
37
54
75
60
46
36
47
40
100
R² = 0.6902
90
80
70
60
Y
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
X
60
70
80
90
100
85
49
22
48
52
46
29
46
42
23
52
38
58
84
45
8
22
35
30
23
14
29
48
55
(87+95)/2=
54,5
91
47,5
46,5
34
61
35,5
30,5
31
35
35,5
13
46,5
59
27
40
32,5
56,5
73,5
57
44
55
47,5
53,5
33,5
32
29,5
27,5
35,5
18,5
42,5
52
35
49
42
45
100
90
R² = 0.8151
AUMENTA!
80
70
60
Y
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
X
60
70
80
90
100
EFFETTO AGGREGAZIONE: variabilità dei risultati al variare della
forma delle aree di aggregazione
N=3
N=3
N=3
L’effetto aggregazione ha a che fare con la maggiore o minore omogeneità
dei valori all’interno delle aree aggregate
ESEMPIO
4
11
6
8
12
4
6
2
4
N=9
Media = 6,33
s = 3,2
… per l’effetto scala
7
8
4
N=3
N=2
Media = 6,33
s = 1,7
Media = 6,33
s = 1,5
7,8
4,9
Per l’effetto aggregazione…
6
8,3
4,7
Media = (6+8,3+4,7)/3 = 6,33
s = 1,5
7,7
7,3
4
Media = (7,7+7,3+4)/3 = 6,33
s = 1,7
ESEMPIO: Si considerino ora le 2 variabili:
X variabile indipendente e
Y variabile dipendente
87
40
41
14
49
55
95
55
30
56
44
25
72
55
26
37
51
33
37
38
35
34
67
32
44
88
38
8
17
59
72
50
21
19
38
58
24
34
24
18
37
54
75
60
46
36
47
40
85
49
22
48
52
46
29
46
42
23
52
38
58
84
45
8
22
35
30
23
14
29
48
55
100
R² = 0.6902
Originalmente
R2=0,69
90
80
70
60
Y
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
X
60
70
80
90
100
SCHEMA DI RAGGRUPPAMENTO 1
91
54,5
34
73,5
57
44
47,5
46,5
61
55
47,5
53,5
35,5
30,5
31
33,5
32
29,5
35
35,5
13
27,5
35,5
18,5
46,5
59
27
42,5
52
35
40
32,5
56,5
49
42
45
100
Originalmente
R2=0,69
90
R² = 0.8151
80
70
raggruppando per colonna
R2 = 0,82
60
Y
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
X
60
70
80
90
100
SCHEMA DI RAGGRUPPAMENTO 2
63,5 75,0 63,5 37,5 66,0 29,0
61,0 67,5 67,0 37,5 71,0 26,5
27,5 43,0 31,5 34,5 23,0 21,0
20,0 41,0 35,0 32,5 26,5 21,5
52,0 34,5 42,0 49,5 38,0 45,5
48,0 43,5 49,0 45,0 28,5 51,5
100
Originalmente
R2=0,69
90
R² = 0.8899
80
70
raggruppando per colonna
R2 = 0,82
60
Y
50
40
raggruppando per riga
R2 = 0,90
30
20
10
0
0
10
20
30
40
X
50
60
70
80
MAUP
Le relazioni statistiche tra i
caratteri cambiano al
cambiare della scala e/o del
raggruppamento
Esempio:
FALLACIA ECOLOGICA
La relazione statistica che si osserva al
livello aggregato può non essere vera a
livello individuale
Grande variabilità nel Td,
Analoga variabilità nella % Ispanici
Gli individui di origine
ispanica hanno una più
elevata probabilità di
essere disoccupati
Città
(Pop. >
100.000)
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
Tasso di
disoccupazione %
% Ispanici
Tasso disoc.
Ispanici
Tasso disoc.
Non Ispanici
Regione
9.3
8.5
7.2
7.2
6.8
6.4
6.2
6.0
5.7
5.3
5.1
5.0
4.6
4.6
19.2
17.6
14.5
16.1
14.2
14.5
14.4
12.1
10.4
9.2
6.3
7.5
5.2
4.8
17.2
8.3
6.0
6.8
6.0
6.4
5.8
5.8
6.0
5.4
4.7
4.7
3.5
3.5
9.6
8.5
7.3
7.4
6.9
6.4
6.3
6.1
5.7
5.3
5.1
5.0
4.7
4.7
SW
SW
W
SW
NE
SW
W
MW
NE
W
MW
NE
W
MW
Esempio 2: comportamenti riproduttivi
Sia s una generica area; Y un comportamento; X vettore delle variabili
esplicative
Quando non si dispone dei dati individuali si utilizzano
spregiudicatamente i dati aggregati
Ys = f ( Xs ) ® Y = f ( X )
Ma facendo ciò ipotizziamo che:
E (Y ) = f ( E ( X ))
In generale, però, la relazione osservabile a livello individuale si nota anche
a livello aggregato se, nel tempo, le variabili X e Y variano in modo simile in
tutte le aree oggetto di studio (CASO DI NORMALITA’ ECOLOGICA).
ESEMPIO 3: livello di religiosità e comportamento riproduttivo
Livello individuale
Cittadinanza
1
2
3
4
5
6
Liv. religiosità
2
3
Francia
Francia
Francia
Italia
Italia
Italia
6
N. figli
2
5
Citt.
Francia
Italia
Italia
Francia
y = 1,5455x - 0,3636
R2 = 0,7506
Francia + Italia
5
4
6
6
5
5
4
4
3
2
3
2
1
1
3
0
0
0
2
1
2
3
4
5
0
6
1
2
Correlazione lineare fra le medie
1
6
0
y = 3x - 4
R2 = 1
5
0
1
2
3
4
Livello di religiosità
5
6
4
3
2
1
0
0
3
4
Livello di religiosità
Livello di religiosità
Numero di figli
Numero di figli
NORMALITA’
ECOLOGICA
Numero di figli
N. figli
Numero di figli
Livello di
religiosità
1
2
3
2
3
4
Livello ecologico (media)
1
2
3
4
Livello di religiosità
5
6
5
6
Francia
8
Italia
8
7
7
Francia + Italia
4
3
7
2
6
1
y = 0,3636x + 3,0909
R2 = 0,0182
5
5
4
3
2
1
0
0
1
2
3
4
5
6
7
0
8
0
1
Livello di religiosità
4
2
3
Correlazione lineare fra le medie
2
8
1
7
6
0
0
1
2
3
4
5
Livello di religiosità
6
7
8
5
4
3
y = -4x + 14
R2 = 1
2
1
0
0
1
4
5
Livello di religiosità
3
Numero di figli
Numero di figli
8
6
5
Numero di figli
Numero di figli
6
2
3
4
5
Livello di religiosità
6
7
8
6
7
8
EFFETTI STRUTTURALI
(Emile Durkheim 1858-1917)
Comportamenti e caratteristiche proprie degli aggregati di popolazione,
indipendenti dai comportamenti e dalle caratteristiche degli individui ma
in grado di influenzarli
Studio dei suicidi derivati da anomia (mancanza di una direzione morale):
- Essere protestanti
- Non essere sposati
Comunità
TASSI DI
SUICIDIO
Maggioranza
protestante
Protestanti
Individui
Cattolici
Maggioranza
cattolica
ESEMPIO: tasso di natalità e % afro-americani
Campione di 12 stati, elencati in ordine decrescente per proporzione di
afro-americani sul complesso della popolazione (primi 6; ultimi 6)
I tassi di natalità
sono più elevati
dove è più alta la
proporzione di
afro-americani
Tasso di natalità
In media, i
tassi di
natalità degli
afro-americani
sono più
elevati
ESISTE L’EFFETTO STRUTTURALE?
Ci si può chiedere se una minore presenza di afro-americani
influisce sulla loro fecondità riducendola
Comunità
TASSI DI
NATALITA’
Afro-americani
Individui
Euro americani
Forte presenza afro- Scarsa presenza afroamericani
americani
Massachusset,
Missouri (tasso nat.
Louisiana, Illinois,
Afro-am. Sopra la
New Jersey
media)
Georgia, Illinois, New Missouri, Kentucky,
Colorado
Jersey, Maryland
NON SI PUO’ DIRE!... QUADRO CONFUSO
Togliamo Illinois, New jersey, Missouri e Kentucky
• I tassi afro-am. Sono più alti degli euro-am. sia negli stati a forte
presenza afro-am che in quelli a bassa presenza
• I tassi di natalità degli afro-am. Sono più elevati della media negli
stati a forte presenza afro-am. ECCETTO COLORADO
• I tassi di natalità degli euro-am. Sono più bassi negli stati con
bassa presenza Afro-am. ECCETTO MASSACHUSSET
• L’effetto strutturale è molto modesto, tenuto conto che le
differenze tra i tassi complessivi del 1° e del 2° gruppo sono
modeste