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CAUSALITA', CORRELAZIONE E STUDI SPERIMENTALI. APPUNTI...

studi sperimentaliCome precisato in uno scritto precedente, parimenti relativo alla valutazione delle scelte economiche, si è precisato che sebbene consenta di schematizzare i ragionamenti inerenti le modalità comportamentali degli individui presuntivamente razionali innanzi ai mutamenti del contesto economico, la teoria economica non svolge una funzione predettiva in merito alla dimensione quantistica delle relative risposte.

Si rende, pertanto, necessario integrarne i risultati sulla scorta di una apposita indagine empirica.

Innanzitutto, è fondamentale stabilire una "relazione causale" tra una determinata politica ed un "risultato di interesse", ad es. tra l'introduzione di un'imposta e la conseguente offerta di lavoro.

Per ricavare che "l'azione A", così come posta in essere dall'Operatore Pubblico, produca sulla società "l'effetto B", dovranno verificarsi le seguenti condizioni:

1) che la "causa A" preceda "l'effetto B" (ed invero, una relazione causale sarà possibile soltanto se la causa determini il relativo effetto);

2) che causa ed effetto siano in correlazione tra loro: due eventi saranno tra loro correlati se reciprocamente relazionati. La correlazione potrà essere positiva o negativa. Nell'ipotesi in cui "A" non vari al variare di "B", allora "A" non potrà essere considerata come la sua causa.

3) che, per la correlazione osservata, non esistano altre spiegazioni.

L'ultima condizione, attesa la necessità di escludere ogni altro fattore causale tra "A" e "B", presenta delle ambiguità.

Facciamo un esempio... Ipotizziamo di voler stabilire se la frequentazione di Alberto ad un corso di formazione organizzato da un pubblico operatore sia la causa dell'aumento del relativo salario.

Ipotizziamo, altresì, di raccogliere i dati relativi al salario di un gruppo di individui tenendo conto che, alcuni di essi si sono iscritti al corso di formazione in parola - soggetti rientranti nel cd. gruppo sperimentale o di trattamento - mentre altri ne hanno fatto a meno - soggetti rientranti nel cd. gruppo di controllo e, quindi, non sottoposti all'intervento formativo.

Ipotizziamo, ancora, che a seguito della partecipazione al corso, gli appartenenti al gruppo sperimentale abbiano ottenuto dei salari più elevati rispetto a quelli di cui al gruppo di controllo. Nel caso di specie, i primi due criteri della causalità risulterebbero soddisfatti. Ciò non di meno, dovremo, altresì, verificare se esitano, o meno, altri fattori suscettibili di aver influenzato la relazione causale tra i mentovati fattori.

Gli individui del gruppo sperimentale, ad esempio, potrebbero essere stati più motivati rispetto a quelli facenti parte del gruppo di controllo. Nel caso di specie la maggiore motivazione dei primi rispetto ai secondi potrebbe aver incentivato gli stessi, non soltanto in merito alla partecipazione al corso, ma, anche, ad rispetto alla volontà di aumentare la propria offerta di lavoro e, quindi, la relativa produttività.

D'altro canto, la maggior motivazione potrebbe consentire di conseguire salari più alti anche agli appartenenti al gruppo di controllo e, quindi, a prescindere dalla partecipazione al predetto corso di formazione.

La maggiore motivazioni, insomma, potrebbe rappresentare, sia la causa dell'iscrizione al corso in duscussione, che la realizzazione di salari più elevati.

In definitiva, non è possibile concludere, una volta per tutte, che sia stata la partecipazione al corso di formazione a determinare salari più alti: la presenza di una correlazione tra due variabili, insomma, non dimosta l'esistenza di una causalità.

Dall'esempio oggetto di analisi, peraltro, si evince anche la diversità delle caratteristiche degli individui appartenenti di due gruppi considerati. Pertanto, la stima più elevata dei salari del gruppo sperimentale rappresenta una "stima distorta" dell'effettivo impatto del corso di formazione.

Una stima di definisce distorta allorquando combini l'impatto di una causa - nel caso di specie del corso di formazione - con l'effetto prodotto da altri fattori, nel caso considerato dalla maggiore o minore motivazione.

Per riuscire convincente, quindi, l'analisi empirica, nella stima della relazione causale tra due fattori, deve eliminare le relative distorsioni.

Per poter escludere gli altri fattori dovremo individuare lo "scenario controfattuale", vale a dire ciò che sarebbe accaduto al gruppo sperimentale se non fosse stato sottoposto ad un determinato trattamento. 

Per la verità, dall'angolo visuale del nostro esempio non è possibile ricavare la condizione controfattuale perché gli individui considerati si sono effettivamente iscritti al corso e lo hanno effettivamente frequentato. Un problema di natura logica che potrebbe essere, comunque, ovviato ricorrendo ad una specifica "astrazione", nello specifico, prima si costruisce un gruppo sperimentale di individui iscritti al corso di formazione e si misura il loro salario, poi, andando indietro nel tempo, con gli stessi individui inseriti nel gruppo sperimentale, si costituisce una gruppo di controllo - quindi, un gruppo di individui che non partecipano al corso - e si misura il relativo salario.

Comunque sia, da quanto detto si evince come il gruppo di controllo sia lo scenario controfattuale: ogni, eventuale incremento del salario del gruppo sperimentale rispetto a quello del gruppo di controllo sarà, pertanto, ascrivibile all'effetto prodotto dall'iscrizione al corso di formazione.

Il metodo in parola, comunque, potrebbe risultare non adatto allo scopo, perché potrebbe risultare impossibile realizzare quelle ipotesi astratte necessarie a costituirne lo scenario confrofattuale.

Da questo punto di vista, una valida alternativa consiste nell'utilizzazione degli studi sperimentali nei quali i soggetti vengono causalmente assegnati ad un gruppo anzichè all'altro.

Con l'assegnazione causale, gli individui del gruppo di controllo non sono gli stessi di quello sperimentale, ma presentano, in media, le loro stesse caratteristiche.

Un aspetto fondamentale della tecnica in parola consiste nel fatto che l'assegnazione degli individui ad un gruppo anziché all'altro "è casuale" e, quindi, al di fuori del controllo del singolo individuo con la conseguenza che diminuirà la probabilità che altri fattori possano indurre il ricercatore a confondere la correlazione con la causalità.

Proprio per effetto della loro potenzialità in termini di elisione delle distorsioni di stima, gli studi sperimentali sono considerati il modo migliore per condurre un'indagine empirica.

Volendo, almeno in parte, approfondire, in uno studio sperimentale finalizzato a verificare l'effetto della partecipazione ad un corso di formazione sul salario, risulterà importante:

1) innanzitutto, assegnare casualmente gli individui al gruppo sperimentale - quello partecipante al corso - rispetto a quello di controllo;

2) costruire un campione nel quale le caratteristiche medie di tutti gli individui ascritti allo stesso siano omogenee in guisa tale da assicurare che, tra i due gruppi, non vi siano signficative differenze: con l'assegnazione causale, non solo ci si aspetta che le "caratteristiche osservate" dei due gruppi - nella specie, il livello di istruzione - siano mediamente le stesse, ma, anche, che tali siano anche quelle non osservate, nella specie il livello di motivazione. 

3) confrontare i salari medi tra i due gruppi dopo che gli appartenenti al gruppo sperimentale abbiano partecipato al corso di formazione.

Considerato che i due gruppi, all'inizio del corso, presentanto le stesse caratteristiche, eventuali differenze che si dovessero rilevare in termini salariali potranno attribuirsi in modo esclusivo all'iscrizione, prima, ed alla frequantazione, poi, del corso di formazione.

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