S. Montagna E. Manna L. Brondi - Le integrazioni delle fonti per il sistema dell’istruzione e...

Le integrazioni delle fonti per il sistema dell’istruzione e formazione:

I risultati conseguiti con le prime sperimentazioni

DCSE/1 Progetto: Integrazione delle fonti campionarie e amministrative per l'analisi del sistema formativo

Silvia MontagnaEnrico Manna

Lidia BrondiRoma – 20 maggio 2014

1

Il percorso

La collaborazione inter-istituzionale tra MIUR e ISTAT

sancita da uno specifico protocollo di intesa tra le parti per allargare l’acquisizione delle basi di dati anche alle fonti amministrative

L’analisi, a priori, del potenziale informativo delle fonti amministrative e del livello di qualità

con approccio ispirato a principi base di certificazione di qualità totale

La certificazione, a posteriori, del potenziale valore aggiunto offerto della integrazione delle fonti amministrative

con la produzione della QRCA per ciascun nuovo archivio

2

Il percorso

La costruzione e l’analisi degli archivi integrati

Al minimo livello di disaggregazione possibile e per le popolazioni confrontabili

II feedback verso il produttore per concordare le iniziative di miglioramento

per accrescere la conoscenza sui processi e la qualità dei prodotti rilasciati

La innovazione di processo e di prodotto: dalla sola rilevazione statistica all’utilizzo congiunto delle fonti statistico-amministrative

con il supporto a decisioni politiche, gestionali, normative e organizzative

La formazione statistica «continua» anche degli addetti ai processi amministrativi

per accrescere la consapevolezza sull’uso statistico e sui criteri di qualità dei processi e prodotti statistici 3

Il percorso

Non privo di ostacoli dovuti a:

I diversi punti di vista dei vari attori

coinvolti nelle decisioni e nei processi di produzione

Rischio di incidenti istituzionali nazionali e internazionali

Scelta di strade talvolta senza una destinazione certa per la scarsa

visibilità sui processi produttivi a monte

Qualche miraggio da illusione ottica sulla vicinanza del risultato finale

Qualche dubbio sullo sforzo da erogare commisurato al risultato atteso

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Prove muscolari…

per riuscire ad avere i dati e per la prima volta siamo riusciti ad ottenere, ad esempio • Anagrafe nazionale degli Studenti• Rilevazione sul personale scuola privata• Demo sul sistema di gestione dei Dottori di ricerca

Per condividere metodi e modi per la presentazione dei risultati

Nel percorso non è mancato nulla…

5

prove muscolari,qualche imbarazzo,

Intraprendere strade impercorribili illusione di essere giunti velocemente alla fine

l dubbio di aver fatto un grande sforzo inutile

E poi … il sollievo ad obiettivo raggiunto!!

Nel percorso non è mancato nulla…

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Processo di integrazione delle fonti: primi risultati

Integrazione in statistica

Conclusioni: dalle sperimentazioni condotte emerge che le fasi del processo di produzione statistica (tradizionale) si possono avvantaggiare della integrazione di dati provenienti da più fonti, purché siano rispettate determinate condizioni.

I casi di studio hanno affrontato come avvalersi della integrazione, ad esempio nel processo di produzione «tradizionale» (SDI):

•prima della raccolta dei dati;

•durante le operazioni sul campo;

•durante le elaborazioni dei dati;

•ai fini della diffusione dei dati.

Mentre nel processo SDA la descrizione del fenomeno può cogliere sfaccettature inattese (es.: assicurati INPDAP).

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Prospettive:

•Accompagnare l’archivio rilasciato

con una «certificazione»

•Agevolare l’accesso al SIM per evitare duplicazioni e disallineamenti rispetto alle azioni di aggiornamento/miglioramento di dati

•Integrare i metadati secondo le varie loro declinazioni

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L’analisi (a cura Sistan et al.) degli archivi amministrativi per l’uso statistico ha messo a disposizione le istruttorie sugli archivi della scuola e degli studenti universitari che il MIUR può al momento rilasciare.

La costituzione (a cura DCCR et al. ) delle basi informative amministrative integrate è stata mirata al supporto:

-delle indagini e delle analisi delle transizioni formazione-lavoro

-della stima del personale per le istituzioni scolastiche con gestori privati

L’innovazione di processo per la produzione di statistica ufficiale si è concretizzata nella produzione (a cura MIUR et al.) di statistiche sui laureati a partire dalla ANS 2012 e di cruscotti a supporto delle decisore istituzionale.

La cooperazione applicativa tra sistemi statistici mirata (ad esempio) all’orientamento dà valore aggiunto alla diffusione delle singole informazioni amministrative o statistiche 9

Processo di integrazione delle fonti: primi risultatiAlcune delle criticità incontrate

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• Chiave di abbinamento

• Matching tra domanda e offerta (es.: variabile richiesta e variabile fornita)

• Uso di variabili proxy in assenza di altre variabiliEs.: L’indagine condotta dal Miur rileva il personale distinguendolo tra personale docente e personale non docente (il primo è l’aggregato richiesto da Eurostat).

Una variabile che descrive la Posizione nella professione presente per una parte dei lavoratori della Base informativa integrata può fornire delle informazioni di proxy per distinguere il personale tra docente e non docente.

• Discontinuità temporale di talune basi informative


Obiettivo: INTEGRAZIONE (di microdati)

Nei casi di studio trattati e riferiti alle tre popolazioni campionarie totali (diplomati, laureati e dottori), è stata sperimentata l’integrazione:

•Per chiave univoca: Codice Fiscale dell’individuo (exact matching)

•Per variabili parziali di composizione della chiave univoca Codice Fiscale (nome, cognome, anno di nascita, comune di nascita) (senza gg e mm di nascita)

E nel caso riferito ai lavoratori del mondo scuola

•Mediante variabili indirette

Tra i motivi di mancato abbinamento:

•Chiave univoca totalmente mancante

•Chiave errata (errore di registrazione o di trasformazione)

•Variabili comuni rilevate in tempi distanti e sensibili a variazioni di stato

E CODIFICHE E CLASSIFICAZIONI DIVERSE 11



Record linkageMediante Codice Fiscale:

•Costruite le liste di campionamento complete di variabili aggiuntive (es.: dati anagrafici per il reperimento dell’individuo a fini di comunicazioni ufficiali e per la conduzione della rilevazione)

•Completata la popolazione con unità mancanti

•Corretti dati errati (es.: Genere, età, territorio, etc…)

Ma soprattutto ….riprogettare la rilevazione statistica per

•Contenere il numero della fasi

•Utilizzare nel disegno del questionario le variabili disponibili dalle fonti amministrative:

– Eliminazione di domande (riduzione del response burden)– Precaricare valore di variabili da visualizzazione (senza richiesta di

conferma)– Precaricare valore da sottoporre a controllo e aggiornamento– Usare informazioni nelle fasi post rilevazione per controlli e correzioni 12



•E’ mediabile anche per la Popolazione l’esperienza ormai pluriennale maturata in ambito economico (ASIA)?

•Ripercorrere la storia dell’individuo sembra

semplice per la presenza del CF che accompagna

ogni evento (amministrativo) della nostra vita?

•La ricerca della ricostruzione si risolve nella

sola risposta dicotomica trovato/non trovato?

La costruzione dell’integrazione e l’interpretazione del risultato sono talvolta più complessi e richiedono una conoscenza

approfondita degli eventi che determinano

le registrazioni amministrative

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I casi trattati

•La complessità del linkage è, in generale, dell’ordine di grandezza del prodotto cartesiano dei due insiemi;

•Se il risultato dell’abbinamento è di tipo n:m per migliorare l’individuazione degli abbinamenti “corretti” si possono adottare altre tecniche (es.: riduzione di distanza mediante l’uso di funzioni di controllo)

•Poiché le scelte che si fanno ad ogni passo della procedura di linkage possono introdurre errori di linkage (falsi abbinamenti o mancati abbinamenti), la accuratezza della documentazione è fondamentale: chi esegue il linkage deve fornire il maggior numero possibile di informazioni sul linkage, così che l’analisi possa essere fatta a sua volta di scelte consapevoli (le variabili usate per il linkage, l’esito della eventuale revisione manuale, etc…)

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SIM: realizzazioni e lavori in corso

A carico DCCR/ADA:

(…)

•Costruzione della chiave univoca di identificazione per la navigazione

all’interno del SIM

•Caricamento dei Metadati in apposite tabelle e ricodifica di (alcune)

variabili di classificazione a livello centralizzato.

•E’ in corso di implementazione la produzione della documentazione

dei contenuti del SIM e una specifica documentazione della qualità dei

dati e dei processi di integrazione (Quality Report Card dei dati

Amministrativi – QRCA)

(da presentazioni DCCR/ADA)

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Sistema integrato sull’istruzione e sulla formazione

Strutture scolasticheFonti: MIUR – ASIA, etc.

Personale scolasticoFonti: MIUR-AT-INPS-INPDAP-etc..

Studenti scolasticiFonti: MIUR – LAC-etc..

Studenti UniversitariFonti: MIUR, LAC, AT, INPS, INPDAP, etc.

Personale universitarioFonti: MIUR

Strutture UniversitarieFonti: MIUR, ASIA

Formazione professionale Fonti MIUR, LAC

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E per DCSE…

SIM: realizzazioni e lavori in corso

esempio di trasmissione di metadati da SIM

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ID Nome colonna Tipo Significato Note

1 CODICE_FISCALE "Testo" codice fiscale (cf)

2 CODICE_UNITA "Numero" codice unità (cu)

3 NSCUOLE "Numero" numero scuole numero scuole (calcolato sulle tipologie)

4 FLAG_STESSOTIPO_DIVERSOTIPO "Testo" flag stesso tipo o diverso tipo di scuola Se '1' ha la medesima tipologia di scuola, se '2' ha tipologia differente, se '3' ha almeno un caso di TIPOLOGIA='TUTTE' .

5 TUTTE "Numero" contatore tipologia TUTTESe Desc_Tipologia in (Centro Territoriale - Convitto Annesso - Convitto Nazionale - Educandato - Istituto Comprensivo)

6 INFANZIA "Numero" contatore tipologia INFANZIA Se Desc_Tipologia in (SCUOLA INFANZIA - SCUOLA INFANZIA NON STATALE)

7 PRIMARIE "Numero" contatore tipologia PRIMARIE Se Desc_Tipologia in (SCUOLA PRIMARIA" , "SCUOLA PRIMARIA NON STATALE)

8 SECONDARIE_DI_PRIMO_GRADO "Numero"contatore tipologia SECONDARIE_DI_PRIMO_GRADO

Se Desc_Tipologia in (SCUOLA PRIMO GRADO" , "SCUOLA SEC. PRIMO GRADO NON STATALE")

9 SECONDARIE_DI_SECONDO_GRADO "Numero"contatore tipologia SECONDARIE_DI_SECONDO_GRADO

Se Desc_Tipologia in (tutte le restanti tipologie)

10 ANNO "Numero" ANNO

11 DESC_ENTE_GESTORE "Testo" descrizione ente gestore

12 FLAG_STATALI "Testo" flag scuola statale e non Se '1' è una scuola statale, se '0' allora è una scuola non statale, se ' ' ha associate sia scuole non statali che statali

13 NumStatali "Numero" numero scuole statali associate

14 NumNoStatali "Numero" numero scuole non statali associate

15 FLAG_MIUR_NOPROFIT "Testo" flag presenza in Miur e NoProfitSe '10' allora è presente solo in Miur, se '11' è presente sia nella fonte Miur che nell'altra fonte

16 NADDETTIUL "Numero" numero addetti per tutte le UL Variabile proveniente dalla fonte NoProfit

17 NVOLONTARIUL "Numero" numero volontari per tutte le UL Variabile proveniente dalla fonte NoProfit

18 FLAG_MIUR_ASIAUL "Testo" flag presenza in Miur e in AsiaUlSe '10' allora è presente solo in Miur, se '11' è presente sia nella fonte Miur che nell'altra fonte

19 FLAG_MIUR_EMENS "Testo" flag presenza in Miur e in EmensSe '10' allora è presente solo in Miur, se '11' è presente sia nella fonte Miur che nell'altra fonte

20 DIPEMENS "Numero" numero dipendenti da Emens

21 FLAG_MIUR_COLLINPS "Testo" flag presenza in Miur e in CollInpsSe '10' allora è presente solo in Miur, se '11' è presente sia nella fonte Miur che nell'altra fonte

22 DIPCOLLINPS "Numero" numero dipendenti da CollInps

23 FLAG_MIUR_INPDAP "Testo" flag presenza in Miur e in InpdapSe '10' allora è presente solo in Miur, se '11' è presente sia nella fonte Miur che nell'altra fonte

24 DIPINPDAP "Numero" numero dipendenti da Inpdap

Tracciato record ScuoleMiur11 (chiave CODICE_FISCALE E CODICE_UNITA)



Aspettative dal Record linkage

Integrazione trasversale:

•Arricchire la conoscenza di una popolazione con un maggiore numero di variabili provenienti da più fonti e caratterizzate da uno stesso riferimento temporale

Integrazione longitudinale:

•“seguire” nel tempo le storie professionali di differenti coorti di popolazione, nel nostro caso:

– popolazioni di studenti, – popolazioni di addetti al mondo istruzione

18



Integrazione trasversale:

•La conoscenza iniziale sulle popolazioni campionarie per le interviste da condurre nel 2014 si arricchisce, ad esempio, con quanto disponibile dalle LAC e dall’archivio telefonia fissa:

Elaborazioni: E. Manna

Ricerca riferimenti telefonici\

Fonte Popolazionenumerosità

iniziale CF distinti reperiti in LAC

arricchite % con CF distinti

con almeno un telefono

valore aggiunto rispetto al già

noto Atenei Dottori di ricerca 2008 e 2010 22.630 22.553 20.469 100,0% 20.441 8.412 276 casi Italiani 20.003 97,7% 8.366 stranieri 466 2,3% 46 ANS cineca Laureati 2011 289.661 289.631 283.579 100,0% 283.332 154.895 100% Italiani 286.011 279.508 98,6% 154.369 1,00 stranieri 3.620 4.071 1,4% 526 0,003

ANS MiurDiplomati 2011 (campione50% scuole) 192.506 192.241 188.395 100,0% 188.295 98.298 (in corso)

italiani - 182.332 96,8% 97.424 0,99 stranieri - 5.563 3,0% 750 0,01

19

Focus n.0: Laureati 2011

La popolazione del 2011 è stata oggetto di analisi di benchmark:

La nuova fonte amministrativa ANS 2011 è stata messa direttamente a

confronto con la fonte rilevazione statistica:

-È stato accelerato l’uso di ANS 2012

-È stato focalizzato il tema dell’offerta telematica

-È stato individuato il nuovo bacino informativo amministrativo

(OF.F Offerta Formativa, Dottorati e Dottori di ricerca, Docenti, etc…)

20


21

Dai valori %

Ai valori assoluti


La popolazione del 2007 è stata oggetto nel 2009 di una rilevazione

sull’esito professionale a tre anni dalla laurea.

L’analisi per l’integrazione è stata articolata principalmente in:

“Ricostruzione” del Codice Fiscale, non raccolto a suo tempo;

Ricerca negli archivi amministrativi della evidenza lavorativa del laureato;

•Confronto con il corrispondente dato di fonte rilevazione (in corso);

22

Focus n.2: Rilevazioni statistiche del 2014

Le popolazioni campionarie:

•Dottori di ricerca di vari anni (solari)

•Laureati dell’anno solare 2011

•Diplomati dell’anno scolastico 2011/12

Per le rilevazione sull’esito professionale a tre anni (o più)

dal conseguimento del titolo.

L’analisi è articolata principalmente in:

Completamento delle liste campionarie con le variabili non presenti in ANS

Ricerca negli archivi amministrativi della evidenza lavorativa dell’individuo

Confronto con il dato da rilevazione;

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Focus n.3: Istituzioni private – (non statale)

Sono state condotte in parallelo due attività con l’obiettivo di colmare lacune

informative e per rispettare la deadline del regolamento europeo (EC) No

452/2008 (e.g. : Number of classroom teachers (by isced levels 0-4) by sex, age

group, employment status and type of institution (private))

•Analisi dei dati relativi all’a.s. 2011/2012 per il supporto alla produzione delle stime

per il personale (docente e non docente) delle istituzioni private

•Analisi preliminare all’utilizzo dei dati relativi all’a.s. 2012/2013 concentrata sulle

variabili utili per il «linkage amministrativo» e per l’eventuale confronto con il dato

statistico storico (da fonte rilevazione):

– “spoglio” dell’archivio anagrafico delle scuole private e

pubbliche_non_statali a.s. 2012/2013;

– arricchimento delle definizioni (anche ai fini di un glossario) attraverso la

ricostruzione del complesso quadro legislativo vigente per il sistema

scolastico.24

Focus 3: Enti gestori - Istituzioni scolastiche pubbliche e private – (non statali)

Anno scolastico 2011/2012

Ai fini del supporto richiesto dal MIUR per la produzione delle statistiche sul

personale docente e non docente delle scuole private per ordine scolastico, per

classe di età, genere e orario di lavoro a livello nazionale, (Regolamento (EC) No

452/2008)

•Le informazioni su ciascuna Scuola si ottengono tramite il relativo Ente gestore

(CF);

•È stato concettualizzato il contenuto di una apposita estrazione dal SIM e

costituzione della base informativa che tramite approccio LEED individua gli addetti

degli Enti gestori delle scuole;

•Mediante variabili proxy sono stati «selezionati» gli addetti che hanno evidenza di

appartenenza al mondo della scuola (con gradi di certezza crescenti);

25

Focus 3: Enti gestori - Istituzioni scolastiche pubbliche e private – (non statali)

Anno scolastico 2011/2012 ( a cura DCSE-1)

Es.: L’indagine condotta dal Miur rileva il personale distinguendolo tra personale

docente e personale non docente (il primo è l’aggregato richiesto da Eurostat).

Nella base informativa estratta da SIM la variabile che descrive la Posizione nella

professione del lavoratore (valorizzata in diversi archivi che concorrono al

popolamento della base informativa integrata) può fornire delle informazioni di proxy

per distinguere il personale tra docente e non docente.

26

Focus n.3: Istituzioni scolastiche pubbliche e private – (non statali)- segue

Controllo ed analisi dei dati - Anno scolastico 2012/2013

L’analisi condotta ha riguardato da un lato il controllo delle chiavi di linkage dei dati, dall’altro l’elaborazione di alcune tabelle con la distribuzione delle Istituzioni scolastiche non statali secondo le caratteristiche della scuola e dell’Ente Gestore.

A) INFORMAZIONI RELATIVE ALLA SCUOLA (O ISTITUZIONE SCOLASTICA)

Codice e Denominazione della scuola;

Indirizzo, Località, Comune e CAP;

Regione, Provincia e Sigla della Provincia;

Tipologia della scuola;

Tipologia della scuola secondaria di II grado.

B) INFORMAZIONI RELATIVE ALL’ENTE GESTORE

Codice Fiscale e Descrizione dell’Ente gestore;

Indirizzo, Comune di residenza e CAP;

Comune di nascita;

Tipo di Ente;

Nome e Cognome del Rappresentante legale.

I controlli di qualità sono stati finalizzati a verificare la completezza e la correttezza delle informazioni contenute nel file e la coerenza delle classificazioni adottate con le corrispondenti classificazioni utilizzate dall’Istat.

27

L’analisi della distribuzione degli Enti gestori secondo il numero di Istituzioni scolastiche gestite conferma anche per a.s.2012/2013 che circa l’80% degli Enti gestori (pari a 6.297 unità) gestisce una sola istituzione scolastica, circa il 10% ne gestisce 2 e circa il 2% gestisce almeno 10 scuole.

Elaborazioni e analisi: L. Brondi

Focus 3: Istituzioni private – (non statale) (segue)

NUMERO DI ISTITUZIONI SCOLASTICHE NON

STATALI

NUMERO ENTI GESTORI

Valori assoluti

Valori in %Frequenze cumulate

%

1 6.297 79,27 6.297 79,272 789 9,93 7.086 89,203 296 3,73 7.382 92,934 155 1,95 7.537 94,885 88 1,11 7.625 95,986 67 0,84 7.692 96,837 52 0,65 7.744 97,488 27 0,34 7.771 97,829 17 0,21 7.788 98,04

10-15 86 1,08 7.874 99,1216 e più 70 0,88 7.944 100,00

Totale 7.944 100,00

28

29

a.s. 2011/12

Fonte N.record

Cod scuola e CF gestore

SoloCod scuola(unico)

SoloCF

gestore(unico)

Anagrafe delle scuoleMiur_anag_scuole

67.278*

24905§

42373 -

Rilevazione IntegrativaPersonaleNonStatali

15.350 - 15.350di cui 15214

distinti

-

Estratto SIMContadipscuolemiur11_dic11

18.141 - - 18.141distinti

Esito Record Linkage:

Chiave ricostruita% 91% 1% -

Chiave ricostruita 14.983 13969#

1014di cui1011

distinti

-

*Di cui 14522 scuole non statali e 13.986 non statali paritarie. N.B.: Manca Bolzano in anagrafe scuole, ~, 367 istituti scolastici per i quali manca quindi l’informazione sulla tipologia !!!§Di cui 18.283 codici fiscali distinti.

Prospetto 1: Ricostruzione della chiave di abbinamento tra fonti

30

Flag Miur Inpdap

ENTE GESTOREVal.

assoluti Valori in

%Infanzia Primaria

Secondaria di I grado

Secondaria di II grado

REGIONE - - 15 0 0 2 -

PROVINCIA - - 0 0 0 3 -

COMUNE - - 100 7 2 14 -

ALTRO GESTORE PUBBLICO - - 228 2 1 15 -

ALTRO GESTORE PRIVATO - - 2.739 247 110 986 -

ENTE O PERSONA PRIVATA - - 296 35 11 87 -

GESTORE PRIVATO RELIGIOSO - - 2.629 197 166 274 -

SUBTOTALE - - 6.007 488 290 1.381 -

REGIONE 9.914 4,45 169 28 0 0 49

PROVINCIA 21.555 9,67 1 0 0 14 1

COMUNE 158.393 71,05 1.449 6 1 2 2

ALTRO GESTORE PUBBLICO 1.203 0,54 141 12 2 0 2

ALTRO GESTORE PRIVATO 28.015 12,57 744 211 58 66 1

ENTE O PERSONA PRIVATA 80 0,04 12 7 4 2 0

GESTORE PRIVATO RELIGIOSO 3.780 1,70 1.574 836 340 313 4

SUBTOTALE 222.940 100,00 4.090 1.100 405 397 59

222.940 100,00 10.097 1.588 695 1.778 59Elaborazioni a cura: L.Brondi

11

TOTALE

Distribuzione della presenza di addetti Inpdap e delle istituzioni scolastiche per Ente gestore (a.s. 2011/2012)

TIPO ENTE GESTORE E PRESENZE ADDETTI INPDAP

Numero dipendenti

InpdapTipologia Istituzioni scolastiche

Altre tipologie

10

31

Prospetto 1: Ricostruzione della chiave di abbinamento tra fonti

The FREQ Procedure Analisi della differenza tra dato fonte sim e fonte rilevazione miur

Cumulative Cumulative class_diff Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ -999 3 0.05 3 0.05 -99 6 0.10 9 0.15 -49 1040 17.48 1049 17.63 -9 1258 21.14 2307 38.77 -1 239 4.02 2546 42.79 0 165 2.77 2711 45.56 1 105 1.76 2816 47.33 9 435 7.31 3251 54.64 49 1103 18.54 4354 73.18 99 608 10.22 4962 83.39 999 988 16.61 5950 100.0 The MEANS Procedure Analysis Variable : diff_dip_sim_ril N Mean Maximum Minimum Range Std Dev ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 5950 34.8963025 324.0000000 -132.0000000 456.0000000 62.8744276 ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ condotta sulle sole osservazioni con ente gestore con unica scuola


Il percorso non è completato …

Control and editing/cleanig of the data is a never ending activity

In ciascuna fonte ci si deve attendere che la qualità sia maggiore per le informazioni più strettamente necessarie per la finalità istituzionale che ha originato quella fonte presso l’ente produttore (soggetto titolare)

La qualità dell’informazione amministrativa e dell’informazione statistica è un concetto multidimensionale

Quale qualità?

•Qualità attesa, qualità misurabile, qualità migliorabile

•Valore aggiunto delle integrazioni

Es.: uso forme contrattuali

Incrocio con variabili demosociali della famiglia

•Gestione degli scarti e dei residui dagli abbinamenti

32



L’introduzione di innovazioni di processo e di prodotto comporta la assunzione di alcuni nuovi rischi.

Aiuta a contenerli:

• La scelta di metodologie di trattamento adatte alla nuova natura mista dei dati

• La gestione dei dati, condivisa tra i vari produttori e utilizzatori, orientata alla qualità (secondo i principi declinati per la statistica ufficiale e per gli archivi amministrativi utili a fini statistici).

• Etc…

33



La fonte amministrativa, per la sua natura, potrebbe avere un ciclo di vita (inserimento, aggiornamento e cancellazione delle informazioni) molto diverso da quello di una base dati statistica.

La trasformazione dell’input nel processo di produzione statistico: il passaggio da SDI a SDA

Investire sulla innovazione dei prodotti per contenere la proliferazione di «manufatti».

34



Alcuni dei problemi incontrati

Protezione della identificazione dell’individuo:

•Sostituzione della chiave identificativa con chiave anonima

•Verifica dell’efficacia dell’intervento di anonimizzazione

Problema della corretta interpretazione:

•Carenza di memoria storica della registrazione amministrativa

•Utilizzo nel disegno del questionario delle variabili disponibili presso le varie fonti

Problema del riferimento temporale e dell’esito dell’abbinamento

Problema della veridicità dei big data

… 35

e per migliorare il nostro restauro…

Continuare ad investire:

•sul miglioramento del protocollo di comunicazione tra

soggetti Sistan per agevolare la fornitura dei dati

Es.: normalizzare la struttura dei data base

•sulla maggiore condivisione del sistema di

classificazione e codifica dei dati

Es.: Ovviare alla criticità legata alle “variazioni amministrative” aggiornate

periodicamente dall’Istat

•sulla maggiore linkabilità diretta dei dati

Es.: Ovviare alla criticità della mancanza o correttezza delle di chiavi di linkage

36

Grazie dell’attenzione

37

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