Strumenti di Business Intelligence per l

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Strumenti di Business Intelligence per
lAttendibilità delle Stime Campionarie

• Obiettivi

• Applicazione e risultati

La piattaforma di BI si basa essenzialmente su un
sistema di metadati centralizzato che garantisce
la consistenza delle informazioni e consente la
navigazione ipermediale. Tali metadati
applicativi sono stati integrati con metadati
di tipo metodologico, necessari a sviluppare le
funzionalità di attendibilità delle stime
campionarie, e fanno riferimento a tipo di
disegno criteri di stratificazione domini
pianificati totali noti della
poststratificazione pesi finali modelli
regressivi dell'errore relativo
campionario. Figura 1. Struttura dei metadati
Metodologici Il set di metadati
comprende, inoltre, una formalizzazione generale
degli indicatori costituiti da un rapporto tra
stime, dei filtri logici del questionario
dell'indagine e delle classificazioni
adottate. Figura 2. Selezione dei
parametri Le procedure sono state
sviluppate in linguaggio SAS macro, mentre il
sistema BI di SAS provvede alla costruzione delle
interfacce, utilizzando la tecnologia JSP. Le
scelte fatte dallutente consentono di elaborare
i dati elementari fornendo come risultato tabelle
in cui sono riportate le stime unitamente agli
estremi dellintervallo di confidenza al 95 ed
una valutazione dellattendibilità della stima
espressa in un formato grafico (da una a cinque
stelle). Figura 3. Risultati delle
elaborazioni
Linsieme di tecnologie ed applicazioni di
Business Intelligence (di seguito BI) è il
contesto operativo mediante il quale è possibile
non solo potenziare la componente digitale a
supporto dei processi di produzione statistica,
ma anche sostenere il processo di trasformazione
dei dati in conoscenza, attraverso
elaborazioni che ne garantiscano la qualità e
laffidabilità, conoscenza che può quindi essere
condivisa e diventare un patrimonio
comune. Lutilizzo di strumenti e tecniche di BI
(data-warehouse, Olap, Data mining, web
application) è in grado di determinare un
miglioramento per alcuni versi immediato di
alcune dimensioni della qualità come
l'accessibilità e la tempestività. In questo
lavoro viene esposto lutilizzo di questi metodi
e tecniche tipiche della BI al fine di definire
strumenti generalizzati per presidiare aspetti
peculiari della qualità statistica di stime
provenienti da indagini campionarie come -
laccuratezza, ovvero la vicinanza del valore
rilevato al corrispondente valore vero, non
osservato, del parametro di interesse -
ladeguatezza, intesa come la capacità del dato o
del sistema di informazioni statistiche di
soddisfare i bisogni conoscitivi dell'utente -
linterpretabilità, ossia la capacità
dellinformazione statistica di essere
correttamente interpretata e utilizzata.

• Metodi e strumenti

Il calcolo dellerrore campionario è
unoperazione agevole solo nel caso dei più
semplici disegni campionari, le indagini
campionarie svolte nellambito della statistica
ufficiale sono invece generalmente caratterizzate
da disegni campionari complessi, a due o più
stadi, con stratificazione delle unità
statistiche in cui vengono utilizzati stimatori
non lineari dei dati campionari. Per questi
motivi si ricorre ad una presentazione sintetica
degli errori campionari che consente di
determinare lattendibilità delle stime
ricorrendo allutilizzo di modelli regressivi,
che mettono in relazione il valore delle stime
con il relativo errore campionario.

(1) In questo
modo è relativamente agevole valutare la
precisione delle stime ottenute, una volta
stimati i modelli (1) distintamente per ciascun
dominio pianificato d definito nella fase di
progettazione dellindagine. Fissando il livello
di confidenza a, i limiti superiore e inferiore
possono essere determinati attraverso La
metodologia descritta resta comunque valida in
caso si voglia stimare una frequenza relativa o
un qualsiasi indicatore riferiti allintera
popolazione di riferimento del dominio
pianificato, o anche a un livello di
disaggregazione in cui il totale della
popolazione corrisponda ad uno dei vincoli
considerati nella fase di poststratificazione del
campione. Nel caso si voglia calcolare
lerrore relativo in una sottopopolazione
diversa, ad esempio la popolazione che presenta
una certa modalità di una variabile di interesse,
è necessario ricorrere ad una approssimazione.
Infatti, la stima di una frequenza relativa o di
un qualunque indicatore riferita a un sottogruppo
di persone, è ottenibile come rapporto tra due
quantità entrambe stimate Una valutazione
approssimata dellerrore relativo della stima si
può ottenere come

• Conclusioni

Il sistema è stato progettato e sviluppato
inizialmente per la Rilevazione sulle Forze di
Lavoro Istat, e quindi esteso ad altre indagini
condotte dallIsfol. La prima indagine svolta
dallIsfol per la quale è stato esteso lo
sviluppo delle procedure per il calcolo
dellattendibilità delle stime è la rilevazione
Isfol-PLUS, in seguito le procedure sono state
sviluppate per lindagine Isfol Gli esiti
occupazionali dell'alta formazione nel
Mezzogiorno. Successive estensioni hanno
riguardato lindagine Istat Multiscopo Cultura,
tempo libero e nuove tecnologie, che
nelledizione del 2006 contiene il modulo
armonizzato a livello europeo Adult Education
Survey specifico sulla partecipazione degli
adulti alla formazione. Limpiego di tecnologie
di data warehouse web based ha contribuito a
fornire validi strumenti di presidio di alcune
dimensioni cruciali della qualità statistica
spesso in conflitto tra loro il miglioramento
della accessibilità è stato coniugato con la
necessità di garantire in modo metodologicamente
rigoroso lattendibilità delle stime prodotte.
Lutilizzo degli strumenti di BI consente di
raggiungere questo obiettivo attraverso modalità
di lavoro user-friendly, fornendo così un
contributo a promuovere un linguaggio comune e
alla diffusione di una cultura statistica
allinterno di un istituto di ricerca
caratterizzato da una notevole eterogeneità di
approcci metodologici e dalla presenza di
competenze e sensibilità molto diverse.
Autori Alessandro Martini alemartini_at_istat.it Fe
derico Orfei f.orfei_at_isfol.it