Gruppo di ricerca della Zancan Formazione - Assemblea Legislativa

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Figura 1 – Il macro-modello dei comportamenti rilevati nei fascicoli e relativo ai 243 casi non specificatamente caratterizzati. .81 .75 Comportamenti violenti, sia di tipo privato che pubblico .23 Coinvolgimento in furti [ Prendersela con gli altri ] .22 Coinvolgimento in comportamenti centrati sull’uso di sostanze Violazione delle regole in ambito scolastico e familiare .30 .16 [ Prendersela con se stessi ] Fughe da casa e comportamenti sessuali a rischio .72 .20 Autolesionismo e forti difficoltà esistenziali .78 I valori riportati a fianco delle frecce sono quelli del coefficiente di correlazione. 2 2 Il coefficiente di correlazione (r) è una misura della relazione tra due variabili cardinali e varia da – 1 a + 1 dove i punti estremi indicano una perfetta correlazione inversa (-1) o concordante 249
Appendice - Nota tecnica Un cenno meritano alcuni passaggi statistici in cui si sono utilizzate delle procedure statistiche “ad ampio spettro d’azione” e dunque meritevoli di un cenno per le scelte operate. a. L’analisi in Componenti principali. L’Analisi in Componenti Principali (ACP) è un metodo di estrazione dei fattori implementato nel pacchetto statistico SPSS nella procedura denominata Analisi fattoriale. A sua volta, una delle finalità per le quali si ricorre a quest’ultima è quella in cui ci si propone di identificare le variabili sottostanti, o fattori, che spiegano il modello di correlazioni all'interno di un insieme di variabili osservate. L'analisi fattoriale viene in genere utilizzata per la riduzione dei dati in quanto consente di identificare un numero ridotto di fattori (o, come qui, di componenti) che spiegano la maggior parte della varianza osservata nelle variabili rilevate. Più in dettaglio si può dire che l’ACP è un metodo usato per formare combinazioni lineari non correlate delle variabili osservate. La prima componente spiega la parte più alta di variabilità. Le componenti successive spiegano porzioni di variabilità decrescenti e sono tutte non correlate fra loro. La matrice dei componenti ruotata su cui si è lavorato per la costruzione delle variabili di sintesi (o indici) è la seguente: Tab. 53 – Matrice dei componenti ruotata utilizzata nell’analisi ACP Componente Comportamenti rilevati 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Bullismo ,231 ,549 -,259 ,349 Atti vandalici ,334 -,416 -,203 -,252 ,422 ,212 Fughe da casa ,722 ,261 Fughe dal collocam. ,218 ,218 ,216 -,555 extrafamiliare Uso di droghe illegali ,207 ,727 Uso di alcol ,792 Autolesionismo ,761 Rissa ,684 -,203 ,302 -,277 (+1). Lo zero indica un’assenza di relazione. In generale nel testo non si riporta il segno + davanti alle correlazioni positive mentre compare sempre il segno – per quelle negative. Sempre per una migliore leggibilità, nella figura, a differenza del testo, si lascia il punto come separatore decimale tra le cifre e perciò .81 va letto come 0,81 e così via per tutte le altre cifre. 250
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Intervista a Maurizio Millo Preside
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