Gruppo di ricerca della Zancan Formazione - Assemblea Legislativa

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Segue Tab. 53 – Matrice dei componenti ruotata utilizzata nell’analisi ACP Comportamenti Componente rilevati 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Violenza verso i familiari ,909 Furto ,921 Furto in casa o a scuola ,668 ,226 ,283 Furto in altri luoghi ,739 -,251 Abbandono scolastico ,457 Violazione regole scolastiche ,204 ,698 Violazione regole familiari ,439 ,227 ,456 ,345 Spaccio -,260 ,764 Prossimità con ambienti devianti ,821 Comportam. sex. promiscui o a -,241 ,607 -,204 -,201 rischio Ritiro sociale -,236 -,321 ,475 -,240 Tentato suicidio ,690 Violenza vs. persone/animali ,716 ,273 Nel lavoro poi riportato in Tab. 50 si sono avuti anche i due valori che seguono nei test che di solito accompagnano le procedure di estrazione dei fattori (ovvero delle Componenti) e cioè il test KMO di adeguatezza campionaria e il test di sfericità di Bartlett. La misura di adeguatezza campionaria KMO (Keiser Meyer Olkin) verifica se le correlazioni parziali tra le variabili sono piccole. Un valore, come quello riscontrato, che cade tra 0,5 e 0,6 è ritenuto, un po’ come nei voti scolastici, “appena sufficiente” per poter utilizzare la procedura con quella specifica numerosità, che qui era di 243 casi. Il test di sfericità di Bartlett verifica se la matrice di correlazione è una matrice identità, cosa che indicherebbe l'inadeguatezza del modello fattoriale ma 251
l’elevato valore riportato nella riga della Significatività respinge questa ipotesi e depone a favore dell’utilizzo dei dati in tal senso. Tab. 54 – test KMO di adeguatezza campionaria e test di sfericità di Bartlett Test KMO (Keiser Meyer Misura di adeguatezza Olkin). campionaria 0,520 Chi-quadrato appross. 749,561 Test di sfericità di Bartlett d.f. = gradi di libertà 210 Significatività 0,000 b. Il coefficiente di associazione phi (φ). Nelle Conclusioni si fa riferimento alla relazione tra le quattro variabili di sintesi usate nel macro-modello e tre importanti caratteristiche dell’insieme qui considerato e cioè il genere, la nazionalità e l’aver avuto o meno delle relazioni con il sistema penale. Queste caratteristiche sono, a loro volta, descritte con variabili di due modalità ciascuna e dunque dall’incrocio tra queste variabili e quelle del macro-modello è possibile ricavare un quadro sintetico delle relazioni o meglio, delle associazioni (per intanto, statistiche) tra queste dimensioni. Il coefficiente phi (φ) è appunto una delle misure di associazione utilizzabile per due variabili categoriali, in particolare è molto adatto quando una di queste sia anche binaria. Il coefficiente si basa sul chi quadro e riduce l’influenza della numerosità su quest’ultimo mettendolo in rapporto al numero di casi e passando il tutto sotto radice quadrata, da cui la seguente formula: . Il vantaggio che presenta nel nostro contesto è che questa misura è simile al coefficiente di correlazione di Pearson nella sua interpretazione, variando anch’esso tra 0 e 1 e il valore 0 di phi indica, come per il coefficiente di correlazione (r), l'assenza di relazione tra due variabili. Sottolineando ancora che il valore di phi risente del diverso numero di righe di ogni tabella, si riporta nella Tab. 55 il quadro emerso dagli incroci richiamati poco sopra. 252
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Intervista a Maurizio Millo Preside
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Gabriela conosce diverse comunità.
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