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Rivista Italiana di Economia Demografia e Statistica 141
2004), il metodo ULS (Upper Level Scan Statistic, Patil e Taillie, 2004) e il
metodo AMOEBA (Aldstadt e Getis, 2006).
Per quanto riguarda la forma distributiva della variabile di risposta, dobbiamo
citare la possibilità di considerare in alternativa al modello poissoniano il modello
bernoulliano, che richiede un insieme di casi e di controlli sui quali è stata misurata
la presenza/assenza di un certa caratteristica (ad esempio presenza/assenza di
malattia). Per misure continue, come quella utilizzata nel seguente lavoro per la
formazione di zone di disagio socio-abitativo, SaTScan mette a disposizione un
modello gaussiano (Montrone, Bilancia, Perchinunno, Torre, 2008)
3.2 Individuazione di hot spot di disagio socio abitativo
Attraverso l’utilizzo del modello SaTScan, precedentemente illustrato, si
perviene alla identificazione di differenti cluster, composti da un diverso numero di
sezioni in ogni città (Bologna, Napoli e Cagliari). Il livello di povertà o disagio
individuato è definito dal valore della media interna: a livelli elevati della media
interna corrispondono livelli elevati di disagio. Un ulteriore aspetto da considerare
è dato dal p-value, il quale rappresenta il livello di probabilità della regione critica
del test e che, come abbiamo detto, viene calcolato prima di tutto con riferimento al
cluster principale che massimizza il rapporto di verosimiglianze, e successivamente
sui cluster che non si sovrappongono con quello principale e che si riferiscono a
valori presi in ordine successivamente decrescente della statistica test.
Dall’analisi dei dati emerge come i valori delle medie interne sono molto elevati
(essendo compresi tra un minimo di zero nel caso di assenza di povertà e un
massimo di uno nel caso di massima povertà), ad eccezione della città di Bologna
che presenta valori compresi tra un minimo di 0,23 ad un massimo di 0,44,
significativi di situazioni di disagio non evidente. Ottimali risultano, per la maggior
parte, i p-value, pur evidenziando la presenza di alcuni cluster altamente
discriminanti e altri meno (con p-value elevati) a causa della presenza di pochi casi
localizzati in una area o di una forte variabilità.
I diversi cluster individuati, sono rappresentati su cartografia con un diverso
gradiente di colori; passando dalle condizioni di massimo disagio sociale, tonalità
più scure, a quelle di minor disagio, tonalità più chiare (Figure 1, 2, 3).
La situazione più critica è quella della città di Napoli, a causa della presenza di
una vasta area di disagio con valori elevati della media interna (da un minimo di
0,6 ad un massimo di 0,7). In particolare, le zone di massimo degrado sociale e
abitativo sono localizzate in quartieri come Scampia, Piscinola, Pianura e Bagnoli,
dove sono ben note le situazioni di criticità sociale e di decadenza urbana delle