rivista italiana di economia demografia e statistica - Sieds

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Volume LXIII nn. 3-4 – Luglio-Dicembre 2009
⎡ π ( x)
⎤
Ln ⎢ = β + β + Θ + Ω + Λ + Φ + Ψ + ε
π
⎥ area ( D)
EF AB DUR SD C (1)
0 1
⎣1−
( x)
⎦
Il modello logit ci consente di stimare la probabilità dell’evento positivo (capacità
di far fronte ad una spesa imprevista); avremo, quindi, la possibilità di classificare
le famiglie a seconda che esse abbiano una probabilità, diciamo, apprezzabilmente
elevata (superiore a 0.60), o una probabilità più bassa di 0.50.
Nel paragrafo successivo descriveremo i risultati di questa prima analisi che
riguarda la situazione delle famiglie italiane nel 2005.
3. Risultati e conclusioni
Abbiamo stimato il modello (1) senza l’aggiunta, in questa prima fase, delle
variabili di contesto (C). I risultati, in termini di odds ratio, sono raccolti nella
Tab.A1 e riguardano le stime su tutte le famiglie; le stime effettuate sulle
circoscrizioni Nord e Centro-Sud non vengono riportate per ragioni di spazio 1 .
La diagnostica evidenzia una buona performance dei tre modelli in termini
statistici, dimostrata dall’alta percentuale di famiglie correttamente classificate,
rispettivamente l’83% per tutte le famiglie, l’85% per le famiglie del Nord e l’81%
per quelle del Centro-Sud. Inoltre, quasi tutti i coefficienti hanno i segni attesi e
sono significativi almeno al 5% di probabilità.
La conclusione più interessante riguarda il fatto che la componente (D)EF è
quella con un peso maggiore sul livello di vita: ad esempio, vediamo che, in media,
la famiglia che può permettersi una vacanza di 1 settimana una volta l’anno ha un
odds ratio di 4.6 volte superiore a quella che non può permetterselo (baseline); o
ancora, quelle che non hanno arretrati nelle bollette, rispetto a quelle che ce
l’hanno, o quelle che possono affrontare il costo totale della casa, rispetto a quelle
che non possono, hanno degli odds ratio rispettivamente di 1.9 e 2.1. Le altre due
dimensioni AB e DUR hanno un peso minore sul livello di vita, sebbene si possa
notare qualche eccezione. Per esempio, per quanto riguarda AB, le famiglie che
hanno la possibilità di mantenere adeguatamente riscaldata la casa, rispetto a chi
non ha questa possibilità, presentano un valore dell’odds ratio pari a 1.7; mentre
per quanto riguarda DUR, le famiglie che hanno una connessione a Internet,
rispetto a quelle che non ce l’hanno, presentano una probabilità di fronteggiare una
1 Dopo vari tentativi l’aggregazione in queste due aree geografiche è quella che dà i
migliori risultati in termini di stima.