How to Lie with Statistics

geisHow to Lie with Statistics e’ il titolo di un popolarissimo libello degli anni ’50 dove l’autore (Darrel Huff) descrive, in maniera poco accademica ma estrememente precisa ed efficace, le incredibili cantonate che si possono prendere quando si maneggiano dati statistici senza la dovuta cautela e rigore scientifico.

Il bestiario degli errori catalogati da Darrel Huff potrebbe essere facilmente aggiornato con esempi recenti, presi da alcuni giornali italiani sui quali sono state sparate raffiche di statistiche con l’intenzione (dichiarata) di dimostrare che il nostro sistema Universitario pubblico e’ fortemente inefficiente, mediocre, quasi da buttare (o da regalare a soggetti privati che se ne prendano cura).

Purtroppo i dati riportati sono spesso inesatti (o adirittura prodotto di manipolazioni spregiudicate) e ben figurerebbero, nel libro citato, al capitolo 9, How to Statisticulate.

L’esempio forse piu’ clamoroso e’ rappresentato da Libero del 27 maggio 2008, che titola: STIPENDI DA NABABBI PER 3 ORE DI LAVORO AL GIORNO. Anche se non e’ esplicitamente detto nell’articolo, questo dato “scandaloso” e’ motivato dal fatto che non si tiene conto dell’attivita’ di ricerca (che, per un docente universitario, e’ mediamente un impegno ben piu’ consistente).

Ci sono anche altri esempi, meno evidenti ma -forse- piu’ insidiosi: Tito Boeri, in un articolo apparso venerdì 3/10/2008 su La Repubblica, citando tra le sue fonti il libro L’Università truccata di Roberto Perotti, produce sensazionali dati statistici che comproverebbero l’ubiquita’ del nepotismo universitario. Scrive Boeri:

A Messina quasi il 40 per cento dei docenti (sì, proprio 4 su dieci) ha un omonimo in qualche università della Regione. A Napoli (Federico II e Seconda Università) si viaggia attorno al 35% di omonimie, a Roma (Sapienza, Cattolica e Tor Vergata) non si scende sotto al 30 per cento. Certo, alcune di queste omonimie possono essere del tutto casuali e non sottendere a relazioni di parentela, oppure possono essere legate a sodalizi scientifici, cementati su di una solida produzione scientifica. Ma la dimensione del fenomeno è tale da far pensare ad altro, a un nepotismo addirittura sfacciato.

In effetti (come specificato qualche riga sopra) i dati si riferiscono alla facolta’ di medicina e vengono presentati come la prova inoppugnabile di un nepotismo sfacciato e pervasivo. In realta’ questi dati percentuali sono ingannevoli, in quanto calcolati su camponi di consistenza numerica non omogenea.

In effetti lo stesso prof. Perotti, nel libro in questione, invitava alla cautela (invito evidentemente ignorato da Boeri) visto che il tasso di omonimia ha una correlazione piuttosto debole col tasso di nepotismo e mafiosita’ del sistema: ci si devono aspettare svariati falsi negativi (il barone che assume l’amante, l’amico dell’amico etc.) ma soprattutto una valanga di falsi positivi. In particolare il numero di falsi positivi sara’ sensibilmente maggiore quando si considerino campioni piu’ numerosi: con la consistenza del campione aumenta anche il tasso fisiologico di omonimia. Se non si tiene conto di questo fatto si rischia di produrre statistiche totalmente sconclusionate: che senso avrebbe -per esempio- misurare il tasso di nepotismo dell’elenco telefonico?

Due professori della Sapienza, Alessandro Panconesi ed Alessandro Mei, si sono premurati di fare dei calcoli quantitativi, scoprendo che effettivamente il dato relativo alle Facolta’ di Medicina di Roma e’ piuttosto vicino al valore atteso su un campione aleatorio della medesima consistenza. Diverso sarebbe il discorso in facolta’ piu’ piccole (tipo Medicina a Messina o Economia a Bari) dove peraltro i casi di nepotismo sono ben documentabili anche senza necessita’ di strumenti statistici (si veda, per esempio, il lavoro dello stesso Perotti).

E’ utile porsi un’ulteriore domanda domanda: che rilevanza hanno dati statistici aggregati (anche qualora siano affidabili) sulle scelte politiche che vengono prese? Non e’ una domanda retorica, visto che in questi giorni, sui media, sembra andare per la maggiore la corrente di pensiero che giustifica i tagli all’universita’ con ragionamenti del tipo: “se e’ cosi’ che spendono soldi pubblici, meglio chiudere il rubinetto”. Come dire: se i treni arrivano in ritardo, smantelliamo le ferrovie.

In effetti c’e’ qualcuno che davvero pensa che la penuria di fondi possa rendere piu’ virtuose le Universita’. Anzi, questo e’ un ragionamento che abbiamo gia’ sentito in un altro contesto, quando si parlava di eliminare l’ICI sulla prima casa. Ma, per lo meno in questo caso, sappiamo bene com’e’ andata a finire: ci sono stati tagli di bilancio su capitoli importanti (il fondo per la sicurezza stradale, per esempio) mentre i debiti delle amministrazioni meno virtuose (quando le malversazioni portano alla bancarotta) li paghiamo sempre noi, coi soldi delle nostre tasse (si vedano i recenti casi -bipartisan- di Catania e Roma).

E’ quindi concreto il rischio che tagli generalizzati penalizzino fortemente le punte di eccellenza (che ci sono, ed hanno bisogno di fondi per rimanere competitivi nel mondo della ricerca) senza pero’ scalfire le sacche di inefficienza (che ci sono, ma chi non fa nulla se la cava egregiamente anche col solo stipendio).
E’ sempre la stessa storia che si ripete: i tagli lasciano al loro posto i baroni, anche quelli nepotisti, e fan fuggire i giovani i quali, se han cervello, vanno all’estero (dove sono apprezzati, sembra ).

2 risposte a How to Lie with Statistics

  1. Molto interessante, soprattutto la parte che riguarda la sovrapposizione dei cognomi (una rivisitazione del paradosso dei compleanni). Mi piacerebbe poter vedere la questione anche da un punto di vista più strettamente matematico (ossia, come si fa a calcolare quello che viene chiamato “tasso fisiologico di omonimia”, ossia la quantità di cognomi ripetuti su un campione casuale). Qualcuno ha riferimenti da consigliarmi?

  2. atti84it scrive:

    Interessante questo articolo! mi piace il modo di analizzare!

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