In questo articolo ci siamo concentrati sulla relazione tra alcuni indicatori di capitale sociale e la soddisfazione verso la vita. Per stimare gli effetti degli indicatori del capitale sociale sul Swb abbiamo impiegato sia tecniche standard che tecniche innovative applicate ai dati provenienti dall’indagine multiscopo Istat dell’anno 2011. Dopo aver implementato modelli di regressione lineare (Ols) abbiamo sottoposto i dati a una procedura di abbinamento statistico denominata Cem. L’originalità di tale procedura sta nel fatto che prima di stimare i modelli si riclassificano le variabili di controllo «a grana grossa» e sulla base delle combinazioni delle categorie delle variabili riclassificate (gli strati) e si costruiscono i gemelli statistici, si verifica cioè se per ogni strato sono disponibili osservazioni riferite alle varie modalità della variabile causale. La procedura Cem riduce il grado di dipendenza dei risultati dal modello e la distorsione nella stima dei parametri causali al prezzo di uno sfoltimento delle osservazioni che non trovano un soddisfacente abbinamento (Blackwell et. al. 2009).
Lucchini, M. (2015). Social capital and life satisfaction in contemporary Italy [Capitale sociale e soddisfazione verso la vita nell'Italia contemporanea]. POLIS, 29(1), 5-31 [10.1424/79271].
Social capital and life satisfaction in contemporary Italy [Capitale sociale e soddisfazione verso la vita nell'Italia contemporanea]
LUCCHINI, MARIO
Primo
2015
Abstract
In questo articolo ci siamo concentrati sulla relazione tra alcuni indicatori di capitale sociale e la soddisfazione verso la vita. Per stimare gli effetti degli indicatori del capitale sociale sul Swb abbiamo impiegato sia tecniche standard che tecniche innovative applicate ai dati provenienti dall’indagine multiscopo Istat dell’anno 2011. Dopo aver implementato modelli di regressione lineare (Ols) abbiamo sottoposto i dati a una procedura di abbinamento statistico denominata Cem. L’originalità di tale procedura sta nel fatto che prima di stimare i modelli si riclassificano le variabili di controllo «a grana grossa» e sulla base delle combinazioni delle categorie delle variabili riclassificate (gli strati) e si costruiscono i gemelli statistici, si verifica cioè se per ogni strato sono disponibili osservazioni riferite alle varie modalità della variabile causale. La procedura Cem riduce il grado di dipendenza dei risultati dal modello e la distorsione nella stima dei parametri causali al prezzo di uno sfoltimento delle osservazioni che non trovano un soddisfacente abbinamento (Blackwell et. al. 2009).File | Dimensione | Formato | |
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