Lo statistico, questo sconosciuto. Come gli studenti

Lo statistico, questo sconosciuto.
Come gli studenti dell’Università di Padova
vedono la statistica e gli statistici
Giovanna Boccuzzo
Università di Padova
Maria Cristiana Martini1
Università di Modena e Reggio Emilia
Riassunto. L’immagine che i giovani diplomati e le loro famiglie hanno di una disciplina e
del ruolo professionale ad essa associato è cruciale nella scelta dell’università. In questo
lavoro si analizzano l’immagine della statistica e dello statistico presso un campione di 1.068
studenti di Scienze Statistiche e di altri corsi di laurea dell’Università di Padova che ne
possono essere considerati competitors. Si evidenziano le differenze fra statistici e non
statistici nelle motivazioni alla scelta della facoltà, le criticità della disciplina e della
professione, e si analizzano le aspettative professionali dei futuri statistici. Le evidenze
emerse dalle analisi forniscono utili indicazioni per indirizzare l’attività di orientamento e
colmare alcune carenze nella comunicazione fra università e giovani.
Parole chiave: Immagine della statistica, Ruolo dello statistico, Differenziale semantico,
Aspettative professionali.
1
Il presente lavoro è stato finanziato nell’ambito del progetto PRIN 2007 “Modelli, indicatori e
metodi statistici per rappresentare l’efficacia formativa di corsi di laurea ai fini dell’accreditamento e
del miglioramento”, cofinanziato dal MIUR e dall'Università di Padova (CUP: C91J11002460001), e
del progetto di Ateneo 2008 “Indicatori di efficacia della formazione terziaria e riflessioni
metodologiche dalla ricerca sui laureati dell’Università di Padova” (CUP: CPDA081538), ambedue
coordinati da Luigi Fabbris. Le autrici hanno impostato e realizzato il lavoro assieme. Tuttavia,
Giovanna Boccuzzo ha scritto i Paragrafi 3, 4 e 5, Maria Cristiana Martini i Paragrafi 1, 6 e 7, mentre
il Par. 2 è frutto di lavoro congiunto. Le autrici ringraziano il Prof. Luigi Fabbris e la Prof.ssa Roberta
Maeran coi quali è stato costruito il questionario, le Dott.sse Cristina Stocco e Elena Carnevali
dell’Ufficio Studi Statistici per il supporto alla realizzazione dell’indagine, e la Dott.ssa Elena Scarsi
per la gestione dell’indagine e la costruzione della base di dati.
20
Lo statistico, questo sconosciuto
1. La rappresentazione sociale della statistica e dello statistico
Quella dello statistico non è una delle professioni “classiche”, di quelle che i genitori
desiderano per i figli, o che si cominciano a vagheggiare fin da bambini. Anche come
disciplina la statistica mantiene contorni nebulosi, con alcuni tratti noti al grande
pubblico – tipicamente le semplificazioni costituite dalla rappresentazione che i
media offrono della statistica, che quasi sempre si limitano a riportare le distribuzioni
percentuali delle risposte al sondaggio di turno – e la vaga consapevolezza che ci sia
dentro della matematica e quindi qualcosa di difficile. La Facoltà di Scienze
Statistiche dell’Università di Milano-Bicocca ha condotto nel 2006 un’indagine dal
titolo “Statistici e Lavoro 2006”, in cui si rilevano le opinioni delle famiglie italiane
riguardo alla statistica, intesa come disciplina, e alla professione di statistico. I dati
che emergono, relativi ad un campione di 4.351 individui facenti parte di 1.756
famiglie, sono sconfortanti: la metà dei rispondenti (49,8%) dichiara di non avere
un’idea, neppure molto generale, di quali siano le finalità della statistica; il 42%
considera le informazioni fornite dalla statistica “poco utili” o “per niente utili” per i
cittadini; un intervistato su quattro dichiara di non essere mai entrato in contatto con
notizie contenenti statistiche negli ultimi 12 mesi; e, fra gli argomenti oggetto della
statistica, l’unico che viene ampiamente riconosciuto dai rispondenti sembra essere
quello dei sondaggi elettorali, mentre le applicazioni mediche e ambientali appaiono
totalmente sconosciute. Non stupisce, quindi, che interrogati a riguardo il 97% dei
rispondenti affermi di non aver mai pensato di iscriversi alla Facoltà di Scienze
Statistiche, con la principale motivazione di non essere interessati alla materia2
(Mariani, 2006).
Le cose non vanno meglio quando si parla della figura professionale dello
statistico: il 34,5% ritiene che non sia richiesta dal mercato del lavoro,
principalmente perché si afferma che il mondo del lavoro non ne conosca l’attività,
ma anche perché si pensa che sia troppo specifica e quindi apra poche strade, o
viceversa che le sue mansioni possano essere svolte anche da altre figure. La
situazione migliora leggermente quando si considerano soltanto i rispondenti di 1529 anni, oppure i rispondenti con almeno un titolo di studio di scuola superiore, ma
anche in questo caso scopriamo che il 43,9% dei giovani sotto i 30 anni e il 29,4%
dei laureati e diplomati non ha un’idea, neppure molto generale, delle finalità della
statistica3 (Mariani, 2006).
C’è una sottovalutazione della disciplina statistica? Rispetto ad altre aree
disciplinari, diversi ricercatori affermano che vi sia una forte connessione fra la
percezione degli studenti riguardo la disciplina di studio applicata nel contesto
2
3
La percentuale è analoga, 96,7%, se si restringe l’analisi ai 15-29enni.
Fra i ragazzi di 15-17 anni tale percentuale sale addirittura al 63,7%.
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
21
lavorativo e il modo con cui affrontano lo studio della disciplina stessa (Prosser e
Trigwell, 1999; Marton e Trigwell, 2000; Reid, 2001). Contemporaneamente,
delMas et al. (1999) affermano: “ricercatori e docenti ritengono che i fondamenti
statistici siano spesso incompresi dagli studenti stessi e dai professionisti. Per
sviluppare una migliore mentalità statistica, è necessario che gli studenti giungano ad
una comprensione più profonda dei concetti fondamentali”.
Proprio la mancanza di un sapere condiviso riguardo a cosa sia la statistica, e
ancora di più a cosa caratterizzi il profilo professionale di uno statistico, lascia spazio
ad una libertà di interpretazione da parte anche, e soprattutto, di coloro che di tale
informazione avrebbero bisogno per decidere di affrontarla come argomento di
studio e di sceglierla come destino professionale.
Una prima esigenza conoscitiva è dunque quella di interpellare gli studenti stessi
riguardo alla loro immagine della disciplina statistica e della professione dello
statistico, e sfruttare l’informazione raccolta per migliorare l’immagine della
disciplina nella società (Reid e Petocz, 2002). Gli studenti e le loro famiglie sono i
principali stakeholders del sistema universitario. La conoscenza delle dinamiche e
delle motivazioni sottostanti alle scelte universitarie, dell’immagine della disciplina
scelta e della professione immaginata prima e durante il percorso universitario
formano un supporto fondamentale per la comprensione dei punti di forza e delle
carenze del processo informativo e formativo compiuto dall’università. Questo
lavoro descrive dunque i risultati principali dell’indagine effettuata presso gli
studenti della Facoltà di Scienze Statistiche e di facoltà o corsi di laurea
“concorrenti”.
La nota è così organizzata: nel Par. 2 si descrive l’impianto dell’indagine che ha
portato a raccogliere i dati qui analizzati, nel Par. 3 si analizzano le motivazioni della
scelta della facoltà, nel Par. 4 viene studiata l’immagine della statistica e nel Par. 5
della professione di statistico. Il Par. 6 è dedicato all’analisi delle aspirazioni
professionali degli studenti di statistica, mentre nel Par. 7 si traggono alcune
considerazioni conclusive.
2. L’indagine condotta presso l’Università di Padova
L’indagine condotta presso l’Università di Padova si propone di capire come studenti
e potenziali studenti in discipline statistiche vedano la disciplina, e quale sia la loro
rappresentazione della professione statistica. L’indagine è stata rivolta quindi sia agli
studenti della Facoltà di Scienze Statistiche, sia a studenti di facoltà o corsi di laurea
che presentano elementi di contiguità con almeno uno dei percorsi di studio di
22
Lo statistico, questo sconosciuto
ambito statistico4, ovvero tutti i corsi della Facoltà di Economia, il corso di laurea in
Scienze Sociologiche e il corso di laurea specialistica in Sociologia presso la Facoltà
di Scienze Politiche, i corsi di laurea in Matematica e in Informatica presso la Facoltà
di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali, e il corso di laurea in Ingegneria
Informatica presso la Facoltà di Ingegneria. È proprio la comunanza di parte delle
aree disciplinari e delle materie di studio a far ritenere che tali corsi di studio siano
competitor dei corsi di area statistica, e che dunque i loro studenti si possano ritenere
potenziali studenti che la Facoltà di Scienze Statistiche non è riuscita a conquistare.
L’indagine è stata preceduta dalla conduzione di due focus group, che hanno
coinvolto, rispettivamente, studenti della Facoltà di Scienze Statistiche e studenti
delle altre facoltà e corsi di studio considerati. I focus group hanno coinvolto
ciascuno una decina di studenti, individuati e selezionati con l’aiuto di docenti delle
rispettive facoltà e rappresentanti degli studenti.
La discussione si è sviluppata attorno a 3 temi principali: la scelta del percorso
di studi, l’immagine della disciplina di studio e la rappresentazione del profilo
professionale scelto dagli studenti. Per ciascun tema la discussione è stata avviata
ponendo alcune domande; in un primo momento ciascun partecipante al focus group
ha risposto alle domande separatamente e in forma scritta (ancorché breve e
schematica), dopo di che le risposte, fornite su foglietti, sono state esposte,
commentate e discusse collegialmente. Questo metodo di conduzione consente il
venire alla luce di tutte le opinioni, anche quelle che in una situazione di immediata
discussione collegiale avrebbero rischiato di essere tralasciate o auto-censurate a
favore di quelle più popolari.
Sulla scorta delle informazioni emerse dai focus group, è stata approntata una
bozza di questionario, sottoposta a indagine pilota su un campione di poco più di 20
studenti di Scienze Statistiche, che hanno inviato tramite posta elettronica le loro
considerazioni, difficoltà e proposte sul questionario, dimostrando un ottimo livello
di coinvolgimento e partecipazione.
L’indagine vera e propria, così come l’indagine pilota, è stata condotta tramite
web mediante il software freeware LimeSurvey. Con il supporto dell’Ufficio Studi
Statistici, a tutti gli studenti iscritti alle facoltà e ai corsi di laurea di interesse sono
stati inviati sms ed e-mail con l’invito a partecipare all’indagine; tale invito è stato
inoltre inserito nella homepage della Facoltà di Scienze Statistiche. Sono stati inviati
4
Quando è stata condotta l’indagine la Facoltà di Scienze Statistiche offriva un corso di laurea in
Statistica e Gestione delle Imprese (SGI), un corso di laurea in Statistica, Economia e Finanza (SEF),
e un corso di laurea specialistica in Scienze Statistiche Economiche, Finanziarie e Aziendali (SEFA),
tutti ascrivibili all’area economica; un corso di laurea in Statistica, Popolazione e Società (SPS) e un
corso di laurea specialistica in Scienze Statistiche, Demografiche e Sociali (SDS), riconducibili
all’area sociale; un corso di laurea in Statistica e Tecnologie Informatiche (STI) e un corso di laurea
magistrale in Statistica e Informatica (SI), entrambi di area informatica.
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
23
due solleciti agli studenti che ancora non avevano partecipato, il primo dei quali a
distanza di 2 settimane dal primo invito5. L’indagine si è svolta nei mesi di marzo e
aprile 2009, e vi hanno aderito 344 studenti della Facoltà di Scienze Statistiche e 724
studenti delle altre Facoltà6, con un tasso di partecipazione pari al 37% degli iscritti a
Scienze Statistiche, e compreso fra il 15% e il 20% per gli altri corsi.
2.1 Il questionario
Il questionario si sviluppa attorno agli stessi temi che hanno caratterizzato i focus
group: il processo che ha portato alla scelta del percorso formativo, l’immagine della
disciplina scelta e la rappresentazione del relativo profilo professionale; accanto a
questi temi si rilevano, naturalmente, le caratteristiche di base dello studente e, nel
caso che questi abbia un’occupazione, anche le caratteristiche della sua attività
lavorativa (Fig. 1).
La scelta dell’attuale percorso formativo è analizzata rilevandone innanzitutto le
motivazioni, dal momento in cui per la prima volta ci si è interrogati sul proprio
futuro professionale e le prime aspirazioni evocate, al momento della prima ricerca di
informazioni relativamente alla facoltà successivamente scelta, fino alle persone con
cui si è discusso la scelta e le ragioni della scelta finale. Un secondo aspetto rilevato,
riguardo alla scelta, è quello delle alternative valutate o percorse, e dei motivi per cui
queste sono state scartate. Infine alcune domande sul processo informativo rilevano
utilizzo e adeguatezza di numerose fonti di informazione e iniziative di orientamento.
La rappresentazione dello statistico è rilevata chiedendo ai soli studenti della
Facoltà di Scienze Statistiche di indicare, in ordine di priorità, le prime tre attività
che caratterizzano la professione dello statistico da un elenco proposto, nonché il
ruolo gerarchico che, a loro parere, lo statistico copre dopo qualche anno
dall’assunzione.
Inoltre, si chiede agli studenti di Scienze Statistiche di indicare, sempre in ordine
di preferenza, le prime tre attività lavorative che vorrebbero svolgere e le tre figure
professionali che sentono più vicine, scegliendole da un elenco costruito a partire dal
repertorio delle professioni (Fabbris, 2001) e integrato sulla base delle risultanze del
focus group, nel quale era stato appunto chiesto come si immagina sia la professione
dello statistico e quale lavoro si desidererebbe svolgere dopo la laurea.
5
Visto il tasso di partecipazione più limitato, per gli studenti delle altre facoltà sono stati effettuati 3
solleciti.
6
Si è trattato di 220 studenti della Facoltà di Economia (tutti i corsi di studio), 203 della Facoltà di
Ingegneria (corsi di Ingegneria Informatica), 184 della Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e
Naturali (corsi di Matematica e di Informatica), 117 di Scienze Politiche (corsi di Sociologia e
Scienze Sociologiche).
Lo statistico, questo sconosciuto
24
Figura 1. Schema dei contenuti rilevati dall’indagine sulla rappresentazione sociale della
statistica e dello statistico.
A.
Informazioni generali
LO STUDENTE
B.
Attività lavorativa
C.
Motivi della scelta
LA SCELTA
D.
Alternative e cambiamenti
E.
Processo informativo
L’IMMAGINE
DELLA
STATISTICA
LA RAPPRESENTAZIONE
DELLO
STATISTICO
Genere e età
Cittadinanza
Domicilio durante le lezioni
Tipo di maturità e voto
Corso di laurea, facoltà e anno
Situazione lavorativa
Caratteristiche del lavoro
Coerenza del lavoro
Intenzione di cambiare lavoro
Dimensioni importanti del lavoro
Quando ha cominciato a pensarci
Ipotesi valutate
Quando si è informato sui corsi
Con chi si è confrontato
Motivi della scelta
Precedente iscrizione ad altri corsi
Pre-iscrizione ad altri corsi
Seria valutazione di altri corsi
Motivi del cambiamento o
dell’esclusione
Grado di convinzione della scelta
Fonti informative consultate
Efficacia delle fonti
Ricorso a servizi di orientamento
F.
Immagine della statistica
Differenziale semantico sulla disciplina
statistica
G.
Immagine dello statistico
Differenziale semantico sullo statistico
Attività svolte dallo statistico
Ruolo in cui lo statistico opera
Vantaggi della professione
H.
Aspirazioni lavorative
Attività che vorrebbe svolgere
Figura professionale cui aspira
Importanza di svolgere attività coerenti
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
25
Infine, l’immagine della disciplina statistica e della professione dello statistico
sono descritte attraverso l’uso del differenziale semantico; agli studenti di altre
facoltà è stato sottoposto sia un differenziale semantico relativo alla professione dello
statistico, sia uno relativo alla professione per cui prepara il corso di studi che hanno
scelto, così da consentire i raffronti.
Il differenziale semantico è una tecnica di valutazione psicologica, ideata da
Osgood, Suci e Tannenbaum (1957) per misurare l’insieme delle reazioni affettive e
delle opinioni legate agli oggetti. Il differenziale semantico è costituito da una serie
di scale a 5 o 7 punti, ciascuna delle quali contrappone due aggettivi di significato
opposto scelti in modo tale da avere attinenza con gli stimoli da valutare, risultare
familiari ai rispondenti e non contenere giudizi di valore. Il concetto è collocato
soggettivamente in tale spazio da un numero finito di coordinate, ciascuna delle quali
corrisponde alla posizione che ciascun soggetto attribuisce al concetto su ciascuna
scala.
Le scale utilizzate per il differenziale semantico della statistica e del profilo
professionale dello statistico comprendono ciascuna 17 coppie di aggettivi; in alcuni
casi si tratta delle coppie di aggettivi usate comunemente per diverse applicazioni del
differenziale semantico, altri derivano dalle risposte fornite nel corso dei focus
group, nei quali si chiedeva di indicare 3 aggettivi che descrivessero la disciplina e
altri 3 la professione.
3. La scelta di statistica: motivazioni e caratteristiche degli studenti
Gli studenti che si iscrivono alle diverse facoltà hanno caratteristiche diverse; in
particolare vi sono facoltà verso le quali si indirizzano gli studenti con esiti più
brillanti alla scuola superiore, che scelgono di dedicarsi quasi esclusivamente agli
studi e non lavorano, altre che sono privilegiate da lavoratori che vogliono comunque
perseguire l’obiettivo del titolo universitario.
Nell’ateneo patavino Scienze Statistiche è scelta da studenti in media non
particolarmente brillanti, anzi: il voto medio di diploma degli statistici partecipanti
all’indagine è 80,1 alla triennale e 78,7 alla specialistica (Tab. 1), il più basso fra tutti
i corsi di laurea specialistici considerati nell’indagine. Al contrario, il voto medio
degli iscritti a economia e matematica supera 90 nei corsi di laurea sia triennali sia
specialistici.
Lo statistico, questo sconosciuto
26
Tabella 1. Alcune caratteristiche degli iscritti ai corsi di laurea della Facoltà di Scienze
Statistiche e ad altri corsi di studio dell’Università di Padova.
Caratteristiche
studenti
Voto
diploma
% lavoratori
Età media
Caratteristiche
studenti
Voto
diploma
% lavoratori
Età media
Statistica
(n=256)
Economia
(n=188)
80,1
93,4
39,8
21,9
30,8
20,8
Statistica
(n=88)
Corsi di laurea triennali
Ing.
Informatica Matematica
Inform.
(n=68)
(90)
(n=142)
83,7
78,6
91,8
34,7
41,2
17,8
22,1
22,7
21,4
Corsi di laurea specialistica
Economia
Ing.
Informatica Matematica
(n=32)
Inform.
(n=10)
(16)
(n=61)
Sociologia
(n=89)
75,0
55,1
25,8
Sociologia
(n=28)
78,7
91,5
90,8
85,7
96,3
80,9
37,5
25,1
40,6
24,0
31,7
23,9
20,0
24,3
12,5
23,3
50,0
28,7
Il voto medio di diploma è tratto dagli archivi amministrativi dell’Università.
Il corso di laurea in sociologia si differenzia dagli altri, in quanto scelto da molti
studenti-lavoratori (in media il 52,2%), ma anche statistica è caratterizzata da una
quota consistente di studenti che lavorano (in media 39,2%); rispetto a sociologia,
confrontando l’età media, sembra però che si tratti prevalentemente di studenti che
anche lavorano, e non di lavoratori che studiano.
Stanti le caratteristiche degli iscritti a statistica, è ancora più apprezzabile che la
facoltà vanti tassi di occupazione dei suoi laureati fra i più alti, ma è necessario
capire le motivazioni per cui i diplomati più brillanti in generale non scelgano
statistica, in quanto è evidente che una facoltà privilegiata dai migliori diplomati può
soddisfare le attese dell’iscritto in modo più compiuto.
Le opportunità di lavoro offerte dalla laurea in statistica sono ben chiare agli
studenti, al punto che costituiscono motivo di scelta per oltre due terzi degli iscritti,
valore più alto rispetto agli altri corsi di laurea considerati (Tab. 2). Anche l’amore
per le materie costituisce un motivo importante, ma non è così rilevante come per
matematica e sociologia, dove è chiara la consapevolezza delle minori opportunità
lavorative.
A questo proposito è molto interessante arricchire questi dati con le
considerazioni degli studenti durante i focus group preparatori all’indagine e
l’incontro effettuato con le matricole di Scienze Statistiche a novembre 2009.
27
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
In tali occasioni, gli studenti sono stati molto chiari nell’affermare che la
consapevolezza di trovare occupazione non è mai il motivo determinante della scelta
per un giovane ventenne, che vede il suo futuro professionale come un evento
relativamente lontano. Le opportunità lavorative costituiscono un fattore di rilievo,
ma l’amore per le materie è ritenuto il motivo principale. In generale gli statistici
affermano che la loro scelta è dettata dalla predisposizione per la matematica e la
contemporanea volontà di dedicarsi a discipline non astratte, ma di conoscere le
applicazioni della matematica nel mondo reale. A questo punto subentra l’attenzione
anche alle opportunità lavorative e la scelta è giustificata anche sulla base del lavoro
futuro, più certo rispetto a matematica.
Tabella 2. Aspetti che hanno determinato la scelta della facoltà da parte degli studenti
partecipanti all’indagine.
Motivazione alla scelta
È una facoltà che offre molte
opportunità di lavoro
Mi piacevano le materie
Facoltà/Corso di laurea
Statistica Economia Informatica* Matematica Sociologia
(n=344) (n=220)
(n=280)
(n=106)
(n=117)
69,4
61,4
56,3
26,4
8,6
61,5
40,0
57,7
87,7
85,3
È una facoltà che offre buone
prospettive di carriera
26,8
36,4
29,4
7,6
6,9
È una facoltà ben organizzata
È una facoltà con pochi iscritti
25,4
14,6
18,2
11,4
7,9
0,4
11,3
7,6
0,9
0
10,8
25,5
30,5
19,8
17,2
10,2
5,9
11,1
12,3
7,8
9,6
41,8
27,2
27,4
9,5
9,0
0
2,9
1,9
11,2
7,6
12,7
12,9
8,5
7,8
4,4
1,8
0
1,0
10,3
1,2
0,9
2,9
0
1,7
0,9
0
0,4
0
7,8
La corrispondenza con gli studi
precedenti
I consigli ricevuti da amici e
conoscenti
È una facoltà prestigiosa
Il test d’ingresso non era
selettivo
I suggerimenti della mia
famiglia
Sono stato respinto da altri
corsi
La possibilità di studiare con i
miei amici
È una facoltà relativamente
semplice
Possibilità di indicare fino a 3 risposte. Percentuali calcolate sul totale dei rispondenti
* Facoltà di Ingegneria e di SS.MM.FF.NN.
28
Lo statistico, questo sconosciuto
Agli studenti di statistica non è però chiaro quale sarà il lavoro che svolgeranno,
pensano che studieranno una sorta di matematica applicata, ma sono ignari delle
molteplici tematiche affrontate nei corsi di laurea.
Consapevoli di queste carenze, segnalano l’importanza di tenere lezioni-tipo
presso le scuole superiori, anche perché le indicazioni ricevute dai docenti delle
scuole superiori riguardo a statistica sono scarsissime, o addirittura fuorvianti (“c’è
troppa matematica”, “è molto difficile”).
Dalla Tab. 2 notiamo come la motivazione “corrispondenza con gli studi
precedenti” abbia le percentuali più basse per statistica: quale che sia la scuola di
provenienza, gli studenti faticano a inquadrare le materie affrontate a statistica e a
collegarle con gli studi fatti. Questa scarsa conoscenza favorisce la fama di facoltà
difficile e infarcita di troppa matematica presso i giovani, stando a quanto dichiarato
soprattutto dalle matricole.
L’immagine di una disciplina è strettamente collegata con la facoltà che ne eroga
la formazione, per cui prestigio della facoltà e immagine della disciplina sono
interrelate. La Facoltà di Scienze Statistiche non è vista come “prestigiosa” (9,6%,
Tab. 2), alla pari del corso di laurea in Sociologia e al contrario della Facoltà di
Economia (41,8%), dove il prestigio costituisce la seconda motivazione dopo le
opportunità di lavoro.
Il concetto di “facoltà prestigiosa” è però difficile da esplicitare, è legato ad
un’immagine astratta, presumibilmente molto significativa per le scelte. Difficile
cogliere il da farsi per incrementare il prestigio di una facoltà. Pensiamo appunto a
statistica: offre ottime opportunità di lavoro ed è una facoltà ben organizzata (25,4%
delle motivazioni, valore più alto fra le facoltà/corsi di laurea interpellati); non solo,
il 79,5% dei laureati triennali e l’88,4% degli specialistici rifarebbe lo stesso corso di
laurea, contro il 68% e l’81% di tutti i laureati dell’Ateneo di Padova7.
Il sospetto è che il concetto di “facoltà prestigiosa” sia legato al prestigio della
professione, per cui l’immagine della statistica e dell’entità professionale dello
statistico sono strettamente legate, nel senso che la prima risente della seconda.
L’analisi delle peculiarità e motivazioni degli studenti di statistica si conclude
con una visione globale fornita dall’analisi delle corrispondenze multiple8.
7
Indicatori relativi ai laureati dell’Università di Padova negli anni 2007 e 2008, calcolati dall’Ufficio
Studi Statistici dell’Ateneo sulla base dei dati dell’indagine campionaria Agorà sugli sbocchi
professionali dei laureati (Fabbris, 2010).
8
L’analisi delle corrispondenze multiple è una tecnica fattoriale che fornisce una “mappa” delle
relazioni esistenti tra variabili qualitative e tra modalità di diverse variabili, mettendole in relazione
con variabili illustrative esterne all'analisi stessa. Per approfondimenti metodologici, si veda ad es.
Greenacre e Blasius (2006). L’analisi statistica è stata effettuata col software SAS©, ver. 9.2.
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
29
Tabella 3. Variabili considerate nell’analisi delle corrispondenze multiple
VARIABILI ATTIVE
Facoltà/Corso di Laurea: Statistica- Sociologia - Economia - Ingegneria
informatica - Informatica (Facoltà di SS.MM.FF.NN.)
Per Lei è importante che un lavoro:
Etichetta
Sia ben remunerato
lav_soldi
Sia coerente con gli studi svolti
lav_coerenza
Si svolga in un ambiente costruttivo e collaborativo
lav_ambiente
Sia stabile, con un contratto sicuro
lav_stabile
Lasci tempo libero per attività extra-lavorative
lav_tempolibero
Consenta di acquisire professionalità
lav_professionalità
Abbia prospettive di carriera
lav_carriera
Quando ha iniziato seriamente a pensare al Suo futuro professionale?
Ancora prima della scuola superiore
prima_delle_sup
Durante la scuola superiore, prima dell’ultimo anno
durante_sup
All’ultimo anno della scuola superiore
ultimo_anno_sup
Dopo il diploma ma prima dell’iscrizione all’università
dopo_diploma
Durante gli studi universitari
durante_univ
Ha cominciato ad informarsi sui corsi di studio universitari prima o dopo aver deciso
quale lavoro voleva fare?
Dopo aver capito quale lavoro mi piaceva fare
dopo_scelta_lavoro
È stata una decisione contemporanea
contempor_lavoro
La scelta del corso di studi è stata prioritaria
lavoro_in_futuro
Cosa ha determinato la Sua scelta finale?
Mi piacevano le materie
materie
I suggerimenti della mia famiglia
famiglia
I consigli ricevuti da amici e conoscenti
amici
La corrispondenza con gli studi precedenti
studi_prec
La possibilità di studiare con i miei amici
amici
È una facoltà relativamente semplice
semplice
È una facoltà prestigiosa
prestigio
È una facoltà ben organizzata
organizz
È una facoltà che offre molte opportunità di lavoro
opport_lav
È una facoltà che offre buone prospettive di carriera
carriera
Sono stato respinto da altri corsi
respinto
Il test d’ingresso non era selettivo
assenzatest
VARIABILI SUPPLEMENTARI
Genere
Maschio - femmina
Scuola superiore
IstMagistrale – IstProfes – IstTecnico - L classico , L linguistico - L
scientifico
Lo statistico, questo sconosciuto
30
Le motivazioni della scelta e le opinioni degli intervistati costituiscono variabili
attive nella determinazione degli assi, mentre il genere e la scuola superiore
frequentata sono proiettate sul grafico. Lo schema delle variabili considerate è
illustrato nella Tab. 3.
Nella Fig. 2 sono rappresentati i primi due assi, che colgono l’83% della
variabilità (60,2% il primo e 22,8% il secondo).
Il grafico mostra una chiara contrapposizione fra il primo e il terzo quadrante, in
quest’ultimo troviamo economia e informatica: è caratterizzato dalla scelta della
facoltà prestigiosa che offre opportunità di lavoro e ancor più di carriera.
Figura 2. Rappresentazione grafica dell’analisi delle corrispondenze condotta sulle
motivazioni degli studenti alla scelta del corso di laurea.
Matematica(Matem.)
0.8Informatica
IstMagistrale
amici
Sociologia
lav_tempolibero
lav_ambiente
0.5
famiglia
L. Classico
materie
AssenzaTest
conoscenti
durante_univ
lav_coerenza
0.3
-0.75
ultimo_anno_sup
lavoro_in_futuro
Femmina
lav_professionalità
L.Scientifico
L.Linguistico
IstProfes
lav_stabile
Statistica
studi_prec
organizz0.0
-0.50
-0.25
0.00
0.25
0.50
durante_sup
respinto
0.75
% varianza: 60,2
contempor_lavoro
dopo_diploma
Maschio
opport_lav
-0.3
IstTecnico
dopo_scelta_lavoro
prima_delle_sup
prestigio
Economia
Ingegneria Inform.
Informatica
-0.5
lav_soldi
lav_carriera
fac_carriera
-0.8
% varianza: 22,8
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
31
Analogamente, è importante che un lavoro offra buone prospettive economiche e
di carriera. È inoltre caratterizzato da scelte della facoltà precoci che si intrecciano
con la decisione sul lavoro futuro.
Il primo quadrante è fortemente determinato da sociologia (ascissa=1,22 non
rappresentata) e matematica (soprattutto per il secondo asse).
Il secondo semiasse positivo, dove troviamo matematica, indica delle priorità
differenti a quelle sopradescritte, in particolare per gli aspetti importanti del lavoro:
un buon ambiente, la coerenza con gli studi, la possibilità di avere tempo libero.
Analogamente, la facoltà è scelta prevalentemente per le materie, senza porsi il
problema delle opportunità lavorative.
L’estremo positivo del primo asse, dove troviamo sociologia, è infine
caratterizzato da scelte “di convenienza”, quali la scelta in virtù dell’assenza di test
d’ingresso e l’essere stato respinto da altre facoltà.
La posizione di statistica è l’unica poco significativa: mentre tutte le altre
facoltà/corsi di laurea si collocano in posizioni estreme nel primo e terzo quadrante,
statistica è vicina all’origine, la sua ordinata è addirittura zero. Ciò significa che
statistica non è caratterizzata da chiare posizioni, o che tali posizioni convivono;
d’altra parte si nota dalla Tab. 2 come le opportunità di lavoro e l’amore per le
materie si equivalgano in termini di importanza.
Potremmo dunque azzardare che statistica sia un “ibrido”, una scelta fatta con
una visione sfocata della facoltà. Ciò è probabilmente dovuto alla carenza
informativa su statistica nei momenti di scelta, lamentata chiaramente dagli studenti.
4. L’immagine della statistica
Gli studenti di statistica interpellati mediante i focus group preparatori all’indagine
hanno espresso una serie di aggettivi descrittivi dell’immagine della statistica. Sono
stati più volte citati i seguenti termini: utile, concreta, dinamica, stimolante,
inesplorata, razionale, flessibile, sottostimata, sconosciuta. Altri aggettivi sono stati
proposti dal gruppo di ricerca sulla base delle dichiarazioni dei partecipanti ai focus e
dei termini usualmente utilizzati in questo contesto: profonda, confusa, apprezzabile,
ampia, semplice, appassionante, luminosa, attuale. Una volta individuato l’opposto
per ogni termine, si è fatto uso dell’usuale scala da 1 a 7 per richiedere di descrivere
l’immagine della statistica.
Nella Tab. 4 sono rappresentati valori medi, mediani e misure di dispersione dei
punteggi attribuiti dagli studenti della Facoltà di Scienze Statistiche ad ogni coppia di
aggettivi; il valore 1 è associato al primo aggettivo, il valore 7 al secondo.
Lo statistico, questo sconosciuto
32
Gli aggettivi più associati alla statistica e con maggior accordo fra i rispondenti
(bassa variabilità) sono “attuale” e “utile”: sono quindi riconosciute l’importanza e la
necessità della statistica nel mondo del lavoro odierno; ciò concorda con la
consapevolezza che gli studenti hanno delle possibilità di lavoro fornite dalla laurea
in discipline statistiche.
All’estremo opposto troviamo invece conferma delle motivazioni che
allontanano dalla statistica: la statistica è “complessa”.
Come diverse matricole e studenti hanno confermato durante gli incontri e i
focus group, la statistica è vista come una disciplina difficile, piena di matematica e
dello “sconosciuto” calcolo delle probabilità.
Tabella 4. Statistiche descrittive del differenziale semantico relativo all’immagine della
statistica, secondo gli studenti di Scienze Statistiche. Il valore 1 è associato al primo
aggettivo, il valore 7 al secondo.
Attuale - superata
Utile - inutile
Ampia - limitata
Concreta - astratta
Nitida - confusa
Stimolante - noiosa
Dinamica - statica
Apprezzabile - disprezzabile
Appassionante - indifferente
Sottostimata - sopravvalutata
Profonda - superficiale
Flessibile - rigida
Luminosa - scura
Inesplorata - esplorata
Creativa - razionale
Conosciuta - sconosciuta
Semplice - complessa
Media
1,49
1,60
2,05
2,15
2,24
2,27
2,36
2,38
2,46
2,72
2,95
3,24
3,37
3,70
3,98
4,87
5,26
Mediana
1
1
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
4
4
4
5
6
IQR* Dispersione9
1
0,760
1
0,899
2
1,094
2
1,242
2
1,563
2
1,307
2
1,418
2
1,255
2
1,393
2
1,506
2
1,402
2
1,808
1
1,324
2
1,583
4
2,195
2
1,731
2
1,579
* IQR= scarto interquartile
9
Il valore indicato è l’indice di dispersione D per variabili ordinali proposto da Leti (1983):
K −1
D = 2∑ Fk (1 − Fk ) , dove Fk è la frequenza relativa cumulata.
k =1
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
33
“Sconosciuta” è appunto l’altro aggettivo ricorrente: la gran parte delle persone
non sa di cosa tratta la statistica e ne sono ignote le potenzialità, per cui nella
mentalità comune è al più associata alle indagini di mercato o ai sondaggi elettorali,
la cui valenza è prevalentemente negativa per via del fastidio statistico e dei sospetti
di parzialità dei risultati.
Proseguendo nella graduatoria gli aggettivi sono: “ampia” e “concreta” (nei
valori bassi) e “razionale” (in quelli alti). Si noti l’alta variabilità della coppia
creativa-razionale, che evidenzia la diversità di opinioni in merito e questi aggettivi:
la statistica è sia creatività sia razionalità. Possiamo ipotizzare che, per questa coppia
di aggettivi, sia stata compiuta una associazione non ottimale, per cui “razionale”
non è esattamente l’opposto di “creativo”.
Si rilevano alcune differenze nell’immagine della statistica fra gli stessi studenti
di Scienze Statistiche, sia rispetto alla loro “anzianità” che all’area disciplinare (Tab.
5). L’anzianità porta ad una maggiore consapevolezza delle potenzialità della
statistica, che da esplorata diventa più inesplorata e da razionale diventa più creativa.
Gli studenti colgono col tempo che la statistica ha molte sfaccettature; ciò è naturale,
in conseguenza dei corsi di studio dei primi anni, impostati sulle basi di matematica,
algebra e probabilità, e degli ultimi, dove vengono affrontati i diversi ambiti di
applicazione della statistica.
Si osservano differenze anche per indirizzo del corso di studi: nell’area
economica c’è una visione “radicale”, per cui rispetto alle altre la statistica è più
razionale e rigida, e rispetto all’area socio-demografica la statistica è vista come più
limitata.
Differenze si osservano anche fra le aree socio-demografica e informatica: la
prima vede la statistica più concreta e nitida, la seconda più astratta e confusa. Forse
nell’area informatica si verifica talvolta una sovrapposizione fra discipline (statistica
e informatica) che genera incertezza.
Lo statistico, questo sconosciuto
34
Tabella 5. Differenze significative (p<0,1) del differenziale semantico relativo all’immagine
della statistica che hanno gli studenti di Scienze Statistiche, secondo l’indirizzo del corso di
studi e l’anno di corso.
Indirizzo corso di studi
Concreta-astratta
Creativa-razionale
Flessibile-rigida
Nitida-confusa
Ampia-limitata
Concreta-astratta
Inesplorata-esplorata
Creativa-razionale
Economica
(n = 221)
2,12
4,14
3,45
2,18
2,13
I - II
(n = 162)
2,11
3,87
4,26
Socio-dem.
Informatica
(n = 53)
(n = 70)
1,89
2,48
3,85
3,55
2,94
2,83
1,98
2,61
1,79
2,00
Anno di corso
Specialistica
III
o F.C.
(n = 94)
(n = 88)
2,42
1,97
3,72
3,36
3,87
3,57
Significatività*
0,004
0,075
0,011
0,028
0,071
Significatività*
0,080
0,031
0,021
* la differenza fra i tre gruppi è verificata mediante il test non parametrico di Kruskal-Wallis
Queste indicazioni suggeriscono che è compito dei docenti incoraggiare gli
studenti a sviluppare una concezione più ampia della statistica e della professione
dello statistico (Petocz e Reid, 2002).
L’analisi fattoriale effettuata sul differenziale semantico evidenzia le 3 classiche
dimensioni di Osgood10 (Osgood et al., 1957) (Tab. 6):
- Valutazione: è il fattore che indica la positività/negatività della statistica,
identificato prevalentemente dalle coppie stimolante-noiosa, profondasuperficiale,
apprezzabile-disprezzabile,
ampia-limitata,
appassionanteindifferente, luminosa-scura11. Notiamo gli aggettivi stimolante e appassionante,
che rimandano ad un’immagine degli studenti differente da quella comune, e
sviluppatasi durante gli studi universitari. I termini ampia e luminosa
restituiscono della statistica un’immagine di ampio respiro.
- Potenza: è il fattore che indica la forza/debolezza della statistica. È identificato
prevalentemente dalle coppie utile-inutile, concreta-astratta, dinamica-statica. La
10
Osgood mostrò come col metodo del differenziale semantico si sia in grado di evidenziare tre
"strutture cognitive latenti", denominate “valutazione”, “potenza” e “attività”.
11
In corsivo l’aggettivo che si riferisce alla statistica.
35
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
-
forza della statistica sta nella sua effettiva utilità e concretezza in molteplici
ambiti lavorativi.
Attività: è il fattore che indica l’attività/passività della statistica, individuato dalle
coppie
inesplorata-esplorata,
sottostimata-sopravvalutata,
conosciutasconosciuta. È un’immagine di passività della statistica, ancora troppo poco
conosciuta e sottostimata fra i non addetti ai lavori. Questo costituisce il punto
centrale su cui è necessario concentrarsi per migliorare l’immagine della
disciplina.
Tabella 6. Primi tre fattori relativi al differenziale semantico sull’immagine della
statistica12
Utile-inutile
Concreta-astratta
Dinamica-statica
Stimolante-noiosa
Inesplorata-esplorata
Profonda-superficiale
Flessibile-rigida
Nitida-confusa
Sottostimata-sopravvalutata
Conosciuta-sconosciuta
Apprezzabile-disprezzabile
Ampia-limitata
Semplice-complessa
Appassionante-indifferente
Luminosa-scura
Attuale-superata
% Varianza
12
Fattore 1
(Valutazione)
0,283
0,134
0,225
0,641
-0,133
0,600
0,373
0,280
0,328
0,054
0,772
0,659
0,051
0,759
0,686
0,541
22,7
Fattore 2
(Potenza)
0,748
0,840
0,608
0,354
0,203
0,077
-0,013
0,087
0,053
0,042
0,067
0,260
0,035
0,230
0,130
0,436
13,5
Fattore 3
(Attività)
-0,056
0,055
-0,077
-0,064
-0,535
0,102
-0,026
-0,050
-0,678
0,808
-0,086
-0,079
0,135
-0,065
0,066
-0,146
9,3
Pesi fattoriali ottenuti mediante rotazione Varimax. L’indice di adeguatezza di Kaiser-Meyer-Olkin,
che misura la bontà dei risultati in termini di importanza dei fattori comuni rispetto a quelli specifici, è
pari a 0,85, valore definito “meritorio” (Fabbris, 1997).
36
Lo statistico, questo sconosciuto
5. L’entità professionale dello statistico
L’immagine della statistica e l’entità professionale dello statistico sono
intrinsecamente legati. Reid e Petocz (2002) e Petocz e Reid (2010), sulla base di
interviste a studenti in discipline statistiche, giungono ad un lucido schema
rappresentativo della disciplina e della professione, importante punto di riferimento e
confronto per la nostra indagine.
Il ruolo della statistica, e di conseguenza dello statistico, è descritto come
articolato su tre livelli, di cui il primo è il più riduttivo e il terzo il più articolato. Il
primo livello descrive la statistica come “tecnica”; al suo interno si suddivide
ulteriormente in tre stadi: allo stadio più basso, consiste nello svolgere calcoli; allo
stadio intermedio è l’utilizzo di tecniche statistiche per rappresentare i dati; allo
stadio più alto è la capacità di scegliere e combinare le tecniche statistiche. Lo
statistico è visto sostanzialmente come un tecnico.
Ad un livello un po’ più alto, la statistica si focalizza sull’utilizzo dei dati. Parte
dall’analisi dei dati finalizzata alla loro comprensione e interpretazione, per giungere
ad un livello più sofisticato nel quale la statistica è un modo per interpretare il mondo
reale grazie all’utilizzo di diversi modelli statistici. Lo statistico è dunque colui che
esplora ed esamina il significato di un insieme di dati.
Infine, al suo livello più alto, la statistica è vista come una metodologia che
permette di interpretare la realtà. In questo caso lo statistico fa ricorso alla
metodologia per confermare delle ipotesi sul funzionamento del mondo reale e
procedere poi alla interpretazione della realtà.
Prendendo come riferimento questo schema concettuale, cerchiamo di
interpretare come viene inquadrato il ruolo dello statistico da parte dei nostri studenti
(Tab. 7). L’attività prevalente maggiormente indicata (47,9% degli studenti) è
“utilizza ed elabora dati per estrapolare informazioni”. Nettamente distaccate le altre
attività: “studia la realtà” (15,9%), “ha capacità di previsione” (15,6%) e “interpreta i
dati” (13,2%). Praticamente irrisorie le percentuali relative alle restanti attività:
“risolve problemi sostantivi” (3,8%), “indaga nuovi fenomeni” (2,1%), “produce
dati” (0,9%), “è un esperto di metodi” (0,6%). Considerando le prime tre attività
scelte, l’elaborazione di dati rimane l’attività prevalente (79,1%), affiancata dalla
capacità di previsione (72,4%) e, in misura minore, dall’interpretazione dei dati
(60,5%). Una percentuale consistente di studenti, pari al 44,2%, afferma che la
statistica studia la realtà.
Con riferimento allo schema di Fig. 3, il ruolo prevalente dello statistico, così
come visto dagli stessi studenti di statistica, è quello di livello 2, nel quale il fulcro è
sull’analisi e interpretazione dei dati. È però prevalente l’aspetto dell’analisi dei dati
rispetto alla loro interpretazione.
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
37
Figura 3. Immagine della statistica e ruolo dello statistico (adattato da Reid e Petocz,
2002)
Livello3: creare
Fulcro su: significato
Lo statistico interpreta la
realtà
Fare inferenza sul mondo
reale
Tabella 7. Percentuale di prime scelte e di preferenze attribuite dagli studenti della Facoltà
di Scienze Statistiche alle attività dello statistico (n=344). Le preferenze non sommano 100
perché era possibile esprimerne fino a tre
Lo statistico:
Utilizza
za ed elabora dati per estrapolare informazioni
Studia la realtà
Ha capacità di previsione per decisioni future
Interpreta i dati
Risolve problemi sostantivi
Indaga nuovi fenomeni
Produce dati
È un esperto di metodi
Prima scelta
47,9
15,9
15,6
13,2
3,8
2,1
0,9
0,6
Preferenze
79,1
44,2
72,4
60,5
12,8
16,6
5,5
4,4
38
Lo statistico, questo sconosciuto
Il livello 3 di interpretazione della realtà (non dei dati) è meno presente fra le
scelte degli studenti: la voce “risolve problemi sostantivi”, che affida alla statistica il
ruolo più prestigioso, raccoglie poche preferenze (3,8% come prima scelta e 12,8%
entro le prime tre).
Attività legate all’indagine statistica (“produce dati”, “indaga nuovi fenomeni”)
sono praticamente ignorate dagli studenti, che in gran parte ritengono che la statistica
inizi con l’elaborazione di dati già disponibili, mentre lo statistico deve essere in
grado di pianificare, organizzare ed effettuare una rilevazione di dati da varie fonti o
direttamente presso popolazioni che detengono le informazioni.
La responsabilità non è però dei soli studenti: vi sono molti corsi di laurea in
statistica che non prevedono l’erogazione di insegnamenti incentrati sulle tecniche
d’indagine, spesso relegata all’ambito sociale. Tale attività ne risente e non rientra,
erroneamente, nell’immagine che gli studenti hanno della statistica.
L’immagine di una professione è fortemente legata al prestigio associato alla
professione stessa, che influenza anche la scelta della facoltà (si veda Tab. 3, con
riferimento a Economia). Nel caso dello statistico, il ruolo in cui si vedono qualche
anno dopo l’assunzione è per circa metà degli studenti quello di consulente (49,3%),
per il 29,5% tecnico, per il 12,7% responsabile e l’8,6% capo-progetto. Prevalgono
dunque i ruoli intermedi, anche se non mancano ruoli apicali.
6. Le aspirazioni lavorative
Le aspirazioni lavorative di cui si parla in questo paragrafo sono relative al profilo
professionale dello statistico ideale, e sono rilevate solamente presso gli studenti
della Facoltà di Scienze Statistiche. Le domande poste riguardano le attività che si
vorrebbe compiere nello svolgimento del proprio (futuro) lavoro di statistico, e il
profilo professionale che si ritiene più adeguato alle proprie attitudini. Entrambe le
domande sono state poste chiedendo di indicare una prima, una seconda e una terza
scelta da un elenco, rispettivamente, di attività lavorative e di profili professionali
connessi alla statistica.
Le Tabb. 8 e 9 mostrano, per ciascuna attività e per ciascuna professione, la
percentuale di studenti che le hanno indicate come prima scelta o come una delle tre
possibilità di scelta.
La distribuzione delle risposte mostra una preponderanza di scelte di attività di
area economico-gestionale, che riproducono la prevalenza degli iscritti ai corsi di
laurea del comparto economico della Facoltà.
39
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
Tabella 8. Percentuale di prime scelte e di preferenze attribuite dagli studenti della Facoltà
di Scienze Statistiche alle attività lavorative (n=344). Le preferenze non sommano 100
perché era possibile esprimerne fino a tre
Analisi di costi, controllo di gestione, analisi di bilanci
Progettazione ed esecuzione di indagini campionarie e di
ricerche di mercato
Analisi e previsione di fenomeni demografici, sociali,
sanitari, economici
Elaborazione di dati e analisi descrittive con programmi
statistico-informatici
Analisi di mercati finanziari
Pianificazione, controllo e certificazione della qualità
Progettazione di esperimenti ed interpretazione dei
risultati, clinical trial, simulazioni
Analisi statistica multivariata, data mining
Costruzione e gestione di basi di dati, programmazione
informatica
Progettazione e valutazione di servizi, realizzazione di
sistemi di indicatori
Ricerca su fonti statistiche ufficiali, anche via internet
Prima scelta
16,0
Preferenze
45,1
14,2
38,1
14,2
37,8
6,8
33,1
19,5
7,7
33,1
29,9
4,7
16,3
4,4
15,7
7,1
15,4
3,0
14,8
2,4
13,4
Fra le attività sono inoltre assai citate la progettazione di indagini campionarie e
ricerche di mercato e l’analisi e previsione di fenomeni, trasversali all’area sociale e
a quella economica.
Poco ambite, invece, la ricerca di fonti statistiche ufficiali, che probabilmente
viene vista come circoscritta a pochi ruoli professionali, la “progettazione di
esperimenti ed interpretazione dei risultati, clinical trial, simulazioni”, e la
“progettazione e valutazione di servizi, realizzazione di sistemi di indicatori”, che
effettivamente ha una caratterizzazione politica e di governo che ancora potrebbe
risultare lontana ed estranea a dei ventenni aspiranti statistici.
Anche l’analisi multivariata è citata assai di rado, sia come attività preferita che
entro le prime tre, nonostante che l’attività dello statistico sia fatta coincidere
prevalentemente con l’elaborazione dei dati; questa discrepanza fa pensare che le
analisi di dati che ci si aspetta di fare siano prevalentemente analisi semplici, per lo
più descrittive.
40
Lo statistico, questo sconosciuto
Tabella 9. Percentuale di prime scelte e di preferenze attribuite dagli studenti della Facoltà
di Scienze Statistiche alle figure professionali (n=344). Le preferenze non sommano 100
perché era possibile esprimerne fino a tre
Esperto/tecnico in marketing
Addetto al controllo di gestione
Analista di bilancio o finanziario
Esperto/tecnico in supporto ai sistemi decisionali
Esperto in project management di area socio-economica
Statistico/ricercatore economico
Statistico valutatore
Addetto al controllo di qualità
Statistico/ricercatore medico
Statistico/ricercatore sociale e/o sanitario
Demografo
Statistico/ricercatore ambientale
Prima scelta
16,5
12,4
19,1
10,6
2,9
9,4
3,2
6,2
6,2
6,2
4,7
2,6
Preferenze
37,5
36,6
34,3
29,4
27,6
27,3
21,8
21,5
17,4
17,2
11,6
9,0
Nonostante un certo understatement, peraltro comprensibile da parte di studenti
giovani che probabilmente faticano a proiettarsi in una futura posizione di potere, le
ambizioni che qui vengono espresse sembrano elevarsi dal piano meramente tecnico
ed esecutivo che emergeva nel Par. 5, per mostrare invece l’aspettativa, o la
speranza, di svolgere attività e professioni di ampio respiro, che consentano di
governare l’intero processo: controllo di gestione, analisi dei mercati finanziari,
analisi e previsione di fenomeni, progettazione ed esecuzione di indagini. La mera
elaborazione dei dati, che pure è considerata una sorta di necessità dell’attività dello
statistico e che viene citata abbastanza spesso fra le attività attese, è assai raramente
la più ambita. È interessante osservare come gli studenti che hanno partecipato
all’indagine abbiano distinto fra la situazione ideale, rappresentata da ciò che
desidererebbero fare, e la realtà, corrispondente alla domanda su cosa faccia uno
statistico; gli studenti sembrano, infatti, consapevoli della difficoltà ad affermare per
intero le proprie potenzialità, tanto che nel corso dei focus group avevano dichiarato
che “non si conoscono le potenzialità dello statistico, per cui non te la chiedono. E te
la chiedono solo in quei luoghi dove si fa in maniera specifica statistica, negli altri
non puoi far vedere neppure un chi-quadrato”; un altro aspetto emerso durante il
focus group, che allontana il profilo dello statistico reale da quello ideale è la
“carenza di risorse di tempo, umane e finanziarie, per cui ci si accontenta di cose
semplici che si producono rapidamente. Spesso le aziende necessitano di risposte
semplici, la maggior parte delle volte gli basta una tabella, lavoro che può fare anche
uno che non ha speso 5 anni per laurearsi”.
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
41
In generale, le indicazioni fornite dalla graduatoria ricavata dalle preferenze
assolute sono in linea con quelle ricavate dalla rosa delle preferenze indicate, con
poche eccezioni notevoli: si tratta in alcuni casi di attività molto specifiche e per così
dire “di nicchia”, che risultano spesso la preferenza assoluta di chi è interessato a
quel settore ma non vengono mai citate da altri (es. l’analisi dei mercati finanziari),
oppure, viceversa, di attività così trasversali alle diverse declinazioni della
professione che sono comunque citate da tutti (l’elaborazione dei dati).
Analogamente, fra le figure professionali spiccano l’esperto di marketing,
l’addetto al controllo di gestione, l’analista finanziario, mentre lo statistico
ambientale è il meno citato, e il valutatore non è quasi mai una prima scelta.
L’impressione è che i dati ricalchino anche in questo caso la distribuzione degli
iscritti ai diversi indirizzi di studio, e quindi che la scelta delle professioni, come e
ancora più delle attività che si vorrebbero svolgere, sia forgiata sull’offerta didattica
che gli studenti hanno incontrato, e che, anche per la scarsa conoscenza generale del
ruolo della statistica e delle professioni statistiche, costituisce spesso l’unico modo
che gli studenti hanno per immaginare quello che potrebbero e vorrebbero fare una
volta laureati.
Per verificare l’esistenza di tale relazione tra attività, professioni e corsi di
laurea, si è condotta un’analisi delle corrispondenze multiple (Greenacre e Blasius,
2006) utilizzando come variabili attive le 11 attività e le 12 professioni considerate;
ciascuna variabile considerata è una variabile dicotomica che indica se la relativa
attività o professione è stata scelta fra le prime tre13. Sono state inoltre proiettate
come variabili supplementari il corso di studi e l’anno di corso. Nella Fig. 4 è
riportata la rappresentazione grafica della soluzione bidimensionale ottenuta; le
etichette relative alle “non professioni” non sono state riportate per chiarezza della
configurazione, mentre il corso di studi è indicato dalle sigle14.
13
Considerando le sole prime scelte era invece possibile lavorare con sole due variabili qualitative,
che presentano rispettivamente 11 e 12 modalità di risposta. Tuttavia, dato che in molti casi esiste una
corrispondenza diretta fra attività e professione (es. analista finanziario e analisi dei mercati finanziari;
addetto al controllo di gestione e analisi dei costi/controllo di gestione; addetto al controllo qualità e
certificazione della qualità, etc…), l’analisi delle corrispondenze basate sulle sole prime scelte dava
origine ad una rappresentazione più esplicativa dal punto di vista della quota di varianza spiegata
(53,6% per la somma delle due componenti), ma meno informativa sul piano dei contenuti, poiché le
figure professionali replicavano quasi esattamente l’informazione veicolata dalle attività.
14
SEFA è un corso di laurea specialistica in Scienze Statistiche Economiche, Finanziarie e
Aziendali; SDS un corso di laurea specialistica in Scienze Statistiche, Demografiche e Sociali; SGI è
una laurea triennale in Statistica e Gestione delle Imprese; SI un corso di laurea specialistica in
Statistica e Informatica; STI un corso di laurea triennale in Statistica e Tecnologie Informatiche; SEF
un corso di laurea triennale in Statistica, Economia e Finanza; SPS un corso di laurea triennale in
Statistica, Popolazione e Società.
42
Lo statistico, questo sconosciuto
Considerando la scomposizione dell’inerzia corretta secondo Benzécri (1979) la
prima dimensione spiega il 27,7% della variabilità, e distingue le attività e
professioni di ambito sociale da quelle di ambito economico, mentre la seconda
spiega il 19,1% e distingue l’area informatica e le attività più tecniche dalle altre. Più
che individuare dimensioni sottostanti ai dati, dunque, il grafico mette in evidenza tre
aree tematiche chiaramente distinte: quella in basso a sinistra è caratterizzata dai
corsi di laurea di area sociale (la triennale Statistica, Popolazione e Società e la
specialistica in Scienze Statistiche, Demografiche e Sociali) con le relative figure
professionali: lo statistico sociale, il demografo, lo statistico medico. Non ci sono
attività esclusivamente collocate in quest’area, ma le più vicine sono la ricerca di
fonti statistiche ufficiali e l’analisi e previsione di fenomeni demografici, sociali,
sanitari ed economici, che infatti si trova in posizione intermedia fra l’area sociale e
quella economica, situata a destra del grafico. Quest’area è contraddistinta dai corsi
di laurea triennale in Statistica Economia e Finanza e Statistica per la Gestione delle
Imprese, e dalla laurea specialistica in Scienze Statistiche Economiche, Finanziarie e
Aziendali. Vi troviamo i profili professionali dello statistico economico, dell’analista
di bilancio o finanziario, dell’addetto al controllo di gestione, del project manager e,
in una posizione più centrale, dell’esperto di marketing. Quest’area è caratterizzata
dalle attività di analisi dei mercati finanziari e analisi di costi, controllo di gestione,
analisi di bilanci. La progettazione e realizzazione di indagini campionarie si trova in
posizione relativamente centrale ma spostata verso l’area economica, probabilmente
perché questa attività è legata assai fortemente, nell’immaginario degli studenti, alle
ricerche di mercato.
Infine, la parte alta del grafico è contrassegnata dal corso di laurea triennale
Statistica e Tecnologie Informatiche e dalla laurea specialistica in Statistica e
Informatica; qui troviamo la figura dell’esperto in controllo della qualità e
dell’esperto in supporto ai sistemi decisionali, ma anche tutte le attività
maggiormente tecniche: l’analisi di dati, sia descrittiva che multivariata, la
costruzione e gestione di basi di dati, la programmazione informatica.
L’anno di corso non risulta caratterizzante, così come la distinzione fra lauree
triennali e specialistiche.
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
43
Figura 4. Rappresentazione grafica dell’analisi delle corrispondenze condotta su attività e
professioni preferite, con anno di corso e corso di studi proiettate quali variabili
supplementari
A ulteriore riprova, nella Tab. 10 è riportata la percentuale di preferenze
accordate a ciascuna attività lavorativa dagli studenti, separatamente per corso di
studi. Più della metà degli studenti triennali di area informatica vorrebbe occuparsi di
basi di dati e programmazione, il che dimostra che la lamentazione che spesso si
sente relativamente al fatto che i laureati in statistica poi si trovino a fare gli
informatici è una propensione latente in molti studenti, ma solo in parte è effetto di
un equivoco su cosa debba e voglia fare uno statistico. Nell’area informatica,tuttavia,
la vocazione alla programmazione è così forte solo alla triennale, e scende al 25%
quando si considerano gli studenti della specialistica, che confermano però una
vocazione tecnica e concentrano tutte le loro preferenze sull’analisi dei dati, sia
descrittiva che multivariata.
44
Lo statistico, questo sconosciuto
Tabella 10. Percentuale di preferenze attribuite dagli studenti della Facoltà di Scienze
Statistiche alle attività lavorative, per corso di studi. Le preferenze non sommano 100 perché
era possibile esprimerne fino a tre
Basi di dati, informatica
Fonti statistiche ufficiali
Indagini campionarie
Analisi descrittive
Analisi multivariata
Esperimenti
Controllo qualità
Sistemi di indicatori
Mercati finanziari
Controllo di gestione
Previsione di fenomeni
SEFA
SDS
SGI
SI
STI
SEF
SPS
(n=54) (n=18) (n=97) (n=16) (n=54) (n=70) (n=35)
5,6
11,1
6,2
25,0
59,3
5,7
5,7
16,7
16,7
11,3
12,5
14,8
5,7
25,7
42,6
27,8
43,3
25,0
22,2
42,9
42,9
27,8
44,4
26,8
68,8
59,3
24,3
14,3
7,4
38,9
13,4
68,8
24,1
4,3
8,6
14,8
33,3
12,4
18,8
20,4
8,6
28,6
38,9
16,7
33,0
37,5
37,0
12,9
34,3
9,3
27,8
15,5
12,5
5,6
10,0
40,0
40,7
5,6
29,9
0,0
13,0
77,1
2,9
59,3
5,6
64,9
6,3
18,5
64,3
8,6
27,8
72,2
34,0
6,3
16,7
40,0
88,6
L’analisi dei costi, il controllo di gestione, e l’analisi dei bilanci vanno per la
maggiore preso gli studenti di tutti i corsi economici, ma quelli di Statistica,
Economia e Finanza prediligono in modo particolare l’analisi dei mercati finanziari.
Nell’area sociale l’attività più ambita è l’analisi e previsione di fenomeni. La ricerca
di fonti statistiche e la costruzione di indicatori sono attività poco citate, ma
comunque più dagli studenti di area sociale che dagli altri, mentre è curioso che la
progettazione e realizzazione di indagini campionarie sia un’attività desiderata
soltanto da uno studente su quattro della specialistica di area sociale.
Infine (Tab. 11), gli studenti di statistica sembrano disposti a sacrifici pur di
ottenere un’occupazione che consenta loro di mettere in pratica quanto appreso
durante gli studi: oltre il 60% dice che continuerà a cercare fino a quando non troverà
un lavoro coerente, e tale proporzione arriva a quasi tre studenti su quattro nei corsi
di laurea magistrali. Quelli che hanno scoperto, strada facendo, di non avere alcuna
vocazione statistica sono invece pochissimi. Non sappiamo se tale fedeltà si manterrà
intatta alla prova dei fatti, ma di sicuro, seppure a fatica, la statistica sembra aver
fatto breccia nei cuori dei suoi studenti.
45
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
Tabella 11. Distribuzione percentuale della variabile “Importanza di svolgere attività
coerenti”, per tipo di corso
Continuerò a cercare finché non trovo un’attività coerente
con i miei studi
Non ho particolari pretese sulla professione, mi basta
trovare lavoro subito
Non sono sicuro che mi piaccia fare lo statistico, la
statistica mi interessa poco
Altro
Totale
Triennale
(n=256)
Specialistica
(n=88)
57,4
71,3
26,9
18,4
4,0
2,3
11,6
100,0
8,0
100,0
7. Conclusioni
“Carneade, chi era costui?”. Questa celebre esclamazione potrebbe essere parafrasata
per descrivere la situazione della statistica nell’Italia di oggi: grande sconosciuta
presso l’opinione pubblica e perenne fanalino di coda nella corsa alle
immatricolazioni che parte all’inizio di ogni nuovo anno accademico. Era il 1903
quando Wells scriveva:
«The time may be not very remote when it will be understood that for a complete
initiation as an efficient citizen of one of the new great complex world wide states
that are now developing, it is as necessary to be able to compute, to think in
averages and maxima and minima, as it is now to be able to read and write»
È trascorso oltre un secolo, ma la triste verità è che, ancora oggi, per molti
italiani la statistica è un mistero e “ignorano cosa faccia uno studioso di statistica. Per
lo più l’idea che hanno è quella di una specie di topo d’archivio che passa la sua vita
a sbagliare sondaggi elettorali e a fare figuracce in tv” (Marrese, 2006).
Questa mancanza di riconoscibilità e di riconoscimento si ripercuote in diversi
modi sugli stessi statistici: innanzitutto sugli “statistici mai nati”, ovvero tutte quelle
persone che, se solo avessero saputo, o capito, in cosa consiste la statistica, se ne
sarebbero forse innamorate. E in effetti il senso di un incontro fortuito, quasi di una
certa dose di serendipity, si incontra spesso nei racconti dei ragazzi che spiegano
come hanno deciso di iscriversi a statistica: “vidi una locandina affissa a scuola, mi
stupii che esisteva una facoltà di statistica”; “ho preso da internet l’elenco delle
facoltà e mi sono incuriosito”; “io vengo da una regione dove non c’è la facoltà di
46
Lo statistico, questo sconosciuto
statistica, per cui non si pensa che esista”; “avevo scoperto per caso dell’esistenza di
questa facoltà. Molti miei amici non la conoscevano proprio”.
Che siano così pochi coloro che arrivano a conoscere e scegliere la statistica è un
peccato, soprattutto perché chi la sceglie mostra poi una forte fidelizzazione: sono
oltre il 75% gli studenti di statistica che in questa ricerca dicono di essere ancora
molto convinti della scelta fatta, contro il 59% degli studenti delle altre facoltà;
viceversa, solo il 2,9% degli studenti di statistica vorrebbe cambiare facoltà o
lasciare gli studi universitari, contro il 4,6% degli altri. Forse questo è in parte dovuto
al senso di appartenenza che genera il fatto di sentirsi parte di una comunità
relativamente piccola e poco conosciuta, ma in generale gli studenti appaiono
soddisfatti della scelta compiuta, fieri di quello che sanno fare e consapevoli di
quanto sia riduttiva l’immagine che ha della statistica l’opinione pubblica; “Non è
che ora capiscano granché di quello che facciamo (…) a parte mia mamma che si è
appassionata”; “È divertente stupirli con quello che facciamo”, sono alcuni dei
racconti emersi durante i focus group su ciò che in famiglia si dice di quel che
studiano.
La consapevolezza della scarsa riconoscibilità che dovranno scontare anche sul
mercato del lavoro è già presente negli studenti, che non sanno come immaginare il
ruolo dello statistico e sembrano combattuti fra il desiderio di dare ampio respiro al
proprio mestiere di statistici, gestendo tutte le fasi del processo di produzione, analisi
e interpretazione del dato e applicando le tecniche apprese per governare la realtà, e
la sensazione che, con l’eccezione di pochi fortunati, molti di loro si troveranno al
più a sfornare grafici con Excel. Certamente è vero che in buona parte degli ambiti
lavorativi l’utilizzo di tecniche troppo sofisticate non è richiesto né gradito (e spesso
neppure necessario, occorre precisare), e che “questa funzione e questa professione
può ritrovarsi più nelle università o in aziende specializzate nell’approntare metodi
per la soluzione di specifici problemi, che nelle imprese.” (Cipolletta, 2003). Tuttavia
quella statistica è, o dovrebbe essere, anche una forma mentis, e i laureati, specie
dopo qualche anno speso nel mercato del lavoro, dovrebbero trovare il coraggio di
volare più alto dei ruoli tecnici ed esecutivi nei quali rischiano di rimanere incastrati.
«Credo molto più che la statistica nel mondo delle imprese sia un approccio con
cui ci si specializza in altri settori. La professione, allora, non sarà tanto quella
dello statistico, ma quella del dirigente d’azienda, che si occupi di personale, di
marketing, di controllo di gestione, di finanza ecc..» (Cipolletta, 2003).
La scarsa conoscenza della disciplina presso il grande pubblico e presso i datori
di lavoro è certamente determinata anche dal fatto che solo raramente questa viene
affrontata alla scuola media superiore, e men che meno nella scuola dell’obbligo. In
occasione della Settima Conferenza Nazionale di Statistica tenutasi a Roma nel 2004,
Biggeri (2004), allora Presidente dell’Istat, affermava che “i tempi sono maturi per
attivare la Scuola superiore per la statistica ufficiale, del resto prevista anche in un
Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
47
apposito decreto legislativo del 1999”. Non si tratta quindi soltanto di anticipare o di
ripensare l’orientamento presso le scuole superiori, ma soprattutto di portare la
cultura statistica nella società, e per far ciò è necessario partire dalle scuole,
coinvolgendo gli studenti, ma prima, e ancora di più, gli insegnanti.
«A teacher with a broader conception of the subject encourages students to
develop these broader conceptions: however, a teacher with a more limiting
conception tends to provoke students into a more limiting approach, even those
students who are aware of broader conceptions» scrivono Reid e Petocz (2002),
illustrando come la necessità che una cultura statistica parta dalla formazione degli
insegnanti sia analoga a quanto accade per la formazione della cultura musicale e di
altre forme di cultura.
Questa sembra dunque la strada da percorrere, e negli ultimi anni sono state
promosse varie attività per la diffusione della cultura statistica: si pensi, ad esempio,
alle iniziative “Binario dieci”, “Il valore dei dati” e “Censimento a scuola”,
organizzate dall’Istat per mettere a disposizione di studenti e docenti nei diversi
ordini di scuola gli strumenti per capire e utilizzare la statistica (crf.
www.istat.it/it/informazioni/per-gli-studenti/binariodieci; http://petra1.istat.it/censb/;
www.istat.it/servizi/studenti/valoredati/).
Anche l’università, naturalmente, può e deve fare qualcosa. Proprio perché lo
statistico non esiste nell’immaginario collettivo, l’immagine che i ragazzi hanno di
questa figura professionale è totalmente scolpita su quello che la facoltà ha trasmesso
loro: se non riescono a figurarsi un concreto profilo professionale, è anche perché la
formazione è stata troppo teorica, se si vedono come figure meramente tecniche ed
esecutive è perché nessuno ha cercato di insegnar loro ad essere indipendenti e
intraprendenti, se una volta usciti scoprono che il mercato del lavoro non sa chi sono,
è anche perché a volte l’accademia indulge troppo a guardarsi l’ombelico. Il rischio,
dunque, è che lo statistico di domani abbia assorbito così bene gli insegnamenti
ricevuti da riprodurre anche i difetti del sistema universitario che lo ha generato.
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Il profilo professionale dello statistico: ruoli, competenze e prospettive
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The Unknown Statistician.
How Students at the University of Padua
Perceive Statistics and Statisticians
Summary. The representation young freshmen and their families have of a discipline and the
related professional profile is a crucial issue for choosing a study program. This
contribution analyses the representation of statistics and statisticians by surveying a sample
of 1,068 students in statistics and other competitor study programs. We underline differences
between students in statistics and in other subjects as for the reasons of the study program’s
choice, criticalities of the discipline and the professional profile, and we analyse the
professional expectations of the future statisticians. The results provide useful suggestions to
address orientation activities and bridge the communication gap between university and
youth.
Keywords. Representation of Statistics; Role of Statisticians; Semantic Differential;
Professional Expectations.