Illegal Immigration into Italy: Evidence from a field survey

The Survey on illegal migration in Italy (SIMI henceforth) aims to analyse the phenomenon of clandestines migrating to or through Italy. SIMI contains information concerning the main demographic, economic and social characteristics of a sample of 920 clandestines crossing Italian borders and apprehended during 2003. Migrants' motivations, intention to send remittance and expectations about the future are collected within SIMI and reported in this paper.

Chapter Post-stratification as a tool for enhancing the predictive power of classification methods

It is well known that, in classification problems, the predictive capacity of any decision-making model decreases rapidly with increasing asymmetry of the target variable (Sonquist et al., 1973; Fielding 1977). In particular, in segmentation analysis with a categorical target variable, very poor improvements of purity are obtained when the least represented modality counts less than 1/4 of the cases of the most represented modality. The same problem arises with other (theoretically more exhaustive) techniques such as Artificial Neural Networks. Actually, the optimal situation for classification analyses is the maximum uncertainty, that is, equidistribution of the target variable. Some classification techniques are more robust, by using, for example, the less sensitive logit transformation of the target variable (Fabbris & Martini 2002); however, also the logit transformation is strongly affected by the distributive asymmetry of the target variable. In this paper, starting from the results of a direct survey in which the target (binary) variable was extremely asymmetrical (10% vs. 90%, or greater asymmetry), we noted that also the logit model with the most significant parameters had very reduced fitting measures and almost zero predictive power. To solve this predictive issue, we tested post-stratification techniques, artificially symmetrizing a training sample. In this way, a substantially increase of fitting and predictive capacity was achieved, both in the symmetrized sample and, above all, in the original sample. In conclusion of the paper, an application of the same technique to a dataset of very different nature and size is described, demonstrating that the method is stable even in the case of analysis executed with all data of a population

Misurare la salute: un’applicazione dell’indice di Mazziotta-Pareto

Da alcuni anni, il dibattito su come misurare il Benessere coinvolge i responsabili politici, i ricercatori e l'opinione pubblica in quanto i cambiamenti negli stili di vita e quelli in ambito economico, sociale, sanitario ed ambientale hanno evidenziato la necessità di sviluppare nuove misure statistiche in grado di supportare i decisori, le imprese e i cittadini nelle loro scelte. Un contributo in tal senso è venuto dalla comunità dei ricercatori partecipanti al progetto ISTAT BESBenessere Equo e Solidale nel quale si declina il concetto di Benessere attraverso 12 dimensioni, una delle quali è, per l’appunto, la salute. Dopo alcune osservazioni circa gli indicatori semplici che compongono la dimensione della Salute, viene ripreso l’indice sintetico proposto da Mazziotta e Pareto per la misura della salute su base regionale e discusso il ranking derivante dalla sua applicazione

About the Mean Difference of the Inverse Normal Distribution

The calculation of the mean difference for the inverse normal distribution can be obtained by a transformation of variable or a hard integration by parts. This paper shows a simpler formula of the mean difference of the inverse normal distribution that highlights the role of the two parameters on the mean difference of the model. It makes it easier to study the relation of the mean difference with the other indexes of variability for the inverse normal distribution

Capitolo 5 - Analisi grafica delle performance in itinere in relazione al punteggio totale dei test d’ingresso; in Valenza predittiva dei test di ammissione al corso di laurea in Medicina e Chirurgia

Il rapporto è una sintesi dei risultati ottenuti nell’ambito del Progetto “Predittività dei test di ammissione al corso di laurea magistrale in Medicina e Chirurgia sul rendimento accademico e professionale” proposto dall’Università degli Studi di Bari Aldo Moro e finanziato dal MIUR (nota prot. 464 20/4/2012). E’ ben noto che i Corsi di laurea Magistrale in Medicina e Chirurgia sono a numero programmato a livello nazionale e che a ogni sede universitaria, con decreto ministeriale, sono assegnati un numero definito di posti disponibili. Per accedere al corso, gli studenti devono partecipare, nella sede da essi scelta, a una prova di ammissione predisposta dal Ministero e identica per tutte le Università. In ogni sede, in base ai risultati conseguiti alla prova, viene stilata una graduatoria per cui accedono al corso gli studenti, che, a partire da quello che ha conseguito il punteggio più alto, si siano collocati in una posizione utile fino a esaurimento dei posti disponibili. Il concorso di ammissione consiste nella soluzione di 80 quesiti a risposta multipla che presentano cinque opzioni, tra cui i candidati devono individuare l’unica corretta, su argomenti relativi a quattro ambiti: Cultura generale e ragionamento logico, Biologia, Chimica e Matematica e Fisica. Nel volume sono analizzati una serie di aspetti relativi alla performance in itinere mediante opportuni indicatori, alcune relazioni di dipendenza tra le variabili anno di corso ( capitolo 4), punteggio in entrata PT (capitolo 5). Nei capitoli 6 e 7 si riportano le analisi di correlazione (capitolo 6) e di regressione multipla e logistica (capitolo 7) effettuate per evidenziare il valore predittivo delle variabili in ingresso delle performance in itinere e uscita. Infine (capitolo 9), la disponibilità dei dati sugli immatricolati già iscritti all’università permette di rispondere alle due domande che per il campione di studenti osservato hanno particolare rilevanza (da quali corsi di studio essi provengono e quali sono, comparativamente a quelle degli altri immatricolati, le loro performance in itinere e uscita)

What influences the perception of immigration in Italian adolescents? An analysis with CUB models for rating data

Surveys are the traditional means of measuring individuals’ opinions and perceptions through the expression of ratings on ordinal scales. CUB models, introduced by Piccolo in 2003 [1,2], are particularly useful for the analysis of such data, as they allow researchers to investigate the mechanism of selection and weighting of the two main latent components involved, uncertainty and feeling, with a mixture of a discrete Uniform and a shifted Binomial distributions, respectively. In order to understand how adolescents perceive the immigration phenomenon and the possibilities of social inclusion of migrants, a survey was conducted with about 1,200 students of some high schools participating in the Italian Ministry of Education Project for Scientific Degree in Statistics (PLS in Statistics) in Southern Italy. CUB regression models were used to investigate the main covariates that can explain different perceptions of the immigration phenomenon. Gender, Age, High school type, Geographic area of residence and Level of information emerged as the most important contextual factors, along with socio-demographic characteristics, influencing the development of critical thinking about the impact of immigration on the host society. In addition, the media and educators play a fundamental role in providing accurate information. Understanding the role of these factors could be useful in planning educational activities and thematic contents that address responsibility, the promotion of intercultural dialog, hospitality and cooperation. Educational institutions undoubtedly play a key role in building global citizenship among young people