Decomposition of variance in terms of conditional means

We test against two different sets of data an apparently new approach to the analysis of the variance of a numerical variable which depends on qualitative characters. We suggest that this approach be used to complement other existing techniques to study the interdependence of the variables involved. According to our method the variance is expressed as a sum of orthogonal components, obtained as differences of conditional means, with respect to the qualitative characters. The resulting expression for the variance depends on the ordering in which the characters are considered. We suggest an algorithm which leads to an ordering which is deemed natural. The first set of data concerns the score achieved by a population of students, on an entrance examination, based on a multiple choice test with 30 questions. In this case the qualitative characters are dyadic and correspond to correct or incorrect answer to each question. The second set of data concerns the delay in obtaining the degree for a population of graduates of Italian universities. The variance in this case is analyzed with respect to a set of seven specific qualitative characters of the population studied (gender, previous education, working condition, parent's educational level, field of study, etc.)Comment: 3 figure

Consolidamento ed eterogeneità nelle esperienze di studio dei laureati italiani

Il bilancio complessivo che emerge in questo XIII Profilo dei laureati italiani, presentato e discusso quest’anno al convegno "Qualità e valutazione del sistema universitario”, ospitato dall’Università di Sassari venerdì 27 maggio 2011,sottolinea due aspetti centrali: il consolidamento dei risultati complessivi emersi negli anni precedenti (migliori di quelli pre-riforma) e l’ampia eterogeneità che permane nelle caratteristiche dei laureati. La documentazione disponibile, ampia e aggiornata è supporto importante per esprimere valutazioni fondate sul processo riformatore, tanto più in questo periodo che vede una parte consistente del mondo universitario impegnato nella riscrittura degli statuti di ateneo. L’analisi attenta della qualità e della valutazione che del sistema universitario ci restituiscono i principali protagonisti rappresenta pur sempre la base indispensabile per ogni seria verifica e per ogni sforzo progettuale proiettato nel futuro. Per questo vale intanto la pena leggerla questa documentazione, sottraendosi così all’insidia più diffusa anche nel mondo accademico: il rischio, come avvertiva Norberto Bobbio, di dare l’impressione di persone che sanno benissimo come la società italiana deve essere, ma non sanno assolutamente com’è. Il Rapporto restituisce ad ognuna delle università aderenti al Consorzio una documentazione completa, tempestiva e affidabile sulle caratteristiche dei propri laureati, in grado di rispondere anche alle richieste del Ministero, del CNVSU ed a quelle che verranno avanzate dalla neo costituita Agenzia nazionale di valutazione del sistema universitario e della ricerca (ANVUR). La stessa documentazione rappresenta per le aziende pubbliche e private italiane ed estere, uno strumento importante di valutazione dei potenziali candidati all’assunzione, un supporto fondamentale per ogni efficace azione di orientamento e offre indicazioni utili per interventi premiali o migliorativi.

Talking about the Pigou Paradox: Socio-Educational Background and Educational Outcomes of AlmaLaurea

Italy has an immobile social structure. At the heart of this immobility is the educational system, with its high direct, but especially indirect cost, due to the extremely long time necessary to get a degree and to complete the subsequent school-to-work transition. Such cost prevents the educational system from reallocating the best opportunities to all talented young people and from altering the "typical" market mechanism of intergenerational transfer of human capital and social status. About ten years after the Bologna declaration and the "3+2" reform of the university system, AlmaLaurea data relative to 2008 shows a framework not much different from that of 2000. This is apparent by looking at the socio-educational background of university graduates. Parents' educational level seems to be the main determinant of the probability to get a university degree and to get it with the highest possible grade. As previous studies have also shown, the effect of the socio-educational background on children success at the university is not direct, but through the high school track. In fact, although any secondary high school gives access to the university, nonetheless lyceums provide students with far higher quality of education than technical and professional schools.intergenerational transfers, human capital, social status, Bologna declaration, "3+2" university reform, AlmaLaurea, Italy

AlmaLaurea - the italian experience in monitoring the fortunes of graduates

Celem niniejszego artykułu jest zaprezentowanie jednego z systemów badania karier osób, które ukończyły naukę na uczelniach wyższych. Autorka stara się przybliżyć polskiemu czytelnikowi działalność istniejącego od kilkunastu lat we Włoszech konsorcjum międzyuczelnianego AlmaLaurea oraz, na wybranych przykładach, pokazać, jakie korzyści może przynieść monitoring losów absolwentów.The purpose of this article is to explain one of the systems of monitoring the careers of people who finished their university studies. The author tries to bring closer to the Polish reader the activities of the existing in Italy sińce several years inter-university consortium, AlmaLaurea and to show on selected examples, what advantages can monitoring the fortunes of graduates bring about

Zagadnienie losów absolwentów studiów I i II stopnia we Włoszech w działalności i badaniach Międzyuczelnianego Konsorcjum AlmaLaurea

The author discusses the careers of young people with undergraduate and graduate degrees in Italy based on results of studies initiated and conducted by the AlmaLaurea Interuniversity Consortium. Founded in 1994 at the Statistical Observatory run by the University of Bologna, the Consortium aims to help young people to enter the labour market. To this end, it established a communication platform for employers and university graduates as well as a university-based database with over 700,000 CVs of graduates from all Italian universities (46 in May 2006) which have joined the AlmaLaurea Consortium. One of the Consortium’s goals is to facilitate mutual contacts and share information between universities, graduates and enterprises on topics such as employers’ expectations and ways to match those in educational/vocational profiles of prospective employees. The monitoring of young peoples’ careers begins at the final stages of secondary education and ends 5 years after university graduation. The success of this project on the Italian market, reflected in the growing numbers of young people finding employment after graduation, encouraged the Consortium to promote the idea beyond Italian borders. Moving in line with European Commission’s guidelines which signalled insufficient information about the social and occupational situation of young Europeans, the Consortium is now operating as EuroAlmaLaurea.Autor przedstawia losy absolwentów studiów I i II stopnia we Włoszech na podstawie wyników badań zainicjowanych i prowadzonych przez Międzyuczelniane Konsorcjum AlmaLaurea. Konsorcjum to, utworzone w 1994 r. przy Obserwatorium Badań Statystycznych Uniwersytetu w Bolonii, postawiło sobie za cel ułatwianie młodym ludziom wchodzenie na rynek pracy. Aby zrealizować to zadanie, stworzyło płaszczyznę porozumienia między pracodawcami i absolwentami szkół wyższych oraz ogólnouczelnianą bazę informacyjną, zawierającą m.in. ponad 700 tys. zawodowych życiorysów absolwentów wszystkich włoskich uczelni (w maju 2006 r. było ich 46), które zgłosiły akces do Konsorcjum AlmaLaurea. Projekt Konsorcjum polega m.in. na ułatwianiu wzajemnego kontaktu i udostępnianiu informacji między uczelniami, absolwentami i przedsiębiorstwami w kwestii ustalenia oczekiwań zawodowych potencjalnych pracodawców oraz dostosowaniu profili zawodowych potencjalnych pracobiorców. „Pilotowanie” losów młodzieży rozpoczyna się już w końcowym etapie kształcenia na poziomie średnim, a kończy 5 lat po uzyskaniu dyplomu szkoły wyższej. Sukces projektu na rynku włoskim, wyrażający się w rosnącej liczbie młodzieży znajdującej zatrudnienie po studiach, zachęcił Konsorcjum do rozszerzenia swojej działalności poza granice Włoch. Wpisując się w wytyczne Komisji Europejskiej, sygnalizującej problem niedostatecznej informacji na temat sytuacji społecznej i zawodowej młodzieży, funkcjonuje dziś jako EuroAlmaLaurea

Graduates’ employment and employability after the “Bologna Process” reform. Evidence from the Italian experience and methodological issues

In a phase of depression and systemic crisis investments are essential assets in organizing the recovery, and the more so when innovation is relevant. This is why universities, companies, households and graduates implement strategies for overcoming the present crisis, leading to structural changes and competition both at the local and international level. In this framework, tracer studies on graduates transition to the labour markets provides fundamental insights and information not only to the organizations responsible for their training, but also to the economic system as a whole. Moreover, any such study is all the more useful when it can draw upon reliable and up-to-date information. This paper emphasizes three main points. First we present the results achieved by the AL model in tracing the transition path of graduates from the time they enrolled at the university until a few years after earning the degree. The survey is carried out every year by the AL and makes it possible to analyze the most recent labour market trends through the scrutiny of the career opportunities available for the graduates after 1, 3 and 5 years on from graduation. More specifically, we will present the results of the 2008 survey. This survey involved also all first and second level graduates from the 2007 vintage. Second, we examine the revision in our survey method, adopted in order to face the need to monitor a much higher number of post-reform graduates (more than 140 thousand overall) and the call of the Ministry and the universities to keep the information as much detailed as possible in assessing the employment outcomes for each single degree course, without losing feasibility in terms of costs and data collection time. In fact, we resorted to a mixed method: the computer assisted web interviewing (CAWI) and the computer assisted telephone interviewing (CATI). This is why it became necessary to measure and assess the effect of this approach on the answers given by interviewed graduates. In third place, we outline the results of some preliminary experiments carried on in order to allow for specific and recurrent comparisons between the results achieved with the AL model and other similar models dealing with the employment conditions of Italian graduates.Graduates’ employment; Graduates’ employability; Bologna Process; University reform; University governance; Assessment of the higher education system; CAWI and CATI survey techniques; Propensity score matching; Data quality control; Counter factual analysis; Labour supply, Human capital.

Segmentazione di immagini biomediche con approccio "dynamic programming"

Introduzione Obbiettivo di questa tesi di laurea specialistica è implementare un algoritmo di segmentazione che segua la logica di funzionamento del “Dynamic Programming”. Il Dynamic Programming è un approccio abbastanza nuovo che negli ultimi tempi è stato spesso utilizzato nella segmentazione di immagini biomediche, in particolare in immagini di RMN cardiaca. Questo approccio infatti riesce molto bene, al contrario di altre metodologie, per esempio, a segmentare i ventricoli del cuore. Questo approccio fonde insieme varie informazioni relative alla parte anatomica da segmentare e pesandole opportunamente riesce ad identificare il bordo dell’oggetto. Le informazioni di cui la procedura tiene conto sono di diversi tipi. Si possono infatti considerare informazioni relative al valore dei pixel nella scala di grigio, informazioni geometriche, informazioni di gradiente. La procedura ed il suo corretto funzionamento viene a dipendere dal tipo di immagine che si vuole analizzare. Le caratteristiche che si rivelano molto importanti per una buona riuscita dell’algoritmo di segmentazione sono tutte quelle legate alla buona qualità dell’immagine stessa. Purtroppo però non sempre nella diagnostica medica le immagini rispondono alle caratteristiche sopra citate. Infatti non è opportuno, visto le possibili conseguenze negative, esporre i pazienti a elevate intensità di radiazioni per ottenere una immagine radiologica digitale oppure TC più definita e non è neppure possibile utilizzare per tutti i pazienti apparecchi RMN ad elevato campo statico visto il costi elevati di tali apparecchiature. Le immagini sono affette da vari tipi di rumore, da quello di acquisizione fino a quello biologico dovuto alla trama interna dei vari organi e tessuti; il contrasto tra tessuti vicini non sempre permette di separare in maniera semplice un tessuto da un altro. Vediamo adesso di anticipare su quali immagini si è lavorato, il funzionamento dell’algoritmo, e come si è ovviato alle problematiche precedenti. Le immagini sul quale si è messa a punto la procedura sono immagini di RMN addominale. Tali dataset di immagini raffigurano al loro interno la scansione completa dell’addome di individui umani di sesso maschile. Tra tutti i tessuti e gli organi presenti si è in particolare deciso di testare l’algoritmo di segmentazione sui reni. Prima di analizzare le immagini reali si è però deciso di realizzare un fantoccio di risonanza che permettesse di verificare su una immagine di prova da noi creata e pertanto nota in ogni dettaglio la bontà dell’approccio intrapreso. Abbiamo cercato pertanto di creare un fantoccio più simile possibile all’originale. Presa una immagine campione si sono rispettate le dimensioni, le geometrie, le posizioni, i valori dei pixel dei tessuti ed infine, cosa forse più importante le caratteristiche del rumore. Per riuscire in ciò si sono svolte misurazioni sull’immagine reale ed una approfondita indagine sul rumore. Tale indagine ha tenuto conto del fatto che la metodica di acquisizione delle immagini influenza le caratteristiche di rumore. In particolare le immagini di RMN sono affette da rumore di tipo Riciano. Vediamo ora a grandi linee l’essenza dell’algoritmo di segmentazione. L’utente che utilizza la procedura deve in primo luogo scegliere quale dataset tra quelli disponibili vuole utilizzare. Fatta questa scelta, subito dopo deve scegliere una immagine che contenga i reni, per far ciò l’utente può scorrere avanti ed in dietro tutte le immagini del dataset prescelto e digitare infine la propria preferenza. Infine trovata anche l’immagine non resta altro che scegliere quali dei due reni si vuole segmentare. Tale scelta da parte dell’utente può essere effettuata semplicemente cliccando con il mouse, il rene sinistro oppure quello destro. Tale scelta ha come prima conseguenza l’estrazione di un riquadro dall’immagine contenente al suo interno appunto il rene stesso. L’estrazione del riquadro risulta necessaria in primo luogo per due motivazioni: Ø Identificare agevolmente il centro del rene con Hough Transform Ø Alleggerire e sveltire le procedure di filtraggio Lavorando infatti sul riquadro estratto con un algoritmo di edge detection è possibile ottenere una immagine che rappresenta i bordi approssimativi del rene. Applicando a tale immagine la trasformata di Hough, nella versione che permette di riconoscere figure circolari, si ottengono le coordinate del centro e la misura del raggio del rene. Con tali valori si può ricalibrare ulteriormente la dimensione del riquadro estratto in maniera che contenga tutto il rene e che quest’ultimo appaia in posizione centrale. A questo punto è possibile applicare l’algoritmo di filtraggio. La scelta può ricadere su due tipologie di filtro quello anisotropico oppure quello NL-Means. Il secondo filtro in generale riesce a fornire risultati migliori rispetto a quello anisotropico, ma comunque spetta all’utente, visti i risultati dei filtraggi scegliere su quale immagine continuare a lavorare. L’immagine filtrata viene ora trasformata da coordinate cartesiane a coordinate polari attraverso l’utilizzo di un apposito algoritmo. Tale immagine può essere descritta nel seguente modo. Nella parte superiore troviamo una zona appartenente al rene, spostandoci verso il basso troviamo una regione di transizione, che chiameremo bordo, infine nella parte inferiore dell’immagine troviamo la parte esterna al rene. Non resta a questo punto che applicare l’algoritmo di Dynamic Programming che ci permette di separare il tessuto renale da quello circostante. E’ necessario adesso rintracciare il pixel di transizione, ovvero quello che separa la regione da segmentare da quella esterna, appartenente alla prima colonna dell’immagine in coordinate polari. Tale pixel sarà il seme di partenza dal quale l’algoritmo partirà nel suo lavoro di segmentazione. Risulta necessario adesso fornire delle regole che permettano di scegliere di volta in volta su quale pixel spostarsi per portare a compimento la procedura. Per rispettare la continuità spaziale in coordinate cartesiane infatti, la scelta del pixel successivo in coordinate polari può ricadere solamente su 3 pixels adiacenti a quello selezionato. Per consentire la scelta di uno dei 3 pixels è necessario implementare una funzione costo. La funzione costo viene calcolata per ciascuno dei 3 pixels possibili destinazione, ed infine viene scelto quello che la massimizza. La funzione costo è composta da 3 contributi: C(i,j)=Pg*g(i,j)+ Pc*c(i,j)+ Pd*d(i,j) Ø Il primo g(i,j) rappresenta il contributo del gradiente del pixel p(i,j). Ø Il secondo c(i,j) rappresenta il contributo dovuto al colore del pixel p(i,j) rispetto al pixel precedente. Ø Il terzo d(i,j) rappresenta il contributo dovuto alla distanza del pixel p(i,j) rispetto al pixel precedente. Mentre Pg, Pc, Pg rappresentano i pesi dei rispettivi contributi. Tale procedura una volta arrivata a termine, cioè all’ultima colonna dell’immagine evidenzia il bordo che separa il rene dalle zone circostanti. A questo punto si applica l’algoritmo inverso a quello di cambio di coordinate che riporta l’immagine polare in coordinate cartesiane. Per migliorare ulteriormente i risultati ottenuti si sono inoltre svolte anche ulteriori verifiche. All’immagine in coordinate polari si sono applicati anche algoritmi di clustering che permettessero di ridurre il valore dei pixel in funzione della loro appartenenza ai vari tessuti presenti, per valutare se la cosa favorisse la successiva segmentazione. Gli algoritmi scelti per svolgere questo compito sono l’algoritmo K-Means e l’algoritmo di Otsu. Il secondo riesce nella maggior parte dei casi a svolgere il proprio lavoro in maniera più accurata. Il K-Means infatti fa dipendere i risultati forniti da una inizializzazione dei centroidi casuale che porta in alcuni casi a risultati inesatti se non adirittura incoerenti. Per migliorare i risultati con questo approccio si potrebbe realizzare una procedura dedicata appunto all’inizializzazione dei centroidi. Visto comunque che l’algoritmo di Otsu riesce dove il K-Means viene meno e considerato che la procedura di segmentazione non sembra giovarsi molto di una precedente operazione di clustering non si è ritenuto opportuno approfondire l’argomento

Factors Contributing to Participation in Web-based Surveys among Italian University Graduates

An established yearly survey aimed at monitoring the employment opportunities of Italian graduates, traditionally carried out with Cati methods, has been integrated during the last few years with Cawi. Cawi has become increasingly crucial due to the high number of graduates involved in the survey, which has mandated a reduction in fieldwork duration and unit costs. Although the seven Cawi surveys used here have different substantive and methodological characteristics, preliminary analysis reveals a common trend: the utmost participation is observed during the first few days immediately following initiation of fieldwork and, to a lesser degree, the delivery of follow-up reminders. Web respondents comprise a self-selected subgroup of the target population, having better academic performance and greater computer skills. A Cox regression model estimating response probability (or response time) shows, besides the obvious effects of certain personal and survey design characteristics, that faster response times are expressed by graduates in science or engineering and reporting good computer skills, whereas the fields of medicine/health and defence/security and no computer skills give rise to lower response probability. Ways to use these findings for fine-tuning data collection are discussed.Cawi surveys, Response rate, University graduates,Cox regression

Crisi e questione amministrativa

Il malfunzionamento dell’amministrazione si è rivelato, nel corso della crisi finanziaria, un fattore di debolezza istituzionale. Sorgono nuove diseguaglianze, anche per effetto delle pratiche estrattive della classe politica. Non basta come rimedio l’Europa: vengono in gioco le responsabilità domestiche. Administrative mismanagement showed itself to be a key factor of institutional weakness during the financial crisis. New social inequalities arise from extractive practices of political class. European constraints are not sufficient by themselves. We need new domestic policies