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Sociologia generale e Statistica sociale (13)

Corso di Lingue, Letterature e Culture Straniere

Anno accademico 2019-2020

Prof. Michele Marzulli

[email protected]

mailto:[email protected]

La rilevazione

• La rilevazione del fenomeno di interesse X su U è il processo di «costruzione» dei dati.

• In genere consiste nel recarsi fisicamente presso le unità statistiche per osservare o misurare, e quindi registrare, le diverse manifestazioni x di X (per es. mediante questionario).

a.a. 2019/2020Michele Marzulli - Sociologia e Statistica

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I fenomeni statistici


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statistico

Tipi di fenomeni statistici (e VAR)

• Prima distinzione: fenomeni quantitativi e qualitativi

– Cioè: numeri oppure categorie

• Fenomeni qualitativi

• X: genere, Y: squadra di calcio, Z: t.studio

• Fenomeni quantitativi

• A: numero di accessi a un sito web; B: temp. max.


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• Seconda distinzione: è possibile individuare un ordine?

– Cioè: la posizione dell’uno rispetto all’altro.

• Tra i fenomeni quantitativi c’è sempre un ordine (numerico).

• Tra i fenomeni qualitativi dipende


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Ordinali

• Tra i fenomeni qualitativi ci sono fenomeni ordinalioppure categoriali.

1. Ordinali: fenomeni qualitativi che però hanno attributi che si possono ordinare secondo un criterio o convenzione.

– X: t.studio: c’è un ordine tra diploma elementare e laurea (cioè diploma < laurea < dottorato).


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Categoriali

• Tra i fenomeni qualitativi ci sono fenomeni ordinalioppure categoriali.

2. Categoriali: fenomeni qualitativi che non si possono ordinare secondo un criterio o convenzione.

– Y: regione di residenza.


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Discreti

• Tra i fenomeni quantitativi ci sono fenomeni discretioppure continui.

3. Discreti: fenomeni quantitativi che si possono contare, enumerare.

– Z: numero di esami sostenuti; A: numero di furti di auto denunciati; B: accessi al sito internet del Dip. di LingueBG.


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Continui

• Tra i fenomeni quantitativi ci sono fenomeni discretioppure continui.

4. Continui: fenomeni quantitativi che si possono misurare, per i quali esiste una scala di misura.

– C: peso corporeo alle 8 di mattina (kg.); T: temp. maxgiornaliera in nov. a BG (°C, °F).


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In sintesi: dati e proprietà

• Numerici o quantitativi

– Risultato di una misura: continui (distanza, reddito, durata, peso)

– Risultato di un conteggio: discreti (numero di figli, numero di esami, numero di giorni di malattia)

• Categorici o qualitativi

– Ordinali (titolo di studio, scala Mercalli per l'intensità di un terremoto)

– Categoriali (o nominali) (genere, religione)


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Esempio (cfr. I. Negri)

• Su un campione di n = 20 donne sono state rilevate le seguenti variabili:

1. tipo di dieta (X)

2. giudizio sull'ultimo film visto (Y)

3. numero di convivenze (Z)

4. spesa per massaggi nell'ultimo mese (W).

• Di che variabili si tratta?


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X (modalità di risposta):

– N = Non importa / mangia di tutto

– C = Carne sempre

– V = Vegana o vegetariana

– S = Solo salumi

• Non è un numero, è qualitativa, non c’è un ordine, è nominale /categoriale.

Y (modalità di risposta):

– x1 = A = abominevole

– x2 = O = osservabile

– x3 = S = super

– x4 = L = da 30 e lode

• Non è un numero, è qualitativa, c’è un ordine.


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3. La variabile numero di convivenze (Z) è una variabile numerica discreta.

4. La variabile spesa per massaggi (W) è una variabile numerica continua (misurata con una specifica unità di misura).


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La rilevazione

• Il processo di costruzione dei dati (meglio di «creazione») è la rilevazione.

• Gli strumenti della rilevazione sono il questionario e le scale di modalità/di rilevazione.


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La rilevazione: le modalità (1)

• La scala delle modalità o scala di rilevazione con cui si rileva X è l'insieme di tutte le possibili manifestazioni x di X (su U).

• La scelta e la formulazione della scala delle modalità opportuna per la rilevazione di ogni fenomeno di interesse è parte integrante del processo di costruzione dei dati.


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La rilevazione: le modalità

• Devono essere rispettati due principi:

1. esaustività: la scala delle modalità deve prevedere tutte le possibili manifestazioni di X su U, al fine di poter classificare ogni osservazione circa una unità statistica (es: la risposta “Altro” in un questionario)

2. mutua esclusività: la scala deve prevedere solo modalità che si escludono a vicenda, senza possibilità di confusione o sovrapposizioni, in modo da poter classificare ogni osservazione circa una unità statistica senza ambiguità.


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Classificazione delle scale di modalità


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M/F; sì/no

t.studio

N° accessi web (0, 1, 2, 3, …)

0° C / 0° F

Classificazione delle scale di modalità (1)

• Scale qualitative, in cui le modalità sono attributi o categorie, qualità (es: genere, titolo di studio, ecc.):

1. sconnesse, se gli attributi o le categorie non ammettono un ordinamento oggettivo ma solo un ordinamentocasuale o personale (es: il genere, che è dicotomica),

2. ordinali, se gli attributi o le categorie possono essere ordinati secondo un qualche criterio oggettivo o convenzionalmente accettato (es: il titolo di studio).


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Classificazione delle scale di modalità (2)

• Scale quantitative, in cui le modalità sono numeri (es: età, altezza…). Le scale quantitative sono sempre ordinali, ma si distinguono per avere:

3. origine assoluta (scale rapporto), se l'origine della scala è il numero 0 e indica l'assenza del fenomeno (n. accessi).

4. origine convenzionale (scale non rapporto), se l'origine della scala (generalmente ancora lo 0) ha significato solamente convenzionale (es: la temperatura).


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Livello di analisi (1)

• Dalla tipologia di scala dipende il livello di analisistatistica:

1. una scala qualitativa sconnessa (come il genere) ammette solo relazioni di uguaglianza (=) o differenza (≠), o presenza/assenza;

2. una scala qualitativa ordinale (t.studio) ammette anche le relazioni ≥ e ≤ (cioè l’ordine).


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Livello di analisi (2)

• Dalla tipologia di scala dipende il livello di analisistatistica:

3. una scala quantitativa rapporto (assoluta) ammette tutte le relazioni (=, ≠, ≥ e ≤) ma anche le 4 operazioni elementari (+, -, × , ÷)

4. una quantitativa non rapporto (convenzionale) ammette solo le relazioni ordinali (≥ e ≤) e le operazioni di somma (+) e sottrazione (‒).


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In sintesi

• La natura qualitativa o quantitativa del fenomeno di interesse ha a che fare con la tipologia di scala delle modalità adottabile per la sua rilevazione (anche se non la vincola necessariamente).


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Esempio / esercizio (1)

• Per ogni fenomeno sociale indicato, individuare (1) la popolazione di riferimento; (2) il tipo di dato; (3) la scala di modalità più opportuna; (4) le operazioni effettuabili tra le modalità della scala.

– X: regione di residenza e genere dei laureati italiani in Lingue nell’anno 2017.

Risposte: 1= i laureati in Lingue in Italia nel 2017; 2= qualitativo categoriale; 3= Lombardia, Piemonte… M/F;

4= presenza/assenza, (=) e (≠).


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Esempio / esercizio (2)

• Per ogni fenomeno sociale indicato, individuare (1) la popolazione di riferimento; (2) il tipo di dato; (3) la scala di modalità più opportuna; (4) le operazioni effettuabili tra le modalità della scala.

– Y: immigrati maschi in Italia nel 2015.

R: 1=immigrati M, Italia 2015; 2=quantitativo discreto; 3=

0… ∞; 4 (= ≠ + - > <)

– A: voto finale in matematica dei bambini che hanno finito la 5’ elementare a Bergamo.

Qualitativo Ordinale


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Notazione

• Indichiamo con k il numero di diverse modalità previste dalla scala utilizzata per la rilevazione di X su U.

• Usiamo l'indice i per distinguere le diverse modalità x del fenomeno X:

– la rilevazione di X su U avviene con la scala di modalità x1, x2,…, xk o xi , i = 1, …, k (x con i per i che va da 1 a k).

• Per es.: genere k = 2; x1 =“maschio”, x2 =“femmina”.


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Notazione, esempio (1)

X ni Freq. %

N 6 30

C 7 35

V 4 20

S 3 15

Tot. 20 100

• Quante unità statistiche presentano modalità x del fenomeno X (tipo di dieta)?

• In valori assoluti basta contare la frequenza (ni).

• Per convenzione, la i indica la modalità generica (i-esima). Qui i = 1.

• Le modalità (k) della risposta sono: N, C, V, S.


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Notazione, esempio (2)

X ni Freq. %

N 6 30

C 7 35

V 4 20

S 3 15

Tot. 20 100

• Quindi ni dove i= 1,…, 4.

• k=4

• Le risposte possono essere assegnate alle diverse modalità in questo modo:– risposta V (vegana), 4

frequenze, cioè per n3=4.

• Le altre risposte possono essere indicate ugualmente così: n1 + n2 + … + nk = n (cioè 20)


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Appendice 1

• Come si costruiscono le variabili

• Come si costruiscono gli indici (introduzione)


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Unità di analisi

• L’oggetto di studio può essere l’individuo (studio ladisoccupazione come caratteristica propria di alcuniindividui, i giovani per es.).

• Può anche essere: le auto vendute, i Comuni italiani,le scuole primarie del Comune di Bergamo…

• Sono tutte UdA, cioè il tipo di oggetto di cui sioccupa la ricerca sociale.

• L’UdA è singolare e astratta.


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I casi

• Per passare dall’astrazione (il generico oggetto diricerca, le UdA) al concreto, devo invece prendere inconsiderazione i singoli CASI.

• I casi sono gli esemplari su cui svolgo la ricerca(Mario, Giovanna, il Comune di Verdello, la Scuolaprimaria di Via Garibaldi…).


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Oggetto, unità e caso

• Oggetto unità caso

• Dal livello massimo di astrazione al concreto

• La disoccupazione giovanile i giovani tra i 16 e i 34anni, senza occupazione stabile Mario.


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Il campionamento

• Campionamento: la selezione di una porzione dipopolazione (cioè una parte di U) per individuare icasi (le future righe della matrice dei dati, u).

• Solo con una delimitazione spazio-temporale (igiovani di Bergamo, nel 2019) e con ilcampionamento i risultati della ricerca (sui casisingoli) sono generalizzabili, cioè riferibiliall’universo.


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Tipi di unità di analisi

1. L’individuo, è l’unità elementare, non ulteriormentescomponibile di molte ricerche sociali (e la base perUdA di tipo aggregato).

2. L’aggregato:

A. Più individui famiglia

B. Unità territoriali una città, un quartiere, unaregione…

C. Enti istituzioni, organizzazioni…


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Tipi di unità di analisi

3. Eventi sociali (le elezioni, uno sciopero, un eventomusicale, il Giubileo…).

4. Un prodotto culturale (spesso oggetto di analisiqualitativa, non statistica)

– I programmi televisivi, la pubblicità (il contenuto),i messaggi sui social network («sentiment»)…

– In genere: «analisi del contenuto».


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Concetti e indicatori

• Un concetto è rappresentato come una proprietà diuna UdA.

• Devo tradurla in una variabile, i cui valori sonoempiricamente rilevabili.

• Sulla matrice potrò così inserire lo stato che ognicaso assume su quella proprietà (per es. 1 o 2 comepresenza o assenza).

• Questa traduzione è la operativizzazione.


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• Nella ricerca sociale i concetti sono però spesso:

1. Generali / generici

2. Estesi (semanticamente)

3. Astratti

• Quindi: è impossibile la rilevazione DIRETTA diquesti concetti (anomia, libertà, partecipazione…).


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• Se il concetto non ha stati empiricamente rilevabili, sideve trovare un altro concetto che ha stati rilevabiliempiricamente.

• Cioè un INDICATORE.

• Il concetto (C) è rappresentato tramite l’indicatore(I).


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• I è un concetto più specifico di C, e può essere intesocome rappresentazione semantica di C.

– C: status socioeconomico.

– I: reddito, titolo di studio, posizioneoccupazionale.

• Poiché C è complesso, si usano spesso diversi I (nonsolo un I).

• Per es.: Isee = Ise/N = Isr + (20% ∙ Isp)/N


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Concetti e indicatori (es.)

• Isee = Ise/N = Isr + (20% ∙ Isp)/N

• L’ISEE (Indicatore della Situazione EconomicaEquivalente) si trova con una formula complessa:

1. L’indicatore di situazione economica (ise) / N(N=scala di equivalenza che possiamo tradurrecon nucleo famigliare).

2. L’Ise a sua volta è definibile come: Reddito (isr) +una parte (20% dei patrimoni) / N.


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• Esempio: Come misurare il grado di secolarizzazione in un Comune (Marradi, 1984)?

1. Tasso di matrimoni civili, rispetto a quelli religiosi.

2. Tasso di divorzio.

3. Tasso di aborti.


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Indici

• Se il concetto è molto complesso, servono moltiindicatori.

• Per es.: libertà politica:

• Libertà di stampa, libere elezioni, pluralismo partitico…

• Inoltre: democrazia è C che posso misurare sempre con Libertà di stampa (I).

• Per avere una sintesi: ricombinazione di più indicatori di un concetto: INDICE.


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Indici

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Concetto (compl.)

Rapporto di indicazione

Indicatore 1

Indicatore 3

Indicatore 2

Definizione operativa

VAR 1

VAR 3

VAR 2

Ricombinazione

IND

ICE


sociale

GDI: gender development index


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• Gender Development Index (GDI)

• http://hdr.undp.org/en/content/gender-development-index-gdi

• Gender Inequality Index

• http://hdr.undp.org/en/composite/GII

• http://hdr.undp.org/en/countries/profiles/ITA

• ITALY


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http://hdr.undp.org/en/content/gender-development-index-gdi

http://hdr.undp.org/en/composite/GII

http://hdr.undp.org/en/countries/profiles/ITA

La definizione operativa

• Se il primo passaggio è quello di passare dallePROPRIETÀ agli INDICATORI…

• Il secondo è quello dagli INDICATORI alle VARIABILI,cioè la DEFINIZIONE OPERATIVA.


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Il titolo di studio (esempio)

• L’UdA è l’individuo, la proprietà è il titolo di studio, èpossibile individuare diversi STATI su questaproprietà (gli stati sono tradotti in modalità).

– Popolazione anziana: «senza titolo», licenza elementare,licenza media, diploma superiore, laurea.

– Popolazione giovane: s. t., licenza elementare, media,titolo di scuola II di 2°… dottorato.

• Cioè: non c’è corrispondenza biunivoca tra un concetto e lavariabile (dipende dal contesto e dalla teoria di riferimento).


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Definizione di variabile (Marradi)

• La variabile è una proprietà di cui è stata data unadefinizione operativa, trasformando le situazionireali (stati) in una sequenza ordinata di informazioni.Queste informazioni sono tradotte in cifre nellaricerca sociale.


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Variabile

• La variabile è un concetto operativizzato (laproprietà di un oggetto a cui è stata data unadefinizione operativa).

• Gli stati delle proprietà diventano CATEGORIE (a cuiverrà assegnato un valore (numero) nella colonnadella relativa proprietà/variabile della matrice deidati).


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Esempio: la «scolarità»

• Il concetto generale (status sociale) ha diverse proprietà, tracui il livello di scolarità (INDICATORE) di un individuo (UdA).

• Gli STATI sulla proprietà sono il grado di istruzione (alto,medio, basso).

• Traduzione empirica (definizione operativa):

– la proprietà diventa una VARIABILE («titolo di studio»);

– gli stati sulla proprietà divengono MODALITÀ (da «senzatitolo»…. a post-laurea).


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Variabili: a quali condizioni

• Non tutte le proprietà sono trasformabili in variabili(e quindi possono essere studiate).

• Condizioni per la trasformazione:

1. La proprietà deve variare (assumere diversi stati,almeno 2, da caso a caso); altrimenti è una cost.

• Se faccio una ricerca sulle donne, la proprietà generenon è una variabile.


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Variabili: a quali condizioni

2. La proprietà deve essere definibile operativamente,devo cioè sapere come gli stati siano rilevabili.

– Proprietà più semplici 1 proprietà = 1 var. (una colonnanella matrice dei dati).

– Proprietà complesse (atteggiamenti)

1 proprietà = molte var./ molte colonne matrice (1VAR. = molte modalità).


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Appendice 2

• Come si distinguono le variabili


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• Prima distinzione: fenomeni quantitativi e qualitativi

– Cioè: numeri oppure categorie

1. Tra le VAR QUANT.: discrete (conteggio) e continue(misurazione).

2. Tra le VAR QUAL.: ordinali (posso essere messe in un qualche ordine) e categoriali o nominali (non c’è alcun ordine).


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Tipi di variabile

• Per distinguerle, in primo luogo capire se sono numeri.

• (attenzione: si possono usare i numeri come etichette: genere 1=M, 2=F).

• Poi capire se sono frutto di conteggio o di misura.

– Conteggio: numero di esami sostenuti, n. auto vendute… (VAR quant. discreta, non puoi aver fatto 3,7 esami).

– Misura: reddito in €, temperature in °Cent. … (VAR quant. continua, la t. può essere 22,4 gradi).


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La variabili

• Cioè conta la PROPRIETÀ da cui la VAR deriva.

• Proprietà DISCRETA: n. finito di stati, senza relazionequantitativa fra loro (numero di figli).

• Proprietà CONTINUA: n. infinito di stati, lungo uncontinuum, in relazione quantitativa fra loro (età).


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Come si classificano le variabili

• Se associo un numero (valore alfanumerico «3») allamodalità «licenza media» della VAR t.studio… non haun significato matematico, è solo unaetichetta/convenzione. Possiamo usare qualsiasialtro simbolo (una lettera dell’alfabeto).

• Ma se la VAR è «numero di figli», il valore 3 ha unsignificato numerico preciso (2 < 3 < 4).


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VAR categoriali

• C’è una differenza tra il valore assunto dalla VAR genere e daquella t.studio.

• Genere NON ha alcun ORDINE (posso assegnareindifferentemente 1 a uomo o a donna) nominale /categ.

• T.studio invece ha un ORDINE concettuale. Cioè la proprietà èuna categoria ordinata. È una serie ordinata: posso dire cheLaurea viene dopo di diploma.


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Proprietà continue

• Se la proprietà è la misura della distanza da casa ascuola:

• è continua (assume un numero infinito di stati,collocabili lungo un continuum… cioè i metri percorsi);

• È misurabile (c’è una unità di misura).

• In questo caso, l’operativizzazione restituisce unaVAR metrica trattabile con operazioni matematiche.


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Misurazione

• È una operazione generata da strumenti dimisurazione in cui l’unità di misura è convenzionale(metro, chilo, litro).

• Nelle scienze sociali possono essere misurate leproprietà di una persona:

– Anzianità di lavoro, ampiezza dei parchi di un Comune,lunghezza delle reti di comunicazione…


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Misurazione

• Nelle scienze sociali ci sono proprietà psichiche chenon possono essere misurate:

– I valori, gli atteggiamenti, le opinioni.

• Allora si usano le scale (scaling), le producono VARQUASI-CARDINALI, cioè proprietà non misurabili matrattate come se… (scale di atteggiamento).


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