{"id":1752,"date":"2022-08-31T09:58:29","date_gmt":"2022-08-31T07:58:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/?p=1752"},"modified":"2026-04-15T17:24:54","modified_gmt":"2026-04-15T15:24:54","slug":"lieve-impatto-covid-19-felicita-mondo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/lieve-impatto-covid-19-felicita-mondo\/","title":{"rendered":"Il lieve impatto del Covid-19 sulla felicit\u00e0 nel mondo"},"content":{"rendered":"
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Autore: Lorenzo Saracino<\/a>
\nDate: 31-08-2022<\/p>\n

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La felicit\u00e0 \u00e8 uno degli aspetti pi\u00f9 importanti delle nostre vite ed \u00e8 influenzata da diversi fattori; per avere un\u2019idea dei paesi maggiormente felici \u00e8 utile osservare e analizzare i dati provenienti dal World Happiness Report, una pubblicazione dell\u2019organizzazione no-profit \u201cSustainable Development Solutions Network\u201d dell\u2019ONU, prodotta annualmente a partire dal 2012.
\nIl WHR utilizza i dati presi dalla Gallup World Poll, azienda americana che si occupa di analisi di dati e di consulenza, la quale effettua un sondaggio utilizzando la scala Cantril, facendo assegnare agli intervistati un punteggio da 0 a 10 in base alle proprie preferenze.
\nLa dimensione del campione utilizzato per redigere il World Happiness Report \u00e8 di circa 3000 persone per ogni paese, che hanno risposto al Gallup World Poll, con un intervallo di confidenza del 95%.
\nNel report del 2019 i paesi erano 155, mentre nel 2022 si sono ridotti a 146 e, anche a causa del Covid, alcuni dati per alcune variabili di qualche paese non sono stati reperiti dal WHR per mancanza di informazioni o impossibilit\u00e0 nel reperirle, per cui tali valori sconosciuti sono stati considerati come 0.<\/p>\n

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Le variabili oggetto di questa analisi sono: \u201cGDP_PC\u201d (il pil pro-capite), \u201cSOC_SUP\u201d (il supporto sociale), \u201cHLE\u201d (la speranza di vita alla nascita), \u201cFTMLC\u201d: \u00e8 la libert\u00e0 di fare scelte di vita), \u201cGEN\u201d (la generosit\u00e0), e \u201cPOC\u201d (la percezione di corruzione); questi sei fattori compongono lo \u201cScore\u201d, ovvero il punteggio che viene assegnato ogni anno per la classifica dei paesi con maggior felicit\u00e0.<\/span><\/p>\n

Di seguito le classifiche del WHR 2019 e del WHR 2022, il quale tiene conto dei dati del triennio 2018-2021, influenzati dalla pandemia del Covid-19.<\/span><\/p>\n

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Per quanto concerne i risultati del WHR2022, attraverso l\u2019analisi univariata e in particolare con la rappresentazione dei valori principali attraverso i boxplot, abbiamo osservato che la media degli Score di tutti i paesi del WHR \u00e8 5.554, mentre il punteggio del primo posto \u00e8 7.821.
\nInvece, nel WHR 2019, prima della pandemia, la media del punteggio era leggermente inferiore (5.413), e nelle prime posizioni permangono sempre i paesi nord-europei, denotando con certezza una crescita di questi paesi negli ultimi decenni che ha portato ad avere un\u2019ottima qualit\u00e0 della vita.
\nIn riferimento alle misure di variabilit\u00e0, in entrambi i report, lo Score \u00e8 la variabile con maggior varianza e la generosit\u00e0 con quella minore; partendo dall\u2019epoca pre-covid fino ad arrivare a quest\u2019anno, si registra una riduzione delle varianze di tutte le variabili, tranne che per la libert\u00e0 di fare scelte di vita e per la percezione di corruzione, per le quali aumentano leggermente.<\/p>\n

L\u2019analisi bivariata ha prodotto essenzialmente gli stessi risultati nei due report: ci ha permesso di osservare una forte correlazione positiva tra il pil pro capite e l\u2019aspettativa di vita alla nascita (0.8153860 nel 2022 e 0.8328336 nel 2019), un fenomeno che rispecchia perfettamente la realt\u00e0; inoltre, la generosit\u00e0, debolmente correlata con lo score del report, a differenza delle altre variabili, incide in misura minore sul punteggio finale di ogni paese.
\nLo Score \u00e8 stata chiaramente la variabile con maggior correlazione rispetto alle altre variabili, con valori praticamente identici per i due anni.<\/p>\n

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Il modello di regressione lineare multipla che abbiamo utilizzato \u00e8 stato il seguente:<\/p>\n

Score=<\/em>\u03b2<\/em>0 + <\/em>\u03b2<\/em>1GDP_PC + <\/em>\u03b2<\/em>2SOC_SUPP + <\/em>\u03b2<\/em>3HLE + <\/em>\u03b2<\/em>4FTMLC + <\/em>\u03b2<\/em>5GEN + <\/em>\u03b2<\/em>6POC + <\/em>\u03b5<\/em><\/p>\n

Il coefficiente di determinazione R2 \u00e8 risultato di 0.7787 nel 2019 e 0.7737 nel 2022, esprimendo dunque la grande bont\u00e0 del modello in entrambi i report; il modello nel complesso \u00e8 risultato assolutamente significativo a ogni livello poich\u00e9 abbiamo ottenuto un p-value molto basso e identico nei due anni (2.2e-16), e con un valore critico della statistica F molto elevato, con un\u2019esigua superiorit\u00e0 nel 2019.
\nLe variabili sono emerse significative a pi\u00f9 bassi livelli di significativit\u00e0 nel 2019 rispetto al 2022, poich\u00e9 nel primo caso il pil pro capite era significativo anche a livello 0.1%, mentre successivamente solo a livello 1%.
\nPer quanto riguarda le altre variabili, esse sono tutte risultate significative con almeno un livello di significativit\u00e0 del 10%, tranne la generosit\u00e0, che nel 2019, con un p-value molto alto (0.333507), non \u00e8 risultata essere significativa ad alcun livello, mentre nel 2022 era significativa a livello 10%.
\nL\u2019analisi dei residui, in entrambi i casi, ha evidenziato come essi siano ben distribuiti sopra e sotto la media e non vi sia alcuna tendenza distinta nella distribuzione di essi; inoltre, attraverso il normal probability plot dei residui notiamo come la normalit\u00e0 sia rispettata dal modello.<\/p>\n

La cluster analysis effettuata con il metodo di Ward (metodo gerarchico) \u00e8 stata molto importante per poter prendere in considerazione il numero esatto di cluster, ovvero 2, per entrambi i report; infatti, i dendrogrammi ottenuti si sono rivelati molto simili, e lo stesso vale per il grafico elbow method; invece, si sono evidenziate delle differenze in riferimento alla matrice dei due cluster dopo il taglio del dendrogramma: nel 2019 si evince una separazione peggiore tra i due cluster rispetto al 2022.
\nAnche l\u2019analisi cluster con il metodo delle k-medie ha prodotto un numero di cluster pari a 2, con un numero di individui in ogni cluster lievemente differente dal 2019 al 2022; la variabilit\u00e0 all\u2019interno dei gruppi (SSW) \u00e8 abbastanza alta, riducendosi per\u00f2 dal 62.8% del 2019 al 62.3% del 2022.
\nDunque, la felicit\u00e0 dei paesi dipende da una miriade di fattori, alcuni dei quali sono quelli presenti nei report esaminati; per\u00f2, ci sono delle variabili che non sono considerate dal WHR, ma che assolutamente incidono sullo stato d\u2019animo di tutti gli individui quotidianamente, ovvero le dinamiche interpersonali e i rapporti sociali con le altre persone, i quali sono molto difficili da quantificare ed esaminare attraverso tecniche di analisi statistiche; si tratta dunque di un limite di questo studio, che pu\u00f2 essere risolto per esempio attraverso delle ricerche approfondite e attraverso l\u2019analisi fattoriale, in modo tale da ricercare le variabili latenti, di cui sono stati fatti esempi in precedenza, partendo da variabili osservabili e misurabili.<\/p>\n

In conclusione, l\u2019analisi dei due report dell\u2019ONU in riferimento alla felicit\u00e0 e alle condizioni di vita di ogni paese, sono risultati molto interessanti; in linea generale, sono stati raggiunti dei risultati molto simili per quanto riguarda il World Happiness Report del 2019 e del 2022; vi \u00e8 stata dunque una leggerissima influenza del Covid-19, che ha scosso profondamente le nostre vite, ma che non ha eccessivamente condizionato il WHR, il quale, nonostante sia un punto di riferimento per comprendere la situazione di benessere per ogni paese, non prende in considerazione tutte le dinamiche e le variabili di vita.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][mk_padding_divider][\/vc_column][\/vc_row]\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Lorenzo Saracino<\/p>\n

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