Correlazione tra strutturati e Conto terz
2. Calcolo della probabilità P di ottenere un risultato estremo come e più di quello osservato, nell'ipotesi che H 0 sia vera, p è chiamata P Value
3. Valutazione di p,
I livelli di significatività sono fissati convenzionalmente:
Se p > 0.05 la discrepanza tra dato osservato e valore atteso non è statisticamente significativa (cioè può trattarsi di un effetto causale del campionamento) e H0 viene
accettata.
Se p < 0.05 H0 viene, in genere, rifiutata e la discrepanza viene chiamata:
- Statisticamente significativa se 0.01 < p < 0.05 - Molto significativa se p < 0.01
Dobbiamo fare attenzione, il P Value non esprime la probabilità che H0 sia vera, ma la probabilità
di verificarsi di eventi estremi assumendo H0 vero, cioè rappresenta un livello di confidenza del test.
In altri termini si assume che l'ipotesi H0 sia vera e su questa base costruisco la statistica test.
Successivamente calcolo la probabilità dei miei dati e se questa probabilità è bassa (minore di alfa) allora rifiuto l'ipotesi nulla e dico che non è "ragionevole" (non improbabile perché ricordiamoci che l'ipotesi H0 la assumiamo come vera) e quindi i coefficienti di regressione sono diversi da 0.
Mentre se p value > livello di significatività, l'evidenza empirica non è sufficientemente contraria all'ipotesi nulla che quindi non può essere rifiutata.
Per quanto riguarda le variabili esplicative natura giuridica "statale" e "non statale" e il segmento
dimensionale che si suddivide in Area "grande" e "piccola" sono variabili dummy ossia una
variabile dicotomica che può assumere solo due modalità. Il foglio di lavoro excel diventa più preciso se omettiamo questa forzatura non richiesta.
Quindi, notiamo che i valori di significatività delle colonne IRAS1, SOGGETTI SVETP e STATALE sono statisticamente significativi (Sig.<0 .05). Il livello di significatività 5% viene
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adottato molto frequentemente in quanto si ritiene che il rapporto 1/20 (cioè 0.05) sia sufficientemente piccolo da poter concludere che sia piuttosto improbabile che la differenza osservata sia dovuta al semplice caso.
Osservando il valore di significatività della terza tabella:
l'INDICE IRAS 1 che rappresenta la Qualità della Ricerca esso ha un valore pari a 0.0000825 quindi è più piccolo di 0.05 e l' ipotesi va rifiutata. Questo significa che la variabile esplicativa IRAS 1 è statisticamente molto significativa, cioè difficilmente è dovuta al caso ed ha una forte influenza nella spiegazione dell'indice ITMS 1.
Gli SVETP (soggetti valutati equivalenti a tempo pieno) ha un valore pari 0.048 che è minore a 0.05 quindi tale discrepanza viene accettata e definita statisticamente
significativa.
Le Università statali assumono un valore pari a 0.00123 quindi anche essa è una variabile
molto significativa, che ricade quindi fuori dall'intervallo di confidenza e quindi c'è una
forte spiegazione.
Mentre, le altre variabili analizzate nel modello assumono un valore non statisticamente
significativo, quindi tale discrepanza viene rifiutata perché è molto probabile che dipenda
dal caso.
IRAS1 ha una coefficiente β di regressione positivo mentre SOGGETTI SVETP e STATALE hanno coefficienti negativi. Il β o coefficiente di regressione esprime di quanto varia mediamente la variabile dipendente al variare di una unità della variabile indipendente.
Questo sta a significare che:
-un incremento nell'IRAS1 di una unità porta ad un incremento medio della variabile dipendente pari a 2.33;
-un incremento di un'unità nello SVETP porta a una variazione media negativa di 0.27 nella variabile dipendente
-le università "statali" ottengono un valore della variabile dipendente maggiore di - 2.76 rispetto alle università non statali.
-osservando la variabile esplicativa localizzazione geografica possiamo dedurre che un incremento di una unità del NORD o del CENTRO porta ad una variazione media negativa rispetto ad ITMS; mentre un aumento di una unità del SUD comporta un incremento medio della variabile dipendente. Concludendo, possiamo affermare che diversi fattori (variabili esplicative) spiegano in qualche modo la variabile dipendente Y questo significa che quello che è stato esplicitato nell'analisi descrittivo statistica ha un certo peso in termini di regressione statistica. Soprattutto l'IRAS 1, il fatto di essere un università "statale" o non "statale" e il numero degli SVETP partecipano ad un buona spiegazione del valore ITMS 1. Mentre per quanto concerne la posizione geografica ci aspettavamo una maggiore significatività di questa variabile esplicativa.
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CONCLUSIONI
Dopo aver analizzato alcune tabelle proposte dall'ANVUR e dopo averle rielaborate, è lecito considerare gli indicatori IRAS e ITMS come un punto di partenza e non come un punto d'arrivo. Anche l'ANVUR dichiara, onestamente, che gli indicatori ITMS siano sempre in fase di costruzione e che per il momento, non possono essere presi come base di riferimento attendibile. Vari team di ricerca stanno lavorando sul miglioramento di questi indicatori. Molte sono le critiche addossate dai referenti accademici sulle classifiche che vengono elencate annualmente dall'ANVUR. Queste classifiche riguardano ogni singolo ateneo, ogni area che lo compone e ogni dipartimento contenuto all'interno di ogni area scientifica-disciplinare. I vari dibattiti nascono dal fatto che questi diversi livelli di merito comportano diversi stanziamenti della quota premiale alle varie strutture. Questo sistema è "punitivo" per gli atenei ritenuti poco meritevoli, determinando una sottrazione finanziaria per coloro che risultano essere in difficoltà, come un circolo vizioso che contamina ulteriormente la qualità della struttura. Recentemente erano state mosse critiche che contestavano l'attualità degli indicatori (es: nel 2015 l'indice si riferiva, nella migliore delle ipotesi, a pubblicazioni che avevano almeno 5 anni di anzianità, riconoscendo ciò l'ANVUR ha pubblicato nuovi dati dal 2011 al 2014 dopo aver riconosciuto il limite addossatogli dalla società).Un'altra problematica riguarda i pesi adottati per rendere comparabili le varie Aree di una struttura e formare così un unico indicatore della Qualità. Questa comparabilità non è possibile a causa dei due diversi metodi di valutazione
(bibliometrico e non bibliometrico) che vengono utilizzati dalle diverse Aree. Come abbiamo osservato nei paragrafi precedenti sono molti gli errori che caratterizzano questi
indicatori, errori che derivano dalla complessità del sistema organizzativo strutturale universitario e dal complesso procedurale che lo caratterizza. Si richiede un sistema di misurazione capace di comprendere le differenze di natura intrinseca che caratterizzano le varie discipline; ovvero i prodotti attesi pubblicati in materie prettamente umanistiche e letterarie sono indiscutibilmente minori rispetto a discipline scientifiche di Ricerca applicata, come le materie ingegneristiche, mediche o veterinarie. Questo risultato dipende dalla natura dell'Area che fornisce maggiori o minori spazi per sviluppare e creare nuovi prodotti di ricerca. Per questi motivi, gli studiosi di questi metodi di valutazione stanno lavorando per risolvere tali problematiche.
Riguardo alla metodologia di valutazione peer review ci sono molte opinioni critiche da parte del mondo accademico poiché tale valutazione serve essenzialmente a stabilire l'accettabilità o la plausibilità di un progetto o di una pubblicazione e non la sua validità o qualità intrinseca. In altri termini, l'accettazione di una pubblicazione da parte di una rivista di prestigio non dovrebbe avere un effetto diretto sul risultato della valutazione qualitativa del contenuto da parte delle commissioni concorsuali. La richiesta di molti docenti è quella di puntare verso una riduzione della soggettività di giudizio da parte delle commissioni, che non basino la loro valutazione sul "prestigio" che essa può aver assunto ma sulla qualità del contenuto.
Inoltre, le classifiche pubblicate delle "migliori università" dall'ANVUR sono un mezzo di comunicazione pragmatica nei confronti dei nuovi matricolandi che sono in cerca di una formazione eccellente per la loro carriera universitaria e professionale. Sicuramente questo comporta un effetto negativo per quegli Atenei, specialmente nel Sud Italia, che si trovano nella parte bassa della graduatoria.
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Le università hanno un ruolo cruciale perché conservano quella che da secoli ha costituito l' eredità culturale dell'Italia, perché in esse è possibile conciliare tradizione e modernità:
istruzione, democraticità, pace, sicurezza e benessere generalizzato rappresentano fattori strettamente concatenati tra loro e interdipendenti; ma tra di essi, l'istruzione è l'elemento strategico sul quale dovrebbero esser concentrati gli sforzi pubblici. È soprattutto dalle università e nelle università che si decide quali cittadini e quale società costruiremo per il nostro domani. Insomma, l' università ha missioni e potenzialità che rispondono ad una esigenza diffusa di formazione culturale e di una maggiore consapevolezza della condizione umana, col fornire un' istruzione liberale agli uomini e ai cittadini, favorendo un clima di tolleranza e di pluralità. Questi sono valori "non negoziabili" che stanno alla base di ogni convivenza civile: distruggere il tessuto universitario
diffuso per privilegiare poche università di eccellenza e definanziare la Ricerca di Base per concentrare le risorse su quella Applicata, non solo causerebbe l'impossibilità della stessa innovazione produttiva, ma porterebbe ad una progressiva decadenza del tessuto civile, morale e sociale Italiano.
Si richiede, quindi, una rivisitazione delle metodologie e degli indicatori che vengono utilizzati per la costruzione di queste classifiche. Indicatori che siano espressivi del contesto economico sociale, che non siano solamente rivolti alla valutazione della Ricerca ma anche alla sua valorizzazione. (vedi, ad esempio, gli ITMS che permettono di verificare se esiste un trasferimento tecnologico, di know-how nella società). Indicatori che riescono a rappresentare quelle discrepanze di contesto che fanno sì che la Ricerca abbia una qualità peggiore e allo stesso tempo comporti dei riflessi negativi per la realizzazione della Terza Missione (come si osserva dal modello di regressione). Indicatori che tengono in considerazione anche la qualità della didattica; se valutiamo solo la Ricerca emerge che i soggetti scientifici coinvolti hanno maggiori interessi in questo ambito a discapito di altre attività, come per esempio, appunto, la didattica..
Sebbene il processo di affermazione della terza missione sia ancora nella fase embrionale nel nostro sistema, il suo contributo alla crescita del Paese, del mondo industriale e dell'innovazione trova un consenso dottrinale ormai consolidato. Sicuramente le sinergie tra le attività di didattica, ricerca e terza missione impongono l'adozione di modelli di governance e stili direzionali ispirati alla flessibilità, alla valutazione delle performance e alla integrazione del sistema informativo. Molto importante è stato il passaggio alla rendicontazione economica-finanziaria per le università con obiettivi di massima efficacia ed efficienza. E' stata fornita una maggiore autonomia alle università nell'utilizzo di risorse pubbliche ma, per contro, molte volte hanno trovato delle restrizioni nelle
complesse procedure tipiche del modello burocratico pubblico. Siamo passati così allo studio del capitale intellettuale delle università, caratterizzato da brevetti,
relazioni c/terzi, spin-off ecc... Quello che manca è un processo di armonizzazione a livello internazionale di questo bilancio degli intangibili, capace di farlo diventare una solida ed unica guida per la gestione delle università e per gli altri enti.
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