Caratteristiche socio-demografiche del campione

Questa sezione dell‘analisi descrittiva si propone lo scopo di analizzare le caratteristiche socio-demografiche del campione che ha partecipato alla raccolta dati mediante il questionario, una volta che gli item sono stati organizzati in un ordine randomizzato prestabilito, uguale per tutti i soggetti. Per quanto riguarda il campione che ha partecipato alla compilazione del questionario (N = 162), il campione ha un‘età media di (40,03 ± 14,45) anni, di cui 79 sono donne e 84 uomini (Figura 3).

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Figura 3. Distribuzione percentuale di femmine e maschi all‟interno del campione.

La maggior parte del campione (53%) possiede un diploma di scuola media superiore; il secondo titolo di studio più diffuso nel campione è la laurea (26%), mentre l‘8% ha una specializzazione post-laurea; il 12 % possiede un diploma di scuola media inferiore e solo l‘1% ha solo la licenza elementare (per maggiori dettagli, vedi Figura 4).

Fig.4. Distribuzione delle frequenze percentuali del livello di scolarità dei partecipanti allo studio

Per quanto concerne lo stato civile, la situazione abitativa e il tipo di professione svolta, i dati presentati di seguito sono relativi solo ai questionari cartacei raccolti (N = 136), poiché i dati relativi al questionario online erano, sotto questo punto di vista, incompleti. La maggior parte dei soggetti che hanno partecipato alla compilazione del questionario sono celibi/nubili (N =60), seguiti

48% 52%

Sesso

Scolarità

Scuola media superiore Laurea

162

dai coniugati (N = 49), da coloro che convivono (N =17), da persone divorziate (N =8), separate (N = 2), mentre vi era un unico soggetto il cui coniuge era deceduto (vedi Figura 5 per dettagli relativi alla distribuzione percentuale). Inoltre, abbiamo considerato la situazione abitativa dei soggetti. Dei soggetti che hanno risposto a questa domanda, 19 (l‘11,7%) abitano da soli, mentre la maggior parte (N = 118, 72,4%) abitano con altre persone.

Figura 5. Distribuzione delle frequenze percentuali che descrivono lo stato civile del campione.

Per quanto riguarda la situazione lavorativa, è stato problematico calco larne frequenze relative e percentuali a causa di un difetto intrinseco del questionario sulle informazioni personali allegato. L‘item in cui si chiedeva al soggetto di rispondere relativamente alla sua situazione lavorativa, (vedi Tabella2 e Figura 6 ( vedi questionario completo in appendice) presentava, infatti, una richiesta fuorviante (vedi Tabella 2 e Figura 6), per cui non vi è un‘etichetta univoca per ciascuna variabile.

Figura6. Item: condizione lavorativa.

Come è possibile osservare dalla figura che ripropone la struttura dell‘item, alla domanda relativa alla condizione lavorativa, le possibilità di risposta sono 8, codificate come 1, ha un lavoro retribuito, 2, non

44% 36% 12% 1% 6% 1%

Stato Civile

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ha un lavoro retribuito, 1) casalinga, 2) pensionato, 3) studente, 4), disoccupato, 5), in cerca di prima occupazione, 6), altra condizione lavorativa. Questo ha reso difficile sia fare lo scoring, sia per i soggetti compilare, poiché molti hanno compilato solo parzialmente questa sezione. Di conseguenza, sono riportate nella Tabella 1 le frequenze relative e percentuali così come calcolate rispetto ai dati disponibili. Come si può notare, risulta difficile interpretare i dati a causa della mancanza di coerenza del dato grezzo. Tuttavia, se escludiamo i casi codificati come 1 e 2, possiamo osservare che il 20% del campione (33 soggetti) sono studenti, mentre non vi sono soggetti in cerca della loro prima occupazione e il 2,5% del campione risulta disoccupato, mentre il 4,3% ha scelto l‘opzione ―altro‖). Se decidiamo di interpretare le modalità etichettate come 1 e 2 sulla base degli altri dati che abbiamo, possiamo speculare che la maggior parte dei soggetti abbia scelto di compilare scegliendo 1 = ha un lavoro retribuito, 2 = non ha un lavoro retribuito, possiamo dire che il 47,9% del campione ha un lavoro, mentre il 9,2% non lo ha. In ogni caso sarà necessario prendere nuovamente in esame i dati grezzi, al fine di risolvere questa problematica.

Tabella 2.Output S PS S relativo alla condizione lavorativa.

Dopo aver esaminato la distribuzione delle variabili socio-demografiche all‘interno del campione, abbiamo preso in considerazione il tipo di evento cui sono stati sottoposti. Abbiamo scelto di esaminare 5 cluster: 1), furto 2) ingiuria, 3) calunnia, 4) incidente, 5) altro evento.

La maggior parte dei soggetti (43%) ha subito un incidente; il secondo evento più frequente è rappresentato dalla variabile ‗altro‘ (24%), seguito dalla calunnia (18%), dal furto (14,7%) e dall‘ingiuria (0,6%). Al termine delle analisi, si è scelto di collassare in un‘unica modalità le due

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modalità ―altro‖ (etichette numeriche 5 e 6), per semplicità e per ovviare al cambiamento della codifica relativamente alla decisione di eliminare la variabile ‗lutto‘ (N casi =2).

Tabella 3. Output S PS S riguardante frequenze relative, percentuali e cumulate del tipo di evento subito.

Figura 7. Grafico a torta che rappresenta le frequenze percentuali dei diversi tipi di evento. In questo grafico gli eventi 5 e 6, entrambi rappresentati „altro‟ (in solo 2 casi è presente un lutto) sono stati collassati all‟interno di un‟unica modalità “altro”.

Per un‘analisi qualitativa, segue una breve descrizione di quali sono gli eventi descritti come ―altro dai partecipanti allo studio, allo scopo di individuare se vi siano determinati tipi di evento che sarebbe necessario prendere in considerazione come ulteriori modalità della variabile ―evento‖ in analisi future o nel caso di una riorganizzazione dello strumento.

Come riportato nella parte introduttiva del capitolo, ―altro‖ è un‘etichetta rappresentativa di diversi tipi di evento: errore medico, diagnosi ritardata, violenza, aggressione, incendio con dolo, perdita pecuniaria

14% 1% 18% 43% 24%

Tipo di Evento

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causa truffa, accusa di ricettazione, intervento chirurgico inadeguato, lutto, caduta causa terzi, malattia grave con responsabilità, operazione chirurgica a causa di errata diagnosi, danneggiamento conto terzi. Data la valenza degli eventi riportati, sarebbe auspicabile, in futuro, tenere in considerazione quelli che, a un‘analisi qualitativa, sembrano i due grandi cluster all‘interno di questa modalità della variabile evento: eventi di natura sanitaria ed eventi di natura violenta/penale. Avendo un campione molto ampio, sarebbe possibile arricchire l‘analisi sotto questo punto di vista, al fine di esplorare le potenzialità dello strumento QDM.

Inoltre, e` stato osservata la presenza di una causa civile o penale relativa all‘evento subito. Dei partecipanti, per 42 non e` seguita una procedura legale all‘evento, mentre per 94 si (vedi Figura 8 per percentuali).

Figura 8. Frequenze percentuali riguardanti la presenza o l‟assenza di una procedura legale in relazione all‟evento.

Inoltre, la maggior parte dei soggetti e` andata incontro a una procedura di tipo civile. A questa domanda tuattavia, risulta che i soggetti con procedura civile sono 125, un numero maggiore rispetto ai 94 che dichiaravano di aver avuto una procedura legata all‘evento (alla prima domanda avevano risposto in tutto 136 soggetti). In questo caso si puo` dedurre una mancata risposta alla prima domanda dovuta al fatto che i partecipanti ritenevano che fosse sufficiente rispondere a quella relativa al tipo di pro cedura

25.77

57.67

Procedura legale

No SI

166

(figura 9). Perciò risulta più probabile che questo sia il dato più affidabile tra i due.

Figura 9. Frequenze percentuali riguardanti il tipo di procedura.

Inoltre, per 82 dei partecipanti la procedura si e` conclusa, mentre per 44 essa e` ancora in atto (Figura 10) (a questa domanda hanno risposto 130 soggetti soltanto).

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9.6 Analisi degli item e delle scale