Dopo aver definito tutte le variabili che entrano a far parte dell’analisi, è possibile approfondire le relazioni tra stato socio-economico, benessere, salute e confondenti. Poiché i risultati delle diverse wave risultano essere simili, sono riportati di seguito solamente quelli ottenuti per la sesta wave.
Sono state svolte inizialmente della analisi di correlazione e associazione mantenendo la scala continua delle variabili relative a stato socio-economico, benessere e salute fisica. Successivamente, per valutare quali variabili costituiscono effettivamente dei confondenti e per approfondire le relazioni tra essi e i tre fattori, si è deciso di categorizzate questi ultimi in tre livelli, dividendone la distribuzione al 33-esimo e al 66-esimo percentile.
Considerando i fattori ottenuti nel Paragrafo 3.2, relativi allo stato socio- economico, al benessere e alla salute degli individui e mantenendoli continui, è possibile valutare la correlazione con l’età, anch’essa mantenuta continua (Tabella 3.22).
Si ricorda che la salute fisica è costituita dalle limitazioni nelle ADL e nella mobilità, quindi a valori alti del fattore corrispondono condizioni di salute peggiori.
È possibile quindi affermare che in età più avanzate le condizioni di salute fisica sono peggiori, prevalgono soggetti con livello socio-economico più basso e con un grado di benessere inferiore.
Coefficiente di correlazione Rho di Pearson
SES Benessere Salute fisica Età SES 1.00000 0.18501 -0.12999 -0.02523 Benessere 0.18501 1.00000 -0.44718 -0.12646 Salute fisica -0.12999 -0.44718 1.00000 0.33822 Età -0.02523 -0.12646 0.33822 1.00000
Tabella 3.22 – Coefficienti di correlazione Rho di Pearson delle variabili relative allo stato socio-economico, al benessere, alla salute fisica e all’età degli individui nella sesta
wave (tutti i coefficienti sono risultati significativi e presentano un p-value <.0001) Per studiare la relazione dei fattori con le variabili relative al genere, allo stato civile, al paese di residenza, al livello di istruzione, al BMI, alla situazione abitativa e all’attività fisica dei soggetti analizzati, invece, trattandosi di relazioni asimmetriche tra variabili continue e variabili categoriali, si è deciso di procedere con l’utilizzo dell’ANOVA non parametrica e il test di Kruskal – Wallis. Tutti i c2 dei test risultano significativi e indicano
la presenza di un’associazione tra le variabili. Tramite l’analisi delle tabelle di contingenza ottenute categorizzando i fattori è possibile svolgere un’ulteriore valutazione delle caratteristiche del campione.
Il processo di invecchiamento gioca un ruolo fondamentale nel benessere dei soggetti, poiché nelle classi tra i 50 e i 70 anni prevalgono livelli medio-alti di benessere, che tendono ad abbassarsi oltre i 70 e gli 80 anni. Questo può essere una risposta del fatto che anche per la salute fisica si osserva un comportamento simile: in età più avanzate le difficoltà dei soggetti risultano essere molto superiori rispetto alle classi d’età intermedie.
La distribuzione dell’età tra uomini e donne appare leggermente differente (Figura 3.2) poiché gli uomini sono prevalentemente concentrati nelle classi che vanno dai 55 ai 75 anni mentre le donne si distribuiscono in maniera più
omogenea e rappresentano la maggior parte dei soggetti ulta 80enni e con meno di 50 anni. La prevalenza di donne anziane porta ad osservare come queste si trovino non solo in condizioni fisiche peggiori, ma anche a livelli di benessere più bassi.
In merito allo stato civile dei soggetti, si osserva che la maggior parte di essi risulta sposata e si osserva una percentuale maggiore di donne vedove, causata sempre dalla differente distribuzione per età.
Anche valutando la relazione tra benessere e stato civile è possibile trovare un’associazione significativa tra le variabili. Il 70% circa dei soggetti sposati si trova in situazioni di benessere medio-alte mentre i soggetti separati/divorziati e vedovi si trovano rispettivamente per il 37% e per il 50% a livelli di benessere bassi.
Figura 3.2 – Distribuzione della variabile relativa all’età secondo il genere nella sesta wave Distribution of age2015 Kernel Normal F M g en d er 0 2 4 6 P er ce n t 0 2 4 6 P er ce n t F 0 2 4 6 8 P er ce n t 0 2 4 6 8 P er ce n t M 20 40 60 80 100 A ge in 2015
Risultano interessanti anche le differenze relative al paese di residenza degli individui. Si tratta di paesi europei, ma che presentano comunque delle differenze tra di loro.
Nel campione, i paesi con la popolazione in media più giovane sono la Danimarca, la Germania e il Belgio (età media rispettivamente di 65, 66 e 66 anni), mentre quelli con la popolazione mediamente più anziana sono la Spagna e la Svezia (età media di 70 anni). Questo risulta ancora più interessante, considerando il benessere nei diversi paesi: insieme ad Austria, Danimarca e Svizzera, anche la Svezia, con la popolazione più anziana, si trova in condizioni di benessere migliori.
Questa differenza è legata alla ricchezza degli individui nei diversi paesi analizzati, infatti, è possibile osservare che i soggetti mediamente più ricchi risiedono in Svezia, Danimarca, Svizzera e Belgio (Tabella 3.23). Si tratta di un ulteriore segnale del legame tra stato socio-economico e benessere.
I paesi con i soggetti mediamente in condizioni di benessere inferiore sono la Spagna, l’Italia e la Francia che costituiscono, insieme all’Austria, il gruppo di paesi con livelli di ricchezza mediamente più bassi.
Si osserva inoltre un legame di associazione significativo tra ricchezza e livello di istruzione: a livelli più alti di istruzione corrispondono soggetti con livelli socio-economici più alti (Tabella 3.24).
Non appare quindi sorprendente il fatto che i paesi come Italia e Spagna abbiano SES più basso ma anche livelli di istruzione inferiori, rispetto a Belgio, Danimarca, Svezia e Germania in cui la situazione è invertita e si hanno soggetti con livelli di istruzione più alti a cui corrisponde un SES maggiore.
Paese
SES
Media Minino Massimo Deviazione standard Austria -0.2965676 -0.6962360 3.1085545 0.5524856 Germania -0.2088151 -0.6962360 7.2133188 0.6478003 Svezia 0.1083474 -0.6962360 6.6971004 0.8207600 Spagna -0.3204583 -0.6962360 2.6353982 0.3463985 Italia -0.2733789 -0.6962360 3.1642767 0.3898047 Francia -0.2152017 -0.6962360 3.1355183 0.4176731 Danimarca 0.0372164 -0.6962360 4.8467098 0.6755942 Svizzera 1.5328884 -0.6962360 20.1033083 2.4196336 Belgio 0.2017822 -0.6962360 6.5344807 0.8916738
Tabella 3.23 – Valore medio, minimo e massimo della variabile relativa allo stato socio- economico per paese di residenza
Livello di istruzione
SES
Media Minino Massimo Deviazione standard Basso -0.3138409 -0.6962360 8.6914022 0.4604765 Medio -0.0465085 -0.6962360 18.9473329 0.9287823 Alto 0.3563816 -0.6962360 20.1033083 1.3083009
Tabella 3.24 – Valore medio, minimo e massimo della variabile relativa allo stato socio- economico per livello di istruzione