Immigrazione
Statistiche
Analisi immigrazione cinese in Italia
Appendici 2 e 4
Distribuzioni di frequenza
Nell'appendice 2 vengono riportate le distribuzioni di frequenza relative ai 1.615 questionari per la prima generazione, mentre nell'appendice 4 vengono riportate le distribuzioni di frequenza relative ai 37 questionari per la seconda generazione.
Le distribuzioni di frequenza consentono di fotografare la distribuzione dei dati. Ogni tabella corrisponde ad una variabile (ad una domanda del questionario) e ogni riga ad una modalità (una delle possibili risposte). Ad esempio la variabile "Sesso" è composta dalle modalità "Maschi", "Femmine" e "Mancate risposte".
- Sesso
| N. | % | |
| Maschio | 831 | 51,46 |
| Femmina | 780 | 48,30 |
| Mancate Risposte | 4 | 0,25 |
| Totale | 1615 |
Le distribuzioni di frequenza vengono in genere utilizzate per descrivere il campione: età, sesso, istruzione. Quando il campione è rappresentativo, le percentuali possono essere generalizzate a tutta la popolazione.
Nel caso dei questionari della prima generazione la distribuzione dei dati di struttura (principalmente età e sesso) suggeriscono una buona rappresentatività del campione raggiunto.
Nelle appendici 2 e 4 le tabelle seguono la numerazione delle domande dei questionari (appendice 1).
Appendici 3 e 5
Tabelle di correlazione
Le appendici 3 e 5 sono incluse nella pubblicazione. Nell'appendice 3 vengono riportate le correlazione relative ai questionari della prima generazione, mentre nell'appendice 5 vengono riportate le correlazioni relative ai questionari di seconda generazione.
Uno degli obiettivi della ricerca è quello di individuare relazioni tra variabili e modalità delle variabili. Ad esempio, nella tabella riportata di seguito, relativa alla modalità "Femmina" della variabile "Sesso" si legge che una proporzione maggiore di femmine:
- Sono arrivate in Italia per ricongiungimento familiare (39,76% contro il 23,97% dei maschi);
- Ha età compresa tra i 18 e i 30 anni (48,37% contro il 33,61% dei maschi);
- Non lavora (10,09% contro il 3,58% dei maschi), ecc.
- 2 Femmina
| χ2 | % Sì | % No | |
| 20,18 | Sono arrivato in Italia per ricongiungimento | 48,37 | 33,61 |
| 15,77 | Età 18-30 anni | 39,76 | 23,97 |
| 11,82 | Non lavoro | 10,09 | 3,58 |
| 6,95 | Non ho vissuto in altri paesi | 80,42 | 71,90 |
| 6,87 | Non invio soldi a casa | 37,09 | 27,82 |
| 6,50 | Non ho il permesso di soggiorno | 32,64 | 23,97 |
| 6,32 | Sono arrivato in Italia dopo il 2005 | 18,99 | 12,12 |
| 5,25 | Conosco l'inglese | 23,44 | 16,53 |
| 5,01 | Sono andato al pronto soccorso / ospedale | 48,07 | 39,67 |
| 4,86 | Lavoro per la mia famiglia | 22,85 | 16,25 |
| 4,50 | In Cina ho frequentato 1-6 anni di scuola | 21,96 | 15,70 |
| 4,44 | Sono arrivato in aereo | 89,91 | 84,57 |
Nella prima colonna viene riportato il valore dell'Indice statistico χ2 (Chi Quadrato). Questo indice viene utilizzato per calcolare la significatività statistica delle relazioni. Ad esempio. un χ2 di 3,841 è statisticamente significativo al 5%, ciò significa che si corre un rischio inferiore a 5 possibilità su 100 di sbagliare affermando l'esistenza della relazione. Maggiore è il valore del χ2 maggiore è la significatività statistica e la forza delle correlazioni. Un χ2 pari a 6,635 è statisticamente significativo all'1%, ciò significa che vi è meno di 1 possibilità su 100 di sbagliare affermando l'esistenza della relazione.
Nelle tabelle delle correlazioni le colonne Sì e No consentono di valutare in che modo le risposte hanno portato alla determinazione del χ2. Ad esempio:
- 1 Maschio
| χ2 | % Sì | % No | |
| 15,91 | Sono arrivato in Italia per lavoro | 65,47 | 50,59 |
| 11,18 | In Cina ho moglie/marito | 22,38 | 12,72 |
| 9,81 | Sono andato dal commercialista | 42,82 |
31,36 |
| 9,76 | In Italia ho amici | 68,51 | 57,10 |
Nella prima riga della tabella "1.1 Maschi" si legge che il 65,47% dei maschi (colonna Sì) sono arrivati in Italia per lavoro contro il 50,59% del resto del campione (colonna No, che in questo caso corrisponde alle femmine). Questa differenza ha prodotto un χ2 pari a 15,91 che consente di affermare, con un rischio di errore notevolmente inferiore all'1%, l'esistenza di una correlazione tra l'essere maschi ed essere arrivati in Italia per lavoro.
Le correlazioni sono state calcolate su un sottocampione di 840 questionari. Infatti lo studio delle correlazioni richiede un campione eterogeneo e risposte date con una certa attenzione. Nell'inserimento dei dati erano già stati scartati i questionari in cui venivano indicati solo il sesso o l'età, ma non si rispondeva ad alcuna altra domanda del questionario. Nella fase di screening propedeutica all'analisi delle correlazioni sono stati eliminati i questionari a cui si rispondeva in modo del tutto superficiale. Ad esempio, alla domanda 16: "Quali problemi hai in Italia?", blocchi di questionari riportavano solamente la risposta "la lingua". Si è perciò deciso di scartare dalle analisi delle correlazioni i questionari che alla domanda 16 presentano meno di 2 risposte.