CopertinaAnnamaria

Figura 5.5 – Odds ratio e intervalli di con#denza al 95% per durata dell’apprendimento, genere, età, e gruppo di rischio in uno studio condotto usando la regressione logistica sugli effetti della formazione permanente sul benessere psicologico (Narushima, Liu & Diestelkamp, 2018, p. 666).
Nell’intervallo di con#denza per gli odds ratio della durata di 19-48 mesi è compreso anche il valore 1, cosa che non permette di usare questo range per trarre conclusioni.
In entrambi i modelli, partecipare alla formazione per periodi superiori ai 48 mesi aumenta il benessere psichico del 60%, sia che inseriamo fra i confondenti l’indice di vulnerabilità sia che ci sia il self-rated health, elemento che dimostra i bene#ci di partecipare alle attività sociali in contesti non formali per un invecchiamento attivo e un benessere in età adulta.
Il titolo di studio non inQuenza il livello di benessere, probabilmente perché le necessità cambiano nel tempo.
Del rapporto fra titolo di studio e stato di salute si occupano Jamie L. Lynch e Paul T. von Hippel (2016) i quali lavorano su un campione composto da circa 9mila studenti facenti parte della coorte del 1997 che nel periodo fra i 15 e i 31 anni ha risposto a un’indagine sulla Self-Rated Health (SRH) a partire dalla domanda “In generale, come va la tua salute?”. Gli autori si chiedono se un migliore stato di salute conduca a raggiungere più successi scolastici, se al contrario più formazione possa migliorare lo stato di salute o se entrambi gli elementi, titoli di studio e stato di salute, siano ugualmente conseguenze di fattori relativi a stili e modalità di vita.
In questo caso viene usato come metodo di analisi la regressione logistica ordinale che rappresenta nelle regressioni multinomiali una generalizzazione della regressione logistica nella quale la variabile dipendente è rappresentata da una variabile ordinale sui livelli attribuibili allo stato di salute. Essa si basa sullo stesso meccanismo d’analisi della regressione logistica e considera di volta in volta soltanto una delle modalità della variabile come quella di riferimento. Non approfondiremo però questa tecnica in questo contesto in cui ci siamo concentrati unicamente sulle variabili binomiali.
142 - Analisi Multivariata e Learning Analytics: metodi e applicazioni