Vitalitatea Culturală a Orașelor din România – ediția 2018

Aspecte metodologice 13
etc. Altfel spus, același număr de evenimente pot „afecta” în
mod diferit unități administrative a căror populație variază.
Spre exemplu, un număr de 15 copii născuți într-un sat cu 100
de locuitori nu are aceeași valoare relativă cu un număr de
15 copii născuți într-un oraș cu 20.000 de locuitori (chiar dacă
în valoare absolută numărul este același). Mutatis mutandis,
două teatre într-un oraș mic au o importanță mai ridicată
decât două teatre într-un oraș cu o populație mai mare.
Dorința de a clasifica diverse unități administrative – țări,
regiuni, orașe etc. – în funcție de un anumit criteriu nu este
una nouă. Există clasificări ale țărilor în funcție de nivelul de
fericire 26 sau în funcție de starea democrației 27 , sau a orașelor
în funcție de stratificarea socială existentă 28 . Însă în multe
dintre situațiile în care suntem nevoiți să realizăm clasificări,
faptul că avem de-a face cu concepte abstracte, în care
fiecare dimensiune are propria „unitate de măsură”, poate
fi problematic. Bineînțeles, orașele pot fi clasificate în funcție
de fiecare dimensiune sau subdimensiune ce a fost măsurată,
însă scopul unui indice este de a reuni toate dimensiunile
într-un singur scor, motiv pentru care toate dimensiunile și /
sau subdimensiunile luate în considerare trebuie aduse sub
aceeași „unitate de măsură”.
Soluția clasică, din punct de vedere statistic, este de a
standardiza scorurile. Această practică este utilizată în mai
multe tipuri de analize statistice – e.g. corelații Pearson, regresii
lineare – tocmai pentru a rezolva „problema” adusă de faptul
că variabilele introduse în analiză sunt exprimate prin diferite
unități de măsură.
În cazul de față, metoda de standardizare a rezultatelor a
fost prin scoruri z a căror formulă de calcul este:
x
Z = −µ
i
; unde X = scorul observat pentru unitatea de
σ
analiză i, μ = media aritmetică a tuturor scorurilor observate
pe variabila de interes, σ = abaterea standard de la media
aritmetică.
Spre exemplu, conform datelor de la INS, în anul 2016 avem
pentru cele 46 de orașe o medie a bibliotecilor de 3,71 și o
abatere standard de 1,51. Pentru municipiul Alba Iulia au fost
raportate 26 de biblioteci și o populație de 74.233 de locuitori.
Așadar, numărul bibliotecilor la 10.000 de locuitori este de 3,5.
Aplicând formula (3,5 – 3,71) / 1,51 obținem un scor de -0,14
pentru itemul care a măsurat numărul bibliotecilor din Alba
Iulia.
Pentru fiecare dintre itemii prezentați anterior a fost
calculat un astfel de scor. Pasul următor a constat în calcularea
mediei aritmetice a tuturor scorurilor z obținute anterior. Astfel,
a fost obținut un scor general pentru o anumită dimensiune.
În final, scorurile obținute la nivelul fiecărei dimensiuni pentru
fiecare dintre cele 46 de orașe au fost utilizate pentru a realiza
o clasificare generală. Valorile folosite pentru clasificarea
generală reprezintă media aritmetică a scorurilor dimensiunilor
separate.
26 C. Helman, ‘The World’s Happiest Countries’, Forbes, 19 Ianuarie 2011,
https://www.forbes.com/2011/01/19/norway-denmark-finland-businesswashington-world-happiest-countries.html#24b91f83472e
(accesat la 5
aprilie 2018).
27 M. J. Abramowitz, Democracy in Crisis. Freedom in the World 2018,
Washington DC, Freedom House, 2018.
28 M. Savage et al., ‘A New Model of Social Class? Findings from the BBC’s
Great British Class Survey Experiment’, Sociology, vol. 47, no. 2, 2013,
pp. 219–250. the Nuffield class schema, developed in the 1970s, was codified
in the UK’s National Statistics Socio-Economic Classification (NS-SEC)