{"id":2057,"date":"2020-12-22T14:42:34","date_gmt":"2020-12-22T13:42:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/?p=2057"},"modified":"2024-09-20T13:57:10","modified_gmt":"2024-09-20T12:57:10","slug":"i-dati-scale-di-misura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/i-dati-scale-di-misura\/","title":{"rendered":"I dati: le 4 scale di misura"},"content":{"rendered":"\n<p>Le 4 scale di misura. Capisco la reazione istintiva: saltare a pi\u00e8 pari un articolo che ha il sapore di una introduzione, poco eccitante, a un tema considerato banale. <br>Chiedo tuttavia ai lettori uno sforzo che, penso, valga la pena di fare. I concetti presenti in questo articolo sono basilari e proprio per questo hanno un valore e un&#8217; importanza fondamentale.<br>Assimilare questi concetti significa costruire una solida base per gli argomenti che seguiranno. <\/p>\n\n\n\n<p>Detto in maniera concisa, ma risoluta: <strong>non diamo nulla per scontato, perch\u00e8 nulla \u00e8 scontato.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\t\t\t\t<div class=\"wp-block-uagb-table-of-contents uagb-toc__align-left uagb-toc__columns-1  uagb-block-5ec2e74d      \"\n\t\t\t\t\tdata-scroll= \"1\"\n\t\t\t\t\tdata-offset= \"30\"\n\t\t\t\t\tstyle=\"\"\n\t\t\t\t>\n\t\t\t\t<div class=\"uagb-toc__wrap\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"uagb-toc__title\">\n\t\t\t\t\t\t\tI contenuti dell&#8217;articolo\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"uagb-toc__list-wrap \">\n\t\t\t\t\t\t<ol class=\"uagb-toc__list\"><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#dati-quantitativi-e-qualitativi\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Dati quantitativi e qualitativi<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#i-4-livelli-di-misura\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">I 4 livelli di misura<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#la-scala-nominale\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">La scala nominale<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#misure-di-tipo-ordinale\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Misure di tipo ordinale<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#la-scala-di-misura-a-intervalli-equivalenti\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">La scala di misura a intervalli equivalenti<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#la-scala-a-rapporti-equivalenti\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">La scala a rapporti equivalenti<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#livello-di-complessit\u00e0-dei-tipi-di-misurazione\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Livello di complessit\u00e0 dei tipi di misurazione<\/a><ul class=\"uagb-toc__list\"><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#da-ricordare\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Da ricordare<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#operare-sui-dati-con-gli-strumenti-corretti\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Operare sui dati con gli strumenti corretti<\/a><\/ul><\/ol>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Dati quantitativi e qualitativi<\/h2>\n\n\n\n<p>Iniziamo con un po&#8217; di concetti fondamentali, che ci accompagneranno sempre.<\/p>\n\n\n\n<p>I dati possono essere classificati in 2 tipologie principali:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Quantitativi<\/strong><\/li><li><strong>Qualitativi<\/strong> (o <strong>categorici<\/strong>)<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-light-gray-background-color has-background\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-bright-red-color\">Importante <\/mark><\/strong><br>In statistica, l&#8217;intero gruppo che andiamo a studiare \u00e8 chiamato <strong>popolazione<\/strong>.<br>Gli individui (possono essere esseri viventi come cose) nella popolazione sono chiamati <strong>unit\u00e0<\/strong>.<br>Le caratteristiche delle unit\u00e0 che andiamo a studiare le chiamiamo <strong>variabili<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Queste variabili possono essere quantitative oppure qualitative (dette anche categoriche).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">I 4 livelli di misura<\/h2>\n\n\n\n<p>I dati possono essere misurati a differenti livelli, a seconda del tipo di variabile e del livello di dettaglio registrato.<br>Lo psicologo americano Stanley Smith Stevens propose nel 1946 una classificazione a 4 livelli di misura (o scale di misura), ancora oggi largamente in uso.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-rounded\"><figure class=\"alignleft size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/it.wikipedia.org\/wiki\/Stanley_Smith_Stevens\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/stanley-smith-stevens.jpg\" alt=\"Stanley Smith Stevens - classificazione delle scale di misura\" class=\"wp-image-2058\" width=\"413\" height=\"390\" srcset=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/stanley-smith-stevens.jpg 550w, https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/stanley-smith-stevens-300x284.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 413px) 85vw, 413px\" \/><\/a><figcaption>  Stanley Smith Stevens<br>l&#8217;ideatore del sistema a 4 scale di misura<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:10px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Parliamo quindi di:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Misura nominale<\/strong><\/li><li><strong>Ordinale<\/strong><\/li><li><strong>Intervallo<\/strong><\/li><li><strong>Rapporto<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>La differenza tra queste 4 tipologie di scale di misura si basa su alcune caratteristiche salienti:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>L&#8217;ordine<\/strong><\/li><li><strong>La distanza tra le osservazioni<\/strong><\/li><li><strong>La presenza e l&#8217;inclusione di uno zero con un significato reale<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La scala nominale<\/h2>\n\n\n\n<p>Una misura nominale \u00e8 quella in cui i valori delle variabili sono nomi. In questo caso abbiamo che:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>L&#8217;ordine delle osservazioni non conta<\/strong><\/li><li><strong>La distanza non \u00e8 mantenuta<\/strong><\/li><li><strong>Non c&#8217;\u00e8 un vero zero<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Usiamo esempi tratti dal mondo dell&#8217;analisi dei dati di traffico web, in quanto &#8220;pane quotidiano&#8221; per chi si occupa della seo.<\/p>\n\n\n\n<p>Pensiamo al paese di provenienza delle visite a un sito web. Semplificando molto, considero che le visite provengano da 4 paesi:<\/p>\n\n\n\n<p>Italia<br>Francia<br>UK<br>USA<\/p>\n\n\n\n<p>Possiamo contare le visite provenienti da ciascuno di questi paesi:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\"><strong>Paese<\/strong>        <strong>Visite<\/strong>\n Italia        3305\n Francia       1850\n UK            1938\n USA           2214<\/pre>\n\n\n\n<p>Abbiamo a che fare, in tutta evidenza, con una misura di tipo nominale. <br>Questo perch\u00e8:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>L&#8217;ordine non conta<\/strong> (la tabella \u00e8 leggibile anche se muto la posizione dei vari paesi).<\/li><li><strong>La distanza tra le categorie non \u00e8 rilevante<\/strong>. (Lo sarebbe se trattassimo i dati in termini di rapporti).<\/li><li><strong>Lo zero non occorre <\/strong>(indicando l&#8217;assenza completa di viste, e quindi quel paese non figurerebbe nel report&#8230;)<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Per questo tipo di misure il tipo di grafico adatto \u00e8 il <strong>grafico a barre<\/strong>, oppure l&#8217;<strong>istogramma<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Misure di tipo ordinale<\/h2>\n\n\n\n<p>Una misura di tipo ordinale comporta la raccolta di informazioni nei quali l&#8217;ordine riveste importanza.<\/p>\n\n\n\n<p>Nei termini delle caratteristiche salienti<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>L&#8217;ordine delle osservazioni conta<\/strong>.<\/li><li><strong>La misura ordinale non mantiene la distanza<\/strong>. La distanza tra due valori consecutivi non ha un significato. (Ad esempio, la distanza tra la prima e la seconda osservazione pu\u00f2 essere nell&#8217;ordine delle migliaia di unit\u00e0, quella tra la quinta e la sesta magari di poche unit\u00e0\u2026).<\/li><li><strong>Non c&#8217;\u00e8 uno zero significativo<\/strong>.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Tornando al nostro esempio delle visite al sito web per paese:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\"><strong>Paese        Posizione<\/strong>\n Italia        1\n USA           2\n UK            3\n Francia       4<\/pre>\n\n\n\n<p>Abbiamo stabilito un ordine. La distanza tra i valori dei vari paesi \u00e8 ignota. Lo zero non esiste.<\/p>\n\n\n\n<p>Il <strong>tipo di grafico appropriato per misure ordinali \u00e8 l&#8217;istogramma, oppure il grafico a barre<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La scala di misura a intervalli equivalenti<\/h2>\n\n\n\n<p>Nell&#8217;intervallo, la distanza tra due valori ha un significato specifico.<br>Un esempio tipico \u00e8 quello di un questionario nel quale le risposte sono codificate in una scala che va, ad esempio, da:<br><br>1 = <em>mi piace pochissimo<\/em><br>a <br>10 = <em>mi piace moltissimo<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Le caratteristiche delle misure di tipo intervallo:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>L&#8217;ordine delle risposte\/osservazioni \u00e8 rilevante<\/strong>.<\/li><li><strong>La distanza \u00e8 rilevante<\/strong>.<\/li><li><strong>Non c&#8217;\u00e8 uno zero con un significato reale<\/strong>. (Anche se i dati potrebbero essere scalati in modo da poter contare lo 0).<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Questo tipo di misura \u00e8 molto comune nei sondaggi.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Il tipo di grafico appropriato per la rappresentazione \u00e8 il grafico a barre, il grafico a linee, il diagramma a dispersione (scatterplot).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Le statistiche pi\u00f9 appropriate per misurazioni di tipo intervallo sono la media, la mediana, la varianza, lo scarto quadratico medio, l&#8217;asimmetria, la curtosi.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La scala a rapporti equivalenti<\/h2>\n\n\n\n<p>Veniamo ora al tipo di misura pi\u00f9 comune nell&#8217;analisi dei dati web: <strong>il rapporto<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Una misura di rapporto esprime il rapporto tra la grandezza di una quantit\u00e0 continua e un&#8217;unit\u00e0 di grandezza dello stesso tipo.<\/p>\n\n\n\n<p>Una variabile misurata in questo modo include non solamente il concetto di ordine e di intervallo, ma anche l&#8217;idea di &#8220;nulla&#8221;, o zero assoluto. Dunque:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>L&#8217;ordine delle risposte\/osservazioni conta<\/strong>.<\/li><li><strong>Il rapporto esprime una distanza interpretabile<\/strong>.<\/li><li><strong>C&#8217;\u00e8 uno zero reale<\/strong>.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Restando nel campo delle metriche web, un esempio tipico \u00e8 quello del rapporto tra numero di visite e obiettivi.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>I grafici appropriati sono: istogrammi, grafici a barre o a linee, diagrammi di dispersione (scatterplot).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Statistiche appropriate risultano: mediana, media, varianza, scarto quadratico medio, asimmetria, curtosi.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Livello di complessit\u00e0 dei tipi di misurazione<\/h2>\n\n\n\n<p>La categorizzazione delle scale di misura di Stevens ci mostra un incremento nel livello di complessit\u00e0 dei tipi di misurazione. Volendo rappresentare la cosa schematicamente:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-icon-list uagb-icon-list__outer-wrap uagb-icon-list__layout-vertical uagb-block-122cd211\"><div class=\"uagb-icon-list__wrap\">\n<div class=\"wp-block-uagb-icon-list-child uagb-icon-list-repeater uagb-icon-list__wrapper uagb-block-2a8b3d57\"><div class=\"uagb-icon-list__content-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-icon\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 320 512\"><path d=\"M143 352.3L7 216.3c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l22.6-22.6c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l96.4 96.4 96.4-96.4c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l22.6 22.6c9.4 9.4 9.4 24.6 0 33.9l-136 136c-9.2 9.4-24.4 9.4-33.8 0z\"><\/path><\/svg><\/span><\/span><div class=\"uagb-icon-list__label-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__label\"><strong>Nominale<\/strong><\/span><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-icon-list-child uagb-icon-list-repeater uagb-icon-list__wrapper uagb-block-3135ec5c\"><div class=\"uagb-icon-list__content-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-icon\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 320 512\"><path d=\"M143 352.3L7 216.3c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l22.6-22.6c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l96.4 96.4 96.4-96.4c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l22.6 22.6c9.4 9.4 9.4 24.6 0 33.9l-136 136c-9.2 9.4-24.4 9.4-33.8 0z\"><\/path><\/svg><\/span><\/span><div class=\"uagb-icon-list__label-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__label\"><strong>Ordinale (+ ordine)<\/strong><\/span><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-icon-list-child uagb-icon-list-repeater uagb-icon-list__wrapper uagb-block-3bb53a39\"><div class=\"uagb-icon-list__content-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-icon\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 320 512\"><path d=\"M143 352.3L7 216.3c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l22.6-22.6c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l96.4 96.4 96.4-96.4c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l22.6 22.6c9.4 9.4 9.4 24.6 0 33.9l-136 136c-9.2 9.4-24.4 9.4-33.8 0z\"><\/path><\/svg><\/span><\/span><div class=\"uagb-icon-list__label-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__label\"><strong>Intervallo (+ distanza significativa)<\/strong><\/span><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-icon-list-child uagb-icon-list-repeater uagb-icon-list__wrapper uagb-block-ac7785de\"><div class=\"uagb-icon-list__content-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-icon\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 512 512\"><path d=\"M256 8c137 0 248 111 248 248S393 504 256 504 8 393 8 256 119 8 256 8zm-28.9 143.6l75.5 72.4H120c-13.3 0-24 10.7-24 24v16c0 13.3 10.7 24 24 24h182.6l-75.5 72.4c-9.7 9.3-9.9 24.8-.4 34.3l11 10.9c9.4 9.4 24.6 9.4 33.9 0L404.3 273c9.4-9.4 9.4-24.6 0-33.9L271.6 106.3c-9.4-9.4-24.6-9.4-33.9 0l-11 10.9c-9.5 9.6-9.3 25.1.4 34.4z\"><\/path><\/svg><\/span><\/span><div class=\"uagb-icon-list__label-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__label\"><strong>Rapporto (+ zero reale)<\/strong><\/span><\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Oppure in una tabella:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table><tbody><tr><td><\/td><td><strong>Nominale<\/strong><\/td><td><strong>Ordinale<\/strong><\/td><td><strong>Intervallo<\/strong><\/td><td><strong>Rapporto<\/strong><\/td><\/tr><tr><td><strong>Ordine<\/strong><\/td><td>no<\/td><td>s\u00ec <\/td><td>s\u00ec<\/td><td>s\u00ec<\/td><\/tr><tr><td><strong>Distanza interpretabile<\/strong><\/td><td>no<\/td><td>no<\/td><td>s\u00ec<\/td><td>s\u00ec<\/td><\/tr><tr><td><strong>Vero zero<\/strong><\/td><td>no<\/td><td>no<\/td><td>no<\/td><td>s\u00ec<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Alcuni tipi di livelli di misurazione possono essere trasformati in altri. La trasformazione pu\u00f2 avvenire dal pi\u00f9 complesso al meno complesso, mai viceversa. E nella trasformazione, ovviamente, perdiamo dell&#8217;informazione.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-info-box uagb-infobox__outer-wrap uagb-block-3840ef3b\"><div class=\"uagb-infobox__content-wrap uagb-infobox uagb-infobox-has-icon uagb-infobox-icon-left-title uagb-infobox-left uagb-infobox-image-valign-middle uagb-infobox-enable-border-radius \"><div class=\"uagb-ifb-left-right-wrap\"><div class=\"uagb-ifb-content\"><div class=\"uagb-ifb-left-title-image\"><div class=\"uagb-ifb-image-icon-content uagb-ifb-imgicon-wrap\"><div class=\"uagb-ifb-icon-wrap\"><span class=\"uagb-ifb-icon\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 384 512\"><path d=\"M0 512V48C0 21.49 21.49 0 48 0h288c26.51 0 48 21.49 48 48v464L192 400 0 512z\"><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><div class=\"uagb-ifb-title-wrap\"><h3 class=\"uagb-ifb-title\">Da ricordare<\/h3><\/div><\/div><div class=\"uagb-ifb-separator-parent\"><div class=\"uagb-ifb-separator\"><\/div><\/div><div class=\"uagb-ifb-text-wrap\"><p class=\"uagb-ifb-desc\">Posso trasformare un rapporto in un intervallo (rinunciando allo zero), un intervallo in un ordinale (rinunciando alla distanza significativa), un ordinale in un nominale (rinunciando all&#8217;ordine).<br><strong>Il contrario, \u00e8 impossibile.<\/strong><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Operare sui dati con gli strumenti corretti<\/h2>\n\n\n\n<p>Abbiamo visto come i dati di tipo <strong>nominale o ordinale siano dati di tipo qualitativo<\/strong>. Pertanto, su di essi non possiamo operare con le normali operazioni aritmetiche n\u00e8 usare direttamente indici statistici quali la media, lo scarto quadratico medio, l\u2019asimmetria, la curtosi. Possiamo per\u00f2 utilizzare una serie di strumenti non parametrici, quali le <a href=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/tabelle-di-contingenza-e-probabilita-condizionata\/\" class=\"rank-math-link\">tabelle di contingenza<\/a> o il <a href=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/il-test-del-chi-quadrato-bonta-di-adattamento-e-test-di-indipendenza\/\" class=\"rank-math-link\">test chi quadrato di indipendenza<\/a>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Per i <strong>dati di tipo quantitativo<\/strong> abbiamo ovviamente la possibilit\u00e0 di operare con gli strumenti dell\u2019aritmetica di base (possiamo addizionare, sottrarre, moltiplicare, dividere), nonch\u00e8 avvalerci della possibilit\u00e0 di calcolare media, varianza, scarto quadratico medio, curtosi, asimmetria. Abbiamo anche a nostra disposizione strumenti di analisi di tipo parametrico, quali <a class=\"rank-math-link\" href=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/analisi-della-regressione-regressione-lineare-semplice\/\">indici di correlazione, calcoli di regressione<\/a>, e Anova.<\/p>\n\n\n\n<p>Per la <strong>distinzione tra strumenti di analisi parametrici e non parametrici<\/strong>, <a href=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/test-statistici-parametrici-e-non-parametrici\/\" data-type=\"post\" data-id=\"2306\">rimando a questo articolo<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le 4 scale di misura. Capisco la reazione istintiva: saltare a pi\u00e8 pari un articolo che ha il sapore di una introduzione, poco eccitante, a un tema considerato banale. Chiedo tuttavia ai lettori uno sforzo che, penso, valga la pena di fare. 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