Studi ecologici: quando l’unità di analisi è il gruppo, non l’individuo

C’è un modo di fare ricerca che non guarda le persone una ad una. Non chiede a nessuno quante ore dorme, cosa mangia, se fuma o se cammina. Prende i dati di una città, di una regione, di un paese, e li confronta con quelli di un’altra città, un’altra regione, un altro paese. L’unità di analisi non è Maria o Giovanni: è il quartiere dove vivono, la provincia in cui sono nati, la nazione che li conta nelle sue statistiche. Questi sono gli studi ecologici. Conoscere questa tipologia di studi e capire a quali evidenze possono portare è una delle competenze metodologiche più sottovalutate nella lettura critica della letteratura scientifica.

Il termine “ecologico” non ha nulla a che fare con l’ambiente nel senso comune della parola. Viene dal greco oikos, casa, e indica semplicemente che l’analisi avviene a livello di gruppo — di comunità, di collettività — piuttosto che a livello individuale. Un gruppo può essere una nazione, una regione amministrativa, una scuola, un reparto ospedaliero, una fascia d’età. Quello che conta è che i dati utilizzati descrivono quel gruppo nel suo insieme, non i singoli che lo compongono. Tale approccio non deve però far pensare agli studi ecologici come studi approssimativi su individui. Questi sono studi precisi su gruppi.

Gli studi ecologici non sono studi approssimativi su individui: sono studi precisi su gruppi. La differenza non è tecnica: è concettuale.

Come funzionano e perché si usano

Nella forma più semplice, uno studio ecologico mette in relazione due misure aggregate: una che descrive l’esposizione del gruppo e una che descrive l’outcome del gruppo. Si confrontano, per esempio, i tassi di consumo di alcol pro capite in diversi paesi europei con i tassi di mortalità per cirrosi epatica negli stessi paesi. Oppure si mette in relazione la spesa pubblica per l’istruzione nelle diverse regioni italiane con i tassi di abbandono scolastico precoce. O ancora, si confronta la densità di fast food per chilometro quadrato in diversi quartieri urbani con la prevalenza di obesità infantile rilevata dai medici di base di quegli stessi quartieri.

In ciascuno di questi casi, non si conosce il comportamento del singolo individuo. Non si sa se la persona specifica che ha sviluppato la cirrosi bevesse effettivamente più della media del suo paese. Non si sa se il bambino obeso vivesse nelle immediate vicinanze di un fast food o se non ci andasse mai. Si lavora con medie, tassi, proporzioni, quindi con misure che descrivono il gruppo e che perdono, per costruzione, tutta l’informazione sulla variabilità individuale al suo interno.

Questo non è un difetto accidentale degli studi ecologici: è la loro natura. E quella natura ha ragioni precise. Gli studi ecologici si usano quando i dati individuali non esistono, non sono accessibili o sarebbero impossibili da raccogliere su larga scala. Si usano quando la domanda di ricerca è intrinsecamente una domanda sul gruppo, quando si vuole capire ad esempio non perché questo individuo si ammala, ma perché questa popolazione ha tassi di malattia più alti di quella. Si usano nella fase esplorativa della ricerca, per generare ipotesi che altri disegni di studio, più costosi e complessi, potranno poi testare a livello individuale.

John Snow, nel 1854, non aveva accesso alle analisi genetiche né ai registri sanitari informatizzati. Aveva una mappa di Londra, i dati sui decessi per colera per strada e per quartiere e la localizzazione delle pompe dell’acqua¹. Sovrapponendo queste informazioni aggregate, identificò la pompa di Broad Street come fonte probabile dell’epidemia, senza mai misurare l’esposizione individuale di nessuna delle vittime. Era, tecnicamente, un’analisi ecologica. Era anche, storicamente, uno dei contributi più importanti alla nascita dell’epidemiologia moderna.

I tipi di studio ecologico

Non tutti gli studi ecologici hanno la stessa struttura. Vale la pena distinguerne almeno tre forme principali, perché ciascuna risponde a domande diverse e ha punti di forza e limiti diversi.

Studi ecologici descrittivi

Gli studi ecologici descrittivi si limitano a documentare la distribuzione geografica o temporale di un fenomeno. La mappa della mortalità per tumore al polmone in Italia per provincia, aggiornata anno per anno, è uno studio ecologico descrittivo. Non mette ancora in relazione l’outcome con nessuna esposizione: mostra dove il problema è più concentrato e come cambia nel tempo, generando domande che altri studi dovranno rispondere.

Studi ecologici analitici

Gli studi ecologici analitici compiono il passo successivo. Mettono in relazione l’esposizione aggregata con l’outcome aggregato, cercando una correlazione. È qui che si confrontano i tassi di consumo di zucchero per paese con i tassi di diabete di tipo 2, o la densità di medici di medicina generale per distretto sanitario con i tassi di ospedalizzazione evitabile. La correlazione trovata a questo livello è una correlazione ecologica e come tale va interpretata con strumenti diversi da quelli usati per le correlazioni individuali.

Studi ecologici multi-livello

Gli studi ecologici multi-livello, infine, cercano di combinare dati aggregati e dati individuali nello stesso modello, per distinguere l’effetto del contesto dall’effetto delle caratteristiche personali. Se si vuole capire se vivere in un quartiere con alta densità di spazi verdi riduce il rischio di depressione, indipendentemente dal reddito individuale e dal livello di istruzione personale, si ha bisogno di un approccio multi-livello che tenga conto di entrambe le dimensioni. Questi studi sono metodologicamente più complessi ma anche più informativi, proprio perché cercano di non confondere il piano del gruppo con quello dell’individuo.

La fallacia ecologica: il pericolo più insidioso

C’è un errore che gli studi ecologici rendono possibile in modo particolarmente subdolo, e che ha un nome preciso: la fallacia ecologica, o ecological fallacy. Consiste nel trasferire al livello individuale un’associazione osservata al livello di gruppo, come se le due cose fossero equivalenti. Passaggi di questo tipo possono portare a conclusioni radicalmente sbagliate. Il concetto fu formalizzato da W.S. Robinson in un articolo del 1950 pubblicato sull’American Sociological Review in cui Robinson dimostrò con dati reali che la correlazione ecologica tra due variabili può essere sostanzialmente diversa, anche opposta, dalla correlazione tra le stesse variabili misurate a livello individuale².

L’esempio più celebre nella storia dell’epidemiologia riguarda l’immigrazione e la malattia mentale. In alcuni studi condotti nel Novecento, le aree urbane con alta concentrazione di immigrati mostravano tassi più elevati di ricoveri psichiatrici³. La tentazione era di concludere che gli immigrati avessero tassi più alti di disturbi mentali. Studi successivi a livello individuale offrirono una lettura più articolata: una delle spiegazioni emerse fu che erano spesso i residenti non immigrati delle stesse aree — più poveri, più isolati, più esposti al degrado urbano — a contribuire in misura rilevante a quei tassi. La correlazione ecologica aveva orientato verso una conclusione individuale che i dati disaggregati non confermavano nella stessa misura.

Un altro esempio riguarda la relazione ecologica tra consumo di grassi saturi per paese e mortalità coronarica, resa celebre dal Seven Countries Study di Ancel Keys, avviato negli anni Cinquanta e pubblicato nella sua forma completa nel 1980⁴. A livello aggregato — paese per paese — la correlazione tra consumo medio di grassi saturi e tasso di mortalità per cardiopatia coronarica era forte e positiva. Ma trasferire questa associazione ecologica all’individuo concludendo che la singola persona che mangia più grassi saturi abbia proporzionalmente più rischio, è un salto logico che i dati aggregati non autorizzano. Dentro ogni paese la variabilità individuale nell’alimentazione, nel metabolismo, nello stile di vita e nell’accesso alle cure è enorme, e quella variabilità non è visibile nel dato medio di paese.

La fallacia ecologica non significa che gli studi ecologici siano sbagliati. Significa che le loro conclusioni devono restare al livello al quale sono state generate. Un’associazione ecologica è un’ipotesi su come funzionano le popolazioni, non una prova su come funzionano gli individui. Usarla come tale è un significativo errore di livello logico.

Confondimento ecologico: un problema di struttura, non di misurazione

Accanto alla fallacia ecologica, gli studi ecologici sono esposti a una forma particolare di confondimento. Nei disegni individuali, il confondimento nasce quando una terza variabile è associata sia all’esposizione che all’outcome a livello di persona. Negli studi ecologici, lo stesso meccanismo opera a livello di gruppo, ma in questi casi è molto più difficile da controllare, perché le variabili disponibili sono spesso poche, aggregate e misurate con strumenti diversi da un contesto all’altro.

Si consideri uno studio che mette in relazione il numero di biblioteche pubbliche per abitante in diversi comuni italiani con i tassi di mortalità per malattie cardiovascolari. Si trova una correlazione negativa: più biblioteche, meno mortalità. Sarebbe ingenuo concludere che leggere protegga il cuore. Il numero di biblioteche è probabilmente un proxy del livello di sviluppo socioeconomico del comune, che a sua volta è correlato con l’accesso alle cure, la qualità dell’alimentazione, la prevalenza del fumo, il livello di istruzione. Qualsiasi di questi fattori — o tutti insieme — potrebbe spiegare la relazione osservata. Il confondimento a livello ecologico è quasi sempre di questo tipo: strutturale, difficile da isolare, legato alla complessità dei contesti sociali e geografici.

Questo non rende inutile lo studio. Rende necessaria una lettura consapevole dei suoi limiti. Adottare quindi un approccio prudenziale nel trarre conclusioni causali da associazioni aggregate è necessario per evitare letture completamente distorte della realtà.

Quando lo studio ecologico è il disegno giusto

Detto tutto questo, ci sono domande di ricerca per le quali lo studio ecologico non è un ripiego ma la scelta metodologicamente più appropriata. Sono le domande in cui l’esposizione di interesse è intrinsecamente una caratteristica del contesto, non dell’individuo.

Se si vuole capire se le politiche fiscali sul tabacco riducono i tassi di fumo a livello di popolazione, l’unità di analisi naturale è il paese o la regione che ha adottato quella politica, non il singolo fumatore. Analogamente, se si vuole studiare l’effetto della qualità dell’aria urbana sulla salute respiratoria, la qualità dell’aria è per definizione una variabile di contesto che si misura nel luogo, non nella persona. Ed ancora, se si vuole valutare l’impatto di un programma di screening a livello distrettuale, il distretto è l’unità di intervento e l’unità di analisi più coerente.

In questi casi, usare uno studio ecologico non è una scorciatoia dettata dalla mancanza di dati individuali: è la scelta che meglio rispetta la natura della domanda. L’errore non è fare studi ecologici, ma è non riconoscere quando si sta lavorando a livello ecologico e trarne conclusioni come se si stesse lavorando a livello individuale.

Studi ecologici e sorveglianza epidemiologica

C’è un contesto in cui gli studi ecologici sono non solo accettabili ma indispensabili: la sorveglianza epidemiologica. Monitorare nel tempo l’andamento di una malattia infettiva per regione, tracciare la distribuzione geografica dei tumori rari, identificare cluster di eventi avversi in specifiche aree geografiche o coorti temporali, tutto questo si fa con dati aggregati, perché i dati individuali o non esistono in tempo reale o non possono essere utilizzati a fini di sorveglianza senza procedure di accesso complesse e lente.

Durante la pandemia da SARS-CoV-2, le analisi che hanno permesso di capire la velocità di diffusione del virus nelle diverse province, di confrontare i tassi di mortalità tra regioni con sistemi sanitari diversi, di valutare l’impatto delle misure di contenimento a livello territoriale erano analisi ecologiche. Non sostituivano gli studi individuali sui fattori di rischio di malattia grave, ma rispondevano a domande diverse, in tempi diversi, con finalità diverse. Erano, in quel contesto, lo strumento giusto.

L’unità di analisi non è un dettaglio tecnico

Scegliere l’unità di analisi non è una decisione secondaria che si prende dopo aver deciso la domanda di ricerca: è parte della domanda stessa. Chiedersi se un fenomeno sia un fenomeno individuale o un fenomeno di contesto è un atto interpretativo che precede qualsiasi raccolta di dati. E la risposta a quella domanda determina quale disegno di studio è appropriato, quali dati ha senso raccogliere, a quale livello vanno lette le conclusioni.

Gli studi ecologici fanno cose che nessun altro disegno può fare: descrivono pattern su scala geografica ampia, generano ipotesi esplorative, permettono di usare dati già esistenti per rispondere a domande nuove, consentono di studiare esposizioni che sono per natura caratteristiche del contesto. I loro limiti — la fallacia ecologica, il confondimento strutturale, l’impossibilità di inferenze individuali — non sono difetti da nascondere ma caratteristiche da dichiarare. Un ricercatore che usa uno studio ecologico sapendo cosa può e non può dimostrare fa ricerca rigorosa. Uno che lo usa fingendo che sia qualcosa di diverso produce, nel migliore dei casi, ipotesi mal formulate. Nel peggiore, conclusioni fuorvianti.

Lo studio ecologico non è uno studio individuale con meno dati: è uno studio su una realtà diversa. Riconoscerne la logica, i limiti e il perimetro di validità non è un esercizio accademico. È la condizione per leggere correttamente una parte consistente della letteratura epidemiologica e di sanità pubblica che ci circonda.

Reference

1. Snow J. On the Mode of Communication of Cholera. 2nd ed. London: John Churchill; 1855. ↩︎
2. Robinson W.S. (1950) Ecological Correlations and the Behavior of Individuals American Sociological Review, 15(3), 351–357 ↩︎
3. Faris R.E.L. e Dunham H.W. (1939). Mental Disorders in Urban Areas. University of Chicago Press. ↩︎
4. Keys A. et al., Seven Countries: A Multivariate Analysis of Death and Coronary Heart Disease, Harvard University Press, 1980 ↩︎