INFERENZA STATISTICA - ARIANNA TESAURO
L’inferenza statistica o statistica inferenziale è una disciplina che utilizza i dati ottenuti da un
campione per poi generalizzare i risultati all’intera popolazione da cui il campione è stato tratto.
È possibile fare ciò grazie allo studio di parametri di una popolazione.
L’inferenza statistica è diversa da quella descrittiva in quanto quest’ultima prende in
considerazione tutta la popolazione senza tener conto di un campione.
I parametri vengono definiti come indici che caratterizzano la popolazione in modo sintetico.
La popolazione statistica (P) è un insieme generico finito o infinito, oggetto di studio formato da
tutte le unità statistiche. Un esempio di popolazione può essere l’insieme di persone aventi diritto
di voto in Italia.
Il campione è un sottoinsieme rappresentativo della popolazione formato da una parte delle unità
statistiche.
L’obbiettivo principale dell’inferenza statistica è di estendere i risultati ottenuti tramite calcoli
esatti dei campioni alla popolazione.
Bisogna tener conto di un margine d’errore dato che il campionamento viene effettuato con criteri
casuali. Per rendere minimo l’errore è necessario effettuare una buona inferenza statistica e di
conseguenza il campione deve essere al quanto più rappresentativo alla popolazione perché poi i
risultati devono essere riportati ad essa. Il concetto di rappresentatività significa che il campione
deve essere un’immagine in scala ridotta della popolazione di provenienza; per esempio se nella
popolazione di riferimento il 40% delle unità statistiche è di sesso maschile e il 60% rappresenta il
senno femminile, il campione dovrà avere la stessa proporzione.
I diversi vantaggi dell’inferenza statistica sono:
-è meno costosa rispetto alla statistica descrittiva
- è più facile
- impiega meno tempo nell’ottenere risultati.
Invece gli svantaggi:
-è imprecisa in quanto il campione potrebbe non rappresentare la popolazione al 100%
- può presentare errori (margine d’errore).
Il parametro come detto prima è un elemento caratterizzante della popolazione e per questo deve
essere stimato in modo da potersi riferire all’intera popolazione; quindi possiamo definire il
termine stima come un’approssimazione statistica del risultato dell’indagine campionaria riferita
all’intera popolazione.
I parametri più importanti sono:
-Media campionaria = è la media dei campioni che si possono costituire sulla popolazione.
Si calcola dividendo la somma dei valori osservati per il numero totale di osservazioni.
-Varianza campionaria = è il valore medio del quadrato degli scarti.
-Scarto quadratico medio = è la radice quadrata della varianza.
-Moda campionaria = rappresenta il valore più frequente in un insieme di dati.
-Mediana campionaria = è il valore centrale in un insieme di dati ordinati dal valore più
piccolo al più grande.
