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Schemi di statistica: Perché serve la statistica?, Sbobinature di Statistica

Una introduzione alla statistica, spiegando perché è importante nella ricerca scientifica e nella vita quotidiana. Viene descritta la necessità di studiare popolazioni e di generalizzare i risultati, così come i principali obiettivi e fasi di una ricerca statistica. Inoltre, vengono presentate le due principali branche della statistica: descrittiva e inferenziale.

Tipologia: Sbobinature

2018/2019

Caricato il 05/08/2021

giovanna-marreddu
giovanna-marreddu 🇮🇹

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- Schemi di statistica -
PERCHE’ SERVE LA STATISTICA?
Perché il mondo è pieno di variabilità, e qualche volta è decisamente difficile distinguere differenze reali
dalla semplice variabilità naturale.
La statistica non servirebbe a nulla se tutti in questo mondo fossimo uguali: tutti avremmo lo stesso aspetto
fisico, la stessa aspettativa di vita, o un farmaco avrebbe lo stesso effetto su tutti gli individui.
Fortunatamente non è così! La variabilità esistente arricchisce il nostro mondo, però rende piuttosto
difficile cercare di indovinare se un singolo soggetto potrà rispondere o meno ad un farmaco…
…per questo motivo esiste la statistica che fornisce metodi per descrivere il “soggetto medio”, “la risposta
tipo”, per generalizzare i risultati ottenuti studiando pochi soggetti e applicarli all’intera popolazione di
nostro interesse.
La ricerca scientifica prevede diverse fasi sequenziali:
1. Identificazione obbiettivi, quesito, ipotesi;
2. Razionale dello studio;
3. Disegno dello studio;
4. Popolazione e campione;
5. Conduzione della ricerca – raccolta dei dati (metodi di valutazione e misurazione dei dati)
6. Analisi statistica dei dati
7. Interpretazione dei risultati
8. Conclusioni
9. Pubblicazione e diffusione dei risultati
Nel mondo della ricerca scientifica la statistica serve per tradurre i dati raccolti in informazioni.
SCOPI DELLA STATISTICA
Descrittivo >> descrive gran moli di dati
Inferenziale >> ottenere informazioni su una popolazione usando un campione estratto da questa
In statistica una POPOLAZIONE è composta da una serie di unità statistiche (ad esempio esseri umani,
campioni di acqua o alimenti)
Gli elementi che caratterizzano una popolazione in statistica prendono il nome di VARIABILI.
>>> Una variabile è ciò che viene osservato o misurato <<<
Esempio: età, sesso, scolarità presenza o assenza di una malattia, risposta ad un farmaco…)
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- Schemi di statistica -

PERCHE’ SERVE LA STATISTICA?

Perché il mondo è pieno di variabilità , e qualche volta è decisamente difficile distinguere differenze reali dalla semplice variabilità naturale. La statistica non servirebbe a nulla se tutti in questo mondo fossimo uguali: tutti avremmo lo stesso aspetto fisico, la stessa aspettativa di vita, o un farmaco avrebbe lo stesso effetto su tutti gli individui. Fortunatamente non è così! La variabilità esistente arricchisce il nostro mondo, però rende piuttosto difficile cercare di indovinare se un singolo soggetto potrà rispondere o meno ad un farmaco… …per questo motivo esiste la statistica che fornisce metodi per descrivere il “soggetto medio”, “la risposta tipo”, per generalizzare i risultati ottenuti studiando pochi soggetti e applicarli all’intera popolazione di nostro interesse. La ricerca scientifica prevede diverse fasi sequenziali :

  1. Identificazione obbiettivi, quesito, ipotesi;
  2. Razionale dello studio;
  3. Disegno dello studio;
  4. Popolazione e campione;
  5. Conduzione della ricerca – raccolta dei dati (metodi di valutazione e misurazione dei dati)
  6. Analisi statistica dei dati
  7. Interpretazione dei risultati
  8. Conclusioni
  9. Pubblicazione e diffusione dei risultati Nel mondo della ricerca scientifica la statistica serve per tradurre i dati raccolti in informazioni.

SCOPI DELLA STATISTICA

Descrittivo >> descrive gran moli di dati  Inferenziale >> ottenere informazioni su una popolazione usando un campione estratto da questa In statistica una POPOLAZIONE è composta da una serie di unità statistiche (ad esempio esseri umani, campioni di acqua o alimenti) Gli elementi che caratterizzano una popolazione in statistica prendono il nome di VARIABILI.

Una variabile è ciò che viene osservato o misurato <<< Esempio: età, sesso, scolarità presenza o assenza di una malattia, risposta ad un farmaco…)

Una variabile può assumere una serie definita di possibili valori (dati) <<< Esempio: età da 0 a 115, scolarità: medie, superiori, laurea

STATISTICA DESCRITTIVA

La statistica descrittiva ha a che fare con la presentazione, organizzazione e sintesi dei dati. Comprende svariati metodi per l’organizzazione e la rappresentazione grafica dei dati, utili per farsi una prima idea di quello che i dati hanno da dirci; comprende alcuni indici che permettono di sintetizzare molti dati in pochi numeri chiave

  1. Definire la popolazione che si intende studiare
  2. Definire le caratteristiche della popolazione che si vogliono studiare In base ai valori che una variabile può assumere si distinguono:  Variabili qualitative : descrivono una caratteristica qualitativa come sesso, colore degli occhi. Titolo di studio Possono essere dicotomiche (la variabile può assumere solo due valori) o multi dicotomiche (la variabile può assumere più di due valori)  Variabili quantitative : descrivono una caratteristica quantitativa come l’età, il peso, la pressione sanguigna, il numero di fratelli etc PER DESCRIVERE UNA POPOLAZIONE SI UTILIZZANO STRUMENTI DIVERSI A SECONDA DEL TIPO DI VARIABILE IN ESAME

Una variabile qualitativa può essere: NOMINALE (o non ordinale o sconnessa) ORDINALE Una variabile quantitativa può essere: DISCRETA CONTINUA I valori che la variabile può assumere sono indicati con nomi distinti ma non esiste un criterio di ordinamento logico e univoco Esempio: professione I valori che la variabile può assumere sono indicati con nomi distinti e possono essere ordinati secondo una logica non arbitraria Esempio: titolo di studio, ordine di arrivo in una gara ( 1° classificato, 2° classificato…) Può assumere solo valore di numeri interi. Esempi: numero di figlia, numero di volte in cui si verifica un evento (anche se spesso si sente dire “in media le famiglie italiane hanno 1,45 figli” è evidente che questa affermazione non ha senso perché nella realtà i figli arrivano in maniera discreta, 1 figlio, figli…) Può assumere qualsiasi valore all’interno di un intervallo. Esempio: età 20 anni e mezzo, altezza 172 cm. Ad un primo esame la statura potrebbe sembrare una variabile discreta, ma questa approssimazione è frutto dell’accuratezza a cui approssima il metro lineare; usando uno strumento più sensibile si potrebbe misurare l’altezza con la precisione del millesimo di millimetro

Che tipo di variabile è il voto di un esame orale? Variabili quantitative :

  1. E’ possibile una misurazione oggettiva e strumentale del valore
  2. Esistono confini oggettivi tra i diversi valori della variabile
  3. I rapporti tra i valori hanno un senso Il voto di un esame orale è una variabile qualitativa multicotomica ordinale : a differenza di una grandezza fisica come il peso, nel caso di un esame non esiste un metodo di misura oggettiva della preparazione di uno studente, ma semplicemente si attribuiscono un valore in base a delle valutazioni qualitative più o meno ordinabili Nella maggior parte degli studi diverse variabili contribuiscono a darci una descrizione del fenomeno in studio. Le diverse variabili possono essere in relazione tra loro e allora si possono distinguere: Numero di ore dedicate allo studio Interesse per la materia Fortuna Professore Non tutte le variabili espresse come numeri sono quantitative!

La variabile dipendente è il

risultato di interesse, che dovrebbe

cambiare in risposta a qualche

intervento

La variabile indipendente è

l’intervento o comunque ciò che

viene manipolato o modificato

Voto di un esame

VARIABILE DIPENDENTE : Varia al variare della variabile indipendente; misurata sul campione