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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
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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 :
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
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
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 :
Voto di un esame
VARIABILE DIPENDENTE : Varia al variare della variabile indipendente; misurata sul campione