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Una panoramica approfondita sulla rilevazione e classificazione delle variabili statistiche. Vengono introdotti i concetti chiave come l'unità statistica, le modalità del carattere e la distinzione tra variabili e mutabili. Sono presentati diversi esempi di popolazioni statistiche e relative unità statistiche, illustrando le distribuzioni unitarie, di frequenze e congiunte. Inoltre, il documento affronta la classificazione dei caratteri in base alle modalità e discute l'importanza di questa distinzione dal punto di vista dei metodi statistici applicabili. Infine, vengono presentati alcuni esempi di indicatori statistici a livello regionale, con particolare focus sugli aspetti tecnologici e occupazionali.
Tipologia: Sintesi del corso
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Esempi : sesso, età, peso, grado d’istruzione, numero di figli, stato civile, reddito, colore degli occhi, ecc.
POPOLAZIONE O COLLETTIVO STATISTICO: è l’insieme di unità statistiche sul quale si fa la rilevazione delle modalità di uno o più caratteri. È un insieme di unità statistiche omogenee rispetto ad una determinata caratteristica comune di interesse Popolazione reale: effettivamente esistente e visibile. Popolazione virtuale: definibile con accuratezza ma non osservata né osservabile. Esempi: residenti in Liguria di età compresa tra 15 e 65 anni, insieme delle piante di ortensia presente nell’orto botanico di Napoli, insieme dei possibili risultati collegati all’uso di un farmaco, insieme dei potenziali malati di una certa patologia, insieme delle regioni italiane, etc. L’unità statistica è l’unità elementare del collettivo statistico di riferimento
QUALITATIVO
QUANTITATIVO
NOMINALE (sconnesso)
ORDINALE
DISCRETO
CONTINUO
Esempi caratteri qualitativi nominali (sconnessi): colore degli occhi, colore dei capelli, ecc. caratteri qualitativi ordinali: grado di soddisfazione, grado d’istruzione, stadio di un cancro in una certa sede, ecc.
Esempio: il sesso
Per le variabili continue è INDISPENSABILE IL RAGGRUPPAMENTO DELLE MODALITA’ IN CLASSI. CRITERI GENERALI PER DEFINIRE LE CLASSI: Il loro NUMERO deve essere abbastanza PICCOLO (al fine di un’adeguata sintesi) e al tempo stesso abbastanza GRANDE (per mantenere un livello sufficiente di dettaglio). Devono essere tra di loro disgiunte. Devono comprendere tutte le modalità del carattere: esaustive. Devono avere se possibile la stessa ampiezza (solo se ha senso: si pensi alla distribuzione del reddito nella popolazione).
Esempio di un carattere quantitativo continuo con modalità raggruppate in classi: ETA ’ Numero di persone (classi di età) 0 – 10 7 10 – 20 13 20 – 30 20 30 – 40 30 40 – 50 20 50 – 60 10 Totale 100
CHIUSE A SINISTRA E APERTE A DESTRA: 10 – 20 - ε [ 10 , 20 ) 10 |- 20 Altra possibilità CHIUSE A DESTRA E APERTE A SINISTRA: 10 - ε – 20 ( 10 , 20 ] 10 - | 20 ETA’ Numero di persone (classi di età) 0 – 10 7 10 – 20 13 20 – 30 20 30 – 40 30 40 – 50 20 50 – 60 10 Totale 100
DISTRIBUZIONE UNITARIA: elencazione delle modalità osservate,
Esempio: voti presi da 15 studenti in un determinato esame UNITA’ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 VOTI 23 18 30 25 27 23 18 30 28 27 22 24 25 30 28 oppure X: 23 18 30 25 27 23 18 30 28 27 22 24 25 30 28 (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) La frequenza associata ad ogni modalità è unitaria perché si elencano le modalità unità per unità. Formalmente: X: x 1 , x 2 , x 3 , ……, xi, …………..., xn
A freq. X freq. a 1 n 1 x 1 (xc 1 ) n 1 a 2 n 2 x 2 (xc 2 ) n 2
.... .... .... ai ni xi (xci) ni .... .... ak nk xk (xck) nk TOTALE N TOTALE N
Se i caratteri di oggetto di studio sono due, TABELLA DI CONTINGENZA Esempi: a. Distribuzione di un collettivo di studenti per sesso e colore degli occhi (entrambi i caratteri sono qualitativi) Le unità statistiche che presentano CONGIUNTAMENTE la modalità marrone del carattere colore degli occhi e la modalità femmina del carattere sesso sono 24, ecc…
b. Distribuzione di un collettivo di studenti per peso (y) e statura (x).
