Statistica - frequenza, media, mediana, moda, percentili, varianza, standard deviation

Statistica statistica

Ci sono tante definizioni; arte e scienza di imparare dai dati; si interessa in quasi tutti i campi e materie.

Unità statistica

Elemento, unità elementare di cui si osservano i dati.

Popolazione o collettivo

Insieme di tutte le unità statistiche omogenee rispetto ad una o più caratteristiche da cui si rilevano alcune variabili (caratteri), caratteristiche delle unità; selezione delle unità omogenee per alcuni aspetti ed eterogenee delle caratteristiche variabili tra l'uno e l'altro.

Le variabili

Le variabili possono essere:

• Quantitative - cioè possono essere messe in corrispondenza con dei numeri, esprimibili in scala numerica; tipicamente vengono distinti in:
  • Quantitative discrete, che si mettono in corrispondenza con i numeri interi (sono tipicamente i conteggi, es. quanti figli si ha, quante auto...)
  • Quantitative continue, chiamate anche a scala di intervalli, lo sono variabili che si possono esprimere anche con numeri decimali (pesi, altezze ecc.); sono fenomeni potenzialmente sempre raffinabili
• Qualitative - non si possono mettere in corrispondenza con dei numeri, se non per convenzioni di etichetta); si possono dividere in:
  • Ordinali - si possono mettere in ordine, ma non possono fare le operazioni (es. titoli di studio)
  • Nominali - non si possono mettere in ordine (es. il tipo di lavoro)

Statistica statistica

Ci sono tante definizioni; oltre al senso di imporre dei dati si inserisce in quel tutti i campi e materie.

Unità statistica

Elemento, unità elementare su cui si osservano i dati.

Popolazione o collettivo

Insieme di tutte le unità statistiche che omogenee rispetto ad uno o più caratteristiche da cui si rilevano alcune variabili (caratteri), caratteristiche delle unità. Selezione delle unità omogenee per alcuni aspetti col variare delle caratteristiche variabili tra l'uno e l'altro.

Le variabili

Le variabili possono essere:

• Quantitative cioè possono essere messe in corrispondenza con dei numeri esprimibili in scala numerica;
  • Quantitative discrete, che si mettono in corrispondenza con i numeri interi (sono tipicamente i conteggi es. quanti figli si ha, quante auto...)
  • Quantitative continue, chiamate anche a scala di intervalli, le sono variabili che si possono esprimere anche con numeri decimali (pesi, altezze ecc.); sono fenomeni potenzialmente sempre raffinabili
• Qualitative non si possono mettere in corrispondenza con dei numeri (se non per convenzioni di etichetta); si possono dividere in:
  • Ordinate -> si possono mettere in ordine, ma non posso fare le operazioni (es. titoli di studio)
  • Nominale -> non si possono mettere in ordine (es. il tipo di uomo)

(Nella realtà, comunque, ci potrebbero essere più tipi di dati)

Tipologie di rilevazioni statistiche

Esistono due tipologie di rilevazioni statistiche:

• Dati sperimentali: dove il ricercatore fa esperimenti di laboratorio e ha possibilità di controllo.
• Dati osservazionali: non si ha la possibilità di controllo.

Caratteristiche della popolazione obiettivo

Indagine o per campionamento (individuazione della popolazione) o per censimento - di tutta la popolazione, occorre la lista degli individui.

Es. ISTAT - "popolaz olio", anche se la popolazione è quella umana, però es. sono una città buona in Italia e voglio rilevare qualcosa, non posso rilevare in questo caso even es. di tutta.

Fasi dell'indagine

• Definizione degli obiettivi, le unità [&] le variabili da rilevare e la scelta del periodo di riferimento ("imper, es. se ISTAT vuole calcolare la disoccupazione)
• Individuazione della lista e della popolazione
• Piano di campionamento parte da rilevazioni puramente casuale e fino ai piani molto complicati molto importante
• Raccolta dei dati fase più costosa, scelta della rilevazione, formulazione questionario (il quale deve essere univoco, non ambiguo ed essere capito da tutti)
• Registrazione dei dati, il questionario è "parse" ad ogni passaggio per registrazione su supporti vari, controllo & correzione (può essere fatto in tanti modi)
• Elaborazione & analisi dei dati

Esperimento e campionamento

Esperimento: completo, ancora riesce produrre non n è una enorme statistico, però i sono gli effetti ampl effettati ed elaborazione.

Campionamento: si assume un sottinsieme, però costi, tempi, indagini, più mirate ed approfondite.