Concetti Chiave
- Il rango percentilico indica la percentuale di punteggi inferiori o uguali a un dato valore in una distribuzione.
- I percentili dividono una distribuzione in 100 parti uguali, con i quartili che la suddividono in quattro parti.
- Il calcolo del k-esimo percentile varia a seconda dei dati disponibili: dati grezzi, tabella o grafico.
- La moda è il valore più frequente in una distribuzione, mentre la mediana rappresenta il valore centrale.
- La misura di posizione più rappresentativa di una distribuzione è quella più vicina alla maggior parte dei dati.
Rango percentilico: è la proporzione di punteggi rispetto alla quale un dato valore è superiore o uguale. Ad esempio se il rango percentilico è 88 (88-esimo percentile) il punteggio è per l’88% maggiore o uguale agli altri. rango percentilico=(rango assoluto)/(n+1)∙100.
Percentile: 99 valori che dividono una distribuzione in 100 parti uguali. Esistono anche i quartili che sono i 3 valori che dividono una distribuzione in 4 parti uguali (25° percentile=1° quartile, etc.).
Calcolo del k-esimo percentile:
avendo a disposizione unicamente i dati: calcolare il rango assoluto (rango assoluto=(k(n+1))/100) e riportare il valore corrispondente;
avendo a disposizione la tabella con i dati: individuare la classe che contiene il k-esimo percentile, ossia la classe la cui frequenza relativa cumulativa sia superiore al k%.
avendo a disposizione il grafico con la frequenza cumulativa in ordinata e in ascissa i corrispondenti valori: la frequenza cumulativa percentuale corrisponde al rango percentilico, quindi riportare il valore in ascissa che corrisponde al rango percentilico desiderato.
Moda: valore più frequente in una distribuzione. Se vi sono più valori equi-frequenti o si hanno a disposizione pochi dati oppure si sono analizzate due popolazioni.
Mediana: valore centrale in una serie ordinata. Corrisponde al 50-esimo percentile.
Media: x ̅=(∑x)/n.
N.B.: la misura di posizione (moda, media, mediana) che descrive meglio una distribuzione è quella che si avvicina di più alla maggior parte dei dati.