Introduzione alla statistica

Caratteristiche delle variabili statistiche

- Quantitative: forniscono una caratteristica numerica delle unità statistiche

- Modalità: singole caratteristiche delle variabili -> no operazioni matematiche sulle modalità delle variabili qualitative (≠ variabili quantitative: addizione o sottrazione)

Una variabile può essere qualitativa anche assumendo valori numerici

- Variabili quantitative:

• Discrete: le modalità assumono un numero finito o un'infinità numerabile di valori (es. numero di teste ottenute lanciando 5 volte una moneta) - risultano da un conteggio
• Continue: le modalità assumono un numero infinito di possibili valori non numerabili (es. distanza percorsa) - spesso soggette a arrotondamento

- Variabili qualitative:

• Nominali o sconnesse - variabile dicotomica: si possono avere solo 2 modalità (es. genere: maschile o femminile)
• Ordinarie o ordinabili

Associare una variabile a una scala di misurazione:

- Variabile rilevata su scala nominale: le modalità sono nomi.

1. etichette o categorie - no tipo di ordinamento framodalità- variabile rilevata su scala ordinale: proprietà scala nominale ma - possibile uno specifico ordine fra lemodalità
2. variabile rilevata su scala a intervalli: proprietà scala ordinale e - differenze delle modalità hanno significato/senso (temperatura)
3. variabile rilevata su scala di rapporti: proprietà scala a intervalli ma i rapporti dei suoi valori significativi hanno un significato logico(Mutabili o qualitative: variabili rilevate su scala nominale e ordinale/ Quantitative: su scala a intervalli o di rapporti) -> associare variabile a una scala: importante cosa la v. misura
4. Raccolta dati:
   • studi osservazionali: misurano il valore della variabile risposta senza cercare di influenzare il risultato dello studio (smartphone e tumori al cervello - donne statunitensi)
   • Disegno degli esperimenti (DOE): es. topi : 1 gruppo topi esposti al primo tipo di frequenza, il secondo al secondo tipo

Il terzo no esposizione

La confusione: in uno studio quando - effetti di due o più variabili esplicative non sono separati -> qualsiasi relazione tra una variabile esplicativa e la variabile risposta - dovuta forse da qualche altra variabile o variabili non considerate nello studio -> spesso causa della confusione: variabile nascosta: non considerata nello studio ma che influenza la variabile risposta

Come gestire effetto variabili nascoste? Esaminare gli individui nello studio - se differiscono in modo significativo

Variabile confondente: influenza sia le v. dipendenti sia quelle indipendenti creando associazioni spurie, relazioni che non appartengono a uno schema causa-effetto (sono considerate nello studio ≠ v. nascoste)

Studi osservazionali:

• studi trasversali (o cross-country): raccolgono info su individui in un determinato momento o periodo di tempo molto breve - economici e veloci ma limiti
• studi sul controllo dei casi: retrospettivi - individui simili o omogenei in

Termini di demografia per es. o altre variabili - chiedere quanto hanno fumato negli ultimi 25 anni - svantaggio: sincerità individui, vantaggio – rapido e economico- studi di coorte: identifica un gruppo di individui esposti allo stesso fenomeno; coorte osservata per un lungo periodo in cui vengono registrate caratteristiche degli individui - alcuni esposti a fattori (non intenzionale) - fine studio: valore v. risposta per gli individui; -> più potente ma individui tendono a rinunciare (tempo lungo)

Le unità componenti il campione - selezionate in modo: probabilistico (casuale): caso per selezionare gli individui di una popolazione da includere in un campione; o non probabilistico (o di convenienza): individui inclusi nell'indagine - selezionati non casualmente (es. campioni a risposta volontaria - telefonate radio)

Campione rappresentativo: caratteristiche degli individui del campione rappresentano quelle degli individui della popolazione