Riassunto Statistica nei processi di comunicazione - prof. F. Manca

Statistica: prima parte

Definizione

È la materia che studia in termini quantitativi, i fenomeni collettivi che richiedono l'osservazione. La statistica è utilizzata in azienda (es. campagne pubblicitarie), incontri interpersonali (questionario cliente), con enti pubblici (caratteristiche popolazione), politica.

Unità statistica

È l'unità utilizzata per poter classificare e ordinare i fenomeni collettivi. Se può essere operativizzata diventa una variabile.

Variabile statistica (o carattere)

Rappresenta ciò che si vuole vedere di un'unità (es. unità = bambino) → (Variabile: età, genere ecc.). La modalità invece è il diverso modo in cui la variabile si manifesta, mentre la frequenza è il numero delle volte in cui una modalità si ripete durante il processo di osservazione (es. studenti statistica: 3 studenti hanno preso 25, 4 studenti hanno preso 30. In questo caso 3 e 4 è la frequenza).

Le frequenze possono essere:

• Assoluta
• Percentuale: p_i = (n_i/N)*100
• Cumulata: frequenza primaria (assoluta) + frequenza successiva (assoluta)

Tipi di variabili

Esistono diversi tipi di variabili:

• Quantitativa: quando la modalità è espressa in numeri ed è misurabile (es. età, peso ecc.)
  • Continue: se eseguono un processo di misurazione (es. altezza, peso, distanza ecc.)
  • Discrete: se eseguono un processo di conteggio (es. pagine libro, studenti in aula)
• Qualitativa: quando la modalità è espressa in parole (es. occhi verdi ecc.)

La distribuzione della variabile, nella ricerca quantitativa:

• Può essere semplice (una sola variabile), doppia, tripla, ennupla (molte) e quindi ci sono due o più variabili differenti da analizzare (es. peso e altezza)

Se la variabile è qualitativa, la distribuzione assume il nome di mutabile statistica e può essere:

• Rettlinea: quando la modalità è ordinata secondo una successione naturale
• Ciclica: quando la modalità è ordinata ma non si sa né l'inizio né la fine
• Sconnessa: quando la modalità non è ordinata

Anche le mutabili statistiche possono essere doppie e seguono lo stesso procedimento di quelle quantitative. Infine, se ci sono due variabili, e una è qualitativa mentre l'altra quantitativa, la distribuzione è detta a doppia frequenza.

Fasi dell’indagine statistica

Rilevazione dati

Il modo in cui si riesce a raccogliere i dati di un’indagine:

• Direttamente: se utilizzo sondaggi telefonici, questionari ecc. che facilitano la raccolta dati ed è il pilastro della ricerca quantitativa. Le fasi sono: gli obiettivi della ricerca (cosa si vuole conoscere), ordine delle domande (primarie, secondarie, complesse ecc.), tipi di domande (chiuse, semichiuse, aperte ecc.), comprensibilità domande (domande univoche e durata media per non perdere l'attenzione), test su campione.
• Indirettamente: se utilizzo fonti o banche dati già presenti: Istat (famiglia, salute), Isae (analisi economica), Siae (spettacolo). Essi producono dati in maniera periodica e si classificano in base a natura e scopo dell’ente.

Elaborazione dati

Il modo in cui i dati diventano utilizzabili attraverso operazioni e l’utilizzo di Excel, vengono codificati, per poi applicare tecniche statistiche per avere tabelle o grafici. Le tabelle possono essere:

• Di continenza: se le variabili x e y sono entrambe qualitative, oppure una qualitativa e una quantitativa
• Di correlazione: se le variabili sono entrambe quantitative

I grafici possono essere:

• Istogramma: è un grafico costituito da barre non distanziate
• Diagramma cartesiano: sull’asse delle ascisse x sono rappresentate le modalità x_i, sull’asse delle ordinate y sono rappresentate le frequenze corrispondenti n_i

Interpretazione dati

È la spiegazione dei dati ottenuti dai grafici o tabelle.

Presentazione dei dati

Esposizione dei dati in maniera ufficiale e comprensibile a tutti.

Il campionamento statistico

Estratto numerico di una quantità in quanto troppo vasta (es. popolazione, n<N). Anche se può sembrare strano, anche la scelta casuale (ad esempio l'estrazione, tipica del campionamento) deve seguire regole ben precise. Un campionamento infatti può essere definito come: "un procedimento attraverso il quale si estrae, da un insieme di unità (popolazione) costituenti l'oggetto di studio, un numero ridotto di casi (campione) scelti con criteri tali da consentire la generalizzazione dell'intera popolazione".

I campioni statistici possono essere:

• Casuale semplice: Il caso più semplice in cui ogni individuo della popolazione ha uguali possibilità di essere scelto per il campione. Ad esempio, non possiamo ottenere un campione probabilistico se prendiamo un campione di studenti universitari estraendo un certo numero di essi a caso, un qualsiasi giorno, perché i non frequentanti ad esempio non rientrerebbero. La dimensione della popolazione non ha grande importanza per determinare l’ampiezza del campione, infatti ad esempio un campione di 1.000 casi può essere sufficiente per arrivare a stime della stessa precisione per popolazioni di 10.000 o 100.000 elementi.
  • Con reimmissione: viene estratto il campione, viene inserito e può essere estratto di nuovo. Probabilità 1/N
  • Senza reimmissione: una volta estratto il campione non può essere più inserito. Probabilità 1/(N-1)
• Stratificato: La procedura consiste nel suddividere le popolazioni in sottopopolazioni (strati) il più possibile omogenee, estrarre da ogni strato un campione e unire tutti i campioni per avere un campione globale.
• Sistematico: è simile al casuale semplice, ma con diversa tecnica di estrazione. I soggetti non vengono più scelti a caso, ma secondo un ordine preciso (ad esempio, ogni decimo nome in una lista).