Tipi di statistiche

Questo articolo spiega quali sono i diversi tipi di statistiche. In questo modo scoprirai quali tipi di statistiche esistono e esempi di applicazioni di ciascun tipo di statistica.

Quali sono i tipi di statistiche?

I tipi di statistiche sono:

• Statistica descrittiva : utilizzata per descrivere le caratteristiche di un set di dati.
• Statistica inferenziale : utilizzata per determinare i valori della popolazione dai dati campione. Si divide in due tipologie:
• Statistica parametrica : i dati dello studio possono essere modellati utilizzando una distribuzione di probabilità.
• Statistica non parametrica : analizza i dati che non si adattano a una distribuzione di probabilità.

Ogni tipo di statistica è spiegato più dettagliatamente di seguito, inoltre potrai vedere un esempio di applicazione di ciascun tipo di statistica.

Statistiche descrittive

La statistica descrittiva è il ramo della statistica responsabile della descrizione dei dati raccolti per facilitarne l’analisi. In poche parole, la statistica descrittiva viene utilizzata per riassumere un insieme di dati utilizzando misure statistiche, grafici o tabelle.

Ad esempio, possiamo utilizzare la statistica descrittiva per presentare le frequenze di un campione di dati su un grafico a barre. Allo stesso modo, possiamo calcolare la media aritmetica, la deviazione standard e altre misure descrittive per determinare l’aspetto del campione di dati dello studio statistico.

In breve, la statistica descrittiva è quella parte della statistica che serve a riassumere un campione, a differenza della statistica inferenziale il cui obiettivo è determinare i parametri della popolazione.

statistica inferenziale

La statistica inferenziale è la branca della statistica responsabile della determinazione dei valori della popolazione a partire dai dati campione. In altre parole, la statistica inferenziale viene utilizzata per fare inferenze sui parametri statistici di una popolazione analizzandone solo una parte.

Normalmente, quando si effettua uno studio statistico, non è possibile analizzare tutti gli elementi della popolazione, per questo motivo viene analizzato solo un campione di individui ed i risultati vengono poi estrapolati all’intera Popolazione. La statistica inferenziale è quindi quella parte della statistica che consente di dedurre i risultati della popolazione dai calcoli effettuati sul campione studiato.

Tieni presente che non sarà possibile conoscere i parametri esatti della popolazione. Tuttavia, l’inferenza statistica aiuta a mantenere un basso margine di errore e aumenta le possibilità di determinare con successo i valori della popolazione.

La statistica inferenziale è quindi importante perché consente di analizzare una popolazione studiandone solo un campione, riducendo così i costi di ricerca.

statistiche parametriche

La statistica parametrica è quella branca della statistica inferenziale che presuppone che i dati possano essere modellati utilizzando una distribuzione di probabilità. Pertanto, la statistica parametrica utilizza test statistici che corrispondono a distribuzioni di probabilità note.

Va notato che la stragrande maggioranza dei metodi statistici utilizzati sono parametrici, cioè fanno parte delle statistiche parametriche.

Principalmente, le statistiche parametriche vengono utilizzate per stimare un parametro, mediante una stima puntuale o per intervalli, e per eseguire test di ipotesi.

statistica non parametrica

La statistica non parametrica è quella branca della statistica inferenziale che studia le variabili che non si adattano a una distribuzione di probabilità o i cui parametri della distribuzione non sono definiti. Cioè, le statistiche non parametriche vengono utilizzate per variabili che non possono essere definite con modelli teorici.

Pertanto, le distribuzioni utilizzate nelle statistiche non parametriche non possono essere definite a priori, ma sono determinate dai dati osservati.

I metodi statistici non parametrici vengono generalmente utilizzati quando le ipotesi precedenti di determinati test statistici non sono soddisfatte, poiché le statistiche parametriche di solito richiedono che vengano fatte determinate ipotesi e quindi non possono sempre essere applicate.