Concetti base di statistica

In questo articolo troverai i concetti principali della statistica oltre ad un esempio di caso reale in cui questi concetti vengono applicati. Potrai anche vedere concetti statistici più avanzati.

Concetti statistici di base

I concetti base della statistica sono:

• Popolazione : insieme di elementi con caratteristiche simili su cui si intende effettuare uno studio statistico.
• Campione : parte della popolazione su cui viene effettuato lo studio statistico.
• Individuo : ciascuno degli elementi che fanno parte della popolazione.
• Carattere : ciascuna delle caratteristiche che possiedono tutti gli individui di una popolazione e che possono quindi essere oggetto di uno studio statistico.
• Campionamento : processo mediante il quale viene selezionato un campione da una popolazione. Esistono diversi metodi di campionamento.
• Variabile statistica : caratteristica degli individui di una popolazione che può assumere valori diversi ed essere misurata. Questa è solitamente la caratteristica che viene studiata nella ricerca statistica.
• Parametro statistico : valore che riassume le caratteristiche di un campione.
• Esperimento statistico : procedura che fornisce un risultato, numerico o meno, e viene utilizzata per calcolare la probabilità di accadimento di ciascun possibile risultato.
• Statistica descrittiva : branca della statistica responsabile della descrizione dei dati raccolti per facilitare la loro analisi.
• Statistica inferenziale : branca della statistica responsabile della determinazione dei valori di una popolazione a partire dai dati di un campione.
• Media aritmetica : è il valore medio di un insieme di dati statistici.
• Mediana : è il valore mediano di un set di dati ordinato dal più piccolo al più grande. In altre parole, la mediana divide il set di dati ordinato in due parti uguali.
• Moda : questo è il valore più ripetuto in un set di dati.
• Deviazione standard : valore che indica la dispersione o la variabilità di un set di dati.
• Intervallo : è la differenza tra il valore massimo e il valore minimo di un set di dati.

Esempio di concetti statistici di base

Una volta vista la definizione dei concetti base della statistica, vedremo un esempio di caso reale per comprenderne appieno il significato.

Ad esempio, se eseguiamo uno studio statistico sulle dimensioni dei piedi di ogni persona in un paese, la popolazione sarà costituita da tutte le persone che vivono in quel paese. Tuttavia, poiché in un paese vivono molte persone, non possiamo chiedere la misura del piede di tutti, ma lo chiederemo solo al 20% dei residenti e questi costituiranno il campione di studio. Allo stesso modo, ciascuno degli abitanti del paese rappresenta un individuo nello studio. Infine, l’oggetto dello studio è la dimensione dei piedi delle persone.

D’altra parte, il processo attraverso il quale selezioniamo i residenti che parteciperanno allo studio è il campionamento. Nello specifico, in questo caso potremmo scegliere gli elementi del campione in modo casuale, quindi utilizzeremmo un metodo di campionamento chiamato campionamento casuale semplice.

Inoltre, per eseguire l’analisi statistica, potremmo calcolare diversi parametri statistici per conoscere le caratteristiche del campione raccolto. Quindi potremmo determinare, ad esempio, la media, la mediana, la moda, la deviazione standard e l’intervallo dei dati raccolti.

Infine, nel calcolare le diverse misure statistiche del campione, utilizzeremmo la statistica descrittiva, poiché stiamo descrivendo le caratteristiche del campione. Tuttavia, se poi utilizzassimo i valori calcolati per approssimare i valori della popolazione, utilizzeremmo statistiche inferenziali.

Concetti statistici avanzati

Ora che conosciamo i concetti base della statistica, esaminiamo alcuni concetti più avanzati che potrebbero esserti utili.

• Frequenza statistica : numero di volte in cui un valore appare in un set di dati.
• Grafico statistico : è una rappresentazione grafica di un insieme di dati statistici.
• Intervallo di confidenza : è un intervallo che fornisce un’approssimazione dei valori tra i quali si trova il valore di un parametro della popolazione.
• Livello di confidenza : probabilità che la stima di un parametro statistico di una popolazione rientri nell’intervallo di confidenza.
• Ipotesi nulla : è l’ipotesi secondo la quale l’ipotesi iniziale che si ha riguardo ad un parametro della popolazione è falsa.
• Ipotesi alternativa : è l’ipotesi di ricerca statistica che si desidera dimostrare essere vera
• Contrasto di ipotesi : questa è una procedura utilizzata per rifiutare o rifiutare un’ipotesi. Nello specifico, durante la verifica delle ipotesi, viene determinato se l’ipotesi nulla o l’ipotesi alternativa è vera.
• valore p : è un valore compreso tra 0 e 1 che viene utilizzato nel test di ipotesi per rifiutare o accettare l’ipotesi nulla.
• Regressione lineare : è un modello statistico che mette in relazione una o più variabili indipendenti con una variabile dipendente.