{"id":1683,"date":"2023-07-25T09:45:42","date_gmt":"2023-07-25T09:45:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/distribuzione-aperta\/"},"modified":"2023-07-25T09:45:42","modified_gmt":"2023-07-25T09:45:42","slug":"distribuzione-aperta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/distribuzione-aperta\/","title":{"rendered":"Cos'\u00e8 una distribuzione aperta?"},"content":{"rendered":"

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In statistica, una distribuzione aperta<\/strong> \u00e8 una distribuzione di frequenza in cui una o pi\u00f9 classi (o “classi”) sono aperte.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, la seguente distribuzione di frequenza rappresenta una distribuzione aperta in cui la classe pi\u00f9 piccola \u00e8 aperta:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

E la seguente distribuzione di frequenza mostra una distribuzione aperta in cui la classe pi\u00f9 grande \u00e8 aperta:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Al contrario, una distribuzione chiusa \u00e8 quella in cui ciascuna classe della distribuzione di frequenza ha un limite superiore e inferiore, come il seguente:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Cosa causa le distribuzioni aperte?<\/strong><\/span><\/h3>\n

Le distribuzioni aperte sono spesso il risultato della scelta dei ricercatori di raccogliere dati in modo tale che una delle classi risulti aperta.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo che un ricercatore effettui un’indagine sui residenti di una determinata citt\u00e0 e chieda loro qual \u00e8 il loro reddito familiare annuale.<\/span><\/p>\n

Il ricercatore pu\u00f2 scegliere di fornire la risposta pi\u00f9 ampia possibile “> $ 100.000” perch\u00e9 sa che i residenti ad alto reddito potrebbero non sentirsi a proprio agio nel condividere quanto guadagnano se \u00e8 significativamente superiore a $ 100.000.<\/span><\/p>\n

Al contrario, il ricercatore pu\u00f2 scegliere di dare la risposta pi\u00f9 breve possibile perch\u00e9 sa che anche i residenti che guadagnano molto poco non si sentiranno a proprio agio nel condividere quel poco che guadagnano.<\/span><\/p>\n

In poche parole, i ricercatori spesso includono corsi aperti nei loro sondaggi perch\u00e9 vogliono massimizzare il numero di persone che si sentono a proprio agio nel rispondere alle domande del sondaggio.<\/span><\/p>\n

Il problema con le distribuzioni aperte<\/strong><\/span><\/h3>\n

Il problema con le distribuzioni aperte \u00e8 che i dati reali vengono censurati<\/a> . In altre parole, possiamo conoscere il numero di persone che guadagnano pi\u00f9 di 100.000 dollari in una determinata citt\u00e0, ma in realt\u00e0 non conosciamo il loro esatto reddito annuo.<\/span><\/p>\n

\u00c8 possibile che alcune persone guadagnino $ 150.000, $ 250.000, $ 500.000 o anche di pi\u00f9, ma non ne abbiamo idea poich\u00e9 ciascuna di queste persone non pu\u00f2 indicare di guadagnare “> $ 100.000” nell’indagine.<\/span><\/p>\n

Poich\u00e9 i dati sono censurati nelle distribuzioni aperte, non siamo nemmeno in grado di calcolare la media esatta e la deviazione standard dei valori nel set di dati poich\u00e9 non abbiamo accesso a tutti i valori nei dati grezzi.<\/span><\/p>\n

Come analizzare una distribuzione aperta<\/strong><\/span><\/h3>\n

Poich\u00e9 non \u00e8 possibile calcolare la media esatta di una distribuzione aperta, spesso utilizziamo la mediana<\/strong> come misura del “centro” del set di dati.<\/span><\/p>\n

Ricordiamo che la mediana rappresenta il valore medio del set di dati.<\/span><\/p>\n

Quando si lavora con distribuzioni aperte, possiamo utilizzare la seguente formula per trovare la migliore stima della mediana:<\/span><\/p>\n

Migliore stima della mediana:<\/strong> L + ((n\/2 \u2013 F) \/ f) * w<\/span><\/p>\n

Oro:<\/span><\/p>\n

    \n
  • L:<\/strong> Il limite inferiore del gruppo centrale<\/span><\/li>\n
  • n:<\/strong> il numero totale di osservazioni<\/span><\/li>\n
  • F:<\/b> La frequenza cumulativa fino al gruppo centrale<\/span><\/li>\n
  • f:<\/strong> La frequenza del gruppo centrale<\/span><\/li>\n
  • w:<\/strong> La larghezza del gruppo centrale<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Ad esempio, supponiamo di avere la seguente distribuzione aperta:<\/span> <\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Ci sono un totale di 72 valori nel set di dati. Quindi, sappiamo che il valore mediano<\/strong> sar\u00e0 compreso tra il 36\u00b0 e il 37\u00b0 valore pi\u00f9 grande nel set di dati. Ciascuno di questi valori rientra nella classe \u201c$60.000 \u2013 $79.999\u201d, quindi sappiamo che il reddito mediano rientra in quell\u2019intervallo.<\/span><\/p>\n

    La nostra migliore stima della mediana sarebbe:<\/span><\/p>\n

    Mediana: 60.000 + ((72\/2 \u2013 25) \/ 19) * 19.999 = $ 71.578<\/strong><\/span><\/p>\n

    Questo valore rappresenta la nostra migliore stima del reddito medio annuo degli individui in questo set di dati.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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