{"id":408,"date":"2023-07-30T16:50:52","date_gmt":"2023-07-30T16:50:52","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/"},"modified":"2023-07-30T16:50:52","modified_gmt":"2023-07-30T16:50:52","slug":"misura-la-tendenza-centrale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/","title":{"rendered":"Misure di tendenza centrale: definizione ed esempi"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Una <strong>misura della tendenza centrale<\/strong> \u00e8 un singolo valore che rappresenta il punto centrale di un set di dati. Questo valore pu\u00f2 anche essere chiamato la \u201cposizione centrale\u201d di un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In statistica, ci sono tre misure comuni di tendenza centrale:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>La media<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>La mediana<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><b>La moda<\/b><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ognuna di queste misure trova la posizione centrale di un set di dati utilizzando metodi diversi.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">A seconda del tipo di dati che stai analizzando, potrebbe essere meglio utilizzare uno di questi tre parametri piuttosto che gli altri due.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo articolo vedremo come calcolare ciascuna delle tre misure di tendenza centrale e come determinare quale misura \u00e8 meglio utilizzare in base ai dati.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Perch\u00e9 sono utili le misure di tendenza centrale?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Prima di esaminare come calcolare la media, la mediana e la moda, \u00e8 utile capire innanzitutto <em>perch\u00e9<\/em> queste misurazioni sono effettivamente utili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Considera il seguente scenario:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Una giovane coppia sta cercando di decidere dove acquistare la prima casa in una nuova citt\u00e0 e il massimo che pu\u00f2 spendere \u00e8 $ 150.000. Alcune zone della citt\u00e0 hanno case costose, altre hanno case economiche e altre hanno case a prezzo medio. Vogliono restringere facilmente la ricerca a quartieri specifici che si adattano al loro budget.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se la coppia si limitasse a guardare i prezzi delle case unifamiliari in ciascun quartiere, potrebbe avere difficolt\u00e0 a determinare quali quartieri si adattano meglio al loro budget, perch\u00e9 potrebbero vedere qualcosa di simile a questo:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Prezzi delle case del quartiere <em>A<\/em> :<\/strong> $ 140.000, $ 190.000, $ 265.000, $ 115.000, $ 270.000, $ 240.000, $ 250.000, $ 180.000, $ 160.000, $ 200.000, $ 240.000, $ 280.000, &#8230;<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Prezzi delle case nel quartiere <em>B<\/em> :<\/strong> $ 140.000, $ 290.000, $ 155.000, $ 165.000, $ 280.000, $ 220.000, $ 155.000, $ 185.000, $ 160.000, $ 200.000, $ 190.000, $ 140.000, $ 145.0 00,&#8230;<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Prezzi delle case nel quartiere <em>C<\/em> :<\/strong> $ 140.000, $ 130.000, $ 165.000, $ 115.000, $ 170.000, $ 100.000, $ 150.000, $ 180.000, $ 190.000, $ 120.000, $ 110.000, $ 130.000, $ 120,0 00,&#8230;<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, se conoscessero il prezzo <em>medio<\/em> (ad esempio una misura della tendenza centrale) delle case in ciascun quartiere, allora potrebbero affinare la ricerca molto pi\u00f9 rapidamente perch\u00e9 potrebbero identificare pi\u00f9 facilmente quale quartiere ha prezzi delle case che corrispondono al loro budget:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Prezzo medio <em>di una<\/em> casa nel quartiere A:<\/strong> $ 220.000<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Prezzo medio di una casa nel quartiere <em>B<\/em> :<\/strong> $ 190.000<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Prezzo medio di una casa nel quartiere <em>C<\/em> :<\/strong> $ 140.000<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Conoscendo il prezzo medio delle case in ciascun quartiere, possono vedere rapidamente che \u00e8 probabile che il quartiere <em>C<\/em> abbia il maggior numero di case disponibili entro il loro budget.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo \u00e8 il vantaggio di utilizzare una misura di tendenza centrale: aiuta a comprendere il valore centrale di un set di dati, che tende a descrivere dove si trovano generalmente i valori dei dati. In questo particolare esempio, aiuta la giovane coppia a capire il prezzo tipico di una casa in ogni quartiere.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Conclusione:<\/strong> una misura della tendenza centrale \u00e8 utile perch\u00e9 ci fornisce un singolo valore che descrive il \u201ccentro\u201d di un set di dati. Questo ci aiuta a comprendere un set di dati molto pi\u00f9 velocemente rispetto alla semplice osservazione di tutti i singoli valori nel set di dati.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<h2> <strong><span style=\"color: #000000;\">Significare<\/span><\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La misura della tendenza centrale pi\u00f9 comunemente utilizzata \u00e8 <strong>la media<\/strong> . Per calcolare la media di un set di dati, \u00e8 sufficiente sommare tutti i singoli valori e dividerli per il numero totale di valori.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">Media = (somma di tutti i valori) \/ (numero totale di valori)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo di avere il seguente set di dati che mostra il numero di fuoricampo realizzati da 10 giocatori di baseball della stessa squadra durante una stagione:<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Giocatore<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#1<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#2<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#3<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#4<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#5<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#6<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#7<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#8<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#9<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#dieci<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Fuoricampo<\/span><\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">8<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">15<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">22<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">21<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">12<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">9<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">11<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">27<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">14<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">13<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il numero medio di fuoricampo realizzati per giocatore pu\u00f2 essere calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">Media = (8+15+22+21+12+9+11+27+14+13) \/ 10 = <strong>15,2<\/strong> <strong>circuiti<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Mediano<\/span><\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La <strong>mediana<\/strong> \u00e8 il valore medio di un set di dati. Puoi trovare la mediana ordinando tutti i singoli valori in un set di dati dal pi\u00f9 piccolo al pi\u00f9 grande e trovando il valore mediano. Se \u00e8 presente un numero dispari di valori, la mediana \u00e8 il valore medio. Se il numero di valori \u00e8 pari, la mediana \u00e8 la media dei due valori medi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, per trovare il numero medio di fuoricampo realizzati dai 10 giocatori di baseball nell&#8217;esempio precedente, possiamo classificare i giocatori in ordine decrescente in base al numero di fuoricampo realizzati:<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Giocatore<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#1<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#6<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#7<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#5<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#dieci<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#9<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#2<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#4<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#3<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#8<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Fuoricampo<\/span><\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">8<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">9<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">11<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">12<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>13<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>14<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">15<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">21<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">22<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">27<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 abbiamo un numero pari di valori, la mediana \u00e8 semplicemente la media dei due valori medi: <strong>13,5<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Consideriamo invece se avessimo nove giocatori:<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Giocatore<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#1<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#6<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#7<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#5<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#9<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#2<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#4<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#3<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#8<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Fuoricampo<\/span><\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">8<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">9<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">11<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">12<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>14<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">15<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">21<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">22<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">27<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo caso, poich\u00e9 abbiamo un numero dispari di valori, la mediana \u00e8 semplicemente il valore medio: <strong>14<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>La moda<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La <strong>moda<\/strong> \u00e8 il valore che appare pi\u00f9 spesso in un set di dati. Un set di dati non pu\u00f2 avere modalit\u00e0 (se non ci sono valori ripetuti), una modalit\u00e0 o pi\u00f9 modalit\u00e0.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, il seguente set di dati non ha modalit\u00e0:<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Giocatore<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#1<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#2<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#3<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#4<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#5<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#6<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#7<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#8<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#9<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#dieci<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Fuoricampo<\/span><\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">8<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">9<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">11<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">12<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">13<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">14<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">15<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">21<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">22<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">27<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente set di dati ha una modalit\u00e0: <strong>15<\/strong> . Questo \u00e8 il valore che appare pi\u00f9 frequentemente.<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Giocatore<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#1<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#2<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#3<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#4<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#5<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#6<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#7<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#8<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#9<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#dieci<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Fuoricampo<\/span><\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">8<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">9<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">11<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">12<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">13<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>15<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>15<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">21<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">22<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">27<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente set di dati ha tre modalit\u00e0: <strong>8, 15, 19<\/strong> . Questi sono i valori che compaiono pi\u00f9 frequentemente.<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Giocatore<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#1<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#2<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#3<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#4<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#5<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#6<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#7<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#8<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#9<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#dieci<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Fuoricampo<\/span><\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>8<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>8<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">11<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">12<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>15<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>15<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">17<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>19<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>19<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">27<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La moda pu\u00f2 essere una misura particolarmente utile della tendenza centrale quando si lavora con dati categorici, perch\u00e9 ci dice quale categoria appare pi\u00f9 frequentemente. Ad esempio, considera il seguente grafico a barre che mostra i risultati di un sondaggio sul colore preferito delle persone:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-4775 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mode_bar_chart.jpg\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"396\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La <strong>modalit\u00e0<\/strong> , ovvero la risposta che si \u00e8 verificata pi\u00f9 frequentemente, \u00e8 stata quella blu.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Negli scenari in cui i dati sono categorici (come quello sopra), non \u00e8 nemmeno possibile calcolare la mediana o la media, quindi la moda \u00e8 l&#8217;unica misura della tendenza centrale che possiamo utilizzare.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La modalit\u00e0 pu\u00f2 essere utilizzata anche per dati numerici, come abbiamo visto nell&#8217;esempio precedente con i giocatori di baseball. Tuttavia, la modalit\u00e0 tende ad essere meno utile per rispondere alla domanda <em>&#8220;Qual \u00e8 un valore tipico per questo set di dati?&#8221; \u00bb<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo di voler conoscere il numero tipico di fuoricampo realizzati da un giocatore di baseball di questa squadra:<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Giocatore<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#1<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#2<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#3<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#4<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#5<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#6<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#7<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#8<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#9<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#dieci<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Fuoricampo<\/span><\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">8<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">8<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">11<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">12<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">15<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">15<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">17<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">19<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">19<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">27<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La modalit\u00e0 per questo set di dati \u00e8 8, 15 e 19 perch\u00e9 questi sono i valori pi\u00f9 frequenti. Tuttavia, questi dati non sono molto utili per comprendere il numero tipico di fuoricampo realizzati da un giocatore della squadra. Una misura migliore della tendenza centrale in questo caso sarebbe la mediana (15) o la media (anche 15).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La moda \u00e8 anche una misura inadeguata della tendenza centrale quando \u00e8 un numero lontano dal resto dei valori. Ad esempio, la modalit\u00e0 del set di dati seguente \u00e8 30, ma in realt\u00e0 non rappresenta il numero &#8220;tipico&#8221; di fuoricampo per giocatore della squadra:<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Giocatore<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#1<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#2<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#3<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#4<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#5<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#6<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#7<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#8<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#9<\/span><\/strong><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">#dieci<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">Fuoricampo<\/span><\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">5<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">6<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">7<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">dieci<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">11<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">12<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">13<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">15<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">30<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">30<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ancora una volta, la media o la mediana farebbero un lavoro migliore nel descrivere la posizione centrale di questo set di dati.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Quando utilizzare Media, Mediana e Moda<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Abbiamo visto che la media, la mediana e la moda misurano tutte la posizione centrale, o &#8220;valore tipico&#8221;, di un set di dati in modi molto diversi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Media:<\/strong> trova il valore medio in un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mediana:<\/strong> trova il valore mediano in un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modalit\u00e0:<\/strong> trova il valore pi\u00f9 frequente in un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco gli scenari in cui alcune misure di tendenza centrale sono migliori da utilizzare rispetto ad altre:<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Quando utilizzare la media<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 preferibile utilizzare la media quando la distribuzione dei dati \u00e8 abbastanza simmetrica e non sono presenti valori anomali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo di avere la seguente distribuzione che mostra gli stipendi degli individui in una determinata citt\u00e0:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-4776 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moyenne_dist.jpg\" alt=\"\" width=\"468\" height=\"445\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 questa distribuzione \u00e8 abbastanza simmetrica (vale a dire se la dividessi a met\u00e0, ciascuna met\u00e0 sembrerebbe pi\u00f9 o meno uguale) e non ci sono valori anomali (vale a dire (diciamo senza stipendi estremamente alti), la media far\u00e0 un buon lavoro nel descrivere questo set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La media risulta essere $ 63.000, che \u00e8 pi\u00f9 o meno al centro della distribuzione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-4777 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moyenne_dist2.jpg\" alt=\"\" width=\"476\" height=\"450\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Quando utilizzare la mediana<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 preferibile utilizzare la mediana quando la distribuzione dei dati \u00e8 distorta o quando sono presenti valori anomali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dati distorti:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quando la distribuzione \u00e8 distorta, la mediana riesce comunque a catturare la posizione centrale. Ad esempio, consideriamo la seguente distribuzione degli stipendi degli individui in una determinata citt\u00e0:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-4778 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mediane_diste.jpg\" alt=\"\" width=\"473\" height=\"439\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La mediana riflette meglio la retribuzione \u201ctipica\u201d di un individuo rispetto alla media. Questo perch\u00e9 valori elevati alla coda di una distribuzione tendono a spostare la media lontano dal centro e verso la coda lunga.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo esempio particolare, la media ci dice che un individuo tipico guadagna circa 47.000 dollari all\u2019anno in questa citt\u00e0, mentre la mediana ci dice che un individuo tipico guadagna solo circa 32.000 dollari all\u2019anno, il che \u00e8 molto pi\u00f9 rappresentativo dell\u2019individuo tipico.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Valori anomali:<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La mediana aiuta inoltre a catturare meglio la posizione centrale di una distribuzione quando nei dati sono presenti valori anomali. Ad esempio, considera il seguente grafico che mostra la metratura delle case in una determinata strada:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-4779 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moyenne_dist3.jpg\" alt=\"\" width=\"478\" height=\"416\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La media \u00e8 fortemente influenzata da alcune case estremamente grandi, mentre la mediana non lo \u00e8. Pertanto, la mediana fa un lavoro migliore nel catturare la metratura \u201ctipica\u201d di una casa su quella strada rispetto alla media.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Quando utilizzare la modalit\u00e0<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa modalit\u00e0 \u00e8 particolarmente utile quando si lavora con dati categorici e si desidera sapere quale categoria appare pi\u00f9 frequentemente. Ecco alcuni esempi:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Stai conducendo un sondaggio sui colori preferiti dalle persone e desideri sapere quale colore appare pi\u00f9 frequentemente nelle risposte.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Stai conducendo un sondaggio sulle preferenze delle persone tra tre scelte per il design del sito web e vuoi sapere quale design le persone preferiscono di pi\u00f9.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Come accennato in precedenza, se si lavora con dati categoriali, non \u00e8 nemmeno possibile calcolare la mediana, il che lascia la moda come unica misura della tendenza centrale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In generale, se si lavora con dati numerici come la metratura delle case, il numero di fuoricampo effettuati per giocatore, lo stipendio per individuo, ecc., di solito \u00e8 meglio utilizzare la mediana o la media per descrivere il valore &#8220;tipico&#8221; in il set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota:<\/strong> \u00e8 importante notare che se un set di dati \u00e8 distribuito <em>perfettamente<\/em> normalmente, allora la media, la mediana e la moda hanno tutte lo stesso valore.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una misura della tendenza centrale \u00e8 un singolo valore che rappresenta il punto centrale di un set di dati. Questo valore pu\u00f2 anche essere chiamato la \u201cposizione centrale\u201d di un set di dati. In statistica, ci sono tre misure comuni di tendenza centrale: La media La mediana La moda Ognuna di queste misure trova la [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Misure di tendenza centrale: definizione ed esempi - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Una semplice spiegazione delle misure di tendenza centrale nelle statistiche, inclusi diversi esempi.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Misure di tendenza centrale: definizione ed esempi - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Una semplice spiegazione delle misure di tendenza centrale nelle statistiche, inclusi diversi esempi.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-30T16:50:52+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mode_bar_chart.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"8 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\",\"name\":\"Misure di tendenza centrale: definizione ed esempi - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-30T16:50:52+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-30T16:50:52+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\"},\"description\":\"Una semplice spiegazione delle misure di tendenza centrale nelle statistiche, inclusi diversi esempi.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Casa\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Misure di tendenza centrale: definizione ed esempi\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"La tua guida all&#039;alfabetizzazione statistica!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Ciao, sono Benjamin, un professore di statistica in pensione diventato insegnante dedicato di Statorials. 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