Sommario. Corso di Statistica Facoltà di Economia francesco mola a.a Fasi di un indagine statistica. L indagine statistica.

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1 Smmari Crs di Statistica Facltà di Ecnmia francesc mla a.a Lezine n 1 Che csa è la statistica? L scprirem a fine crs! altrimenti che gust c è? L indagine I cncetti di base Unità statistica. pplazine e campine Carattere variabile Mdalità e attributi Frequenze. serie e seriazini Le variabili Le scale di misura Le fnti statistiche Strutturazine generale del crs lez.1_ Statistica - francesc mla 2 L indagine statistica Insieme delle perazini effettuate per: Descrivere una più caratteristiche del fenmen ggett di studi Verificare iptesi sul fenmen Esplrare relazini tra i diversi aspetti del fenmen Fasi di un indagine statistica 1. Definizine degli biettivi della ricerca 2. Rilevazine dei dati 3. Elabrazine metdlgica 4. Presentazine ed interpretazine dei risultati 5. Utilizzazine dei risultati della ricerca lez.1_ Statistica - francesc mla 3

2 Fasi di un indagine statistica 1. Definizine biettivi Obiettiv glbale Obiettivi parziali Vincli Temp Csti Fasi di un indagine statistica (cnt.) Rilevazine dati parziale vs ttale dichiarazini vs misurazini! Campine pplazine?! Analisi di tutt il fenmen parte di ess?! Sn i dati frutt di misurazini?! Prvengn da un questinari? Analisi della qualità dell infrmazine lez.1_ Statistica - francesc mla 5 lez.1_ Statistica - francesc mla 6 Pplazine di 25 marche di sigarette Campine di 10 marche di sigarette (primi 10)!"#$"% &'()*(+,-'%.*+'% /'('++0)'%.1*22'% "3.0(*% 4564% 7689% 4:69% /*)0'% ;*(+'(<=*)>*+% 49% 4679% 4969%,3-'% BC68% B67:% B:6D%,3-'% $,/*3E0>A-+% 8% 769F% 476B% /*)0'% $,13-'(% 564% 765% D65% G,++'% $A*+-*1H*3)% 4D% 4675% 4D%,3-'% I'3)*(E0>A-+% 868% 76F9% C% /*)0'% J*(-% 4B65% 76CD% 4B6:% /*)0'% J''3% 4969% 464B% 496:%,3-'% E<!% 456C% 467B% 4D65% /*)0'% E,1KE0>A-+% 4:6F% 4674% 4:% /*)0'%!,13G'1'% 4D64% 76C% 4565%,3-'%!*10-% F68% 76DF% 47% /*)0'%!?3LM03-*1% 4465% 76F8% 476B% /*)0'% N*O.'1-E0>A-+% C% 76F5% C6D% /*)0'% N'O% 4% 764:% 46D% G,++'% P3)I'3)% 4F% 46B9% 486D%,3-'% Q,33!,33E0>A-% 4B68% 4678% 4B69% /*)0'% #,3*0>A% 4D68% 76C9% 4F6D%,3-'% R,3*/S3-1,% 56D% 765B% 56C% G,++'% T,1*U-'(% 456D% 4674% 4D6C% /*)0'% T1?*% F6:% 7694% 86D% /*)0'% V0&*1'U#0&AE0>A-% 869% 769C% 4769% /*)0'% V01>0(0,R30/+% 4D6B% 467B% 4:6C%,3-'% W0(+-'(E0>A-+% 4B% 768B% 456C% /*)0'% lez.1_ Statistica - francesc mla 7!"#$"% &'()*(+,-'%.*+'% /'('++0)'%.1*22'% "3.0(*% 4564% 7689% 4:69% /*)0'% ;*(+'(<=*)>*+% 49% 4679% 4969%,3-'% BC68% B67:% B:6D%,3-'% $,/*3E0>A-+% 8% 769F% 476B% /*)0'% $,13-'(% 564% 765% D65% G,++'% $A*+-*1H*3)% 4D% 4675% 4D%,3-'% I'3)*(E0>A-+% 868% 76F9% C% /*)0'% J*(-% 4B65% 76CD% 4B6:% /*)0'% J''3% 4969% 464B% 496:%,3-'% E<!% 456C% 467B% 4D65% /*)0'% lez.1_ Statistica - francesc mla 8

3 Campine di 10 marche di sigarette (ultimi 10) Campine di 10 marche di sigarette (a cas)!"#$"% &'()*(+,-'%.*+'% /'('++0)'%.1*22'% N'O% 4% 764:% 46D% G,++'% P3)I'3)% 4F% 46B9% 486D%,3-'% Q,33!,33E0>A-% 4B68% 4678% 4B69% /*)0'% #,3*0>A% 4D68% 76C9% 4F6D%,3-'% R,3*/S3-1,% 56D% 765B% 56C% G,++'% T,1*U-'(% 456D% 4674% 4D6C% /*)0'% T1?*% F6:% 7694% 86D% /*)0'% V0&*1'U#0&AE0>A-% 869% 769C% 4769% /*)0'% V01>0(0,R30/+% 4D6B% 467B% 4:6C%,3-'% W0(+-'(E0>A-+% 4B% 768B% 456C% /*)0'% marche% cndensat% pes% mnssid% prezz% True% 7,3% 0,61% 8,5%medi% Alpine% 14,1% 0,86% 13,6%medi% Chesterfield% 15% 1,04% 15%alt% GldenLights% 8,8% 0,76% 9%medi% Kent% 12,4% 0,95% 12,3%medi% MultiFilter% 11,4% 0,78% 10,2%medi% Kl% 16,6% 1,12% 16,3%alt% Tareytn% 14,5% 1,01% 15,9%medi% L&M% 14,9% 1,02% 15,4%medi% ViceryRichLight% 8,6% 0,69% 10,6%medi% Dilemma: quale dei tre campini appena cnsiderati scegliam? lez.1_ Statistica - francesc mla 9 lez.1_ Statistica - francesc mla 10! pian di racclta dei dati Predispsizine del materiale di rilevazine Strument di rilevazine (questinari. indagine telefnica. rilevazine assistita da cmputer. ecc.) Addestrament del persnale Indagine pilta (pre-testing: accertament della qualità del materiale di rilevazine) Eventuale ridefinizine degli biettivi Preparazine del materiale di rilevazine definitiv Le rilevazini statistiche (cnt.) Il Questinari Sezini Dmande di cntrll Briefing degli intervistatri Prim cntrll su una parte dei questinari rientrati (pretesting) Memrizzazine delle infrmazini lez.1_ Statistica - francesc mla 11 lez.1_ Statistica - francesc mla 12

4 3. Elabrazine metdlgica cnsiste nella scelta e nell applicazine della metdlgia statistica più adeguata (in cerenza cn la tiplgia dei dati rilevati e gli biettivi prepsti) nella scelta della metdlgia gican un rul imprtante: Fasi di un indagine statistica (cnt.) Elabrazine Identificazine metdi e tecniche! Semplice descrizine dei dati?! Mdellistica?! Previsine? la distinzine tra fenmeni qualitativi e quantitativi la natura della rilevazine: cmpleta parziale l biettiv di fnd dell analisi: descrittiva inferenziale Scelta del sftware Validazine risultati! Per memrizzare i dati! Per elabrare i dati! Per trasferire i risultati lez.1_ Statistica - francesc mla 13 Feedback lez.1_ Statistica - francesc mla 14 Presentazine ed interpretazine dei risultati attravers una nta metdlgica e l us di tecniche visuali. i risultati dell indagine diventan usufruibili per i sggetti destinatari della stessa (cme manager. decisri. esperti finanziari. ecc.) alcuni esempi di strumenti visuali sn: Fasi di un indagine statistica (cnt.) Presentazine risultati Selezine dei risultati da presentare Scelta del mezz di diffusine NON TUTTI i risultati derivanti dalle elabrazini SONO INTERESSANTI! A vlte un fgli di carta può essere più efficace di una relazine di 300 pagine!!!!! tabelle e rapprti sintetici trasprtabilità grafici a trta istgrammi usare piattafrme serie temprali standard lez.1_ ecc Statistica - francesc mla 15 lez.1_ Statistica - francesc mla 16

5 Fasi di un indagine statistica (cnt.) Utilizz dei risultati Definire chiaramente le caratteristiche della ricerca Specificare esattamente il prblema analizzat e le infrmazini di partenza Citare ricerche pregresse Analizzare e riprtare i risultati di ricerche fatte da altri ricercatri sull stess argment Indicare chiaramente le cndizini di applicabilità Chi utilizza i risultati deve sapere bene i pr e cntr!!!!! lez.1_ Statistica - francesc mla 17 Semplici Le rilevazini statistiche Cmplesse Altezza, pes,. reddit di una persna. ecc.. Mnitrare un titl in brsa per girni. seguire un sciame sismic. ecc. lez.1_ Statistica - francesc mla 18!alcune termini cn cui familiarizzare! pplazine univers cllettiv statistic Campine unità statistica sservazine cas individu carattere variabile!alcuni termini cn cui familiarizzare!(cnt.) Mdalità (md in cui si presenta una variabile) Numer (numer figli. esami sstenuti. ecc.) Attribut (clri. sapri. qualità. ecc.) Frequenza (numer di vlte che si presenta un mdalità) Assluta (numer sservazini di una mdalità) Relativa (numer sservazini di una mdalità/ttale sservazini) Serie caratteri qualitativi Seriazine caratteri quantitativi lez.1_ Statistica - francesc mla 19 lez.1_ Statistica - francesc mla 20

6 !ancra sulle variabili!!ancra sulle variabili!(cnt.) Quantitative Qualitative! Quand si cnsideran caratteri quantitativi queste si definiscn variabili! Dette anche pù prpriamente mutabili variabili categriche Cntinue Discrete! es. reddit. numer di particelle in un liquid. ritardi alla lezine. velcità di trasmissine di un infrmazine in un cmputer! Numer figli. numer esami sstenuti. numer errri di stampa in una pagina di un libr lez.1_ Statistica - francesc mla 21 lez.1_ Statistica - francesc mla 22 Le diverse scale di misura 1. Nminale 2. Ordinale 3. Intervalli 4. Rapprti 5. Dictmica Variabile su Scala Nminale Scnness È una variabile le cui mdalità sn nmi Vengn anche chiamate mutabili Le mdalità vengn anche chiamate categrie lez.1_ Statistica - francesc mla 23 lez.1_ Statistica - francesc mla 24

7 Esempi di scala nminale Stat civile Settre di attività ecnmica di un impresa Titl di studi Canale televisiv Variabile su Scala Ordinale È una variabile qualitativa le cui mdalità pssn essere messe in sequenza Bisgna definire la scala sttstante la variabile È pssibili rendere rdinale una variabile nminale lez.1_ Statistica - francesc mla 25 lez.1_ Statistica - francesc mla 26 Esempi di scala rdinale Giudizi (scars. medicre. sufficiente. bun. ttim) Reddit in classi Titl di studi (rdinat per anni di studi) Variabile su Scala a intervalli È una variabile quantitativa le cui mdalità sn valri che partn da un rigine arbitraria I valri sulla scala riflettn l rdine di grandezza delle sservazini e.s.: temperature lez.1_ Statistica - francesc mla 27 lez.1_ Statistica - francesc mla 28

8 Variabile su Scala a rapprti È una variabile le cui mdalità sn valri valutati da un rigine che rappresenta la nullità del fenmen sservat L zer è dunque asslut Esempi di scala a rapprti Reddit Numer di figli per famiglia Numer di addetti per imprese Età lez.1_ Statistica - francesc mla 29 lez.1_ Statistica - francesc mla 30 Variabile dictmica È una variabile cn due sle mdalità E l espressine del pssess men di un determinat attribut ppure l appartenenza a una categria di unità Es. di variabile dictmica Genere Avere superat un esame Appartenere ad un crs Reddit (bass/alt) lez.1_ Statistica - francesc mla 31 lez.1_ Statistica - francesc mla 32

9 !ancra sulle variabili!(cnt.) Organizzazine dei dati Le perazini pssibili Cnteggi Organizzazine Classificazine Differenza Differenza relativa X = variabile x x x! x x 1 = mdalità 1 di X = mdalità 2 di X x! x 2 1 = 2 = diff. tass di variaz. Sintesi e sua imprtanza Rappresentazine dei dati statistici Enumerativa Tabellare Grafica Distribuzini di frequenza Semplici Cngiunte Serie striche Serie territriali Matrici di dati lez.1_ Statistica - francesc mla 33 lez.1_ Statistica - francesc mla 34 Le fnti statistiche Chi prduce statistiche? Stt quale frma? Csa sn le statistiche nn ufficiali? Esistn statistiche sul WEB?! ISTAT. EUROSTAT. Ministeri. centri di ricerca ricnsciuti! Cartacea (annuari. bllettini)! Su supprti infrmatici (nastri. flppy disk. cd rm)! Si. è la nuva frntiera!! E da mlt che nn senti parlare di sndaggi? lez.1_ Statistica - francesc mla 35

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