Crs di Laurea in Scienze del Turism Statistica francesc mla a.a. 2009-2010 2010 Lezine n 1 Smmari 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 a.a. 2009-2010 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 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 3
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 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 5 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 6 Pplazine di 25 marche di sigarette Campine di 10 marche di sigarette (primi 10) MARCA cndensat pes mnssid prezz Alpine 14.1 0.86 13.6 medi Bensn&Hedges 16 1.06 16.6 alt BullDurham 29.8 2.03 23.5 alt CamelLights 8 0.67 10.2 medi Carltn 4.1 0.4 5.4 bass Chesterfield 15 1.04 15 alt GldenLights 8.8 0.76 9 medi Kent 12.4 0.95 12.3 medi Kl 16.6 1.12 16.3 alt L&M 14.9 1.02 15.4 medi LarkLights 13.7 1.01 13 medi Marlbr 15.1 0.9 14.4 alt Merit 7.8 0.57 10 medi MultiFilter 11.4 0.78 10.2 medi NewprtLights 9 0.74 9.5 medi Nw 1 0.13 1.5 bass OldGld 17 1.26 18.5 alt PallMallLight 12.8 1.08 12.6 medi Raleigh 15.8 0.96 17.5 alt SalemUltra 4.5 0.42 4.9 bass Tareytn 14.5 1.01 15.9 medi True 7.3 0.61 8.5 medi ViceryRichLight 8.6 0.69 10.6 medi VirginiaSlims 15.2 1.02 13.9 alt WinstnLights 12 0.82 14.9 medi a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 7 MARCA cndensat pes mnssid prezz Alpine 14.1 0.86 13.6 medi Bensn&Hedges 16 1.06 16.6 alt BullDurham 29.8 2.03 23.5 alt CamelLights 8 0.67 10.2 medi Carltn 4.1 0.4 5.4 bass Chesterfield 15 1.04 15 alt GldenLights 8.8 0.76 9 medi Kent 12.4 0.95 12.3 medi Kl 16.6 1.12 16.3 alt L&M 14.9 1.02 15.4 medi a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 8
Campine di 10 marche di sigarette (ultimi 10) Campine di 10 marche di sigarette (a cas) MARCA cndensat pes mnssid prezz Nw 1 0.13 1.5 bass OldGld 17 1.26 18.5 alt PallMallLight 12.8 1.08 12.6 medi Raleigh 15.8 0.96 17.5 alt SalemUltra 4.5 0.42 4.9 bass Tareytn 14.5 1.01 15.9 medi True 7.3 0.61 8.5 medi ViceryRichLight 8.6 0.69 10.6 medi VirginiaSlims 15.2 1.02 13.9 alt WinstnLights 12 0.82 14.9 medi 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 scegliam???? a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 9 a.a. 2009-2010 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 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 11 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 12
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 Semplice Identificazine metdi e tecniche 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 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 13 Feedback a.a. 2009-2010 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: tabelle e rapprti sintetici grafici a trta istgrammi serie temprali ecc. a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 15 Fasi di un indagine statistica (cnt.) Presentazine risultati Selezine dei risultati da presentare Scelta del mezz di diffusine trasprtabilità usare piattafrme standard 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!!!!! a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 16
Fasi di un indagine statistica (cnt.) Utilizz dei risultati Definire chiaramente le caratteristiche della ricerca Citare ricerche pregresse Specificare esattamente il prblema analizzat e le infrmazini di partenza 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!!!!! a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 17..ricapitland.. Obiettivi Rilevazine Elabrazine Risultati Glbale Metdi di rilevazine Tecniche di elabrazine Selezezine dei risultati Parziali Sftware Tecniche di Presentazine a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 18 Le rilevazini statistiche Semplici Cmplesse Altezza. pes di un sggett. reddit di una persna. ecc.. Mnitrare un titl in brsa per girni. seguire un sciame sismic. ecc. alcune termini cn cui familiarizzare pplazine univers cllettiv statistic Campine unità statistica sservazine cas individu carattere variabile a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 19 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 20
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) ancra sulle variabili Quantitative Quand si cnsideran caratteri quantitativi questi si definiscn variabili Relativa (numer sservazini di una mdalità/ttale sservazini) Serie caratteri qualitativi Seriazine caratteri quantitativi Qualitative Dette anche pù prpriamente mutabili variabili categriche a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 21 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 22 ancra sulle variabili (cnt.) 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 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 23 Le diverse scale di misura 1. Nminale 2. Ordinale 3. Intervalli 4. Rapprti 5. Dictmica a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 24
Variabile su Scala Nminale È una variabile le cui mdalità sn nmi Vengn anche chiamate mutabili Le mdalità vengn anche chiamate categrie Esempi di scala nminale Stat civile Settre di attività ecnmica di un impresa Titl di studi Canale televisiv a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 25 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 26 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 Esempi di scala rdinale Giudizi (scars. medicre. sufficiente. bun. ttim) Reddit in classi Titl di studi (rdinat per anni di studi) a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 27 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 28
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 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 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 29 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 30 Esempi di scala a rapprti Reddit Numer di figli per famiglia Numer di addetti per imprese Età 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 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 31 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 32
Es. di variabile dictmica ancra sulle variabili (cnt.) Genere Avere superat un esame Appartenere ad un crs Reddit (bass/alt) Le perazini pssibili Cnteggi Organizzazine Classificazine Differenza Differenza relativa X = variabile x1 = mdalità 1 di X x = mdalità 2 di X 2 1 x2 diff x =. x x x 2 1 = 1 tass di variaz. a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 33 a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 34 Organizzazine dei dati Sintesi e sua imprtanza Rappresentazine dei dati statistici Enumerativa Tabellare Grafica Distribuzini di frequenza Semplici Cngiunte Serie striche Serie territriali Matrici di dati a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 35 Le fnti statistiche Chi prduce statistiche? Stt quale frma? Csa sn le statistiche nn ufficiali? Esistn statistiche sul WEB? Si. è la nuva frntiera! ISTAT. EUROSTAT. Ministeri. centri di ricerca ricnsciuti Cartacea (annuari. bllettini) Su supprti infrmatici (nastri. flppy disk. cd rm) E da mlt che nn senti parlare di sndaggi? a.a. 2009-2010 Statistica - francesc mla 36