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Introduzione alla Statistica 2/edMarilyn K. Pelosi, Theresa M. Sandifer, Paola Cerchiello, Paolo Giudici

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Capitolo 1

Il linguaggio della statistica



Definizioni - 1

• La popolazione è l’insieme di individui o oggetti che si vogliono studiare. Questi individui o oggetti vengono denominati unità statistiche.

• Una variabile è una caratteristica di ogni appartenente alla popolazione.

• Un campione è una parte di popolazione.• Un censimento è lo studio dell’intera popolazione.• L’errore di campionamento è la differenza tra una

caratteristica misurata sull’intera popolazione e la stessa riscontrata in un campione di quella popolazione.

• Il grado di variabilità è una misura di come gli elementi della popolazione differiscono gli uni dagli altri in riferimento alla variabile sotto studio.



Definizioni - 2

• Un parametro è un valore numerico che descrive una caratteristica della popolazione.

• Una statistica è un valore numerico che descrive una caratteristica di un campione.

• La dimensione della popolazione è il numero delle unità statistiche della popolazione. Il relativo simbolo è N.

• La dimensione del campione si indica con n.



Definizioni - 3

• Un campione distorto è un campione non rappresentativo della popolazione.

• Un campione casuale semplice è un campione che è stato scelto in modo tale che tutti i membri della popolazione abbiano la stessa probabilità di essere scelti. Inoltre ogni campione di dimensione n ha la medesima probabilità di diventare il campione selezionato.

• La base di campionamento è l’elenco di tutte le unità statistiche della popolazione.

• Una tabella di numeri casuali è un elenco di numeri creati a caso e disposti nello stesso ordine in cui sono stati creati.



Definizioni - 4

• I dati qualitativi descrivono una caratteristica particolare di un’osservazione campionaria. Nella maggior parte dei casi non sono numerici.

• I dati creati assegnando codifiche numeriche alle diverse categorie, senza che tali numeri abbiano un reale significato, sono chiamati dati nominali.

• I dati che sono creati assegnando numeri alle categorie dove l’ordine di assegnazione ha un significato sono chiamati dati ordinali.

• Le scale di Likert sono utilizzate per raccogliere informazioni su atteggiamenti e opinioni incluso il grado di consenso di una affermazione, frequenza di uso, importanza di un argomento, qualità e gradimento.



Definizioni - 5

• I dati che sono intrinsecamente numerici sono chiamati dati quantitativi.

• I dati discreti possono assumere solo determinati valori. Questi valori sono spesso numeri interi o comunque non decimali.

• I dati continui possono assumere un infinito numero di valori possibili entro un intervallo di valori della scala numerica. Tali valori sono molto spesso il risultato di misurazioni.

• Gli strumenti della statistica descrittiva permettono di sintetizzare i dati.

• Una inferenza è una deduzione o una conclusione.



Definizioni - 6

• Le tecniche della statistica inferenziale ci permettono di trarre inferenze o conclusioni sulla popolazione dal campione.

• La teoria della probabilità è usata per calcolare la verosimiglianza di osservare o selezionare un particolare campione dalla popolazione.

• Il simbolo sigma è una notazione sintetica, utilizzata per scrivere formule statistiche. Deriva dalla lettera maiuscola dell’alfabeto greco Σ.



Figura 1.1La popolazione e un campione



Esercizio 1.4



Esercizio 1.6



Figura 1.2Campioni di dimensioni sempre più grandi



Figura 1.3Aerogramma(diagramma a torta)e diagramma a barre



Figura 1.4Relazionetra la probabilità e lastatistica inferenziale



Figura 1.5Finestra di dialogoAnalisi Dati



Figura 1.6Campione casualedi cinque codiciidentificativi in Excel

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