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La concezione della statistica più diffusa tra la gente comune, ma anche quella che traspare dai mass-media è notevolmente distante da ciò che questa scienza “giovane” rappresenta: infatti oggi si confonde sempre più spesso la statistica con le statistiche
La Statistica è una scienza relativamente giovane, i contributi più importanti per il suo sviluppo e la sua affermazione sono tutti del ‘900, e tuttora in espansione, in effetti, è da considerare come una branca delle scienze matematiche applicate, insieme di metodologie utilizzate nella raccolta, elaborazione, rappresentazione e previsione di dati relativi a fenomeni collettivi di qualsiasi natura (economica, demografica, politica, sociale,ecc…).
Essa è presente in tutte le scienze e rappresenta uno strumento essenziale per la scoperta di leggi e relazioni tra fenomeni. La Statistica interviene in tutte le situazioni nelle quali occorre assumere decisioni in condizioni di incertezza, e le è riconosciuto un ruolo fondamentale nella ricerca scientifica, nella pianificazione economica e nell'azione politica.
L'evoluzione storica della Statistica nasconde due anime che si ritrovano sia nella didattica e nella ricerca sia nel pensare comune dei non specialisti e, quindi, nel linguaggio dei mass-media.
Il significato anticamente attribuito al termine statistica è strettamente correlato alla sua etimologia; infatti “statistica” deriva dal latino “status”, quindi letteralmente traducibile in scienza dello stato. Anticamente la statistica venne sviluppata per fornire ai governanti la situazione esatta dei loro stati, era concepita come un insieme di metodologie per organizzare, raccogliere e riassumere dati, principalmente riferiti alla popolazione(ad esempio censimenti) o a possedimenti; era uno strumento determinante per la definizione dei tributi.
La prima apparizione del vocabolo "statistica" in questa accezione sembra essere quella dell'italiano Ghislini che, nel 1589, indica la Statistica come "descrizione delle qualità che caratterizzano e degli elementi che compongono uno Stato".
Con la formazione dei grandi Stati europei, si attribuisce all'analisi statistica dei fenomeni collettivi un interesse pubblico che induce progressivamente le principali nazioni occidentali a dotarsi di Istituti "centrali" di Statistica, deputati per legge alla raccolta, organizzazione e diffusione di dati sulla popolazione, sulle abitazioni, sulle risorse economiche e su tutti gli aspetti che riguardano la vita collettiva di una nazione, di una Comunità di stati (Unione Europea) o dell'intero pianeta (Nazioni Unite).
Oggi, gli organismi pubblici che istituzionalmente raccolgono e diffondono informazioni statistiche sono innumerevoli ed agiscono secondo una gerarchia di competenze che individua nell'Ente locale la sede prioritaria di raccolta del dato elementare, mentre al verifica, l'aggregazione e la pubblicazione sono di competenza dell'Ente centrale (per l'Italia è l'ISTAT).
La seconda anima della Statistica nasce da una constatazione differente che solo da pochi secoli ha trovato una formalizzazione compiuta. Di fronte alla realtà che muta, vi sono risultati che meritano più fiducia di altri perchè si ripetono con maggiore regolarità. Ciò viene percepito soprattutto in rapporto al clima e all'alternanza delle stagioni ma riguarda anche i fenomeni biologici, sociali ecc. In tali contesti, la mente umana registra regolarità senza certezze, convinzioni non sicurissime, ripetizioni di eventi non sempre garantiti da un esito univoco. Da un lato ciò genera paura e impone cautele contro i rischi (la mutualità prima e le assicurazioni poi), dall'altro sollecita il gioco e la scommessa (inventando artificialmente l'aleatorietà nel risultato tramite semplici strumenti: palline, dadi, carte).
Pur essendo concettualmente ben presente nella storia e nella cultura sin dalle antiche civiltà, la probabilità diventa un concetto importante e ben formalizzato solo a partire dal secolo XVIII anche se, già in precedenza e grazie soprattutto alle menti di grandi scienziati, quali Galileo, Pascal e Fermat, inizia a prendere forma un nuovo modo di applicare la matematica ai giochi, cioè quella nuova disciplina che sarà poi denominata Calcolo delle probabilità. Si dovrà però aspettare ancora altri duecento anni perché diventi palese la connessione tra le osservazioni incerte e la possibilità di prevederle, controllarle e simularle. Così, all'inizio del 1900, nasce e si diffonde una impostazione verso lo studio della realtà che trova nell'inferenza il suo nucleo centrale e negli schemi probabilistici degli strumenti utili ed essenziali per assumere decisioni coerenti.
La saldatura tra queste due anime della Statistica avviene con molto ritardo e solo quando, di fronte alla natura sempre più sperimentale della conoscenza, ci si pone il problema della validità delle ipotesi.
Il metodo statistico diviene nei fatti la metodologia della ricerca scientifica e la prassi nelle analisi dei risultati di laboratorio ancor prima di essere riconosciuto come strumento di indagine autonomo.
Oggi, anche in conseguenza dei veloci mutamenti tecnologici ed informatici, si assiste ad un costante tentativo di utilizzare la Statistica a sostegno di tesi predefinite, cioè come uno strumento di convincimento ideologico.
In sostanza la statistica è la scienza che studia i fenomeni collettivi di tipo economico, sociale, politico, ecc…ed attraverso l’analisi dei dati deriva le valutazioni.
La metodologia statistica viene divisa idealmente in due gruppi, che però sono strettamente in relazione:
La prima si occupa appunto della descrizione del fenomeno oggetto di studio attraverso la classificazione, la rappresentazione e la sintesi dei dati e la costruzione di indicatori statistici (di posizione, di dispersione, di correlazione, ecc…).
La seconda è basata sul concetto di probabilità e sul concetto di induzione e può avere come scopo quello di estendere i risultati ottenuti da un campione (selezionato opportunamente) a tutta la popolazione di riferimento oppure quello di verificare delle ipotesi, o fare previsioni o prendere decisioni in condizioni di incertezza (statistica decisionale).
Di seguito riportiamo alcune curiosità statistica riportate nei giornali nazionali:
INDAGINE 1: “Se noi potessimo ridurre la popolazione del mondo intero in un villaggio di 100 persone mantenendo le proporzioni di tutti i popoli esistenti al mondo, il villaggio sarebbe composto così:”
57 |
asiatici |
21 |
europei |
14 |
americani (Nord, Centro e Sud America) |
8 |
africani |
52 |
sarebbero donne |
48 |
sarebbero uomini |
70 |
sarebbero non bianchi |
30 |
sarebbero bianchi |
70 |
sarebbero non cristiani |
30 |
sarebbero cristiani |
89 |
sarebbero eterosessuali |
11 |
sarebbero omosessuali |
6 |
persone possiederebbero il 59% della ricchezza del mondo intero e tutte e 6 sarebbero statunitensi |
80 |
vivrebbero in case senza abitabilità |
70 |
sarebbero analfabeti |
50 |
soffrirebbero di malnutrizione |
1 |
starebbe per morire |
1 |
starebbe per nascere |
1 |
possiederebbe un computer |
1 |
avrebbe una laurea |
INDAGINE 2: Esperti che sostengono uno scenario in cui l’ottimismo prevale sul pessimismo
La caduta delle barriere doganali e l’entrata nel mercato capitalistico di oltre 60 paesi poveri (Cina in testa) ha prodotto:
Scenario pessimistico e considerazioni:
Le disuguaglianze stanno aumentando sia a livello planetario che all’interno dei singoli paesi. Nel mondo esistono:
367 persone che posseggono quanto il 40% della popolazione più povera, anche negli Usa questo rapporto è analogo, in altri paesi più poveri lo squilibrio è ancora maggiore
ci sono 1,3 miliardi di persone (maggiormente donne) che vivono in assoluta povertà
800 milioni di persone soffrono la fame e 40 mila bambini muoiono ogni giorno per malattie e debolezze
gli ambienti vitali delle popolazioni, animali e piante vengono danneggiate progressivamente
Susan Gorge dice: il 20% più ricco della popolazione si appropria dell’82% della ricchezza mondiale, mentre al 20% più povero è lasciato solo l’1,3% della ricchezza prodotta ogni anno. Tre miliardari nel mondo hanno il patrimonio equivalente a quanto riescono a produrre ogni anno insieme i 48 paesi più poveri del mondo. Accanto a questo 1 miliardo e mezzo di persone, vive in una condizione di povertà assoluta.
La Banca Mondiale definisce poveri assoluti tutti coloro che vivono con meno di un dollaro al giorno (naturalmente non hanno un tetto per poter abitare, sono persone che sono costrette a vivere sui marciapiedi, etc.).In Italia il 30% della popolazione vive in condizione di povertà , 6 milioni di italiani hanno un reddito che è inferiore al 50% dei consumi medi italiani.
È abbastanza comune la consuetudine che, volendo riassumere in un solo numero dei dati statistici, se ne dia il valore medio: media dei voti di uno studente, età media di un gruppo di persone, numero medio di auto possedute per famiglia, e così via. In effetti, la media aritmetica è la più semplice e conosciuta misura di posizione di una distribuzione statistica. Ricordiamo che essa è definita da:
che in una forma più elegante diventa: 
e si definisce somma dei valori di tutte le osservazioni diviso il numero delle osservazioni.
Dove:
= media del campione
= i-esima osservazione della variabile X
n = numero di osservazioni del campione
= sommatoria di tutti gli 
del campione
Allorquando siamo di fronte ad una distribuzione di frequenze raggruppate in classi occorre utilizzare la media aritmetica di distribuzioni di frequenza, detta anche media aritmetica ponderata, calcolabile rapidamente mediante la seguente formula:
dove:
= media della distribuzione in classi,
= valore medio della i-esima classe di intervallo,
= numero di osservazioni della classe i-esima classe,
= numero di classi,
∑ = sommatoria per tutte le n classi.
Quando siamo di fronte a variabili non lineari, ma ottenute da un prodotto o da un rapporto di valori lineari è utile ed opportuno utilizzare la media geometrica. Condizione fondamentale per il calcolo della media geometrica è che i valori siano tutti non negativi (qualora vi fossero dei valori negativi dovremmo ricorrere al valore assoluto): infatti essa è uguale alla radice (solo positiva) ennesima del prodotto degli n dati:
Un’importante proprietà di cui gode la media geometrica è che il suo logaritmo è uguale alla media aritmetica dei logaritmi dei dati:
Quando dobbiamo mediare dei rapporti, la media geometrica mostra un’altra sua utile proprietà.
Supponiamo di voler mediare n rapporti 
; la media geometrica si può esprimere nel modo seguente:
ossia la media geometrica dei rapporti è uguale al rapporto delle medie geometriche dei numeratori e dei denominatori rispettivamente.
Nel caso di distribuzioni di dati in cui debbano essere usati gli inversi la misura di tendenza centrale più appropriata è la media armonica:
Infine, quando analizziamo dati relativi a superfici è utile calcolare la media quadratica:
Con il termine moda, o norma si indica in statistica la modalità più frequente fra quelle osservate in un data distribuzione di frequenze.
Non richiede calcoli o confronti e la si può calcolare per qualsiasi tipo di carattere, quantitativo o qualitativo. La moda, però, tra le misure di tendenza centrale è l’unica che non sempre esiste; infatti se supponiamo che le frequenze delle classi A, B, C, D siano 14, 24, 24, 17, esistono due classi (B e C) con frequenza massima, per cui la moda non esiste.
Per indicare la moda di un carattere X, si usa Mo, ad esempio:
xi |
ni |
1 |
15 |
3 |
13 |
5 |
24 |
7 |
17 |
La moda di questa serie di valori è 5 : Mo=5
A differenza della moda, che si applica ad una serie qualunque di valori, il concetto di mediana necessita di modalità ordinate secondo ordine crescente; infatti per mediana si intende il valore che occupa la posizione centrale in una serie ordinata di dati
Per calcolare la mediana di un gruppo di dati, occorre:
1 - disporre i valori in ordine crescente oppure decrescente e contare il numero totale n di dati;
2 - se il numero (n) di dati è dispari, la mediana corrisponde al valore numerico del dato centrale,
quello che occupa la posizione (n+1)/2;
3 – se il numero (n) di dati è pari, la mediana è stimata utilizzando i due valori centrali che
occupano le posizioni n/2 e n/2+1;
Nel caso di poche osservazioni, come mediana viene assunta la media aritmetica di queste due osservazioni intermedie; mentre nel caso di molte osservazioni raggruppate in classi, si ricorre talvolta alle proporzioni.
Il concetto di mediana risulta più intuitivo con un esempio:
dato che il numero di valori della serie è dispari (n=11) la mediana è rappresentata dal valore centrale: Me=5
0 1 3 4 4 5 7 8 8 9
in questo caso il numero di valori della serie è pari (n=10) quindi la mediana sarà data non più da un solo numero, ma da un intervallo di valori [4,5], è formalmente corretto quindi affermare che sono mediane tutti i numeri reali compresi in questo intervallo. Nel caso si vuole un indice di posizione espresso da un solo valore in molti casi si utilizza la semisomma degli estremi dell’intervallo (nel nostro caso Me=(4+5)/2=4,5).
Naturalmente tale scelta è opportuna quando è ammissibile dal fenomeno oggetto di studio, altrimenti si preferisce utilizzare come mediana uno degli estremi dell’intervallo.
3.1 La dispersione
La dispersione è la seconda importante proprietà che descrive un gruppo di osservazioni relative ad un dato fenomeno. Essa è definita come grado di variazione o intervallo di variabilità dei dati.
Le principali misure di dispersione sono quattro: campo di variazione, varianza, scarto quadratico medio e coefficiente di variazione.
Il campo di variazione è la differenza tra il valore massimo ed il valore minimo ossia:
Campo di variazione= xMAX – xmin
Il campo di variazione misura quindi l’intero intervallo di variabilità dei dati; benché facile da calcolare, è assolutamente incapace di considerare come i dati si distribuiscono tra i due valori estremi.
3.3 Varianza e scarto quadratico medio
Due misure che invece tengono conto di come i valori si distribuiscono all’interno dell’intervallo sono la varianza e lo scarto quadratico medio. Queste ci indicano in particolare come i valori si distribuiscono attorno alla media.
La varianza è definita come media degli scarti al quadrato dal valore medio e cioè:
dove:
= media aritmetica
= esimo valore della variabile X
= numero totale dei valori
= sommatoria di tutte le differenze tra i valori xi e 
elevate al quadrato
Lo scarto quadratico medio o deviazione standard, il cui simbolo è s nel caso della popolazione ed s nel caso di un campione, è la radice quadrata della varianza. L’attuale terminologia di standard deviation e il suo simbolo (la lettera greca sigma minuscola) sono da attribuire al grande statistico inglese Karl Pearson (1867 – 1936) che l’avrebbe coniato nel 1893; in precedenza era chiamato mean error. In alcuni testi di statistica è abbreviato anche con SD ed è chiamato root mean square deviation oppure root mean square,
E' una misura della dispersione della variabile casuale intorno alla media ed ha sempre valore positivo poiché è indice di distanza dalla media.
4.1 Tipi di grafici
Con lo scopo di aiutare la comprensione dell’analisi dei risultati, in Statistica, si usa affiancare ai dati in forma tabellare le rappresentazioni grafiche.
I tipi di grafici con i quali vengono presentati i risultati di analisi statistiche sono molteplici; di seguito riportiamo i più utilizzati:
Si ritiene che la nascita di questa tecnica sia dovuta a William Playfair verso la fine del Settecento, quando utilizzò decine di diagrammi (soprattutto serie storiche, ma anche il primo diagramma a barre) nel suo Commercial and Politica Atlas del 1786 e introdusse il diagramma a torta nel Statistical Breviary del 1801.
Chiaramente ciò non naque all'improvviso e sarebbe impossibile senza l'introduzione del sistema cartesiano e delle geometria analitica da parte di Cartesio nel 1637 (appendice La Géometrie in Discours de la Méthode).
Nel 1760 un matematico svizzero, Johann Heinrich Lambert (Mulhouse,1728-1777), fece uso di grafici di elevata qualità nella sua opera Photometria.
Lambert-Adolphe-Jacques Quételet (vissuto nell'Ottocento) fece ampio ricorso ai metodi grafici e in un certo senso li sistematizzò.
I primi cartogrammi vengono attribuiti a A.W.Crome, economista tedesco, con la sua Producten-Karte von Europa del 1782. Un autore francese, C.T.Minard, introdusse i cartogrammi a bande proporzionali e li utilizzò per rappresentare i flussi di passeggeri tra le diverse stazioni ferroviarie.
4.3 Come scegliere il tipo di grafico per ciascun analisi
Le rappresentazioni grafiche disponibili sono numerose. Esse debbono essere scelte in rapporto al tipo di dati e quindi alla scala utilizzata.
Per dati quantitativi, riferiti a variabili continue misurate su scale ad intervalli o di rapporti, di norma si ricorre ad istogrammi o poligoni. Gli istogrammi sono grafici a barre verticali (per questo detti anche diagrammi a rettangoli accostati).
Le misure della variabile casuale sono riportate lungo l'asse orizzontale, mentre l'asse verticale rappresenta il numero assoluto, oppure la frequenza relativa o quella percentuale, con cui compaiono i valori di ogni classe.
Grafico 1: Frequenze percentuali
Tabella 1
classe |
frequenze |
1 |
15% |
2 |
15% |
3 |
10% |
4 |
5% |
5 |
15% |
6 |
10% |
7 |
5% |
|
10% |
9 |
5% |
10 |
10% |
Grafico 2:Rappresentazione grafica e tabellare delle altezze di una classe di studenti 
Tabella 2
Classe |
Frequenza |
<160 |
2 |
161-165 |
4 |
166-170 |
5 |
171-175 |
8 |
176-180 |
6 |
181-185 |
4 |
186-190 |
3 |
191-195 |
2 |
>196 |
1 |
4.5 Come si “leggono” le informazioni contenute nel grafico?
Nella classe delle ascisse (x) sono riportate le classi, mentre in quella delle ordinate (y) le frequenze, ossia il numero di persone, nel nostro caso, che hanno un’altezza compresa nell’intervallo della classe.
Abbiamo quindi 2 persone con un’altezza inferiore ai 160 cm; 4 persone tra i 161 e i 165 cm; 5 tra 166 e 170 cm e così via…
Da notare che i lati dei rettangoli sono costruiti in corrispondenza degli estremi di ciascuna classe. Nel nostro caso abbiamo costruito un istogrammi con classi d’ampiezza uguali fra loro;ma un istogramma deve essere inteso come una rappresentazione areale: sono le superfici dei vari rettangoli che devono essere proporzionali alle frequenze corrispondenti. Quando le classi hanno la stessa ampiezza, le basi dei rettangoli sono uguali; di conseguenza, le loro altezze risultano proporzionali alle frequenze che rappresentano. Solo quando le basi sono uguali, è indifferente ragionare in termini di altezze o di aree di ogni rettangolo; ma se le ampiezze delle classi sono diverse, bisogna ricordare che è necessario rendere l'altezza proporzionale. Tale proporzione è facilmente ottenuta dividendo il numero di osservazioni per il numero di classi contenute nella base, prima di riportare la frequenza sull'asse verticale.
Nella costruzione del grafico la base del rettangolo(ascisse) e l’altezza (ordinata) possono essere scelte a piacere, inquinato non hanno alcun significato statistico.
Tuttavia, per fini puramente estetici è buona norma costruire istogrammi con altezza pari ai 2/3 della base o, come riportato da molti testi statistici, la base pari a 1,5 volte l’altezza; in entrambi i casi si otterranno figure graficamente eleganti.
Notevole importanza assume inoltre la suddivisione in classi dei valori: infatti un’eccessiva suddivisione può alterare o interrompere la regolarità della distribuzione, quest’ultimo caso si verifica quando il numero delle classi è troppo elevato rispetto alla quantità di dati (Grafico 3).
Grafico 3
4.6 I poligoni
I poligoni sono figure utilizzate solitamente per la rappresentazione di frequenze relative o percentuali di una dato fenomeno osservato. L’area sottesa dal poligono è sempre pari ad 1 (100%). Come per gli istogrammi sull’asse delle ascisse si rappresenta il fenomeno suddiviso in classi, mentre su quello delle ordinate la frequenza relativa o percentuale di ciascuna classe.
I poligoni possono essere costruiti anche a partire dagli istogrammi: si uniscono con una linea i punti centrali di ogni classe, inoltre gli estremi della linea spezzata vanno uniti con l’asse delle ascisse (ciò si ottiene con un artificio: si fa corrispondere ad una classe fittizia antecedente la prima disponibile il valore 0, e ad una classe fittizia seguente l’ultima disponibile il valore 0).
Grafico 4: Costruzione poligono
Il grafico finale del poligono in esame sarà il seguente:
Grafico 5: Poligono
Quando si analizzano dati qualitativi le rappresentazioni grafiche più utilizzate sono:
- i diagrammi a rettangoli distanziati,
- gli ortogrammi,
- gli areogrammi (tra cui i diagrammi circolari),
- i diagrammi a figure (o diagrammi simbolici).
Tale proprierà risulta molto utile quando, nei processi di inferenza statistica, si applica una trasformazione logaritmica dei dati al fine di normalizzare la distribuzione
Cenni storici tratti dal sito internet http://it.wikipedia.org
4.7 Diagrammi a rettangoli distanziati
I diagrammi a rettangoli distanziati, anche detti grafici a colonne, sono formati da rettangoli con basi uguali ed altezze proporzionali alle intensità (o frequenze) delle varie classi considerate. A differenza degli istogrammi, i rettangoli non sono tra loro contigui, ma distaccati; di conseguenza, sull’asse delle ascisse non vengono riportati misure ordinate ma nomi, etichette o simboli, propri delle classificazioni qualitative. (Grafico 6)
4.8 Ortogrammi
Gli ortogrammi, o grafici a nastri, sono grafici uguali ai rettangoli distanziati, solamente che hanno gli assi scambiati per una lettura più comprensibile. (Grafico 7)
Sono grafici in cui le frequenze o le quantità di una variabile qualitativa sono rappresentate da superfici di figure piane, come quadrati, rettangoli o, più frequentemente, cerchi oppure loro parti.
Gli areogrammi vengono usati soprattutto per rappresentare frequenze percentuali; hanno il vantaggio di fare capire con immediatezza che la somma di tutte le classi è uguale ad 1 (o 100%); lo svantaggio nell’ utilizzo di questo tipo di grafico sta nel fatto che non evidenziano bene le differenze non troppo marcate.
Nel caso dei diagrammi circolari o a torta, si divide un cerchio in parti proporzionali alle classi di frequenza (Grafico 8).
Grafico 8: Diagramma a torta
4.10 Diagrammi a figure
I diagrammi a figure, detti anche diagrammi simbolici o pittogrammi, sono costituite da figure o oggetti simbolici, ciascuna figura rappresenta un carattere qualitativo; inoltre l’altezza delle figure deve essere proporzionale alle frequenze quando le basi sono uguali (Grafico 9).
Grafico 9
Pittogramma della produzione mensile di auto di 3 case automobilistiche: la prima ha prodotto 100 mila auto, la seconda 180 mila e la terza 320 mila.
4.11 Cartogrammi
I cartogrammi vengono costruiti generalmente a partire da cartine geografiche; i dati a disposizione vengono suddivisi in classi e a ciascuna classe viene assegnato un colore(di solito si utilizza una scala di colori). Ciascuna zona(regione, provincia, comune,stato…) viene quindi colorata a seconda della classe di appartenenza. Nel grafico 10 è riportato un cartogramma costruito sulla base di dati Istat del Censimento della popolazione del 2001.
Grafico 10: Rapporto di mascolinità per regione (dati Censimento Istat 2001)
V. Cenni sul campionamento
5.1 Considerazioni generali
La scelta del campione di unità statistiche su cui effettuare l’indagine è il punto centrale di un’analisi statistica. Affinché si possa fare “inferenza” sulla popolazione di riferimento (si intende l’insieme esaustivo di tutte le unità accomunate da una o più caratteristiche primarie e rilevanti ai fini della ricerca statistica), è necessario che il campione sia in qualche modo “rappresentativo” della popolazione stessa.
La rappresentatività di un campione può essere definita come grado di somiglianza che il campione stesso ha rispetto alla popolazione di riferimento. Nella realtà pratica risulta più facile verificare la “non rappresentatività” di un campione piuttosto che la sua “rappresentatività”.
La rappresentatività di un campione dipende da:
1. qualità e completezza dell’archivio contenente la lista delle unità statistiche della popolazione
2. piano di campionamento
3. numerosità del campione
Un campione casuale affida al caso la scelta delle unità statistiche da campionare. “A caso” però non vuol dire “a casaccio”. Il concetto di caso è infatti strettamente connesso a quello di probabilità: il caso è un concetto intuitivo strettamente connesso all’idea di impossibilità di previsione, di individuare un ordine, un legame.
Il campionamento casuale
I principali piani di campionamento casuali sono:
1. Campionamento casuale semplice
2. Campionamento sistematico
3. Campionamento stratificato (a grappolo)
4. Campionamento a due o più stadi
E’ la più semplice fra le modalità di campionamento: tutti i soggetti hanno uguale probabilità di essere inclusi nel campione. Essa equivale ad associare ad ogni unità della popolazione una biglia numerata e ad estrarre a caso da un’urna, una per volta e senza reinserimento, tante biglie quante sono le unità che si vogliono campionare. Affinché si possa applicare tale metodo è necessario
1) disporre di una lista che elenchi tutte le unità statistiche della popolazione
2) che tutti i soggetti siano ugualmente reperibili.
Purtroppo non è possibile accedere ai dati anagrafici:
Dunque i criteri di estrazione casuale sono:
5.3 Campionamento sistematico
E’ una variante del campionamento casuale semplice molto efficiente da realizzare quando si disponga della lista delle unità statistiche della popolazione sotto forma di file elaborabile al computer.
1) Si estrae un numero a caso tra 1 e N (numerosità della Popolazione) e si inserisce nel campione l’unità corrispondente nella lista.
2) Le unità successive sono scelte scorrendo la lista a partire dalla prima unità prescelta e selezionando nuove unità con un passo dato dal rapporto N/n (o dal numero intero più vicino a N/n), dove n è il numero di unità che si vogliono inserire nel campione.
3) Il procedimento deve essere tale che, una volta giunti in fondo alla lista delle N unità, occorre proseguire il conteggio a partire dall’inizio della lista.
4) Il procedimento termina quando sono state selezionate tutte le n unità da campionare.
NB. Il campione sistematico non è sempre equivalente ad uno casuale semplice, a meno che il criterio di ordinamento delle unità statistiche nella lista non sia esso stesso casuale.
5.4 Campionamento stratificato
Prima di procedere all’estrazione si suddivide la popolazione in due o più gruppi secondo una o più caratteristiche conosciute sulle unità statistiche. Si procede quindi all’estrazione delle unità indipendentemente per ogni gruppo (strato). Questa modalità di pianificazione del campione consente di ottenere stime più precise, a parità di dimensione del campione, rispetto al campione casuale semplice purché all’interno degli strati le unità statistiche siano fra loro omogenee riguardo alle variabili oggetto di studio - studiare con precisione variabile i singoli strati indipendenti, aumentando le dimensioni di quelli ritenuti maggiormente importanti per la ricerca
Per poter applicare tale tecnica è necessario che le caratteristiche usate nella formazione degli strati sia disponibile sulla lista per ogni unità della popolazione.
5.5 Selezione delle unità con probabilità differenti
E’ una modalità di estrazione per la quale la probabilità di estrarre una unità nel campione non è la stessa per tutte le unità della popolazione. Si ricorre a questa modalità quando c’è ragione di ritenere che alcune unità statistiche apportino maggiori informazioni piuttosto che altre e quindi si voglia aumentare la probabilità che queste siano selezionate.
NB. Per il computo delle stime è necessario adottare apposite funzioni matematiche che tengano conto della differente probabilità di estrazione, pena l’introduzione di forti distorsioni nelle stime.
Per tutte le unità della lista, è necessario che siano note la o le variabili utilizzate per la predisposizione delle probabilità di estrazione.
5.6 Campionamento a più stadi
Quando non sia disponibile una lista complessiva delle unità della popolazione è possibile ricorrere al campionamento a più stadi. Un esempio di tale situazione è dato dall’anagrafe che non esiste come unico archivio nazionale ma è suddivisa per comuni italiani.
In questo caso si procede come segue:
- si estrae un campione di comuni (unità di primo stadio)
- per ogni comune selezionato, si estrae un campione casuale di famiglie
(unità di secondo stadio) da ciascuna lista anagrafica
A questo tipo di campionamento si ricorre in generale per necessità in quanto le stime con esso ottenibili sono di solito meno efficienti (maggior variabilità campionaria) di quelle calcolate applicando un campione casuale semplice. Un caso particolare di campionamento a più stadi è il campionamento a grappolo,in cui tutte le unità dell’ultimo stadio sono incluse nel campione.
5.7 Campionamento areale
Si tratta di una procedura di campionamento utilizzata quando non si dispone di una lista per la selezione delle unità, ma queste sono dislocate sul territorio.In questo caso si procede come segue:- si suddivide in parti (aree) l'intero territorio- si estrae un campione di aree.- si esplorano le aree campionate, allo scopo di enumerare esaustivamente le unità presenti al loro interno e produrre delle liste complete.
- dalle liste prodotte, si estraggono le unità campione da contattare per la rilevazione vera e propria.
Dal punto di vista teorico il campionamento areale deve essere considerato una forma particolare di campionamento a più stadi.
5.8 Campionamento non casuale
I campioni non casuali precedono, dal punto di vista storico, quelli probabilistici.
Non consentono il calcolo dell’errore ammesso e della bontà delle stime.
I principali piani di campionamento non casuali sono:
1. Campionamento ragionato
2. Campionamento per quote
3. Snowball sampling (campionamento a valanga)
4. Campionamento accidentale
5.9 Campionamento ragionato
Si basa sulla conoscenza del fenomeno e sull’ausilio di “esperti” che individuano le unità statistiche da inserire nell’indagine. Si ottiene una fotografia della realtà che risente fortemente del punto di vista dell’esperto, ma che può essere anche fortemente rappresentativa se le conoscenze dell’esperto sono esatte ed approfondite. In alcune situazioni è preferibile a quello casuale. Ciò accade soprattutto per ampie indagini che interessano relativamente poche unità territoriali. Dovendo, ad esempio, eseguire un’indagine a livello regionale, per una caratteristica da valutare su scala nazionale, non potremo certamente considerare alla pari, per un’estrazione casuale, le diverse regioni. Questo problema si presenta abbastanza di frequente nelle ricerche di mercato, quando si debba sottoporre a test di prova un prodotto oppure una campagna pubblicitaria. Anche in questa situazione il test-market, ovvero la "provincia di prova", dovrà rispondere ad una oculata scelta secondo criteri certamente non casuali. Neyman ha dimostrato che un campione ragionato era in grado di fornire buone stime solo per variabili in relazione lineare positiva con quelle utilizzate per la scelta ragionata.
5.10 Campionamento per quote
Nei campioni per quote si seleziona la popolazione oggetto di studio secondo alcune variabili strutturali, indicando agli intervistatori le quote relative al sesso, all’età, alla condizione professionale, ecc., per un certo numero di classi di ampiezza demografica dei Comuni-campione. Gli intervistatori, sulla base delle indicazioni ottenute, scelgono poi per proprio conto le persone da avvicinare.
• Questo procedimento agevola la rilevazione poiché elimina i vincoli posti dall’identificazione nominativa degli intervistandi, che invece una serie di liste (anagrafiche, elettorali, ecc.) impone;
• Non permette, però, di ipotizzare per tutta la popolazione un’uguale probabilità di entrare a far parte del campione: infatti, gli abitanti ai piani superiori nei quartieri della lontana periferia, quelli delle piccole località eccentriche rispetto alle grandi strade nazionali o non ben collegate ai centri di residenza degli intervistatori, hanno una scarsa probabilità di essere intervistati.
Esistono due tipi di campioni per quote:
1. a quote marginali, in cui ognuna delle assegnazioni è indipendente dalle altre
2. a quote associate, le assegnazioni sono fornite a due o a più dimensioni
Il frequente ricorso alle quote indipendenti o marginali si basa sul presupposto che, ricomponendole per somma logica, si ricostituiscono automaticamente le distribuzioni congiunte, a due o a più dimensioni, così come esse si presentano nella popolazione studiata.
In generale, le indagini per quota possono essere impiegate senza eccessivi inconvenienti quando si abbiano dati assai analitici e vi sia ragione di ritenere che per l’oggetto dello studio non sussista un elevato livello di correlazione da parte degli intervistatori e l’atteggiamento dei componenti il campione.
Svantaggi
- maggiore rischio di distorsione rispetto al campione casuale
- minore controllo dei rifiuti a collaborare
- selezione degli intervistati sulla base della loro disponibilità
- possibile sottostima della variabilità (intervista ai simili)
- possibile distorsione iniziale, se l’assegnazione delle quote viene fatta in base a dati non esatti o aggiornati
- essendo campioni non casuali, non consentono l’applicazioni di test d’ipotesi ed intervalli di confidenza.
Vantaggi
- maggiore velocità nella fase di rilevazione
- minore costo
- possibilità di eseguire un campionamento misto: casuale stratificato al primo stadio e per quote al secondo
NB: Il principale inconveniente del metodo per quote è l’estrema difficoltà nell’operato degli intervistatori, per accertare che ciascuna intervista abbia avuto luogo con le modalità previste. Il campione può allora non essere rappresentativo, pur rispettando le quote imposte. Ciò accade quando l’intervistatore sceglie le unità statistiche fra i conoscenti, oppure, in un luogo particolare come alla coda davanti al ristorante piuttosto che al cinema. A tal proposito, si osservano alcune alterazioni grossolane nella scelta delle unità statistiche.
Nei casi più gravi, le interviste possono essere inventate di sana pianta o in parte. In tali situazioni si ha un errore sistematico nel campione che comunque si rischia di avere ogni qualvolta si sceglie la persona più facile o comoda da intervistare, trascurando l’incontro coi meno avvicinabili e quindi anche il loro parere.
5.11 Snowball sampling
È un tipo di campionamento non casuale utilizzato per studiare caratteristiche rare nella popolazione.
Si procede come segue
1. Si seleziona un piccolo gruppo iniziale, di solito mediante campionamento
casuale semplice o per autoselezione
2. Si effettua l’intervista e si chiede al rispondente di identificare amici o
conoscenti con la caratteristica da analizzare
3. Si intervistano le nuove unità individuate e si continua a chiedere di
identificare amici o conoscenti con la caratteristica da analizzare sino ad
ottenere la dimensione del campione desiderata
Il Sistema di indagini sociali Multiscopo è costituito da un'indagine annuale sugli "Aspetti della vita quotidiana", un'indagine trimestrale su "Viaggi e vacanze" e cinque indagini tematiche che ruotano con cadenza quinquennale su "Condizioni di salute e ricorso ai servizi sanitari", "Tempo libero e cultura", "Sicurezza del cittadino", "Famiglie e soggetti sociali", "Uso del tempo".
Indagine multiscopo sulle famiglie "Aspetti della vita quotidiana" - Anno2000 Tratta gli "Aspetti della vita quotidiana", relativi alle tipologie delle famiglie e dei nuclei familiari, alle condizioni abitative e alla sicurezza dei cittadini.
L'analisi condotta su un campione di 21.718 famiglie, prende in considerazione le caratteristiche anagrafiche, sociali e territoriali degli individui in modo da restituire una immagine della società italiana nella sua complessità, a partire dalla molteplicità e varietà dei comportamenti individuali.
Viaggi e vacanze nel 2000 A partire dal 1997, l’Istat conduce l’indagine trimestrale "Viaggi e Vacanze" su un campione nazionale annuo di 14.000 famiglie (3.500 per trimestre) con l’obiettivo di quantificare e analizzare i flussi turistici dei residenti in Italia, sia all’interno del paese sia all’estero, e di fornire informazioni circa le modalità di effettuazione dei viaggi e le caratteristiche socio-demografiche dei turisti.
I dati sul turismo nel 2000, in parte anticipati in occasione della Borsa Italiana del Turismo 2001, vengono diffusi integralmente on line.
Nel 2000, le persone residenti in Italia hanno effettuato 89 milioni e 55 mila viaggi con almeno un pernottamento, per un totale di 636 milioni e 865 mila notti.
L’85,6% di questi viaggi è stato realizzato per motivi di vacanza, mentre il 14,4% èstato effettuato per motivi di lavoro.
Le vacanze lunghe, cioè di 4 o più pernottamenti, sono state il 55,6% delle vacanze, mentre quelle brevi, cioè di durata 1-3 notti, hanno rappresentato il 44,4%.
Come di consueto, nei mesi di luglio e agosto si è registrato il maggior numero di partenze. Nel bimestre estivo, infatti, si è concentrato il 39,2% dei viaggi di vacanza effettuati in tutto l’anno e, in particolare, il 56,4% delle vacanze lunghe (il 34,6% di queste nel solo mese di agosto). Nell’84,2% dei casi, l’Italia è stata la destinazione principale dei viaggi, mentre l’estero ha costituito la meta prescelta del restante 15,8%. Dei 14 milioni e 55 mila soggiorni all'estero, i paesi più visitati sono stati la Francia (18,3%), la Spagna (10,2%) e la Germania (8,9%). Il Lazio, la Toscana, la Lombardia e l’Emilia-Romagna, seguite dalla Liguria e dal Veneto, sono state le regioni più frequentate dagli italiani, ospitando complessivamente nel 2000 più della metà dei flussi turistici interni (52,8%). I flussi che più risentono della componente stagionale sono quelli legati alle vacanze di 4 o più pernottamenti. Fra questi, nel 2000, sono stati rilevanti i flussi turistici invernali del periodo gennaio-marzo in Trentino-Alto Adige e quelli estivi verso la Calabria e la Puglia. Più stabili sono risultate, invece, le presenze in località visitate frequentemente per periodi di vacanza breve, come il Lazio, la Lombardia e la Toscana.
Per effetto del Giubileo e delle numerose celebrazioni che si sono svolte per lo più nella città di Roma nel 2000, vi è stato un sensibile incremento dei flussi verso il Centro Italia. Quest’area ha accolto il 26,6% dei flussi turistici interni. Nel 53,3% dei casi i residenti hanno realizzato viaggi senza provvedere ad alcuna prenotazione; nel 17,5% si sono rivolti ad una agenzia di viaggio o ad un tour operator. I viaggi sono stati effettuati prevalentemente in auto (63,7% dei viaggi) e molto meno in aereo (13,2%), treno (11,9%) o pullman (5,8%). Passando a considerare non più i viaggi effettuati ma il numero di turisti, i dati trimestrali mostrano che nel solo periodo estivo (luglio-settembre) gli italiani che hanno trascorso almeno una vacanza sono stati 25 milioni e 213 mila, pari al 44,1% della popolazione, mentre nel resto dell’anno la quota dei vacanzieri è oscillata tra il 13,3% del periodo ottobre-dicembre ed il 21,1% del periodo aprile-giugno. Costanti e comprese tra il 2,7% ed il 3,5% dei residenti, sono state le quote di quanti hanno viaggiato per lavoro.
6.1 Analisi di regressione
Quando studiamo un fenomeno nel quale si rilevano congiuntamente due variabili, è possibile verificare se esse variano simultaneamente e quale relazione matematica sussiste tra queste due variabili. Ciò è possibile attraverso il ricorso all'analisi della regressione e correlazione, di norma considerate tra loro alternative.
L’analisi della regressione viene utilizzata per sviluppare un modello statistico che può essere usato per prevedere i valori di una variabile, detta dipendente (o predettaed) individuata come l'effetto, sulla base dei valori dell'altra variabile, detta indipendente (o esplicativa), individuata come la causa.
L’analisi della correlazione serve per misurare l'intensità dell'associazione tra duevariabili quantitative, di norma non legate direttamente da causa-effetto, facilmente mediate da almeno una terza variabile, ma che comunque variano congiuntamente.
Quando per ciascuna unità di un campione o di una popolazione si rilevano due caratteristiche, si ha una distribuzione doppia e i dati possono essere riportati informa tabellare o grafica :
unità |
variabile X |
variabile Y |
1 |
X1 |
Y1 |
2 |
X2 |
Y2 |
3 |
X3 |
Y3 |
… |
… |
… |
n |
Xn |
Yn |
• quando il numero di dati è ridotto, la distribuzione doppia può riguardare una
tabella che riporta tutte le variabili relative ad ogni unità od individuo misurato
• se il numero di dati è grande, si ricorre ad una sintesi tabellare chiamata distribuzione doppia di frequenze in cui si suddividono le unità del collettivo in classi per i due caratteri (Xi e Yj), si riporta la prima (X) nella TESTATA e si riporta la seconda (Y) nella COLONNA MADRE (Tabella 2)
• si contano le unità che hanno contestualmente entrambe le MODALITÀ (nij)
Tabella 2
|
X1 |
X2 |
X3 |
… |
Xi |
… |
Xn |
Totali |
Y1 |
a11 |
a12 |
a13 |
… |
a1i |
… |
a1n |
N1 |
Y2 |
a21 |
a22 |
a23 |
… |
a2i |
… |
a2n |
N2 |
Y3 |
a31 |
a32 |
a33 |
… |
a3i |
… |
a3n |
N3 |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
Yj |
aj1 |
aj2 |
aj3 |
… |
aji |
… |
ajn |
Nm |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
Ym |
am1 |
am2 |
am3 |
… |
ami |
… |
amn |
T |
I totali delle righe e delle colonne rappresentano due distribuzioni semplici e sono dette distribuzioni marginali della distribuzione doppia.
Le frequenze riportate in una colonna o in una riga sono dette distribuzioni parziali della doppia distribuzione: ad esempio, nello schema tabellare qui sopra sono presenti due distribuzioni marginali e 10 distribuzioni parziali (5 per riga e 5 per colonna).
Una distribuzione doppia può essere rappresentata graficamente con :
• istogrammi : si riportano le frequenze dei raggruppamenti in classi come nelle distribuzioni di conteggi con dati qualitativi (tabelle m x n )
• diagrammi di dispersione : si riportano le singole coppie di misure osservate considerando ogni coppia della distribuzione come coordinate cartesiane di un punto del piano, sicché :
- è possibile rappresentare ogni distribuzione doppia nel piano cartesiano
- si ottiene una nuvola di punti, che descrive in modo visivo la relazione tra le due variabili
6.2 Modelli di regressione
Il diagramma di dispersione fornisce una descrizione visiva espressa in modo soggettivo, per quanto precisa, della relazione esistente tra le due variabili.
La funzione matematica che la può esprimere in modo oggettivo è detta equazione di regressione o funzione di regressione della variabile Y sulla variabile X.
Il termine regressione fu introdotto verso la metà dell'ottocento da Galton nei suoi studi di eugenica in cui si prefisse di verificare se la statura dei genitori influisse sulla statura dei figli e se questa corrispondenza potesse essere tradotta in una legge matematica Galton confrontò anche l'altezza dei padri con quella dei figli ventenni e osservò che padri molto alti hanno figli alti, ma più vicini alla media dei loro genitori; parimenti egli osservò che i padri più bassi hanno figli maschi bassi, ma un po’ più alti, più vicini alla media del gruppo, rispetto ai loro genitori (se egli avesse osservato l'altezza dei padri in rapporto ai figli avrebbe ugualmente trovato che i figli più bassi e quelli più alti hanno genitori con un'altezza più vicina alla media dei genitori) Galton fu colpito da questo fenomeno, è affermò che la statura tende a “regredire” da valori estremi verso la media; nacque così il termine, che dal suo significato originario di "ritornare indietro" assunse quella della funzione che esprime matematicamente la relazione esistente tra la variabile attesa (o predetta o teorica) e la variabile empirica (o attuale).
La forma più generale di una equazione di regressione è:
dove il secondo membro è un polinomio intero di x.
L'approssimazione della curva teorica ai dati sperimentali è tanto maggiore quanto più elevato è il numero di termini del polinomio :
6.3 Regressione lineare semplice
La forma di relazione matematica più semplice tra due variabili è la regressione lineare semplice, rappresentata dalla retta di regressione
dove :
• 
valore stimato di y per l'osservazione i-esima
• 
valore empirico di x per l'osservazione i-esima
• 
intercetta della retta di regressione
• 
coefficiente angolare della retta di regressione
L'unica reale incognita è il valore del coefficiente angolare 
, poiché l'intercetta 
è stimata da 
e dai valori medi di Y e di X
Per calcolare la retta che meglio approssima la distribuzione dei punti, si può partire considerando che ogni punto osservato Yi si discosta dalla retta di una certa quantità i detta errore o RESIDUO
Esempio tratto da Statistica univariata e bivariata parametrica e non parametrica – Lamberto Soliani
Per rapporto di mascolinità si intende il numero dei maschi diviso il numero delle femmine
Ogni valore 
può essere positivo o negativo:
- positivo quando il punto Y sperimentale è sopra la retta
- negativo quando il punto Y sperimentale è sotto la retta
La retta migliore per rappresentare la distribuzione dei punti nel diagramma di
dispersione è quella stimata con il metodo dei minimi quadrati
6.4 Metodo dei minimi quadrati
Trovare il miglior adattamento significa trovare la retta secondo la quale le differenze tra i valori effettivi (
) ed i valori su tale retta di regressione (
) sono minime.
Dato che queste differenze potranno essere positive o negative per osservazioni differenti, possiamo minimizzare:
dove 
=valore effettivo di Y per l’osservazione i-esima
=valore previsto di Y per l’osservazione i-esima
Poiché 
, possiamo minimizzare
ottenendo due equazioni:
Avendo due equazioni in due incognite possiamo risolverle simultaneamente per a e per b come segue:
dove ricordiamo che:
; 
Naturalmente oggi quando affrontiamo dei problemi reali nei quali occorre applicare l’analisi di regressione usufruiamo dell’ausilio dei moderni software statistici come SPSS, SAS, ma anche del più semplice foglio elettronico di Excel, i quali dispongono tutti di procedure automatiche che leggendo da dati in forma tabellare ci restituiscono direttamente l’equazione della retta di regressione con il grafico relativo.
E’ importante però, tutte le volte che si utilizzano procedure automatiche conoscere e capire quello che tali procedure vanno a produrre, anche nei passaggi intermedi che non vengono visualizzati sul pc.
E’ intuitivo , in questi casi , che ipotesi esplicative più efficaci per la descrizione delle relazioni esistenti si ottengono facendo ricorso a modelli multivariati , cioè a relazioni funzionali in cui la variabile dipendente , poniamo Y* , che rappresenta in ogni caso un carattere statistico , espressa in funzione di due o più variabili , secondo legami del tipo seguente :
Y* = g ( X , Z ) in cui X e Z sono caratteri sistematici o statistici
Y* = h ( X , Z , U ) in cui X , Z , U sono caratteri sistematici o statistici
e analoghe se il numero di variabili assunte come indipendenti è maggiore di tre . L’analisi statistica delle relazioni tra più variabili presenta maggiore complessità sia sul piano concettuale , sia su quello dei calcoli ; per tale motivo l’attenzione viene posta prevalentemente su modelli lineari , che nel caso di 2 e 3 variabili si scrivono nella forma seguente :
Y* = b0 + b1 X + b2 Z ( modello di regressione lineare doppia )
Y* = b0+ b1 X + b2 Z + b3 U ( modello di regressione lineare tripla )
La funzione Y* = b0 + b1 X + b2 Z rappresenta un piano in detto spazio denominato “ piano di regressione “ :
Poiché il piano di regressione passa per il punto – baricentro dello scatter , di coordinate ( 
, 
, 
) , la sua equazione può esprimersi in termini di scarti nella forma :
- 
= b1 ( 
) + b2 ( 
)
ovvero :
y* = b1 x + b2 z
Prima di passare al calcolo dei valori numerici dei parametri , conviene fare alcune riflessioni sul loro significato .
A tal fine :
L’equazione del piano di regressione può allora scriversi nella forma :
Y* = 
+ byx,z X + byz,x Z
ovvero :
y* = byx,z X + byz,x Z
Una seconda considerazione è necessaria per una migliore comprensione di quanto sarà detto . Pur trovandosi di fronte ad una variabile tripla , nulla vieta di considerare le rette di regressione ( e i coefficienti di correlazione ) di Y su X , di Y su Z , di Z su X e di X su Z , come si trattasse di altrettante variabili doppie ; con riferimento al modello lineare , si hanno così le funzioni :
y* = byx X ; y* = byz Z
z* = bzx X ; z* = bxz Z
cui corrispondono i coefficienti di correlazione lineare ryx , ryz , rxz .
I coefficienti di regressione byx e byz misurano la regressione lorda di Y su X e di Y su Z , in quanto inglobano anche l’influenza di Z e di X rispettivamente , che non figurano esplicitamente nei modelli sopra elencati .
7.3 Calcolo dei valori numerici dei parametri
Σ [ byx,z xi + byz,x zi – yi ]2 = minimo
dalla cui risoluzione si desumono i seguenti valori numerici dei coefficienti netti di regressione :
Chiaramente , i calcoli per la determinazione dei coefficienti di regressione sono piuttosto complessi ; tuttavia , l’uso dei calcolatori elettronici permette di ottenere facilmente e rapidamente i risultati , mediante linguaggi idonei ad essere compresi dalle macchine .
Si può facilmente osservare la differenza sostanziale fra byx e byx,z : si evince , infatti , che i due coefficienti sono uguali soltanto se è nulla la correlazione fra X e Z , e quindi se è nullo il coefficiente di regressione bzx ( ovvero il coefficiente di regressione bxz ) .
Esempio:Calcolo dei coefficienti netti di regressione lineare .
Si consideri la variabile tripla costituita dai seguenti caratteri , i cui valori sono attinenti al periodo 1947-59 :
Y = produzione di frumento per ettaro ;
X = temperatura minima in gradi centigradi ;
Z = precipitazione piovosa in millimetri .
Produzione di frumento , temperatura e precipitazioni nel Tavoliere dellePuglie , negli anni 1947-59 .
Anni |
Frumento (quintali per ettaro) |
Temperature medie minime (gradi centigradi) |
Precipitazioni stagionali (millimetri) |
|||
Yi |
yi=Yi- |
Xi |
xi=Xi- |
Zi |
zi=Zi- |
|
1947 |
9,50 |
-5,00 |
9,31 |
0,95 |
502,40 |
157,70 |
1948 |
12,20 |
-2,30 |
10,32 |
1,96 |
240,40 |
-104,30 |
1949 |
6,40 |
-8,10 |
9,08 |
0,72 |
226,10 |
-118,60 |
1950 |
21,50 |
7,00 |
9,65 |
1,29 |
269,60 |
-75,10 |
1951 |
14,30 |
-0,20 |
8,10 |
-0,26 |
374,20 |
29,50 |
1952 |
13,20 |
-1,30 |
8,03 |
-0,33 |
168,20 |
-176,50 |
1953 |
19,30 |
4,80 |
6,68 |
-1,68 |
310,00 |
-34,70 |
1954 |
14,40 |
-0,10 |
6,67 |
-1,69 |
534,00 |
189,30 |
1955 |
13,60 |
-0,90 |
6,81 |
-1,55 |
440,20 |
95,50 |
1956 |
15,30 |
0,80 |
7,08 |
-1,28 |
261,10 |
-83,60 |
1957 |
17,70 |
3,20 |
9,25 |
0,89 |
464,00 |
119,30 |
1958 |
14,30 |
-0,20 |
9,31 |
0,95 |
345,30 |
0,60 |
1959 |
16,80 |
2,30 |
8,41 |
0,05 |
346,20 |
1,50 |
SOMME |
188,50 |
|
108,70 |
|
4481,70 |
|
MEDIE |
14,50 |
8,36 |
344,75 |
|||
I calcoli necessari per l’ applicazione dei valori numerici dei coefficienti netti di regressione sono sviluppati nel prospetto che segue :
X2i |
Z2i |
xizi |
ziyi |
X2iz2i |
0.90 |
24869.29 |
-4.75 |
-788.50 |
149.81 |
3.84 |
10878.49 |
-4.51 |
239.89 |
-204.43 |
0.52 |
14065.96 |
-5.83 |
960.66 |
-85.39 |
1.66 |
5640.01 |
9.03 |
-525.70 |
-96.83 |
0.77 |
870.25 |
0.005 |
-5.90 |
7.67 |
0.11 |
31152.25 |
0.43 |
229.45 |
58.24 |
2.82 |
1204.09 |
-8.06 |
-166.56 |
58.30 |
2.86 |
35834.49 |
0.17 |
-18.93 |
-319.92 |
2.40 |
9120.25 |
1.39 |
-85.95 |
-148.02 |
1.64 |
6988.96 |
-1.02 |
-66.88 |
107.01 |
0.79 |
14232.49 |
2.85 |
381.76 |
106.18 |
0.90 |
0.36 |
0.19 |
0.12 |
0.57 |
- |
2.25 |
0.11 |
3.45 |
0.07 |
18.51 |
154859.14 |
-10.33 |
156.67 |
-382.13 |
Tenendo presenti le formule sopra citate , in cui volta per volta si assumono le variabili cui i calcoli si riferiscono , si ottiene successivamente :
; 
;
; 
;
;
;
;
Si ricava infine che :
;
.
L’equazione del piano di regressione è dunque :
y* = - 0.5663 x – 0.000416 z .
Poiché il coefficiente di z è molto più piccolo di quello di x può concludersi che sulla produzione del frumento la temperatura sembra essere più influente delle precipitazioni ; il calcolo svolto ha , tuttavia , carattere di pura esemplificazione ed i risultati vanno accolti con riserva , poiché sarebbe necessaria una più adeguata specificazione del modello , tenendo conto fra l’altro delle alternanze stagionali .
VIII. Alcune distribuzioni di probabilità
8.1 Considerazioni iniziali
Le procedure inferenziali sono genericamente basate su di un modello probabilistico. L'assunzione comune è che i dati osservati rappresentano un campione di osservazioni che sono generate da una specifica distribuzione di probabilità in grado di approssimare in termini matematici il fenomeno reale sotto studio. Per tale motivo, esistono svariate funzioni di probabilità, ciascuna delle quali viene comunemente associata ad alcuni specifici tipi di problemi. In questo senso, µe una dizione del tutto inefficiente quella mediante la quale si un identica un fenomeno con una distribuzione. Ad esempio, a stretto rigore, dire che l'altezza di una popolazione µe una Normale µe una affermazione non corretta in quanto piuttosto µe la variabile aleatoria X, utilizzata per rappresentare il fenomeno reale sotto studio altezza della popolazione, che µe ad esempio approssimata, per convenienza, dal modello Normale. Come le variabili, anche i modelli statistici, che sono ad esse associate, possono essere suddivisi in modelli discreti e modelli continui. Nel seguito sono discusse alcune delle più rilevanti distribuzioni di probabilità. Tra i modelli discreti sono analizzati quello Uniforme, Bernoulli, Binomiale e Poisson mentre tra quelli continui viene analizzata la distribuzione Normale di Gauss, modello di riferimento per tutta la statistica parametrica. Da notare che ovviamente, esiste una notevole quantità di modelli da poter utilizzare nelle più diverse situazioni.
La media aritmetica 
di una distribuzione di probabilità è il valore atteso della sua variabile casuale.
Questa misura riassuntiva si ottiene moltiplicando ogni possibile risultato 
per la sua corrispondente probabilità 
e sommando i prodotti risultanti.
dove 
è la variabile casuale discreta oggetto di studio
è l’iesimo risultato di 
è la probabilità che si verifichi l’iesimo risultato di 
Volendo calcolare il valore atteso dei risultati di un lancio di un dado non truccato, avremmo:
Risultata evidente che, lanciando un dado, non si ottiene mai un punteggio di 3,5 ; tuttavia il valore atteso risulta importante allorquando affrontiamo dei giochi con puntata, a tal proposito presentiamo il seguente gioco:
Esempio : Quanti soldi sareste disposti ad offrire per lanciare un dado non truccato, se doveste essere pagati, in euro, la cifra che compare sul dado?
Poiché il valore atteso del lancio di un dado è 3,5, il payoff di lungo periodo atteso è di 3,50 € al lancio.
Quindi per ogni particolare lancio il payoff sarà 1€, 2€, …, 6€, ma dopo aver effettuato numerosi lanci ci si deve attendere che la media del payoff sia 3,50€.
Se si desidera un gioco reale né noi né il nostro concorrente (il “banco”) dovremmo avere dei vantaggi.
Tuttavia in ogni casinò, di solito, il payoff di lungo periodo atteso per il principiante è negativo, altrimenti il banco non farebbe guadagni; infatti giochi come “under-or-over seven”, “roulette” attraggono un gran numero di giocatori ed il profitto atteso nel tempo è molto favorevole al banco.
8.3 Varianza e scarto quadratico medio di una variabile casuale discreta
La varianza 
di una variabile casuale discreta può essere definita come la media ponderata delle differenze elevate al quadrato tra ogni possibile risultato e la propria media aritmetica, con i pesi corrispondenti alle probabilità di ciascun risultato.
dove 
è la variabile casuale discreta oggetto di studio
è l’iesimo risultato di 
è la probabilità che si verifichi l’iesimo risultato di 
Inoltre lo scarto quadratico medio è:
La più semplice fra tutte le distribuzioni di probabilità è la distribuzione uniforme, la cui caratteristica fondamentale consiste nell’identica possibilità del verificarsi dei risultati della variabile casuale oggetto di studio.
L’espressione matematica che rappresenta la probabilità che una variabile casuale discreta segua una distribuzione uniforme è:
dove 
è il risultato più grande possibile di X
è il risultato più piccolo possibile di X
L’esempio più classico di una distribuzione di tipo uniforme è rappresentato dal lancio di un dado non truccato, dove:
Infatti ogni punteggio (da 1 a 6) ha la stessa probabilità di verificarsi pari a 
Per calcolare la media aritmetica e lo scarto quadratico medio, nel nostro caso, possiamo utilizzare delle formule più semplici di quelle viste in precedenze, che comunque restano valide per tutti i casi:
L’esempio è stato tratto da Statistica per le scienze economiche, Bologna, 1989
8.5 Distribuzione binomiale
Una delle distribuzioni di probabilità discreta più utilizzate per descrivere numerosi fenomeni è la distribuzione binomiale. Essa gode di quattro importanti proprietà:
Le osservazioni possono essere ottenute mediante due diversi metodi di campionamento: senza ripetizione da popolazione infinita o con ripetizione da popolazione finita
Ciascuna osservazione è classificata come successo o insuccesso, due categorie incompatibili
La probabilità che si verifichi il successo è p, mentre la probabilità che si verifichi l’insuccesso è 1-p. Inoltre le due probabilità devono rimanere costanti per tutte le osservazioni
Il risultato di un osservazione è indipendente dal risultato di ogni altra osservazione
L’espressione matematica che rappresenta la probabilità che una variabile casuale discreta segua una distribuzione binomiale è:
dove è la probabilità che , dati n e p ;
n è la dimensione del campione
p è la probabilità che si verifichi l’evento successo
1-p è la probabilità che si verifichi l’evento insuccesso
x è il numero di successi per il campione ( =0,1,2,…,n)
Dividendo l’espressione in due parti ci indica quante sequenze o combinazioni di x successi su n osservazioni sono possibili, mentre è la probabilità di una particolare sequenza.
Il prodotto dei due fattori ci da la probabilità di X=0,1,…,n successi per = numero di sequenze possibili moltiplicato per la probabilità di una particolare sequenza.
La media aritmetica di una distribuzione binomiale non è altro che il prodotto dei due parametri n e p:
Lo scarto quadratico medio di una distribuzione binomiale è:
Esempio: Come si evince da numerosi studi demografici, in ogni popolazione umana, nascono più maschi che femmine, con un rapporto di 105-106 maschi ogni 100 femmine. Sulla base di queste informazioni possiamo stabilire a priori che la probabilità della nascita di un maschio è pari a p=0,52, mentre quella di una femmina è 1-p=0,48.
Attraverso la distribuzione binomiale possiamo calcolare la probabilità di avere 0,1,2,3,4 figli maschi nelle famiglie con 4 figli.
p=0,52 ; n=4
Ciò significa che la probabilità in famiglie con 4 figli di avere:
- 0 figli maschi è 0,05
- 1 figlio maschio è 0,23
- 2 figli maschi è 0,37
- 3 figli maschi è 0,28
- 4 figli maschi è 0,07
Il totale delle probabilità stimate deve necessariamente essere uguale a 1 (0,05 + 0,23 + 0,37 + 0,28 + 0,07 = 1,00) in quanto non esistono altri eventi possibili oltre quelli calcolati.
Il grafico della pagina precedente mostra con evidenza una distribuzione leggermente asimmetrica. La causa è il differente valore di probabilità dei due eventi alternativi (p = 0,52; 1-p = 0,48) e del numero basso di eventi (n = 4).
Se avessimo avuto p=1-p=0,5 la distribuzione sarebbe stata simmetrica; con p e 1-p diversi, diventa simmetrica all’aumentare del numero di dati.
8.6 Distribuzione di Poisson
Nel caso in cui il numero dei dati (n) è molto grande e la probabilità p è molto piccola, la distribuzione binomiale presenta vari inconvenienti pratici quali l'innalzamento di frequenze molto basse a potenze elevate e il calcolo di fattoriali per numeri grandi rendono il calcolo manuale praticamente impossibile.
Per n che tende all'infinito e p che tende a 0, in modo tale che sia costante, il matematico francese S. D. Poisson (1781-1840) nel 1837 ha dimostrato che:
per
dove è la probabilità che , dati n e p ;
n è la dimensione del campione
p è la probabilità che si verifichi l’evento successo
1-p è la probabilità che si verifichi l’evento insuccesso
x è il numero di successi per il campione ( =0,1,2,…,n)
e è la base del sistema logaritmico Neperiano, un numero irrazionale approssimato con
2,7182818284590
La distribuzione di Poisson è una distribuzione teorica discreta definita da un solo parametro, la media.
Come si può facilmente dedurre dalle formule la distribuzione di Poisson ha una particolare proprietà, che è quella di avere la media aritmetica uguale alla varianza .
Per p prossimo a 0, cioè per (1-p) vicino a 1 lo scarto quadratico medio della distribuzione di Poisson coincide con quello della distribuzione binomiale.
La legge di distribuzione poissoniana è detta anche legge degli eventi rari, poiché la probabilità che l’evento si verifichi è estremamente bassa. E’ chiamata pure legge dei piccoli numeri, in quanto la frequenza assoluta di questi eventi è espressa da un numero piccolo, anche in un numero elevato di prove.
La distribuzione poissoniana ha una forma molto asimmetrica e la classe più frequente o più probabile è zero, quando µ è inferiore a 1(come nel caso in figura); è ancora asimmetrica per valori di µ inferiori a 3; ma una media uguale a 6-7 determina una distribuzione delle probabilità simmetrica ed è bene approssimata dalla distribuzione normale o gaussiana.
8.7 Distribuzione normale o di Gauss
Fino ad ora abbiamo trattato di modelli di distribuzioni di probabilità discrete, ora passiamo a considerare alcuni modelli di distribuzione di variabili continue (come tempo, peso, altezza…). La più importante fra tutte le distribuzioni di probabilità continue è sicuramente la distribuzione di Gauss che rappresenta il fondamento sul quale si poggia tutta la statistica parametrica
Individuata per la prima volta da De Moivre(1733), proposta da Gauss(1809), ed attribuita dalla letteratura francese anche a Laplace(1812), che ne avrebbe definito importanti proprietà prima della trattazione completa di Gauss, la distribuzione di Gauss è anche chiamata curva normale a seguito della convinzione, non sempre corretta, che molti fenomeni naturali, biologici e fisici seguano la sua distribuzione.
E’ anche nota, soprattutto in fisica, come curva degli errori, poiché la distribuzione di quest’ultimi, allorquando si misura una stessa grandezza, è molto ben rappresentata da questa curva.
Sotto l’aspetto matematico la distribuzione di Gauss può essere considerata come un aspetto particolare della distribuzione binomiale per e (né p e nè q) tendono a zero.
La distribuzione di Gauss dipende solamente da due parametri, la media e la varianza; ed è rappresentata dalla seguente funzione:
dove: = media aritmetica reale
= scarto quadratico medio reale
= valori della variabile casuale continua per
sostituendo con , la nuova variabile casuale standardizzata avrà sempre una media aritmetica ed uno scarto quadratico medio
caratteristiche delle distribuzione di Gauss:
- distribuzione continua
- un massimo in cui coincidono media, moda, mediana
- simmetrica rispetto al punto di massimo
- 2 punti di flesso in cui coincidono i valori della deviazione standard e
- 2 code asintotiche
- campo di esistenza da e
Per la pratica statistica è fondamentale la seguente proprietà della curva di Gauss:
Per avere una conoscenza completa di una popolazione distribuita normalmente è sufficiente conoscere due soli valori: uno è l’ascissa corrispondente alla sommità della curva e si chiama media; l’altro corrisponde alla distanza, misurata a partire dalla media, dei punti di flesso della curva, situati simmetricamente a destra e a sinistra, e si chiama deviazione standard.
Per meglio comprendere il procedimento che porta alla standardizzazione della variabile casuale può risultare utile il seguente schema:
Y = Ordinata della curva normale standardizzata in z.
Z .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 .09
0.0 .3989 .3989 .3989 .3988 .3986 .3984 .3982 .3980 .3977 .3973
0.1 .3970 .3965 .3961 .3956 .3951 .3945 .3939 .3932 .3925 .3918
0.2 .3910 .3902 .3894 .3885 .3876 .3867 .3857 .3847 .3836 .3825
0.3 .3814 .3802 .3790 .3778 .3765 .3752 .3739 .3725 .3712 .3697
0.4 .3683 .3668 .3653 .3637 .3621 .3605 .3589 .3572 .3555 .3538
0.5 .3521 .3503 .3485 .3467 .3448 .3429 .3410 .3391 .3372 .3352
0.6 .3332 .3312 .3292 .3271 .3251 .3230 .3209 .3187 .3166 .3144
0.7 .3123 .3101 .3079 .3056 .3034 .3011 .2989 .2966 .2943 .2920
0.8 .2897 .2874 .2850 .2827 .2803 .2780 .2756 .2732 .2709 .2685
0.9 .2661 .2637 .2613 .2589 .2565 .2541 .2516 .2492 .2468 .2444
1.0 .2420 .2396 .2371 .2347 .2323 .2299 .2275 .2251 .2227 .2203
1.1 .2179 .2155 .2131 .2107 .2083 .2059 .2036 .2012 .1989 .1965
1.2 .1942 .1919 .1895 .1872 .1849 .1826 .1804 .1781 .1758 .1736
1.3 .1714 .1691 .1669 .1647 .1626 .1604 .1582 .1561 .1539 .1518
1.4 .1497 .1476 .1456 .1435 .1415 .1394 .1374 .1354 .1334 .1315
1.5 .1295 .1276 .1257 .1238 .1219 .1200 .1182 .1163 .1145 .1127
1.6 .1109 .1092 .1074 .1057 .1040 .1023 .1006 .0989 .0973 .0957
1.7 .0940 .0925 .0909 .0893 .0878 .0863 .0848 .0833 .0818 .0804
1.8 .0790 .0775 .0761 .0748 .0734 .0721 .0707 .0694 .0681 .0669
1.9 .0656 .0644 .0632 .0620 .0608 .0596 .0584 .0573 .0562 .0551
2.0 .0540 .0529 .0519 .0508 .0498 .0488 .0478 .0468 .0459 .0449
2.1 .0440 .0431 .0422 .0413 .0404 .0396 .0387 .0379 .0371 .0363
2.2 .0355 .0347 .0339 .0332 .0325 .0317 .0310 .0303 .0297 .0290
2.3 .0283 .0277 .0270 .0264 .0258 .0252 .0246 .0241 .0235 .0229
2.4 .0224 .0219 .0213 .0208 .0203 .0198 .0194 .0189 .0184 .0180
2.5 .0175 .0171 .0167 .0163 .0158 .0154 .0151 .0147 .0143 .0139
2.6 .0136 .0132 .0129 .0126 .0122 .0119 .0116 .0113 .0110 .0107
2.7 .0104 .0101 .0099 .0096 .0093 .0091 .0088 .0086 .0084 .0081
2.8 .0079 .0077 .0075 .0073 .0071 .0069 .0067 .0065 .0063 .0061
2.9 .0060 .0058 .0056 .0055 .0053 .0051 .0050 .0048 .0047 .0046
3.0 .0044 .0043 .0042 .0040 .0039 .0038 .0037 .0036 .0035 .0034
3.1 .0033 .0032 .0031 .0030 .0029 .0028 .0027 .0026 .0025 .0025
3.2 .0024 .0023 .0022 .0022 .0021 .0020 .0020 .0019 .0018 .0018
3.3 .0017 .0017 .0016 .0016 .0015 .0015 .0014 .0014 .0013 .0013
3.4 .0012 .0012 .0012 .0011 .0011 .0010 .0010 .0010 .0009 .0009
3.5 .0009 .0008 .0008 .0008 .0008 .0007 .0007 .0007 .0007 .0006
3.6 .0006 .0006 .0006 .0005 .0005 .0005 .0005 .0005 .0005 .0004
3.7 .0004 .0004 .0004 .0004 .0004 .0004 .0003 .0003 .0003 .0003
3.8 .0003 .0003 .0003 .0003 .0003 .0002 .0002 .0002 .0002 .0002
3.9 .0002 .0002 .0002 .0002 .0002 .0002 .0002 .0002 .0001 .0001
L’area sottesa dalla curva normale standardizzata è pari ad 1; ma se uno volesse calcolare con quale probabilità x sia compreso tra due valori, ci sono molto di aiuto le rappresentazioni tabulari degli integrali di probabilità (come quella riportata qui sopra).
Tenendo presente che e che quindi
Se si volesse calcolare la probabilità :
supponiamo ce la nostra distribuzione abbia media aritmetica e e che e
Dalla tabella degli integrali della probabilità si rileva il valore relativo all’intervallo . Per = 1,66 si legge un integrale di probabilità pari a 0,048457, che è l’integrale che corrisponde all’area della curva, definita in ascisse dall’intervallo 1,66 , che è, poi, lo stesso che da -1,66 :
Il valore relativo all’intervallo 1,33 è uguale a 0,091759
P (-1,66 1,33) = 1,00 - (0,048457 + 0,091759) = 0,859784 (85, 9784 %)
Fonte: http://www.apav.it/master/tesi/salini/Master_all.doc
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Autore del testo: Salini
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