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Statistica con Excel Procedure utili per lanalisi dati ottenute col foglio elettronico. Giovanni Raho 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho1.

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1 Statistica con Excel Procedure utili per lanalisi dati ottenute col foglio elettronico. Giovanni Raho 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho1

2 Fasi di una ricerca Analisi del problema. Individuare la popolazione. – Estrarre un campione: vantaggio nell'esaminare un sottoinsieme della popolazione per generalizzare i risultati alla popolazione complessiva Def. Scegliere alcuni elementi della popolazione – Dallelenco dei soggetti si possono estrarre casualmente alcuni elementi. Excel permette lestrazione di campioni casuali. Useremo le seguenti procedure: – Generazione di un numero casuale. – Estrazione di un campione da un elenco. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho2

3 Campione Nelle scienze applicate il campione è la parte dell'oggetto della ricerca che dovrà essere sottoposta ad un esperimentoscienze applicatecampioneesperimento In statistica il campione è il numero di rilevazioni fatte per l'indaginestatisticacampione Modalità di selezione del campione Scelta di comodo (campionamento per quote o convenience sampling).campionamento per quote Scelta ragionata (campionamento ragionato o judgmental sampling).campionamento ragionato Scelta casuale (campionamento casuale o random sampling).campionamento casuale Scelta probabilistica (campionamento probabilistico o probabilistic sampling).campionamento probabilistico 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho3

4 Campione casuale Ogni elemento della popolazione ha uguale probabilità di far parte del campione.... equi probabilità... Probabilità: rapporto tra numero degli eventi estratti e numero degli eventi possibili. – Es. 1/6 la probabilità di avere un numero dalle facce di un dado. – 1/40 la probabilità di estrarre un re di picche da 40 carte 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho4

5 Campionamento in Excel Casuale Senza argomento genera un numero casuale tra 0 e 1 Casuale tra Genera un numero casuale tra due numeri da indicare. Campionamento Se si possiede lelenco (numerico) dei soggetti è possibile usare la procedura campionamento ottenibile da lAnalisi dati che permette di generare un elenco di oggetti estratti casualmente. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho5

6 Variabili e misure Individuare le variabili intervenienti. Fissare le modalità di misura. Ossia il modo col quale sono costruite le categorie Misure metriche: si basano su ununità di misura, sono espresse da numeri razionali e quindi permettono le esecuzioni di operazioni tra numeri. Misure ordinali: in esse valgono le proprietà di maggiore e minore ossia è possibile stabilire una regola di ordinamento. Misure nominali: in esse vale solo la proprietà delle classi di equivalenza: univocità dellassegnazione ed esaustività. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho6

7 Analisi: sintesi Determinare le possibili sintesi. –Valore centrale: Media aritmetica per le misure metriche Mediana per le misure ordinali Moda per le misure nominali. –Grafico e percentuale: Grafico a torta Grafico a barre o istogramma ( orizzontale o verticale) –Andamento di un fenomeno Grafici lineari e linee di tendenza (regressione) 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho7

8 Valori centrali Il valore centrale / media di una raccolta di valori deve essere valutato: Excel può calcolare: – S.D. per la media aritmetica (n-1) – Usando n-1 come numero n degli oggetti della ricerca. – S.D. pop (n) – Usando n come numero degli oggetti delle ricerca. – Deviazione interquartilica per la mediana. – Calcolando il primo ed il secondo ed il 3° quartile – Differenza tra valore minimo e massimo per la moda. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho8

9 Analisi: relazioni Valutare le possibili relazioni tra le variabili. – Tabella di contingenza/ incroci. Numerosità dei valori comuni a due variabili. Tabelle pivot. – Forme di sviluppo nel tempo dei valori di una variabile: grafico lineare e linea di tendenza. – Coerenza dei valori ottenuti con prove diverse sugli stessi soggetti: Coefficiente di Pearson. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho9

10 Analisi: relazioni Valutare le possibili relazioni tra le variabili. – In EXCEL esiste la possibilità di correlare i valori di due variabili con i grafico a dispersione. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho10

11 Legge di relazione Fissando unopportuna linea di tendenza. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho11

12 Valutazione di una relazione Due variabili possono assumere valori tra loro dipendenti. Il test può valutare lindipendenza tra due variabili. O la dipendenza. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho12

13 Test Coefficiente di Pearson: – Valuta la correlazione tra due variabili. Test del chi quadrato. – Valuta lindipendenza tra due o più variabili, ossia la casualità delle relazioni apparenti. – Casualità significa non estensibilità di quanto trovato nel campione con la popolazione. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho13

14 Correlazione di Pearson Il test di Pearson è direttamente ottenibile da EXCEL. – Vi sono tuttavia alcune approssimazioni che lo rendono diverso secondo ledizione di EXCEL usata. – Useremo una opportuna formulazione del test di Pearson che ci permetterà di calcolare tale test direttamente. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho14

15 Correlazione di Pearson Useremo per tale calcolo i punteggi normalizzati che permettono di stabilire i punteggi coerenti con la misura usata. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho15

16 Punteggi normalizzati Punteggi ottenuti ricorrendo alla media e alla S.D. del gruppo esaminato. 11/04/2011Edizione 2011 prog. Giocìvanni Raho16


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