STATISTICA P IA F ONDAZIONE DI C ULTO E R ELIGIONE C ARD. G. P ANICO Azienda Ospedaliera CORSO DI LAUREA IN INFERMIERISTICA Sr. Margherita Bramato

DECILI-QUARTILI E PERCENTILI LA MEDIANA È STATA DEFINITA COME QUEL VALORE, AL DI SOPRA E AL DI SOTTO DEL QUALE, SI TROVANO IL 50% DEI CASI. ANALOGAMENTE SI POSSONO DETERMINARE ALTRI VALORI MEDI QUALI: QUARTILI- DECILI -PERCENTILI.  QUARTILI: SUDDIVIDONO LA DISTRIBUZIONE IN QUATTRO PARTI UGUALI, OGNUNA DELLE QUALI CONTIENE IL 25% DELLE OSSERVAZIONI  DECILI: LA DISTRIBUZIONE VIENE SUDDIVISA IN 10 PARTI UGUALI  CENTILI: LA DISTRIBUZIONE VIENE DIVISA IN 100 PARTI DI UGUALI DIMENSIONI. COMUNQUE IN OGNI CASO LA MEDIANA RAPPRESENTA IL SECONDO QUARTILE, IL QUINTO DECILE E IL 50° CENTILE.

INDICI DI DISPERSIONE INDICA IL IL VALORE DI DISPERSIONE DEI DATI INTORNO AL VALORE CENTRALE. INFATTI DIFFICILMENTE SI RISCONTRANO FENOMENI LA CUI QUANTIFICAZIONE PERMETTE DI OTTENERE VALORI IDENTICI, CON DISPERSIONE NULLA.

SORGENTI DI VARIAZIONI SONO MOLTEPLICI:  BIOLOGICHE : DETERMINATE DA TUTTE QUELLE CARATTERISTICHE CHE DIFFERENZIANO CIASCUN INDIVIDUO DAGLI ALTRI (ETÀ)  TEMPORALI: DETERMINATE DA FATTORI CHE PROVOCANO DELLE ALTERAZIONI SULLE OSSERVAZIONI DI UN INDIVIDUO (STATO EMOTIVO, CLIMA)  ERRORI DI MISURA : FATTORI CHE PORTANO A EFFETTUARE MISURE DIVERSE DI UNO STESSO FENOMENO (ERRORE CASUALE, ERRORE STRUMENTALE)

È EVIDENTE CHE LA DISPERSIONE DEI DATI ATTORNO ALLA MEDIA È UNA CARATTERISTICA ESSENZIALE PER LA DESCRIZIONE DEI DATI STESSI. IL RICORSO ALLE MISURE DI DISPERSIONE È MOTIVATO DA:  NECESSITÀ DI AVERE A DISPOSIZIONE UNO STRUMENTO CHE PERMETTA DI VALUTARE LA RAPPRESENTATIVITÀ DEL VALORE MEDIO  NECESSITÀ DI CONOSCERE IL LIVELLO DI DISPERSIONE, PER POTER UTILIZZARE I MEZZI PIÙ APPROPRIATI PER CONTROLLARE I FENOMENI DI DISPERSIONE

MISURE DI DISPERSIONE oGAMMA oSCARTO MEDIO oVARIANZA oDEVIAZIONE STANDARD oCOEFFICENTI DI VARIAZIONE

GAMMA È LA PIÙ SEMPLICE DELLE MISURE DI DISPERSIONE Y = DIFFERENZA TRA VALORE PIÙ GRANDE E VALORE PIÙ PICCOLO DI UN’OSSERVAZIONE. SVANTAGGI: 1.È INFLUENZATA DA VALORI ESTERNI 2.TENDE AD AUMENTARE CON IL CRESCERE DELLE OSSERVAZIONI 3.TRASCURA LE INFORMAZIONI RELATIVE AI DATI NON ESTREMI 4.NON È UTILIZZABILE NELLA STATISTICA INFERENZIALE

SCARTO MEDIO STABILISCE LA DISTANZA MEDIA CHE SEPARA I DATI STESSI DAL VALORE DELLA MEDIA: SM = SOMMATORIA DEGLI SCARTI ESISTENTI DELLA MEDIA DIVISO IL N° DELLE OSSERVAZIONI SM= Σ |X-X | N

VARIANZA È SIMILE ALLO SCARTO MEDIO ED È LA MISURA DI DISPERSIONE PIÙ UTILIZZATA IN STATISTICA INFERENZIALE. V= Σ (X-X) N 2

DEVIAZIONE STANDARD … O SCARTO QUADRATICO MEDIO O SIGMA (  ) NON È ALTRO CHE LA RADICE QUADRATA DELLA VARIANZA  = 2

COEFFICIENTE DI VARIAZIONE PERMETTE DI CONFRONTARE, IN TERMINI PIÙ PRECISI GRUPPI DI DATI DIVERSI V =  X MEDIA DEVIAZIONE STANDARD

DISTRIBUZIONE NORMALE O DI GAUSS RAPPRESENTA UNA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZA BASATA SU DI UN NUMERO DI OSSERVAZIONI MOLTO PIÙ GRANDE. LA CURVA NORMALE È UNA CURVA SIMMETRICA, CARATTERIZZATA DA UNA FORMA “ A CAMPANA” IN CUI MEDIA, MODA E MEDIANA COINCIDONO.

CURVA DI GAUSS CON INDICI DI TENDENZA CENTRALI = MA DEVIAZIONE STANDARD ≠ L’ALTEZZA DELLE CURVE È SISTEMATICAMENTE DETERMINABILE IN BASE ALLA FREQUENZA ESPRESSA DEI DATI CHE RAPPRESENTA E DALLA LORO DISTANZA NEI CONFRONTI DELLA MEDIA, CHE È ESPRESSA MEDIANTE L’INDICE DI DISPERSIONE - DEVIAZIONE STANDARD

CARATTERISTICHE DELLA CURVA DI GAUSS 1.POSSIBILITÀ DI CALCOLARE LA PERCENTUALE DELLE FREQUENZE, ALL’INTERNO DI UNA SEQUENZA DI DATI, SULLA BASE DEL VALORE DELLA MEDIA E DELLA DEVIAZIONE STANDARD 2.COINCIDENZA DEI VALORI DI MODA, MEDIA E MEDIANA 3.COMPLETA SIMMETRIA DELLE DUE PARTI DELLA CURVA, CHE VIENE SUDDIVISA SULLA BASE DEL VALORE DELLA MEDIANA.

CONDIZIONI DI ASIMMETRIA SI PRESENTANO ALLORQUANDO MEDIA E MEDIANA NON COINCIDONO. L’ASIMMETRIA PUÒ AVERE DUE MODALITÀ: POSITIVA O NEGATIVA

ASIMMETRIA POSITIVA È QUELLA SITUAZIONE IN CUI PIÙ DEL 50% DEI DATI SI CONCENTRANO AL DI SOTTO DEL VALORE DELLA MEDIA E DI CONSEGUENZA IL VALORE DELLA MEDIANA (MD) È < DI QUELLO DELLA MEDIA

ASIMMETRIA NEGATIVA È QUELLA SITUAZIONE IN CUI VI È MENO DEL 50% DEI CASI AL DI SOTTO DELLA MEDIA E IL VALORE DELLA MEDIANA (MD) È >A QUELLO DELLA MEDIA

CAMPIONAMENTO È UNA METODICA PER COMPIERE OSSERVAZIONI STATISTICHE –È UN SOTTOINSIEME DI UNITÀ DELL’UNIVERSO STATISTICO IN GRADO PERÒ DI RAPPRESENTARLO CON RIDOTTO MARGINE DI ERRORE.

PERCHÈ SI UTILIZZA IL CAMPIONAMENTO 1.RISORSE LIMITATE, SOPRATTUTTO DI TIPO ECONOMICO 2.POCHI DATI DISPONIBILI, CIOÈ POCHI SOGGETTI A DISPOSIZIONE, DA UTILIZZARE COME CAMPIONE, INFERENDO POI I RISULTATI ALL’UNIVERSO STATISTICO 3.IMPOSSIBILITÀ DI COMPIERE DETERMINATE INDAGINI. È IL CASO IN CUI IL TEST PROVA DISTRUGGE L’OGGETTO IN ESAME. (ES. AUTOVEICOLO SOTTOPOSTO A TEST DI RESISTENZA AGLI URTI)

METODI DI ELEZIONE DEI CAMPIONI METODI PROBABILISTICI METODI NON PROBABILISTICI

METODI PROBABILISTICI È QUELLO IN CUI È NOTA, A PRIORI, LA PROBABILITÀ DI CIASCUNA UNITÀ DELLA POPOLAZIONE DI ESSERE ESTRATTA E DI ENTRARE A FAR PARTE DEL CAMPIONE. TRE TIPI: 1.CAMPIONAMENTI CASUALI SEMPLICI ( O RANDOM) 1.CAMPIONAMENTI STRATIFICATI 2.CAMPIONAMENTI A GRAPPOLO

CAMPIONAMENTI CASUALI SEMPLICI (O RANDOM) TUTTI I SOGGETTI HANNO UGUALE POSSIBILITÀ DI ESSERE INCLUSI NEL CAMPIONE. REQUISITI INDISPENSABILI: oCONOSCERE A PRIORE TUTTI I SOGGETTI CHE COSTITUISCONO LA POPOLAZIONE DI RIFERIMENTO, IN MODO DA METTERLI IN CONDIZIONE DI ESSERE ESTRATTI oTUTTI I SOGGETTI DEVONO ESSERE REPERIBILI oDEVE ESSERE MATERIALMENTE POSSIBILE PROCEDERE ALLA SCELTA CAMPIONARIA CON PROCEDURE SIMILI ALL’ESTRAZIONE DA UN’URNA. È LA PROCEDURA CON MINOR RISCHI SISTEMATICI DI CAMPIONAMENTO

CAMPIONAMENTO STRATIFICATO HA LO SCOPO DI RIDURRE I COSTI DELLA RICERCA, DIMINUENDO LA NUMEROSITÀ DEL CAMPIONE. LA PROCEDURA CONSISTE NEL CONSIDERARE LA POPOLAZIONE COMPLESSIVA COME UN INSIEME DI STRATI INDIPENDENTI, ESTRAENDO DA CIASCUNO DI ESSI UN CAMPIONE CON LA MODALITÀ PRESCELTA CHE RISULTA RAPPRESENTATIVA.

CAMPIONAMENTO A GRAPPOLO VIENE UTILIZZATO QUANDO LA POPOLAZIONE È DIVISA A GRUPPI, TRA I QUALI ESISTE UN PARTICOLARE LEGAME. IL CAMPIONE ALLORA DIVENTA IL GRAPPOLO.

CAMPIONAMENTO NON PROBABILISTICO È UNA METODICA PER CUI I SOGGETTI VENGONO INCLUSI NEL CAMPIONE PER EFFETTO DI UNA SCELTA RAGIONATA O DI UNA SCELTA PER QUOTE

SCELTA RAGIONATA È UNA SCELTA DELLE UNITÀ CHE IMPLICA UN ALTO LIVELLO DI DISCREZIONALITÀ E DI ETICITÀ DEL RICERCATORE

LA SCELTA PER QUOTE È UN PROCEDIMENTO CHE CONSISTE NEL DEFINIRE A PRIORI LE QUOTE DI PRESENZA. SI RICORRE AL CAMPIONAMENTO PER QUOTE QUANDO: 1.NON SI SONO AVUTE A DISPOSIZIONE LISTE ADEGUATE DI SOGGETTI DA CONSIDERARE COME POPOLAZIONE. 2.I SOGGETTI SONO AVVICINABILI CON DIFFICOLTÀ 3.QUANDO L’OGGETTO DELLA RICERCA È PARTICOLARMENTE DIFFICILE.