In questo articolo descriveremo alcuni metodi di statistica descrittiva per dati continui. Se vuoi tornare allo Step 2 del tuo percorso per dati continui seleziona il seguente link. Se vuoi invece tornare alla pagina principale di questo percorso clicca qui.

Ricordiamo che la statistica descrittiva consente di descrivere in maniera efficace una caratteristica statistica di un set di dati. In generale quando si ha a che fare con un set di dati continui, può nascere l’esigenza di:

  • Misurare una frequenza: identificare con quale percentuale un determinato valore o un suo intorno è ripetuto in un set di dati.
  • Identificare la tendenza centrale: esprimere la media o la mediana della distribuzione dei dati
  • Esprimere la dispersione: identificare quanto è larga la distribuzione dei dati a disposizione.
  • Confrontare la posizione dei dati con altri dello stesso tipo ( poco frequente con dati continui).

Oltre al calcolo richiesto da ciascuna delle analisi sopra elencate, è necessario spesso avvalersi di tecniche grafiche che consentano di rappresentarle in modo intuitivo. Riportiamo nel paragrafo successivo una serie di tecniche grafiche e statistiche con il link ai rispettivi appunti che ci possono aiutare in questo senso.

Statistica descrittiva per dati continui: appunti utili

Ecco qui un elenco di appunti utili per eseguire statistica descrittiva per dati continui:

  • Boxplot e diagrammi Pareto: Il boxplot è un grafico che consente di mostrare visivamente come si distribuisce il set di dati a disposizione. Il diagramma Pareto è invece un ottimo esempio di analisi delle frequenze di una dustribuzione di dati. Di seguito un esempio di bixplot e diagramma Pareto:

statistica descrittiva per dati continui: boxplot

statistica descrittiva per dati continui. Pareto

 

  • Come realizzare un boxplot in excel: in questi appunti riportiamo le istruzioni per realizzare un bixplot in excel.
  • Percentile e quartile: breve appunto sulla definizione di percentile e quartile.
  • Q-Q plot e sua realizzazione in excel: Q-Q plot è un ottima rappresentazione grafica di confronto tra due distribuzioni di dati mediante la rappresentazione dei quantili. Consente graficamente di stimare se due distribuzioni sono simili oppure no. Nell’articolo del link ne vengono descritte le proprietà fondamentali ed esempi di utilizzo in normality test (test per stimare se una distribuzione è gaussiana). Eccone un esempio:

statistica descrittiva per dati continui. q-q- plot

statistica descrittiva per dati continui- Istogramma delle frequenze

  • Test chi quadro o di Pearson: Goodness of fit. Uso del test di chi quadro per verificare la bontà con la quale un set di dati è descritto da una distribuzione ipotizzata (es. normality test)
  • Diagramma a torta
  • Tabelle riassuntive
  • Media, Moda, Mediana. Differenze fondamentali di questi 3 indicatori
  • Range varianza e deviazione standard come indici di dispersione
  • Diagramma a violino
  • Contour plot
  • Area chart

Riteniamo inoltre utile fornire anche i link agli appunti di lavoro relativi ai vari tipi di distribuzioni utili durante l’utilizzo dei tools di statistica descrittiva per dati continui.

Distribuzioni di probabilità e distribuzioni fisiche

Ecco una lista di distribuzioni per dati continui che possono esserti utili nelle tue analisi:

Esempi di distribuzioni fisiche:

  • Maxwell-Boltzmann
  • Bose-Einstein
  • Fermi-Dirac
Step 3: Metodi di statistica descrittiva per dati continui
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