N.2 STATISTICA

N 18 N.2 APPENDICE - STATISTICA 1. Statistica descrittiva 1.1 Tipologia dei dati e scale di misura. Quando si siano rilevati dei dati, sia che riguardino una popolazione, sia che riguardino un campione, è preliminarmente indispensabile sintetizzare le informazioni ottenute. Il trattamento dei dati statistici dipende essenzialmente dalla loro natura; possiamo infatti distinguere tra dati qualitativi e dati quantitativi. I dati qualitativi si possono a loro volta ripartire in sconnessi e ordinabili. Per esempio, sono dati qualitativi sconnessi quelli relativi al settore occupazionale, alle modalità di impiego in azienda (a tempo determinato o indeterminato), alla specie e alla razza dei capi allevati, ecc., mentre sono dati qualitativi ordinabili il grado di fertilità del suolo (basso, medio, elevato), il titolo di studio dell imprenditore, il livello contrattuale dei lavoratori dipendenti, ecc. I dati quantitativi sono a loro volta distinguibili in due categorie: dati discreti, che possono avere solo valori interi, e dati continui che possono assumere qualsiasi valore. Sono dati discreti il numero di lavoratori attivi, il numero di trattrici, il numero dei capi, ecc.; sono dati continui la quantità di fertilizzante distribuito in azienda, la superficie dei fabbricati, ecc. Le variabili vengono misurate, in relazione alla loro tipologia, secondo quattro scale: scala nominale, scala ordinale, scala a intervalli, scala di rapporti. La scala nominale, detta anche classificatoria, prevede che il dato possa essere classificato come appartenente a una categoria, senza alcun ordine possibile (es. il dato nome della cultivar utilizzata ); un caso particolare è quello dei caratteri binari o dicotomici (es. presenza o assenza di una certa infestante in un area di riferimento). L unica operazione ammessa è il conteggio e le statistiche riguarderanno esclusivamente le distribuzioni di frequenza. La scala ordinale prevede che i dati, sempre appartenenti a categorie definite, siano ordinabili in base all intensità del fenomeno osservato (es. l attribuzione di un punteggio da 1 a 5 all intensità di attacco di un patogeno). Le variabili quantitative possono essere misurate secondo una scala a intervalli oppure secondo una scala di rapporti: in questo ultimo caso esiste un valore 0, cui corrisponde effettivamente un valore nullo della variabile in oggetto (es. la temperatura misurata in °C è espressa in scala di intervalli, il valore 0 è arbitrario, mentre quella in kelvin è in scala di rapporti, essendo lo 0 assoluto l assenza di agitazione delle molecole). Tutti i tipi di analisi statistiche sono applicabili a variabili espresse in scala di rapporti, mentre alcune non sono applicabili a variabili espresse in una scala a intervalli. Ogni dato dovrebbe essere sempre accompagnato dal cosiddetto metadato, ovvero da quella serie di informazioni che consentono di conoscere, classificare ed elaborare esattamente il dato acquisito (es. data di acquisizione, unità di misura, strumento utilizzato, ecc.). I metadati sono le informazioni che danno significato ai valori numerici. 1.2 Distribuzioni di frequenza. Una volta in possesso di una serie di dati, si pone il problema di come rappresentarli e sintetizzarli in forma grafica e con indici numerici. Se la variabile studiata è quantitativa, tipicamente la procedura è quella di disporre la serie in ordine crescente (o decrescente) ottenendo la cosiddetta seriazione. Primo risultato della seriazione è l ottenimento del campo, o intervallo di variazione (range), che è dato dalla differenza tra il valore più grande e quello più piccolo. Successivamente i dati vengono raggruppati in classi, di ciascuna delle quali va definita l estensione, per procedere infine al conteggio dei dati che ricadono in ogni classe. Tale processo è N02_1_Statistica_Applicata.indd 18 5/31/18 11:37 AM in p c S d la a s p d o fr s c r p A 5 z d la T d fr b s q e s p d n e c c in fr