Cosa è la statistica? In questo post proviamo a parlarne in poche parole comprensibili, senza alcuna formula o grafico.
L’approccio statistico, ovvero il modo di pensare statisticamente, è noto a tutti noi. Proviamolo con un esempio.
Immaginiamo di essere insieme in una stanza, e che ti dica che dietro la porta ci sono due sportivi, una donna e un uomo.
Una persona pratica il nuoto sincronizzato, e l’altra gioca a calcio.
A questo punto, ti chiedo di tirare ad indovinare al meglio, e dire quale delle due persone è una donna.
Molto probabilmente avrai pensato che la donna è quella che pratica il nuoto sincronizzato, mentre chi fa calcio è l’uomo.
Ovviamente sai che ci sono delle donne (e sono sempre di più di recente)che giocano a calcio, ed esistono anche degli uomini che praticano il nuoto sincronizzato, ma nonostante ciò hai pensato con una certa sicurezza che a praticare il calcio è il maschio, mentre la donna è la nuotatrice sincronizzata.
Hai fatto questa scelta sulla base della vostra personale esperienza, e in assenza di altre informazioni, hai pensato che questa sia la previsione più accurata.
Abbiamo appena visto un esempio di cosa significhi “pensare statisticamente“.
Pensare statisticamente
Pensare statisticamente: più semplice di quanto immagini!
Pensare in modo statistico non significa necessariamente fare calcoli complessi. In realtà, lo facciamo ogni giorno, quasi senza rendercene conto!
Ad esempio, quando diciamo “in media vado in palestra tre volte a settimana” o “è molto difficile che riesca a vincere la lotteria”, stiamo già utilizzando concetti statistici. Stiamo interpretando dati, facendo previsioni e valutando probabilità—proprio come fa la statistica!
Ma cos’è esattamente la statistica? Il dizionario Treccani la definisce così:
“Scienza che ha per oggetto lo studio dei fenomeni collettivi suscettibili di misurazione e di descrizione quantitativa (…), mediante l’applicazione di metodi matematici fondati sul calcolo delle probabilità, si perviene alla formulazione di leggi di media che governano tali fenomeni, dette leggi statistiche.”
Questa definizione conferma ciò che abbiamo visto nei nostri esempi: la statistica ci aiuta a individuare pattern e connessioni, permettendoci di dare un senso ai fenomeni che ci circondano.
Perché è importante?
La statistica non serve solo a studiare il passato, ma anche a interpretare il presente e, in alcuni casi, a prevedere il futuro. Dalle previsioni meteo all’analisi dei trend economici, il pensiero statistico è ovunque!
E tu? Hai mai notato di usare la statistica nel tuo quotidiano?
Statistica descrittiva e statistica inferenziale
Statistica descrittiva vs. statistica inferenziale: qual è la differenza?
Quando si parla di statistica, i libri di testo fanno spesso una distinzione tra statistica descrittiva e statistica inferenziale. Ma cosa significa davvero? Vediamolo in modo semplice e chiaro.
Statistica descrittiva → Si occupa di riassumere e descrivere i dati raccolti. Ad esempio, calcolare la media aritmetica dei voti di un esame è un tipico metodo di statistica descrittiva.
Statistica inferenziale → Utilizza i dati raccolti per fare stime e previsioni su un fenomeno più ampio. Ad esempio, analizzando le preferenze di un piccolo gruppo di studenti, possiamo stimare quale sarà il risultato di un sondaggio a livello nazionale.
Ma su cosa si basa questa differenza?
Tutto ruota intorno a due concetti fondamentali: campione e popolazione. Questa distinzione è alla base della statistica e ci aiuta a capire come trasformare i dati in informazioni utili.
Vuoi approfondire? Continua a leggere per scoprire perché campione e popolazione sono così importanti!
Campione vs popolazione
Quando sentiamo la parola “popolazione”, pensiamo subito a un gruppo di persone. Ma in statistica, il concetto è molto più ampio!
Popolazione statistica = l’insieme totale delle unità che stiamo osservando.
Non deve per forza riguardare esseri umani! Ad esempio, se stiamo analizzando la produzione mondiale di quaderni in un anno, la popolazione non sono le persone, ma tutti i quaderni prodotti in quel periodo.
Quindi, qualsiasi insieme di elementi che studiamo può essere una popolazione: dai voti di un’intera classe agli smartphone venduti in un mese.
Capire questo concetto è essenziale per distinguere tra campione e popolazione, una differenza chiave per lavorare con i dati in modo efficace!
Il campione statistico
Gli statistici spesso si concentrano su una o più caratteristiche di una popolazione. Ad esempio, se la popolazione fosse composta da tutte le persone di un paese, una caratteristica potrebbe essere il colore degli occhi.
Ma c’è un problema: osservare ogni singolo individuo è quasi sempre impossibile! La popolazione può essere troppo vasta o difficile da analizzare interamente. E allora? La soluzione è usare un campione, cioè una parte della popolazione scelta in modo da rappresentarla il più fedelmente possibile.
Il vero problema è che ciò che vale per un campione non sempre vale per l’intera popolazione!
L’accuratezza delle conclusioni dipende da quanto il campione è stato selezionato bene.
E tu? Hai un modo semplice per spiegare cos’è la statistica? Oppure hai qualche dubbio?
Scrivilo nei commenti!
