Descrittiva

Question 1

Cos’è il campionamento

Answer 1

Procedura che si segue per scegliere le unità campionarie (n) nel complesso delle unità della popolazione (N)

Question 2

Qual è l’obiettivo del campionamento

Answer 2

Esso deve essere rappresentativo della popolazione, ossia deve racchiudere tutta la variabilità possibile esistente nella popolazione

Question 3

Cos’è la stratificazione

Answer 3

Suddivisione della popolazione in varie categorie secondo una determinata variabile in maniera tale da evitare che un fattore confondente influenzi i risultati

Es: verificare se il consumo di marijuana aumenta il rischio di sviluppare schizofrenia. È necessario evitare in questo caso che esiste un fattore confondente come il consumo di altre sostanze stupefacenti. Quindi la popolazione verrà stratificata in consumatori e non consumatori di altre sostanze stupefacenti. In tal caso si studieranno solamente i non consumatori di altre sostanze stupefacenti

Question 4

Quante tipologie di campionamento esistono

Answer 4

Campionamento probabilistico

Campionamento non probabilistico

Question 5

Campionamento probabilistico

Answer 5

Il campionamento che si basa sull’impiego della componente casuale per scegliere il campione all’interno della popolazione.
Le tecniche probabilistiche sono più efficaci e consentono di ottenere inferenze corrette sulla base di un campione

Question 6

Campionamento non probabilistico

Answer 6

In tal caso i partecipanti allo studio sono selezionati sulla base di criteri non casuali definiti dallo sperimentatore

Sono meno efficaci delle tecniche probabilistiche perché in tal caso la capacità di applicare risultati alla popolazione sarà minore

Question 7

Cosa sono le variabili qualitative

Answer 7

Variabili che denotano caratteristiche che non si possono esprimere con valori numerici

Question 8

Tipologie di variabili qualitative

Answer 8

Ordinali. In tal caso secondo un artifizio di natura logica o formale possono essere ordinate in senso crescente o decrescente. Un esempio la scala del dolore

Nominali. In tal caso la variabile non segue un ordine preciso

La variabile è dicotomica se può essere associata a solo due valori come il sesso. Altrimenti viene definita non dicotomica

Question 9

Variabili quantitative

Answer 9

Si esprimono secondo valori numerici

Question 10

Tipologie di variabili quantitative

Answer 10

Variabile quantitativa discreta. In tal caso la variabile può assumere solo valori interi. ad esempio il numero di figli di un soggetto. operando comunque con tali variabili nel calcolo della media i risultati potrebbero contenere decimali

Variabile quantitativa continua. i valori numerici possono essere associati ad un valore qualunque, anche decimale. Ad esempio la statura o il peso

Question 11

Modalità di rappresentazione grafica di variabili qualitative e quantitative discrete

Answer 11

Diagramma a rettangoli
Diagramma a barre
Diagrammi a settori o circolare

Question 12

Diagramma a rettangoli

Answer 12

Sulle ascisse si rappresenta ciascuna delle possibili categorie
Sulle ordinate si mostra la relativa frequenza

Question 13

Diagramma a barre

Answer 13

Simile al diagramma a rettangoli ma in tal caso ciascun rettangolo rappresenta un intervallo di valori

Question 14

Rappresentazioni grafiche di variabili quantitative continue

Answer 14

Istogramma e poligono di frequenza

Question 15

Istogramma

Answer 15

Sulla linea orizzontale vengono rappresentati i valori della variabile in esame mentre sulla verticale la frequenza assoluta o relativa

Question 16

Poligono di frequenza

Answer 16

Si ottiene dall’Unione dei punti medi del vertice superiore di ciascuna barra di un istogramma

Question 17

Come si esprimono le variabili qualitative

Answer 17

Si esprimono in percentuali e non possiedono misure di dispersione

Question 18

Come si esprimono le variabili quantitative

Answer 18

Devono essere espresse con una misura di tendenza centrale e con una misura di dispersione

Question 19

Cosa esprimono le misure di tendenza centrale

Answer 19

Forniscono informazioni sulle modalità di raggruppamento dei diversi valori registrati, in relazione agli individui che formano il campione, indicando quello che è il centro della distribuzione

Question 20

Quali sono le misure di tendenza centrale

Answer 20

Media
Mediana
Moda

Question 21

Media

Answer 21

Misura di tendenza centrale più utilizzata soprattutto nelle distribuzioni simmetriche mentre non va utilizzato nelle distribuzioni asimmetriche in quanto in tal caso i valori estremi influiranno maggiormente rispetto a quelli centrali

Question 22

Mediana

Answer 22

È il valore medio dei valori ordinati dal più piccolo al più grande.
Se il numero delle osservazioni è pari non c’è un solo valore mediano. In tal caso è comune considerare la mediana come la media aritmetica dei due valori mediani.
È la più indicata se i dati da analizzare sono caratterizzati da una distribuzione asimmetrica o presentano valori estremi

Question 23

Moda

Answer 23

Il valore più ricorrente di tutti i valori della variabile. Può essere unica o multipla
è utile per distribuzione caratterizzate dalla presenza di picchi di frequenza

Question 24

Cosa sono le misure di dispersione

Answer 24

Misure che valutano la vicinanza o la lontananza rispetto al centro della distribuzione

Question 25

Deviazione tipica

Answer 25

Viene applicata per le distribuzioni simmetriche
Prende anche nome di deviazione standard

È la radice quadrata della media dei quadrati della differenza che intercorre tra ciascuna singola osservazione realizzata e la media aritmetica della distribuzione.

Question 26

Scarto interquartile

Answer 26

Misura di dispersione che viene utilizzata per variabili con distribuzione asimmetrica.

È la differenza tra il valore che occupa il terzo quartile della distribuzione ed il valore che occupa il primo quartile.
è in sostanza lo scarto che si trova tra gli individui che si trovano nel 50% centrale della distribuzione

Question 27

Cos’è lo scarto

Answer 27

La differenza tra il valore osservato e la media aritmetica

Question 28

Principali misure di forma di una distribuzione

Answer 28

Asimmetria

Curtosi

Question 29

Cos’è l’asimmetria

Answer 29

Studia la deformazione orizzontale dei valori intorno al valore centrale, ossia la media.
Si basa prevalentemente sul coefficiente di asimmetria di Fisher (gamma)

Il coefficiente è 0 quando alla destra e alla sinistra della media abbiamo lo stesso numero di valori
E sopra 0 quando la maggior parte dei valori si trova a sinistra della media
Inferiore a zero quando la gran parte dei valori si trova alla destra della media

Question 30

Curtosi

Answer 30

Determina il grado di appuntimento o appiattimento di una distribuzione in relazione alla distribuzione normale.
Si definisce sulla base del coefficiente di curtosi di Fisher (gamma 2)

Una curva e’ mesocurtica quando presenta un grado di appiattimento uguale alla distribuzione normale con coefficente pari a zero

Leptocurtica sei più alta al centro e nelle code

Platicurtica se più bassa della curva normale al centro e nelle code mentre più spessa nei fianchi

Question 31

Quando si parla di curva a distribuzione normale

Answer 31

Quando il coefficiente di asimmetria di Fisher vada più 0,5 a meno 0,5
Quando il coefficiente di curtosi di Fisher vada più 0,5 a meno 0,5