Untitled

Introduzione alle Note di Statistica

• A cura di Bruno Bertaccini e Silvia Bacci, per il CdS in Scienze e Tecniche Psicologiche.

• Materiale didattico disponibile su Moodle, aggiornato al 3 settembre 2025.

• Contatti:

  • Silvia Bacci (silvia.bacci@unifi.it)

  • Bruno Bertaccini (bruno.bertaccini@unifi.it)

  • Ricevimento solo su appuntamento.

Testo di riferimento e materiale didattico

• Testo principale: Agresti A., Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali, V ed., Pearson.

• Dispense scaricabili dai corsi su Moodle.

Modalità d’esame

• Esame via piattaforma web con domande a scelta multipla e testo.

• 8 appelli durante l'anno:

  • Sessione Invernale: 3 appelli

  • Sessione Estiva: 3 appelli

  • Sessione Autunnale: 2 appelli

Indice del Corso

• Introduzione alla statistica

• I Principi della Probabilità

• I Principi dell’Inferenza

• Note di Campionamento statistico

• Inferenza parametrica & verifiche di ipotesi

• Analisi delle variabili categoriali e quantitative

• Regressione lineare semplice e multipla

Introduzione alla Statistica

• Definizione: disciplina che elabora i risultati da osservazioni di un insieme definito per prendere decisioni informate riguardo fenomeni collettivi.

• Importanza della variabilità nei dati; esempio di fenomeni collettivi:

  • Altezza e peso di studenti

  • Preferenze politiche

  • Efficacia di farmaci o campagne pubblicitarie.

Fondamenti della Statistica

• Statistica Descrittiva: metodi per sintetizzare e descrivere le caratteristiche salienti di fenomeni collettivi.

  • Formazione del dato statistico: elaborazione e raccolta di dati.

Rilevazione delle informazioni

• Fasi principali:

  • Piano di rilevazione: definire cosa e come raccogliere.

  • Raccolta: effettuare le rilevazioni necessarie.

  • Classificazione: organizzare i dati raccolti.

Caratteri e variabili statistiche

• Caratteri o variabili: rappresentano caratteristiche oggetto di studio.

  • Variabili qualitative vs quantitative.

• Classificazione:

  • Qualitative: categorie.

  • Quantitative: numeriche; suddivise in discrete e continue.

Popolazione e Campione

• Popolazione (P): insieme di tutte le unità statistiche oggetto di studio.

• Campione: sottoinsieme di unità della popolazione.

Rilevazioni Campionarie

• Vantaggi del campionamento: riduzione di costi e tempi di indagine, maggiore accuratezza.

• Errori nel campionamento: distorsioni da risposte errate e non-risposte.

Tipi di campionamento

• Campionamento probabilistico: ogni unità ha possibilità nota di essere selezionata.

• Campionamento non probabilistico: altri metodi di selezione.

Campione Casuale Semplice (CCS)

• Qualsiasi campione ha stessa probabilità di essere estratto.

• Procedure di estrazione: tavole numeriche o generazione casuale.

Inferenza Statistica

• Inferenza da un campione alla popolazione, utilizzando parametri e test di ipotesi.

Teoremi di probabilità e inferenza parametrica

• Applicazione della probabilità normale e t di Student.

• Intervalli di confidenza, margini d'errore e determinazione della dimensione campionaria.

• Stima puntuale: stimatori della media e varianza, implicazioni dei valori assunti.

Test di Ipotesi

• Distinzione fra ipotesi nulla (H0) e alternativa (H1).

• Decisione basata sulla regione critica e potenza del test per minimizzare errori di tipo I e II.

Conclusioni

• Importanza della statistica in scienze sociali e applicazioni pratiche nei vari campi di ricerca.

• Metodi e tecniche per classificare e analizzare i dati, giungere a inferenze, verificare ipotesi fondate su evidenze statistiche accurate.