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Di cosa parla
Introduzione alla Statistica per le Scienze Sociali
- La statistica è fondamentale per analizzare i fenomeni sociali, distinguendo la ricerca quantitativa (standard) da quella qualitativa (non standard).
Fasi della Ricerca Sociale (Quantitativa)
- Disegno della ricerca (progettazione): Definizione di concetti, unità di analisi, scelta del campionamento, operativizzazione, costruzione dello strumento di rilevazione e prefigurazione dell'analisi.
- Rilevazione dei dati: Raccolta dei dati sul campo, che culmina nella creazione di una matrice dei dati numerici.
- Analisi dei dati: Applicazione degli strumenti statistici per l'elaborazione dei dati raccolti.
- Comunicazione dei risultati: Presentazione dei principali esiti dell'analisi e delle conclusioni.
Concetti Chiave
- Unità statistica: L'elemento base su cui si osservano le caratteristiche (es. individuo, aggregato, evento, prodotto culturale). L'individuo è l'unità più diffusa nella ricerca sociale.
- Popolazione o collettivo statistico: Insieme di unità omogenee, contestualizzato nello spazio e nel tempo, distinguibile in popolazioni di stato (istantanee) e di movimento (intervallo di tempo).
- Fonti dei dati: Possono essere primarie (raccolti direttamente per la ricerca, es. questionario, esperimento) o secondarie (dati già esistenti, es. dati amministrativi, censimenti, ricerche altrui).
- L'indagine statistica (Survey): Metodo per raccogliere informazioni intervistando persone (spesso individui), usando questionari. Può essere censuaria (intera popolazione) o campionaria (solo un campione).
- Dato statistico: Risultato dell'osservazione di una caratteristica su un'unità, rappresentato simbolicamente (di solito numericamente) nella matrice dei dati.
Caratteri Statistici e Variabili
- Carattere statistico (o proprietà): La caratteristica oggetto di studio (es. Età, Sesso). Ogni carattere assume diverse modalità, che devono essere esaustive e non sovrapposte.
- Carattere qualitativo (o mutabile): Espresso verbalmente (es. sesso, colore occhi). Si distingue in:
- Variabile sconnessa: Categorie non ordinabili (es. genere).
- Variabile ordinale: Categorie con un ordine intrinseco (es. titolo di studio).
- Carattere quantitativo (o variabile): Espresso numericamente (es. reddito, età). Si distingue in:
- Variabile discreta: Assume valori interi e finiti (es. numero di figli).
- Variabile continua: Può assumere qualsiasi valore in un intervallo (es. altezza, peso).
- Suddivisione in classi: Per caratteri quantitativi con molte modalità, si raggruppano i valori in intervalli disgiunti.
Sintesi e Notazioni
- Il data set è la matrice dei dati, dove le righe sono le unità statistiche e le colonne i caratteri statistici (o variabili).
- Notazione: X per una variabile generica, Xi per una modalità specifica.
Tipi di Analisi Statistiche
- Analisi descrittive: Per sintetizzare e rappresentare i dati.
- Analisi inferenziali: Per generalizzare i risultati del campione alla popolazione.
- Analisi monovariate: Studio di una singola variabile.
- Analisi bivariate: Studio della relazione tra due variabili.
- Analisi multidimensionali: Studio di relazioni tra più variabili contemporaneamente.