Gentilissimi e gentilissime di 3 B, o lettera random,
proseguiamo con l’indagine statistica.
In post precedenti abbiamo posto le basi concettuali, “basiche”,
appunto, su come analizzare dati statistici. Ovviamente l’argomento è molto più
complesso di come lo tratteremo noi.
Abbiamo visto che una indagine può essere qualitativa o
quantitativa.
Se l’analisi è di tipo quantitativo, potremmo essere in
presenza solo di pochi dati, o, meglio, di un numero di dati “trattabile”, o di
un elevato numero di dati.
Nel secondo caso è utile non indicare “dato per dato”, ma
inserire un range di valori.
Facciamo un esempio:
Se devo analizzare i voti in Matematica di una classe di 23
alunni, per caso, i dati sono “pochi”, “trattabili”, appunto.
Se, invece, dovessi analizzare l’altezza dei quattordicenni
della Regione Sicilia, per puro caso, mi troverei in difficoltà. Sarebbe
meglio, in questo caso, suddividere le altezze in valori di range.
Quanti 14enni hanno altezza compresa tra 116-125? Ne indico
il numero.
Quanti tra 126-135? Ne indico il numero.
E così via! Si prosegue sino a quando nessun dato può essere
inserito in un range di valori preciso o superiore.
Facciamo il caso in cui io abbia previsto, come range
massimo 186-195. In questo range non ho valori.
Ammettiamo che, nei dati raccolti, ci sia un 14enne siciliano
alto 202. Devo prendere in considerazione quel valore, sicuramente!
Lo considero anche se, nel range precedente, non ho valori!
Dovrò, semplicemente, allargare i range previsti.
Piuttosto complicato, nevvero?
Tuttavia, nel caso di una raccolta di dati numerosa, molto
efficace.
L’analisi quantitativa “a range” è molto utile sia nell’ambito
medico sia nell’ambito delle Scienze biologiche o naturali. E’ utile pure nei
censimenti della popolazione.
Con ciò, terminiamo la parte teorica minima basilare
essenziale.
NR, Nonna Range (o Ranger?)
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