La distribuzione t e il test delle ipotesi

In un precedente post ho presentato in modo (spero) molto semplice il concetto di test delle ipotesi, un metodo statistico ampiamente utilizzato per determinare la validità di una determinata affermazione basata su un campione di dati.

Negli esempi che ho proposto, tuttavia, ero a conoscenza del valore della deviazione standard, il sigma, della popolazione.
Nella pratica si tratta di un caso abbastanza raro, che mi consente di usare la distribuzione normale, calcolando lo Z-score.

Se invece non conosco il valore del sigma della popolazione, oppure se sto lavorando con piccoli campioni devo ricorrere a un tipo di distribuzione differente, chiamata distribuzione t o distribuzione di Student.

Detta più semplicemente e più chiaramente:

La distribuzione t di Student è una distribuzione di probabilità utilizzata per valutare l’importanza statistica dei risultati in caso di campioni di dimensioni piccole e incertezza sulla varianza.

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Un breve manifesto (personale) per l’attività SEO

L’esigenza che avverto, frutto di molti anni di attività nel settore, è quella di affermare l’importanza decisiva di un elementare rigore scientifico nell’analisi dei dati di traffico al fine di calibrare con accuratezza e non solo « a sentimento» (anche se i sentimenti sono importanti!) gli interventi SEO per i propri clienti.

Gli strumenti a disposizione del professionista SEO sono numerosissimi, eppure è innegabile che un senso di delusione risieda in noi. Troppe volte abbiamo a che fare con dati di apparente importanza strategica ma che risultano alla prova dei fatti fallaci, o imprecisi, puri specchietti per le allodole.

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Il test delle ipotesi

Nella vita di tutti i giorni, dobbiamo spesso prendere decisioni basate su informazioni incomplete.

Può darsi ad esempio che si debba decidere se una certa procedura educativa sia più efficace di un’altra, se un nuovo farmaco abbia risultati realmente positivi sull’evoluzione di una malattia, e via dicendo.

Il test delle ipotesi è una procedura statistica che ci consente di porre un quesito sulla base di informazioni campionarie, al fine di raggiungere una decisione statisticamente significativa.

In termini più chiari e diretti: la mia scoperta sperimentale è dovuta al caso?
Il test delle ipotesi è proprio una procedura statistica per verificare se il caso sia una spiegazione plausibile di un risultato sperimentale.

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La distribuzione normale

Il concetto di distribuzione normale è uno degli elementi chiave nel campo delle ricerche statistiche. Molto spesso infatti i dati che raccogliamo mostrano delle caratteristiche tipiche, talmente tipiche da chiamare la distribuzione risultante semplicemente… “normale”.
In questo post vedremo le caratteristiche di questa distribuzione, oltre a sfiorare qualche altro concetto di notevole importanza come:


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Statistica descrittiva: misure di variabilità (o dispersione).

Le misure di variabilità sono utilizzate per descrivere il grado di variabilità delle osservazioni rispetto ad un indice di tendenza centrale.

In altri termini, le misure di variabilità consentono di valutare la dispersione dei dati attorno ad un valore centrale, che può essere rappresentato ad esempio dalla media o dalla mediana. Esse forniscono informazioni preziose sulla distribuzione dei dati, permettendo di ottenere una migliore comprensione del fenomeno osservato.

Le tecniche per misurare la variabilità di insiemi di dati sono numerose.
Tra queste, le più note (e più utilizzate) sono:

Visualizzeremo graficamente i concetti acquisiti di tendenza centrale e dispersione ritornando a parlare di asimmetria e introducendo il concetto di curtosi.

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