Deviazione Standard - Varianza

[Stealbi]

Salve a tutti, per la mia tesi dovrei analizzare delle altitudini medie, di zone differenti. Per questo, come ho trovato in bibliografia, sarebbe interessante utilizzare varianza e deviazione standard per capire quanto i valori si discostano nelle differenti zone. Ora premettendo che la mia preparazione in statistica è praticamente zero, volevo chiederVi una cosa. Grazie all'utilizzo di excel ho ottenuto due risultati, due valori insomma, ma non saprei commentarli. In questo link, molto esplicito e semplice da capire (http://www.spadamar.com/2008/09/php-cal ... relazione/) ho trovato un pratico esempio, ma con un ordine di grandezza differente, per questo è facile da commentare, ma se come me ottengo valori tipo 160 e 190 per la deviazione e di 26000 e 36000 per la varianza?


Grazie mille per l'aiuto, e scusate la domanda!


S

[Stealbi]

"Sergio":[quote="Stealbi"]ma se come me ottengo valori tipo 160 e 190 per la deviazione e di 26000 e 36000 per la varianza?

Non capisco dove sia il problema. O meglio: capisco che ragionare su varianza e deviazione standard quando "la preparazione in statistica è praticamente zero" può essere un po' arduo, ma.... limitandosi a quello che si legge nella pagina che hai linkato («La varianza è il quadrato della deviazione standard, e non ci dice nulla di più o di meno») basta osservare che \(160^2=25600\) e \(190^2=36100\).[/quote]
Il mio problema è: come commento quei dati? Cioè 160 e 190 sono valori, 'particolari'? C'è una grande differenza? L'unica conclusione che posso trarre è che i valori con cui ottengo 160 c'è meno differenza che nei valori da cui ottengo 190?


Grazie

[Stealbi]

"Sergio":Sempre citando dalla pagina che avevi linkato, «La deviazione standard ci dice che i dati di b sono molto più dispersi di quelli di a». Vale lo stesso per 160 e 190, con l'unica differenza che 190 non è molto maggiore di 160.
In realtà, però, questo potrebbe dipendere dall'unità di misura. Potresti quindi preferire il coefficiente di variazione:
http://it.wikipedia.org/wiki/Coefficiente_di_variazione

Grazie mille per la disponibilità e scusami per la totale ignoranza!

Ho provato a fare il coeff. di variazione (dev standard/media), e ottengo valori di 0,060 e 0,090. Il commento non cambia giusto? C'è poca differenza tra i due valori, per cui posso asserire che siamo valori "praticamente identici"?

Grazie!

[vict85]

"Sergio":[quote="Stealbi"]C'è poca differenza tra i due valori, per cui posso asserire che siano valori "praticamente identici"?

Dici che devi «analizzare delle altitudini medie, di zone differenti»; dici anche che di statistica sai ben poco, quindi immagino che il tuo relatore non sia uno statistico (anche se probabilmente conosce la materia).
Tutto quindi dipende da cosa devi studiare, con quali finalità, con quale metodo.
Ad esempio, si possono usare test statistici per valutare la possibilità di dire "praticamente identici", ma i test statistici sono roba molto delicata e non credo proprio che possa essere assegnata una tesi che li richiede a uno che non li conosce.
Hai già lavorato sull'argomento (hai studiato una bibliografia, hai reperito alcuni dati, hai calcolato alcune possibili misure). Il migliore prossimo passo mi sembrerebbe un colloquio col relatore.[/quote]

Concordo. Una ricerca statistica seria non può fare a meno di metodologie più avanzata di un semplice calcolarti la varianza e vedere se cambia. Personalmente inoltre penso che si presentano 3 opzioni:
1) studi statistica seriamente e perdi tempo nella tesi
2) se la tesi lo permette riduci al minimo l'uso della statistica e fai affidamento su dati già analizzati da altri (se hai bisogno di analizzare dati). La tesi non sarà originalissima ma almeno non conterrà errori evidenti.
3) chiedi consiglio ad un amico o comunque ad uno di cui ti fidi che ne sappia di statistica e quelle parti, che ridurrai al minimo, saranno sotto la sua guida.

Io penso che il punto 2 sia il più adatto ai tuoi scopi anche se unito al punto 1 nel senso di studiarti non tanto i test ma almeno i principali metodi di statistica descrittiva (non sono cose difficili).