Serie statistica
Una serie statistica è una distribuzione di frequenze delle modalità di un carattere statistico qualitativo.
Un esempio di serie statistica è la tabella di frequenze dove
- nella prima colonna sono elencate le varie modalità di un carattere qualitativo.
- nella seconda colonna sono indicate le rispettive frequenze assolute o relative delle modalità.
Nota. Posso rappresentare una serie statistica con una tabella di frequenza oppure con un diagramma grafico. Ad esempio, con un istogramma, un diagramma circolare, un diagramma a barre, ecc.
Un esempio pratico
In questa tabella misuro il colore dei capelli degli studenti di una classe.
La tabella è composta in questo modo
- Nella prima colonna indico le varie modalità del carattere (castani, neri, biondi, rossi).
- Nella seconda colonna misuro le frequenze assolute, ossia il numero degli studenti che presentano quella determinata modalità del carattere (colore di capelli).
Questa tabella di frequenze è una serie statistica, perché il colore dei capelli è un carattere statistico qualitativo.
Esempio 2
Sono serie statistiche anche le serie temporali (serie storiche) che mostrano la successione dei valori di un fenomeno in tempi successivi.
Qual è la differenza tra serie e seriazione? La serie è una distribuzione di frequenze di un carattere qualitativo. La seriazione, invece, è la distribuzione di frequenze di un carattere quantitativo.
Le serie statistiche storiche e spaziali
In generale una serie statistica è un insieme di dati raccolti su un determinato fenomeno o variabile e ordinati secondo una certa regola o criterio. E' utile per analizzare un fenomeno quantitativo.
I dati di una serie statistica possono essere sia numerici che categoriali e vengono organizzati in modo tale da facilitarne il confronto e l'interpretazione.
Le serie statistiche si suddividono in due categorie principali:
- Serie temporali o storiche
Se i dati sono ordinati in funzione del tempo - Serie spaziali
Se i dati sono organizzati secondo una posizione geografica o altri criteri di disposizione.
Questa organizzazione consente di analizzare il fenomeno in modo sistematico, rendendo più agevole individuare tendenze, correlazioni o variazioni nel tempo o nello spazio.
A cosa servono le serie statistiche? Le serie statistiche sono essenziali per l'analisi dei dati, poiché permettono di individuare tendenze, fare confronti e prendere decisioni basate su informazioni quantificabili. In particolar modo la rappresentazione grafica di una serie statistica, come grafici a barre, linee o istogrammi, è un metodo molto utile per visualizzare e interpretare i dati in modo più comprensibile.
Un esempio pratico
Considero una serie statistica che rappresenta le vendite mensili di un negozio di libri nell'anno 2023:
- Gennaio: 120 libri venduti
- Febbraio: 100 libri venduti
- Marzo: 130 libri venduti
- Aprile: 90 libri venduti
- Maggio: 150 libri venduti
- Giugno: 110 libri venduti
Questa è una serie temporale perché i dati sono ordinati in base ai mesi dell'anno.
Ogni valore rappresenta le vendite in un mese specifico, e osservando la serie posso analizzare la tendenza delle vendite nel tempo.
La rappresentazione grafica della serie statistica in un istogramma facilita ulteriormente l'interpretazione, perché basta un colpo d'occhio per capire l'andamento delle vendite.
Tipi di serie statistiche
I dati di una serie statistica possono essere disposti secondo diverse modalità a seconda del tipo di fenomeno studiato e dell'obiettivo dell'analisi statistica.
Esistono diversi tipi di serie statistiche, tra cui:
- Serie temporale (o storica)
Dati raccolti in momenti successivi nel tempo per osservare l'evoluzione di un fenomeno.Esempio. Questa serie temporale rappresenta l'andamento delle vendite mensili di un prodotto nel corso del 2023. Ogni mese dell'anno è associato al numero di unità vendute in quel periodo.
Mese Vendite (unità) Gennaio 1,200 Febbraio 1,150 Marzo 1,300 Aprile 1,250 Maggio 1,400 Giugno 1,450 Luglio 1,500 Agosto 1,200 Settembre 1,350 Ottobre 1,400 Novembre 1,600 Dicembre 1,800 La serie temporale può essere utilizzata per analizzare le tendenze stagionali, individuare mesi di picco o di calo delle vendite, e prevedere l'andamento futuro delle vendite. Queste informazioni possono essere cruciali per la gestione delle scorte, la pianificazione delle strategie di marketing e la previsione delle entrate. La serie potrebbe essere visualizzata anche con un grafico a linee, in cui l'asse orizzontale rappresenta i mesi e l'asse verticale rappresenta il numero di unità vendute, permettendo di osservare facilmente l'andamento delle vendite nel tempo.
- Serie territoriale (o geografica)
Dati raccolti in diversi luoghi o aree geografiche per confrontare il fenomeno tra diverse località.
Esempio. Ad esempio, i dati sul reddito medio in diverse regioni di un paese. Questa serie territoriale mostra la distribuzione del reddito medio annuo nelle diverse regioni italiane per l'anno 2023. Le regioni sono ordinate dalla Lombardia, con il reddito medio più alto, alla Basilicata, con il reddito medio più basso.
Regione Reddito Medio Annuo (€) Lombardia 32.500 Lazio 30.200 Emilia-Romagna 29.800 Veneto 28.900 Toscana 28.300 Piemonte 27.700 Liguria 27.200 Friuli Venezia Giulia 26.800 Trentino-Alto Adige 26.400 Marche 25.500 Umbria 24.700 Abruzzo 23.600 Molise 22.800 Sardegna 21.900 Campania 21.000 Puglia 20.700 Calabria 19.600 Sicilia 19.200 Basilicata 18.800 Può essere utilizzata per analizzare le differenze economiche tra le regioni italiane, identificare le aree che potrebbero necessitare di interventi economici o politiche di sviluppo, o confrontare l'andamento del reddito nel tempo tra le varie regioni. Questa serie potrebbe essere visualizzata anche con un grafico a barre per rendere immediatamente visibile la differenza di reddito tra le varie regioni.
- Serie per classi
Dati raggruppati in classi o categorie per mostrare la distribuzione di un fenomeno. Ad esempio, la distribuzione delle visite a un museo nei giorni feriali e festivi.Esempio. Ecco un esempio in cui i giorni della settimana vengono raggruppati in due classi. Questa serie statistica analizza il numero di visite a un museo durante la settimana, raggruppando i giorni in due classi: "Lunedì-Venerdì" e "Sabato-Domenica" (week-end).
Classe di giorni Numero di visite Lunedì-Venerdì 10,000 Sabato-Domenica 4,000
La prima colonna della tabella indica la classe mentre la seconda colonna rappresenta la frequenza delle visite per ciascuna classe di giorni. Questo esempio è una serie per classi perché i giorni sono raggruppati in classi non numeriche, che sono categorie (o insiemi) di giorni della settimana. - Serie spaziale
Simile alla serie territoriale, ma focalizzata sulla distribuzione di un fenomeno in uno spazio fisico specifico, come la densità di popolazione in diverse parti di una città.Esempio. Questa serie spaziale rappresenta la densità di popolazione in diverse zone di una città nel 2023. Le zone sono suddivise in base alla loro destinazione d'uso (storico, residenziale, industriale, ecc.) e viene calcolata la densità di popolazione, ovvero il numero di abitanti per chilometro quadrato.
Zona della Città Superficie (km²) Popolazione Densità di Popolazione (abitanti/km²) Centro Storico 5 75,000 15,000 Quartiere Residenziale Nord 12 60,000 5,000 Zona Industriale 20 10,000 500 Periferia Est 30 45,000 1,500 Quartiere Universitario 8 40,000 5,000 Zona Commerciale Ovest 15 25,000 1,666 Questa serie spaziale può essere utilizzata per comprendere come la popolazione è distribuita all'interno della città e per pianificare lo sviluppo urbano, come la costruzione di nuove infrastrutture, l'allocazione di servizi pubblici, o la gestione del traffico. La serie potrebbe essere visualizzata anche con una mappa tematica, in cui ogni zona della città è colorata in base alla densità di popolazione, permettendo una comprensione visiva immediata della distribuzione spaziale della popolazione.
E così via.
