
statistica, quando si stima un parametro, la semplice individuazione di un singolo valore è spesso non sufficiente.
È opportuno allora accompagnare la stima di un parametro con un intervallo di valori plausibili per quel parametro, che viene definito intervallo di confidenza (o intervallo di fiducia).
Se formula_1 e formula_2 sono variabili casuali con distribuzioni di probabilità che dipendono da qualche parametro formula_3 e formula_4 (dove formula_5 è un numero tra 0 e 1), allora l'intervallo casuale formula_6 è un intervallo di confidenza al formula_7 per formula_8. I valori estremi dell'intervallo di confidenza si chiamano "limiti di confidenza".
Ad esso si associa quindi un valore di probabilità cumulativa che caratterizza, indirettamente in termini di probabilità, la sua ampiezza rispetto ai valori massimi assumibili dalla variabile aleatoria misurando cioè la probabilità che l'evento casuale descritto dalla variabile aleatoria in oggetto cada all'interno di tale intervallo, graficamente pari all'area sottesa dalla curva di distribuzione di probabilità della variabile aleatoria nell'intervallo considerato.
È bene non confondere l'intervallo di confidenza con la probabilità. Data l'espressione "vi è un livello di confidenza del 95% che formula_9 sia nell'intervallo", nulla si può dire sulla probabilità che l'intervallo ottenuto contenga formula_10
Si ipotizzi di voler calcolare l'età media degli abitanti di un luogo. Supponiamo che non si conosca l'età per ogni singolo abitante. Viene allora estratto un campione casuale di abitanti di cui è possibile sapere l'età, e dal campione si tenta di inferire ("predire") l'età media per tutta la popolazione residente e la variabilità di tale dato. Questo può essere fatto calcolando, ad esempio, l'età media delle persone presenti nel campione e ipotizzando che questo valore coincida con l'età media di tutta la popolazione inclusa quella non scelta nel campione. In questo caso si è fatta una "stima puntuale". Alternativamente, a partire dalle età delle persone nel campione, si può calcolare un intervallo di valori entro il quale si ritenga ci sia il valore della media di tutta la popolazione e, se la procedura è fatta in modo rigoroso e statisticamente corretto, è possibile stabilire un valore di "confidenza" di quanto sia "credibile" che l'intervallo ottenuto contenga effettivamente il valore cercato. In questo caso si è fatta una "stima per intervalli" e l'intervallo ottenuto è detto "intervallo di confidenza".
Riassumendo: la stima puntuale fornisce un valore singolo che varia a seconda del campione, e difficilmente coincide con il valore vero della popolazione; la stima per intervalli fornisce un insieme di valori (intervallo) che con una certa "confidenza" contiene il valore vero della popolazione.
Se formula_11 è una variabile aleatoria di media formula_9 e varianza formula_13 con formula_14 si indica la variabile campionaria corrispondente che ha media aritmetica degli formula_15 dati osservati nel campione
e deviazione standard
Il livello di confidenza è fissato dal ricercatore. Il valore scelto più di frequente è 95%. Tuttavia, meno di frequente, viene scelto anche un livello di confidenza del 90%, oppure del 99%.
Se il valore di formula_18 non differisce molto dalla variabilità formula_19 della popolazione, può essere assunto come suo stimatore (ad esempio con un numero di soggetti osservati e replicazioni complessivamente maggiore di 60; in alternativa si ipotizza una distribuzione t di Student caratterizzata da una maggiore dispersione rispetto alla normale standard). In questa prima ipotesi, l'intervallo di confidenza per la media formula_9 ("vera media", della popolazione) al 99% (al livello formula_21), è dato da:
Al 95% è dato da:
Prima della diffusione dei computer si cercava di utilizzare l’approssimazione normale ogni qualvolta possibile. Adesso non è più strettamente necessario, e nella formula possono essere utilizzati percentili di altre distribuzioni, facendo rifierimento a campioni di dimensione più ridotta).
Dalle formule risulta che i due intervalli di confidenza possono essere scritti in funzione dei "soli dati campionari" formula_24.
Oltre a diminuire con il livello di confidenza, l'ampiezza dell'intervallo dipende dall'errore della stima formula_25 e diminuisce se:
Qualora la popolazione non segua il modello gaussiano, se il campione è grande a sufficienza, la variabile campionaria tende a seguire comunque una legge normale (teorema centrale del limite). In altre parole, le due formule precedenti per l'intervallo di confidenza si possono usare anche nel caso in cui non è nota la sua legge di probabilità.
Il livello di confidenza o copertura è il complemento a uno del livello di significatività formula_27: ad esempio, un intervallo di confidenza al formula_28 corrisponde a un livello di significatività di formula_29.
Gli intervalli di confidenza sono spesso confusi con altri concetti della statistica, e talora oggetto di errate interpretazioni anche da parte di ricercatori professionisti. Alcuni errori comuni:
Gli intervalli di confidenza furono introdotti da Jerzy Neyman in un articolo pubblicato nel 1937.
C'è un metodo agevole per il calcolo degli intervalli di confidenza attraverso il test di verifica d'ipotesi (secondo l'impostazione di Neyman).
Un intervallo di confidenza al 95% si può quindi ricavare da un test di verifica d'ipotesi di significatività 5%.


In statistica, in particolare in statistica descrittiva, data una distribuzione di un carattere quantitativo oppure qualitativo ordinabile (ovvero le cui modalità possano essere ordinate in base a qualche criterio), si definisce la mediana (o valore mediano) come il valore/modalità (o l'insieme di valori/modalità) assunto dalle unità statistiche che si trovano nel mezzo della distribuzione.
La mediana è un indice di posizione e rientra nell'insieme delle statistiche d'ordine.
Il termine "mediano" venne introdotto da Antoine Augustin Cournot e adottato da Francis Galton.
Gustav Theodor Fechner sviluppò l'uso della mediana come sostituto della media in quanto riteneva che il calcolo della media fosse troppo laborioso rispetto al vantaggio in termini di precisioni che offriva.
Se si procede al riordinamento delle unità in base ai valori crescenti del carattere da esse detenuto, in sostanza la mediana bipartisce la distribuzione in due sotto-distribuzioni: la prima a sinistra della mediana (costituita dalla metà delle unità la cui modalità è minore o uguale alla mediana) e la seconda a destra della mediana (costituita dalla metà delle unità la cui modalità è maggiore o uguale alla mediana). Tecnicamente si afferma che la mediana è il valore/modalità per il quale la frequenza relativa cumulata vale (o supera) 0,5, cioè il secondo quartile, ossia il 50° percentile. Usualmente si indica la mediana con Me.
Per calcolare la mediana di formula_1 dati:
Se le modalità sono raggruppate in classi non si definisce un valore univoco, ma una classe mediana formula_7.
La determinazione di tale classe avviene considerando le frequenze cumulate; indicando con formula_8 la generica frequenza cumulata relativa dell'osservazione i-esima sarà:formula_9 e formula_10. Pur essendo corretto considerare un qualsiasi elemento dell'intervallo formula_7 un valore mediano si è soliti procedere, al fine di avere una misura unica del valore, a un'approssimazione della mediana con la seguente formula:
se si assume che la distribuzione dei dati all'interno della classe sia uniforme, che corrisponde ad un processo di interpolazione.
Una proprietà della mediana è di rendere minima la somma dei valori assoluti degli scarti delle formula_13 da un generico valore
Infatti, sia formula_15 la variabile aleatoria alla quale si riferiscono le osservazioni formula_13. Per la linearità del valore atteso e dell'operatore di derivazione si ha
dove formula_18 è la funzione segno di formula_19. Per la definizione di valore atteso
dove formula_21 indica la probabilità che formula_15 sia minore di formula_23 e formula_24 quella che formula_15 sia maggiore di formula_23. Per le proprietà di normalizzazione della probabilità, cioè formula_27, l'equazione diventa
Quindi
cioè formula_23 è la mediana.
In un sondaggio fatto all'interno di una facoltà composta da 250 studenti (la popolazione statistica), si intende rilevare il carattere "Gradimento dei professori", secondo le cinque modalità "molto deluso", "insoddisfatto", "parzialmente soddisfatto", "soddisfatto", "entusiasta". Risulta che 10 studenti si dicono entusiasti dell'operato dei professori, 51 si dicono soddisfatti, 63 parzialmente soddisfatti, 90 insoddisfatti, 36 molto delusi.
La distribuzione di frequenza viene rappresentata con una tabella come la seguente:
Nel caso ipotizzato, la mediana è rappresentata dalla modalità "insoddisfatto". Questo significa che "almeno" la metà degli studenti non è soddisfatto dei professori.
