Come studiare statistica può aiutare la tua carriera

La statistica è una branca matematica che sta vivendo un vero e proprio boom di popolarità, grazie specialmente alla crescente quantità di dati che siamo in grado di raccogliere sulle diverse piattaforme informatiche: sistemi come i social network, gli smartphone e i cookies web consentono di raccogliere tempestivamente una quantità esorbitante di dati da cui possiamo trarre informazioni utili per il nostro business.

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Per questo, e per molti altri motivi pre-esistenti, è sempre più importante essere in grado di comprendere almeno le nozioni di base di questa complessa materia, che viene infatti insegnata nella maggior parte delle facoltà universitarie: Economia, Matematica, Fisica, Ingegneria, Biologia, Chimica, Farmacia, Psicologia, Pedagogia e Scienze Politiche ne sono solo i principali esempi.

Tuttavia, non sempre i corsi universitari sono ben calibrati in base alle necessità dei professionisti. Sorge quindi spontanea la domanda: quali sono le competenze di base in statistica che un professionista dovrebbe avere?

Ovviamente la risposta non è scontata, e dipende dalla tipologia di professionista, ma probabilmente si può individuare un set minimo informativo di argomenti che abbiano grande valenza pratica nella maggior parte degli ambiti professionali.

Sicuramente, nessuno che si reputi sano di mente potrà aspettarsi che un non-statistico sia in grado di approntare in autonomia un disegno sperimentale e analizzarne i dati risultanti con modelli complessi. Al contrario, risulta particolarmente fondamentale in ogni branca applicativa da un lato essere in grado di interfacciarsi con uno statistico e dall'altro di saper leggere i risultati delle analisi statistiche. Ma scendiamo in maggior dettaglio.

Per quanto riguarda il primo punto, nella creazione del disegno sperimentale, le difficoltà che più spesso ho incontrato nella mia esperienza sono legate al differente "linguaggio" usato da professionisti di diverse estrazioni, che si ritrovano a dover parlare entrambi di statistica con uno o più esperti in statistica, che spesso non hanno grande dimestichezza con l'ambito scientifico in esame. Per questo motivo una solida base statistica risulta come un fondamentale valore aggiunto al professionista, che altrimenti si ritroverà in forte difficoltà a spiegare agli statistici le sue necessità sperimentali (qual è l'obiettivo dell'analisi, che tipo di fenomeno vuole indagare, quale ipotesi vuole confutare, etc.), rischiando di invalidare alla base il progetto qualora ci fossero dei malintesi o delle richieste poste impropriamente.

Per quanto riguarda le analisi statistiche, uno statistico ovviamente è in possesso delle competenze di estrapolare informazioni dai modelli matematici utilizzati e sarà in grado di commentare i risultati almeno in via matematica, tuttavia sta al singolo professionista reinterpretare le considerazioni "di base" dello statistico alla luce della sua competenza nella materia specifica oggetto di analisi. Per fare un esempio, uno statistico può disegnare e analizzare un esperimento sull'efficacia di un farmaco e può stabilirne l'esito quantitativo con confidenza, ma solo un medico può valutarne il quadro complessivo, confrontando l'effetto del farmaco con quanto già presente sul mercato, oppure soppesarne i benefici cogli eventuali effetti indesiderati, o ancora se i risultati possono essere "sporcati" da condizioni cliniche dei pazienti non intuibili dai dati.

Per questi ed altri motivi chiunque può dover analizzare dati oppure lavorare con altri statistici dovrebbe avere le competenze di base almeno in statistica descrittiva, riconoscendo i principali indici di posizione, di variabilità e di dipendenza, essendone in grado di interpretarne i valori. Andrebbe conosciuta la terminologia alla base di un'analisi sperimentale (disegno campionario, modello di rilevazione) e le principali, relative problematiche. Non può mancare una sana base dei concetti di inferenza statistica, la materia principe alla base della ricerca scientifica statistica, che ricerca i metodi di estrarre informazioni generali a partire da un piccolo campione, specifico, di dati raccolti mediante disegno campionario (nozioni come la generalizzazione da campione a popolazione, gli approcci inferenziali, i metodi di stima puntuale e le caratteristiche degli stimatori). A completamento di questa figura polivalente, sarebbe auspicabile avere anche una infarinatura di probabilità, specialmente per quanto riguarda le variabili casuali (o aleatorie), e quindi dei celeberrimi test statistici, che sono tra i più potenti mezzi a disposizione per interpretare e convalidare i dati empirici.

E tu che ne pensi? Qual è la tua esperienza?

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Damiano
La statistica è la mia vita e l'insegnamento è il modo che preferisco per viverla appieno. Sono un professore universitario a contratto e dottorato in statistica, ma lavoro anche come attuario da dipendente e da consulente. Nel mio tempo libero mi piace inventare e calibrare giochi da tavolo oppure...Contattare
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