VENDITE IN € (000)

(1)

∆ ∆

Unità 3

(2)

∆

Rappresentazioni grafiche

• _{Una rappresentazione grafica è spesso il modo}

più efficace e sintetico per presentare una grossa quantità di informazioni.

• _{La scelta dello strumento grafico più opportuno è}

legato alla natura delle variabili da rappresentare.

(3)

∆

Distribuzioni con modalità distinte

Provenienza Frequenze Classico 821 Scientifico 637 Tecnico 1090 Altri 211 Totale 2759

(4)

∆

Diagramma a barre

(5)

∆

Diagramma di Pareto

(6)

∆

Diagramma di Pareto con percentuali cumulate

STATISTICA - Università di Salerno 6

0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% 90,0% 100,0%

(7)

∆

Diagramma a nastri

(8)

∆

Diagramma a torta

(9)

∆

Distribuzioni per classi

STATISTICA - Università di Salerno

Fonte: Elaborazione su dati Piccolo (1999)

Altezza studenti Scienze Politiche (1988 – 1995)

Altezza Frequenza F. relativa

140 -| 150 12 0,004 150 -| 160 513 0,186 160 -| 170 1198 0,434 170 -| 180 789 0,286 180 -| 190 232 0,084 190 -| 200 15 0,005 Totale ₂₇₅₉ _1,000 9

(10)

∆

Istogramma 1

N.B.: questo istogramma è stato creato con EXCEL, che non permette di costruire bene questo tipo di grafico

(11)

∆

Istogramma 2

Questo istogramma è stato costruito usando il software R

(12)

∆

Esempio: aspettativa di vita

Aspettativa di vita Paesi

35 -| 40 5 40 -| 50 28 50 -| 60 19 60 -|70 43 70 -| 80 96 80 -| 85 1 Totale 192

(13)

∆

Istogramma 1

N.B.: mediante EXCEL non è possibile adattare la larghezza delle barre all’ampiezza della classe

(14)

∆

Istogramma 2

Questo istogramma è stato costruito usando il software R

(15)

∆

Grafici per serie storiche o territoriali

(16)

∆

Commenti sui grafici

• _{Strumento molto efficace di rappresentazione e}

sintesi dell’informazione.

• _{Non cercare effetti grafici fini a se stessi in cui si}

corre il rischio di distorcere o offuscare il messaggio informativo.

• _{Come per le tabelle, indicare sempre chiaramente}

– Unità di misura

– Fonte dei dati

– Tipo e natura dei dati rappresentati

(17)

∆

Esempio tratto dal sito dell’ISTAT

(18)

∆

Esempio da «L’Espresso» del 24/09/2015

(19)

∆

Esempio da «L’Espresso» del 10/09/2015

(20)

∆

Esempio da «L’Espresso» del 24/09/2015

(21)

∆

Errori nella rappresentazione dei dati

• _{I grafici possono essere talvolta fuorvianti o}

addirittura ingannevoli

• _{È quindi fondamentale essere in grado di}

costruire un grafico che possa essere

correttamente interpretato da altri, ma anche di interpretare correttamente un grafico costruito da altri

(22)

∆

Nota 1: scala di misura

• _{La più comune fonte di distorsione nella}

rappresentazione di dati si verifica attraverso la manipolazione della scala di misura

MILLS S.p.A. Analisi al 31/12/2007 57% 63% 43% 37%

ANNO SCORSO QUEST'ANNO

V E N D IT E I N € ( 0 0 0 ) NORD SUD 22

(23)

∆

Nota 2: valori sugli assi

• _{Attenzione ai grafici la cui scala di misura inizia}

da un valore diverso dallo zero

PREVISIONE VENDITE vs VENDITE ATTUALI

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Ottobre Nove m bre Dicem bre Ge nnaio Febbraio Marzo

U N IT S A L E S ( 0 0 0 ) Previsione vendite Vendite attuali In questo punto le previsioni sono risultate completamente sbagliate

PREVISIONE VENDITE vs VENDITE ATTUALI

60 62 64 66 68 70 72 74

Ottobre Nove m bre Dicem bre Gennaio Febbraio Marzo

U N IT S A L E S ( 0 0 0 ) Previsione vendite Vendite attuali In questo punto le previsioni sono risultate completamente sbagliate

(24)

∆

Esempio: Residenti in Italia

(25)

∆

Esempio: Residenti in Italia (2)

(26)

∆

Esempio: Residenti in Italia (3)

(27)

∆

Grafici ed “effetti speciali”

• _{Spesso vengono usati effetti speciali con lo}

scopo di abbellire il grafico e/o impressionare il lettore

• _{Il rischio però è quello di indurre una}

impressione sbagliata nel lettore dell’andamento complessivo del fenomeno

(28)

∆

Esempio: Diagramma a torta

(29)

∆

Esempio: Diagramma a torta (2)

(30)

∆

Esempio: diagramma a barre

(31)

∆

Esempio: diagramma a barre affianc.

ANNO SCORSO QUEST'ANNO 0 5 10 15 20 25 30 35 V E N D IT E I N ( 0 0 0 ) MILLS S.p.A. NORD SUD MILLS S.p.A. Analisi al 31/12/2007 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

ANNO SCORSO QUEST'ANNO

V E N D IT E I N € ( 0 0 0 ) NORD SUD 31