Introduzione alla Statistica: definizioni di popolazione, campione, variabile, dato, informazione – capitolo 1

Metodi di campionamento: campionamento casuale, campionamento non probabilistico, campionamento stratificato, campionamento a grappolo, campionamento multistadio, errori nel campionamento – capitolo 1

Organizzare e sintetizzare i dati: rappresentazioni tabellari e grafiche, errori nelle rappresentazioni tabellari e grafiche – capitolo 2

Sintetizzare numericamente i dati: misure di tendenza centrale e dispersione (media aritmetica, mediana, moda, deviazione standard) per dati atomici e raggruppati in classi, misure di posizione e outlier (z-score, percentili, quartili) – capitolo 3

Introduzione al calcolo delle probabilità: approcci alla determinazione della probabilità, regole della probabilità, probabilità condizionata – capitolo 5

Distribuzioni di probabilità: discreta Binomiale, continua Gaussiana, Gaussiana standardizzata con proprietà e applicazioni, Binomiale con approssimazione Gaussiana – capitoli 6 e 7

Distribuzioni campionarie: della media aritmetica e della proporzione, con introduzione al concetto di inferenza – capitolo 8

Intervallo di confidenza su media e proporzione della popolazione: calcolo della stima puntuale, costruzione dell’intervallo di confidenza, determinazione dell’ampiezza campionaria necessaria a stimare la media e la proporzione – capitolo 9

Verifica di ipotesi su media/e proporzione/i della popolazione/i: ipotesi nulla e ipotesi alternativa, errori di primo e secondo tipo, logica della verifica di ipotesi, costruzione della statistica test e derivazione del p-value, significatività statistica e significatività pratica – capitolo 10