Statistica è la materia del primo anno L22 Pegaso specifica dell'indirizzo Bio-Sanitario. Sostituisce Psicologia dello Sviluppo del percorso Statutario e riflette l'orientamento più scientifico-quantitativo del curriculum Bio-Sanitario. Il programma copre la statistica applicata alle scienze motorie e della salute: come raccogliere, analizzare e interpretare dati in contesti sportivi e sanitari. Non è una materia di matematica avanzata — il focus è sull'utilizzo degli strumenti statistici, non sulla teoria formale.
Di cosa parla il programma
Obiettivi formativi ufficiali — programma Pegaso
- Fornire le basi metodologiche della statistica applicata alle scienze motorie e della salute
- Descrivere un campione con misure di tendenza centrale e di dispersione
- Applicare i principali test di ipotesi (t-test, ANOVA, chi-quadro) e interpretarne i risultati
- Calcolare e interpretare coefficienti di correlazione (Pearson, Spearman) e regressione lineare
- Leggere criticamente tabelle e risultati statistici nella letteratura scientifica del settore
Il programma copre la statistica applicata con un taglio orientato alle scienze motorie e della salute. Gli argomenti principali:
- Statistica descrittiva — tipi di variabili (qualitative/quantitative, nominali/ordinali/intervallo/rapporto), distribuzioni di frequenza, rappresentazioni grafiche (istogramma, pie chart, box plot), misure di tendenza centrale (media, mediana, moda), misure di dispersione (varianza, deviazione standard, range interquartile)
- Probabilità — definizione classica e frequentista, eventi indipendenti e dipendenti, probabilità condizionale, teorema di Bayes (cenni)
- Distribuzioni di probabilità — distribuzione normale (curva a campana, proprietà, area sotto la curva), distribuzione t di Student, distribuzione chi-quadro; standardizzazione e z-score
- Statistica inferenziale — campione vs popolazione, errore standard, intervalli di confidenza, test di ipotesi (H0 e H1, errore di I e II tipo, valore p, livello di significatività α)
- Test statistici principali — test t per campioni indipendenti e appaiati, ANOVA a una via, test del chi-quadro per l'indipendenza, test non parametrici (Mann-Whitney, Wilcoxon)
- Correlazione e regressione — coefficiente di correlazione di Pearson (r) e di Spearman (ρ), regressione lineare semplice, R², interpretazione dei risultati
- Applicazioni pratiche — lettura e interpretazione di tabelle statistiche in articoli scientifici, progettazione di base di uno studio (campionamento, misurazione, analisi), uso di strumenti di calcolo (calcolatrice, fogli di calcolo)
Schema — Scale di misurazione
| Scala | Proprietà | Esempi in ambito sportivo | Test applicabili |
|---|---|---|---|
| Nominale | Solo categorie, nessun ordine | Sesso, gruppo sanguigno, sport praticato | Chi-quadro, moda |
| Ordinale | Ordine sì, distanze non uniformi | Podio gara (1°/2°/3°), scala di percezione dello sforzo (RPE 1-10) | Spearman, Mann-Whitney, mediana |
| Intervallo | Ordine + distanze uniformi, zero arbitrario | Temperatura corporea (°C), punteggi standardizzati | Pearson, t-test, ANOVA |
| Rapporto | Ordine + distanze uniformi + zero assoluto | Peso, altezza, VO₂max, frequenza cardiaca, tempo gara | Pearson, t-test, ANOVA, CV |
La scala determina quale statistica è lecita: calcolare la media su scala ordinale (es. media del podio) è scorretto — usa la mediana. Le variabili in ambito motorio-sportivo (VO₂max, forza, tempo) sono quasi sempre su scala rapporto.
Materia specifica del Bio-Sanitario
Statistica è presente nel piano di studi dell'indirizzo Bio-Sanitario al posto di Psicologia dello Sviluppo (Statutario). Questa scelta riflette la vocazione più scientifico-quantitativa del curriculum Bio-Sanitario, orientato alla ricerca sul benessere e alla misurazione delle prestazioni fisiche e dello stato di salute.
Se sei nell'indirizzo Statutario, questa materia non è nel tuo piano di studi del primo anno — la tua materia psicologica è Psicologia dello Sviluppo.
Statistica descrittiva
Schema — Misure di tendenza centrale e dispersione
| Misura | Formula / Definizione | Quando usarla |
|---|---|---|
| Media (μ) | Σx / n | Variabili quantitative senza valori estremi |
| Mediana | Valore centrale della distribuzione ordinata | Distribuzione asimmetrica o con outlier |
| Deviazione standard (σ) | √(Σ(x-μ)² / n) | Variabilità di dati continui — es. VO₂max in un campione |
| Coefficiente di variazione (CV) | (σ/μ) × 100% | Confronto variabilità tra campioni con unità diverse |
Probabilità e distribuzioni
La distribuzione normale è il concetto statistico più importante del programma — quasi tutti i test statistici si basano sull'assunzione di normalità dei dati. Le proprietà fondamentali da sapere:
- La curva è simmetrica rispetto alla media (μ)
- Il 68% dei dati cade entro ±1σ dalla media
- Il 95% dei dati cade entro ±1.96σ dalla media → base degli intervalli di confidenza al 95%
- Il 99.7% dei dati cade entro ±3σ
- Lo z-score standardizza qualsiasi misura: z = (x − μ) / σ
Statistica inferenziale: test di ipotesi
Schema — Errori nel test di ipotesi
| H0 vera | H0 falsa | |
|---|---|---|
| Rifiuto H0 | Errore Tipo I (α) | Decisione corretta |
| Non rifiuto H0 | Decisione corretta | Errore Tipo II (β) |
Il valore p esprime la probabilità di osservare i dati (o dati ancora più estremi) assumendo che H0 sia vera. Se p < α (solitamente 0.05) si rifiuta H0.
Quale test usare: guida pratica
La domanda più frequente negli esami di statistica è: "Quale test applico?". La risposta dipende dal tipo di dati e dalla domanda di ricerca.
Schema — Test statistici e quando usarli
| Test | Dati richiesti | Domanda tipica | Esempio L22 |
|---|---|---|---|
| t-test indipendenti | Continui, 2 gruppi separati | Differenza tra 2 gruppi diversi? | VO₂max allenati vs non allenati |
| t-test appaiati | Continui, stesse persone prima/dopo | Cambiamento con l'allenamento? | FC prima e dopo 8 settimane di training |
| ANOVA a una via | Continui, 3+ gruppi | Differenza tra 3 o più gruppi? | Confronto 3 protocolli allenamento su forza |
| Chi-quadro | Categorici, tabella contingenza | Associazione tra due variabili categoriche? | Sesso vs tipo di sport praticato |
| Pearson r | Continue normali | Relazione lineare tra 2 variabili? | Correlazione altezza–peso |
| Spearman ρ | Ordinali o non normali | Relazione monot. tra 2 variabili ordinali? | Correlazione posizione classifica–RPE percepito |
| Mann-Whitney | Ordinali o continui non normali, 2 gruppi | Differenza non parametrica tra 2 gruppi? | Alternativa a t-test quando i dati non sono normali |
Applicazioni alle scienze motorie
Nella pratica professionale di un laureato L22, la statistica serve per:
- Valutazione della prestazione — confrontare le prestazioni di un atleta prima e dopo un programma di allenamento con il test t per campioni appaiati
- Lettura della letteratura scientifica — interpretare i risultati di studi (medie ± DS, valori p, R²) negli articoli scientifici di Fisiologia dell'esercizio e Medicina dello sport
- Ricerca applicata — progettare un protocollo di misurazione (es. test del VO₂max su un campione di atleti) scegliendo la dimensione del campione e il test statistico appropriato
- Nutrizione sportiva — analisi di dati su composizione corporea, apporti nutrizionali, correlazione tra dieta e prestazione
Stai preparando Statistica Bio-Sanitario? Nel gruppo trovi esercizi, schemi e studenti che stanno preparando lo stesso esame.
Metodo di studio consigliato dai colleghi
- La calcolatrice è di solito consentita — verifica sulla bacheca prima dell'esame. Gli studenti L22 Bio-Sanitario confermano nei gruppi che la calcolatrice è consentita nella prova intermedia. Avere foglio, penna e calcolatrice a disposizione è parte della preparazione — verifica questa informazione sulla bacheca del tuo codice materia prima dell'esame, poiché le modalità possono variare.
- Comprensione teorica e calcolo vanno insieme. Il programma copre sia la teoria (distribuzioni, test di ipotesi, correlazione) sia l'applicazione numerica. La community consiglia di padroneggiarli entrambi: esercitarsi sui calcoli consolida la comprensione dei concetti, e capire la teoria rende i calcoli più significativi. Verifica sulla bacheca del tuo codice materia le istruzioni specifiche per la prova intermedia.
- Statistica descrittiva per prima. Media, mediana, deviazione standard — sono la base di tutto il resto. Chi li padroneggia bene trova le parti successive molto più accessibili.
- La distribuzione normale è il cardine. Capire bene la curva normale — proprietà, z-score, area sotto la curva — permette di comprendere quasi tutti i test statistici successivi.
- Le dispense del corso sono il punto di partenza. Studiare le dispense del docente nella loro interezza — modulo per modulo — è il metodo di studio più citato da chi ha già dato questo esame. Avere tutto il materiale del corso organizzato è il primo passo.
Schema — Distribuzioni di probabilità: a confronto
| Distribuzione | Quando si usa | Parametri chiave | Esempio in ambito motorio-sportivo |
|---|---|---|---|
| Normale (gaussiana) | Variabili continue simmetriche, campioni grandi — base della maggior parte dei test parametrici | μ (media), σ (deviazione standard) | Distribuzione dell'altezza o del VO₂max in un campione di atleti |
| t di Student | Test di ipotesi sulla media con campioni piccoli (n<30) o quando σ della popolazione è sconosciuta | Gradi di libertà (df = n−1) | Confronto FC media prima/dopo 8 settimane di allenamento su 15 soggetti |
| Chi-quadro (χ²) | Test su variabili categoriche; verifica dell'indipendenza tra due variabili in una tabella di contingenza | Gradi di libertà (df = (r−1)(c−1)) | Associazione tra sesso (M/F) e disciplina sportiva praticata (individuale/squadra) |
| Binomiale | Variabile con solo due esiti (successo/insuccesso) in n prove indipendenti con probabilità p costante | n (numero prove), p (probabilità successo) | Probabilità che almeno 7 atleti su 10 migliorino il proprio record personale |
Domande dalla community
Le domande più frequenti che gli studenti L22 Bio-Sanitario si pongono preparando Statistica:
- La calcolatrice è permessa all'esame?
- Chi ha già sostenuto l'esame indica che la calcolatrice è di norma consentita — ma le modalità esatte vanno verificate nella bacheca del proprio codice materia prima di ogni prova. Le istruzioni ufficiali sono quelle vincolanti.
- Cos'è esattamente il p-value?
- Il p-value è la probabilità di osservare i dati ottenuti (o dati ancora più estremi) assumendo che l'ipotesi nulla H₀ sia vera. Se p < α (solitamente 0.05), si rifiuta H₀: la probabilità di vedere questi dati per caso è troppo bassa. Attenzione: p < 0.05 non significa "la differenza è grande" — significa "è statisticamente significativa" (l'effetto potrebbe comunque essere minimo).
- Devo calcolare tutto a mano o ci sono formule da memorizzare?
- Il programma richiede di conoscere le formule principali (media, deviazione standard, z-score, r di Pearson) e saper applicarle. Non è richiesta la derivazione teorica — l'obiettivo è capire cosa si calcola e perché, non padroneggiare la matematica avanzata.
- Cosa vuol dire R² in una regressione?
- R² (coefficiente di determinazione) indica la proporzione di variabilità della variabile dipendente spiegata dalla variabile indipendente. Un R² = 0.64 significa che la variabile X spiega il 64% della variabilità di Y. Valori vicini a 1 indicano un buon adattamento del modello, vicini a 0 un adattamento scarso.
Come funziona l'esame
Come tutti gli esami Pegaso, Mercatorum e San Raffaele dal 2026: prova intermedia online (Lockdown Browser, da casa) seguita da prova finale obbligatoria in presenza per verbalizzare il voto definitivo.
Le modalità cambiano frequentemente: numero di domande, sessioni in presenza, punti premialità, tablet vs orale. Trovi tutto spiegato nella guida completa, sempre aggiornata:
Come funzionano gli esami Pegaso, Mercatorum e San Raffaele →Quanto tempo serve
Con 6 CFU il programma è contenuto. Gli studenti Bio-Sanitario nei gruppi L22 segnalano 3-4 settimane come tempo sufficiente: le prime due per statistica descrittiva e probabilità, le ultime per i test di ipotesi e correlazione/regressione. Chi ha già studiato statistica precedentemente (es. diploma tecnico o scientifico) può ridurre il tempo.
Questa materia ti prepara a…
- Metodologie per la Ricerca Applicate alle Scienze Motorie (3° anno) — la statistica è il linguaggio della ricerca scientifica; senza di essa non è possibile leggere né produrre studi in ambito motorio-sportivo
- Nutrizione Clinica e Dietetica Applicata allo Sport (3° anno, Bio-Sanitario) — l'analisi dei dati nutrizionali e di composizione corporea richiede strumenti statistici
- Metodologia della Valutazione Motoria — la valutazione delle prestazioni fisiche si basa su misurazioni che richiedono strumenti statistici per essere interpretate
Nel gruppo trovi esercizi, schemi e materiali condivisi da chi ha già superato Statistica L22 Bio-Sanitario.
Domande frequenti
6 CFU nel piano 2025 (cod. 0502506SECSS01NM). Verifica il codice assegnato sul tuo piano di studi sulla piattaforma Pegaso.
No. Statistica è specifica dell'indirizzo Bio-Sanitario al primo anno. L'indirizzo Statutario ha invece Psicologia dello Sviluppo e Diritto Europeo dello Sport. Verifica sempre il tuo piano di studi sulla piattaforma.
Con 6 CFU e focus sulla statistica applicata (non teoria matematica avanzata), è accessibile anche senza background quantitativo solido. Le parti che richiedono più studio sono le distribuzioni di probabilità e i test di ipotesi. Chi ha già studiato statistica al liceo o con diploma tecnico troverà le prime settimane più veloci.
Le dispense del docente sono il riferimento principale. Per la parte dei calcoli, esercitarsi su esempi pratici è più utile della sola lettura teorica. Nel gruppo WhatsApp trovi materiali condivisi da Chi ha già sostenuto l'esame.
Gli esami seguono il formato standard Pegaso (prova intermedia online + prova finale in presenza). Per i dettagli aggiornati leggi la guida sugli esami Pegaso.
Il test t confronta due gruppi (es. allenati vs non allenati). L'ANOVA a una via si usa quando i gruppi da confrontare sono tre o più. Usare il t-test ripetutamente su più coppie aumenta il rischio di errore di tipo I — è per questo che esiste l'ANOVA. Dopo un risultato ANOVA significativo, si usano test post-hoc (es. Tukey, Bonferroni) per capire quali coppie differiscono.
La correlazione di Pearson (r) si usa quando entrambe le variabili sono continue e distribuite normalmente. La correlazione di Spearman (ρ) è la versione non parametrica: si usa con dati ordinali oppure quando la distribuzione non è normale. In ambito sportivo, variabili come VO₂max, peso, altezza sono solitamente adatte a Pearson; scala RPE o posizione in classifica richiedono Spearman.