{"id":2057,"date":"2020-12-22T14:42:34","date_gmt":"2020-12-22T13:42:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/?p=2057"},"modified":"2026-07-16T11:04:59","modified_gmt":"2026-07-16T10:04:59","slug":"i-dati-scale-di-misura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/i-dati-scale-di-misura\/","title":{"rendered":"I dati: le 4 scale di misura"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Una domanda: quante volte abbiamo visto \u2014 o fatto \u2014 l&#8217;errore di calcolare la <strong>posizione media in SERP<\/strong> per un insieme di keyword e usare quel numero come se fosse un dato qualsiasi? <br>La posizione media \u00e8 4,3, la keyword A \u00e8 3 e la B \u00e8 7, &#8220;in media siamo quarti&#8221;. <br>Il problema \u00e8 che una posizione in classifica non \u00e8 un numero: \u00e8 un <strong>dato ordinale<\/strong>. La distanza tra la posizione 1 e la posizione 3 non \u00e8 la stessa che tra la 3 e la 5, e fare la media di numeri che non hanno una distanza interpretabile \u2014 questa s\u00ec che \u00e8 una <strong>operazione priva di senso<\/strong>.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prima di fare qualsiasi calcolo su dei dati, dobbiamo chiederci: <strong>che tipo di dato \u00e8?<\/strong> La risposta decide tutto ci\u00f2 che possiamo \u2014 e non possiamo \u2014 fare dopo. E la risposta viene da una classificazione che, pur risalendo al 1946, resta il fondamento di ogni analisi statistica che si rispetti: <strong>le 4 scale di misura<\/strong> di Stanley Smith Stevens.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La scala di misura non serve a descrivere i dati: serve a stabilire quali operazioni hanno significato su quei dati.<\/strong> Pi\u00f9 una scala contiene informazione, maggiore \u00e8 il numero di analisi statistiche che possiamo applicare. \u00c8 questo il criterio che rende la classificazione di Stevens cos\u00ec potente e dura nella pratica.<\/p>\n\n<!--more-->\n\n\t\t\t\t<div class=\"wp-block-uagb-table-of-contents uagb-toc__align-left uagb-toc__columns-1  uagb-block-5ec2e74d      \"\n\t\t\t\t\tdata-scroll= \"1\"\n\t\t\t\t\tdata-offset= \"30\"\n\t\t\t\t\tstyle=\"\"\n\t\t\t\t>\n\t\t\t\t<div class=\"uagb-toc__wrap\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"uagb-toc__title\">\n\t\t\t\t\t\t\tI contenuti dell&#8217;articolo\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"uagb-toc__list-wrap \">\n\t\t\t\t\t\t<ol class=\"uagb-toc__list\"><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#i-4-livelli-di-misura\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">I 4 livelli di misura<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#dati-quantitativi-e-qualitativi\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Dati quantitativi e qualitativi<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#la-scala-nominale\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">La scala nominale<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#misure-di-tipo-ordinale\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Misure di tipo ordinale<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#la-scala-di-misura-a-intervalli-equivalenti\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">La scala di misura a intervalli equivalenti<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#la-scala-a-rapporti-equivalenti\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">La scala a rapporti equivalenti<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#le-scale-di-misura-formano-una-gerarchia\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Le scale di misura formano una gerarchia<\/a><ul class=\"uagb-toc__list\"><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#da-ricordare\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Da ricordare<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#operare-sui-dati-con-gli-strumenti-corretti\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Operare sui dati con gli strumenti corretti<\/a><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#prova-tu\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Prova tu<\/a><ul class=\"uagb-toc__list\"><li class=\"uagb-toc__list\"><a href=\"#per-approfondire\" class=\"uagb-toc-link__trigger\">Per approfondire<\/a><\/ul><\/ul><\/ol>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">I 4 livelli di misura<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I dati possono essere misurati a differenti livelli, a seconda del tipo di variabile e del livello di dettaglio registrato.<br>Lo psicologo americano Stanley Smith Stevens propose nel 1946 una classificazione a 4 livelli di misura (o scale di misura), ancora oggi largamente in uso.<\/p>\n\n\n<style>\nimg.wp-image-2058 {\n    border-radius: 50% !important;\n    border: 2px solid #ddd;\n    box-shadow: 0 1px 4px rgba(0,0,0,0.1);\n    aspect-ratio: 1\/1;\n    object-fit: cover;\n}\nfigure:has(img.wp-image-2058) {\n    margin-bottom: 2.5em;\n    overflow: hidden;\n}\n<\/style>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-rounded\"><figure class=\"alignleft size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/it.wikipedia.org\/wiki\/Stanley_Smith_Stevens\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/stanley-smith-stevens.jpg\" alt=\"Stanley Smith Stevens - classificazione delle scale di misura\" class=\"wp-image-2058\" width=\"413\" height=\"390\" srcset=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/stanley-smith-stevens.jpg 550w, https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/stanley-smith-stevens-300x284.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 413px) 85vw, 413px\" \/><\/a><figcaption>Stanley Smith Stevens<br>l&#8217;ideatore del sistema a 4 scale di misura<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n<div style=\"height:10px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parliamo quindi di:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Misura nominale<\/strong><\/li><li><strong>Ordinale<\/strong><\/li><li><strong>Intervallo<\/strong><\/li><li><strong>Rapporto<\/strong><\/li><\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La differenza tra queste 4 tipologie di scale di misura si basa su alcune caratteristiche salienti:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>L&#8217;ordine<\/strong><\/li><li><strong>La distanza tra le osservazioni<\/strong><\/li><li><strong>La presenza e l&#8217;inclusione di uno zero con un significato reale<\/strong><\/li><\/ul>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1350\" height=\"675\" src=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/scale-gerarchia-1.png\" alt=\"Gerarchia delle 4 scale di misura con le operazioni consentite per ciascuna\" class=\"wp-image-4317\" srcset=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/scale-gerarchia-1.png 1350w, https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/scale-gerarchia-1-300x150.png 300w, https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/scale-gerarchia-1-1024x512.png 1024w, https:\/\/www.gironi.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/scale-gerarchia-1-1200x600.png 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 709px) 85vw, (max-width: 909px) 67vw, (max-width: 1362px) 62vw, 840px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Gerarchia delle 4 scale di misura: ogni livello aggiunge un&#8217;operazione a quelle del livello precedente. La scala nominale permette solo il confronto di uguaglianza; quella a rapporti permette tutte le operazioni aritmetiche.<\/figcaption><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Dati quantitativi e qualitativi<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Iniziamo con un po&#8217; di concetti fondamentali, che ci accompagneranno sempre.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I dati possono essere classificati in 2 tipologie principali:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Quantitativi<\/strong><\/li><li><strong>Qualitativi<\/strong> (o <strong>categorici<\/strong>)<\/li><\/ul>\n\n<!-- wp:paragraph class=\"has-light-gray-background-color has-background\" --><p class=\"has-light-gray-background-color has-background\"><strong>Importante<\/strong><br>In statistica, l&#8217;intero gruppo che andiamo a studiare \u00e8 chiamato <strong>popolazione<\/strong>.<br>Gli individui (possono essere esseri viventi come cose) nella popolazione sono chiamati <strong>unit\u00e0<\/strong>.<br>Le caratteristiche delle unit\u00e0 che andiamo a studiare le chiamiamo <strong>variabili<\/strong>.<\/p><!-- \/wp:post-content -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Queste variabili possono essere quantitative oppure qualitative (dette anche categoriche).<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading --><h2 class=\"wp-block-heading\">La scala nominale<\/h2><!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Una misura nominale \u00e8 quella in cui i valori delle variabili sono nomi. In questo caso abbiamo che:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list --><ul><li><strong>L&#8217;ordine delle osservazioni non conta<\/strong><\/li><li><strong>La distanza non \u00e8 mantenuta<\/strong><\/li><li><strong>Non c&#8217;\u00e8 un vero zero<\/strong><\/li><\/ul><!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Usiamo esempi tratti dal mondo dell&#8217;analisi dei dati di traffico web, in quanto &#8220;pane quotidiano&#8221; per chi si occupa della seo.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Pensiamo al paese di provenienza delle visite a un sito web. Semplificando molto, considero che le visite provengano da 4 paesi:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Italia<br>Francia<br>UK<br>USA<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Possiamo contare le visite provenienti da ciascuno di questi paesi:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted --><pre class=\"wp-block-preformatted\"><strong>Paese<\/strong>        <strong>Visite<\/strong>\n Italia        3305\n Francia       1850\n UK            1938\n USA           2214<\/pre><!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Abbiamo a che fare, in tutta evidenza, con una misura di tipo nominale. <br>Questo perch\u00e9:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list --><ul><li><strong>L&#8217;ordine non conta<\/strong> (la tabella \u00e8 leggibile anche se muto la posizione dei vari paesi).<\/li><li><strong>La distanza tra le categorie non \u00e8 rilevante<\/strong>. (Lo sarebbe se trattassimo i dati in termini di rapporti).<\/li><li><strong>Lo zero non occorre <\/strong>(indicando l&#8217;assenza completa di viste, e quindi quel paese non figurerebbe nel report&#8230;)<\/li><\/ul><!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Per questo tipo di misure il tipo di grafico adatto \u00e8 il <strong>grafico a barre<\/strong>, oppure l&#8217;<strong>istogramma<\/strong>.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading --><h2 class=\"wp-block-heading\">Misure di tipo ordinale<\/h2><!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Una misura di tipo ordinale comporta la raccolta di informazioni nei quali l&#8217;ordine riveste importanza.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Nei termini delle caratteristiche salienti:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list --><ul><li><strong>L&#8217;ordine delle osservazioni conta<\/strong>.<\/li><li><strong>La misura ordinale non mantiene la distanza<\/strong>. La distanza tra due valori consecutivi non ha un significato (ad esempio, la distanza tra la prima e la seconda osservazione pu\u00f2 essere nell&#8217;ordine delle migliaia di unit\u00e0, quella tra la quinta e la sesta magari di poche unit\u00e0&#8230;).<\/li><li><strong>Non c&#8217;\u00e8 uno zero significativo<\/strong>.<\/li><\/ul><!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Tornando al nostro esempio delle visite al sito web per paese:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted --><pre class=\"wp-block-preformatted\"><strong>Paese        Posizione<\/strong>\n Italia        1\n USA           2\n UK            3\n Francia       4<\/pre><!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Abbiamo stabilito un ordine. La distanza tra i valori dei vari paesi \u00e8 ignota. Lo zero non esiste.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Il <strong>tipo di grafico appropriato per misure ordinali \u00e8 l&#8217;istogramma, oppure il grafico a barre<\/strong>.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph class=\"has-light-gray-background-color has-background\" --><p class=\"has-light-gray-background-color has-background\"><strong>Errore comune<\/strong><br>Calcolare la <strong>media aritmetica<\/strong> su dati ordinali \u2014 come la posizione media in SERP, le stelle di recensione (4,2 stelle su 5), o il livello di soddisfazione su scala Likert \u2014 \u00e8 un errore metodologico gravissimo.<br>La media presuppone che la distanza tra i valori sia interpretabile: tra &#8220;soddisfatto&#8221; e &#8220;molto soddisfatto&#8221; non c&#8217;\u00e8 la stessa distanza che tra &#8220;insoddisfatto&#8221; e &#8220;molto insoddisfatto&#8221;, eppure la media le tratta come se fossero numeri su un metro.<br>Cosa usare al suo posto? Per dati ordinali la <strong>mediana<\/strong> \u00e8 la misura di posizione corretta: ci dice il valore centrale dell&#8217;ordinamento senza assumere distanze uguali tra le categorie.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading --><h2 class=\"wp-block-heading\">La scala di misura a intervalli equivalenti<\/h2><!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Nell&#8217;intervallo, la distanza tra due valori ha un significato specifico.<br>Un esempio tipico \u00e8 quello di un questionario nel quale le risposte sono codificate in una scala che va, ad esempio, da:<br><br>1 = <em>mi piace pochissimo<\/em><br>a<br>10 = <em>mi piace moltissimo<\/em><\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Le caratteristiche delle misure di tipo intervallo:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list --><ul><li><strong>L&#8217;ordine delle risposte\/osservazioni \u00e8 rilevante<\/strong>.<\/li><li><strong>La distanza \u00e8 rilevante<\/strong>.<\/li><li><strong>Non c&#8217;\u00e8 uno zero con un significato reale<\/strong>. (Anche se i dati potrebbero essere scalati in modo da poter contare lo 0).<\/li><\/ul><!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Questo tipo di misura \u00e8 molto comune nei sondaggi.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p><strong>Il tipo di grafico appropriato per la rappresentazione \u00e8 il grafico a barre, il grafico a linee, il diagramma a dispersione (scatterplot).<\/strong><\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p><strong>Le statistiche pi\u00f9 appropriate per misurazioni di tipo intervallo sono la media, la mediana, la varianza, lo scarto quadratico medio, l&#8217;asimmetria, la curtosi.<\/strong><\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph class=\"has-light-gray-background-color has-background\" --><p class=\"has-light-gray-background-color has-background\"><strong>Nota<\/strong><br>Nella pratica molti questionari vengono analizzati come scale a intervalli, pur essendo questa una semplificazione largamente accettata ma non priva di discussione.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading --><h2 class=\"wp-block-heading\">La scala a rapporti equivalenti<\/h2><!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Veniamo ora al tipo di misura pi\u00f9 comune nell&#8217;analisi dei dati web: <strong>il rapporto<\/strong>.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Una misura di rapporto esprime il rapporto tra la grandezza di una quantit\u00e0 continua e un&#8217;unit\u00e0 di grandezza dello stesso tipo.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Una variabile misurata in questo modo include non solamente il concetto di ordine e di intervallo, ma anche l&#8217;idea di &#8220;nulla&#8221;, o zero assoluto. Dunque:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list --><ul><li><strong>L&#8217;ordine delle risposte\/osservazioni conta<\/strong>.<\/li><li><strong>Le differenze e i rapporti tra valori sono interpretabili<\/strong>.<\/li><li><strong>C&#8217;\u00e8 uno zero reale<\/strong>.<\/li><\/ul><!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Restando nel campo delle metriche web, un esempio tipico \u00e8 quello del rapporto tra numero di visite e obiettivi.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p><strong>I grafici appropriati sono: istogrammi, grafici a barre o a linee, diagrammi di dispersione (scatterplot).<\/strong><\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p><strong>Statistiche appropriate risultano: mediana, media, varianza, scarto quadratico medio, asimmetria, curtosi.<\/strong><\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading --><h2 class=\"wp-block-heading\">Le scale di misura formano una gerarchia<\/h2><!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>La categorizzazione delle scale di misura di Stevens ci mostra un incremento nella quantit\u00e0 di informazione disponibile a ogni livello. Volendo rappresentare la cosa schematicamente:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:uagb\/icon-list {\"block_id\":\"122cd211\",\"classMigrate\":true,\"childMigrate\":true} --><div class=\"wp-block-uagb-icon-list uagb-icon-list__outer-wrap uagb-icon-list__layout-vertical uagb-block-122cd211\"><div class=\"uagb-icon-list__wrap\"><!-- wp:uagb\/icon-list-child {\"block_id\":\"2a8b3d57\",\"label\":\"\\u003cstrong\\u003eNominale\\u003c\/strong\\u003e\",\"icon\":\"angle-down\"} --><div class=\"wp-block-uagb-icon-list-child uagb-icon-list-repeater uagb-icon-list__wrapper uagb-block-2a8b3d57\"><div class=\"uagb-icon-list__content-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-icon\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 320 512\"><path d=\"M143 352.3L7 216.3c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l22.6-22.6c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l96.4 96.4 96.4-96.4c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l22.6 22.6c9.4 9.4 9.4 24.6 0 33.9l-136 136c-9.2 9.4-24.4 9.4-33.8 0z\"\/><\/svg><\/span><\/span><div class=\"uagb-icon-list__label-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__label\"><strong>Nominale<\/strong><\/span><\/div><\/div><\/div><!-- \/wp:uagb\/icon-list-child --><!-- wp:uagb\/icon-list-child {\"block_id\":\"3135ec5c\",\"label\":\"\\u003cstrong\\u003eOrdinale (+ ordine)\\u003c\/strong\\u003e\",\"icon\":\"angle-down\"} --><div class=\"wp-block-uagb-icon-list-child uagb-icon-list-repeater uagb-icon-list__wrapper uagb-block-3135ec5c\"><div class=\"uagb-icon-list__content-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-icon\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 320 512\"><path d=\"M143 352.3L7 216.3c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l22.6-22.6c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l96.4 96.4 96.4-96.4c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l22.6 22.6c9.4 9.4 9.4 24.6 0 33.9l-136 136c-9.2 9.4-24.4 9.4-33.8 0z\"\/><\/svg><\/span><\/span><div class=\"uagb-icon-list__label-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__label\"><strong>Ordinale (+ ordine)<\/strong><\/span><\/div><\/div><\/div><!-- \/wp:uagb\/icon-list-child --><!-- wp:uagb\/icon-list-child {\"block_id\":\"3bb53a39\",\"label\":\"\\u003cstrong\\u003eIntervallo (+ distanza significativa)\\u003c\/strong\\u003e\",\"icon\":\"angle-down\"} --><div class=\"wp-block-uagb-icon-list-child uagb-icon-list-repeater uagb-icon-list__wrapper uagb-block-3bb53a39\"><div class=\"uagb-icon-list__content-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-icon\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 320 512\"><path d=\"M143 352.3L7 216.3c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l22.6-22.6c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l96.4 96.4 96.4-96.4c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l22.6 22.6c9.4 9.4 9.4 24.6 0 33.9l-136 136c-9.2 9.4-24.4 9.4-33.8 0z\"\/><\/svg><\/span><\/span><div class=\"uagb-icon-list__label-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__label\"><strong>Intervallo (+ distanza significativa)<\/strong><\/span><\/div><\/div><\/div><!-- \/wp:uagb\/icon-list-child --><!-- wp:uagb\/icon-list-child {\"block_id\":\"ac7785de\",\"label\":\"\\u003cstrong\\u003eRapporto (+ zero reale)\\u003c\/strong\\u003e\",\"icon\":\"angle-down\"} --><div class=\"wp-block-uagb-icon-list-child uagb-icon-list-repeater uagb-icon-list__wrapper uagb-block-ac7785de\"><div class=\"uagb-icon-list__content-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__source-icon\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 512 512\"><path d=\"M256 8c137 0 248 111 248 248S393 504 256 504 8 393 8 256 119 8 256 8zm-28.9 143.6l75.5 72.4H120c-13.3 0-24 10.7-24 24v16c0 13.3 10.7 24 24 24h182.6l-75.5 72.4c-9.7 9.3-9.9 24.8-.4 34.3l11 10.9c9.4 9.4 24.6 9.4 33.9 0L404.3 273c9.4-9.4 9.4-24.6 0-33.9L271.6 106.3c-9.4-9.4-24.6-9.4-33.9 0l-11 10.9c-9.5 9.6-9.3 25.1.4 34.4z\"\/><\/svg><\/span><\/span><div class=\"uagb-icon-list__label-wrap\"><span class=\"uagb-icon-list__label\"><strong>Rapporto (+ zero reale)<\/strong><\/span><\/div><\/div><\/div><!-- \/wp:uagb\/icon-list-child --><\/div><\/div><!-- \/wp:uagb\/icon-list -->\n\n<!-- wp:spacer --><div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div><!-- \/wp:spacer -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Oppure in una tabella:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:table {\"className\":\"is-style-stripes\"} --><figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table><tbody><tr><td><\/td><td><strong>Nominale<\/strong><\/td><td><strong>Ordinale<\/strong><\/td><td><strong>Intervallo<\/strong><\/td><td><strong>Rapporto<\/strong><\/td><\/tr><tr><td><strong>Ordine<\/strong><\/td><td>no<\/td><td>s\u00ec<\/td><td>s\u00ec<\/td><td>s\u00ec<\/td><\/tr><tr><td><strong>Distanza interpretabile<\/strong><\/td><td>no<\/td><td>no<\/td><td>s\u00ec<\/td><td>s\u00ec<\/td><\/tr><tr><td><strong>Vero zero<\/strong><\/td><td>no<\/td><td>no<\/td><td>no<\/td><td>s\u00ec<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure><!-- \/wp:table -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Alcuni tipi di livelli di misurazione possono essere trasformati in altri. La trasformazione pu\u00f2 avvenire dal pi\u00f9 complesso al meno complesso, mai viceversa. E nella trasformazione, ovviamente, perdiamo dell&#8217;informazione.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:uagb\/info-box {\"classMigrate\":true,\"subHeadingColor\":\"#1a1a1a\",\"icon\":\"bookmark\",\"iconimgPosition\":\"left-title\",\"iconColor\":\"#ba130a\",\"block_id\":\"3840ef3b\",\"sourceAlign\":\"middle\",\"seperatorColor\":\"#686868\",\"seperatorWidth\":98,\"showPrefix\":false} --><div class=\"wp-block-uagb-info-box uagb-infobox__outer-wrap uagb-block-3840ef3b\"><div class=\"uagb-infobox__content-wrap uagb-infobox uagb-infobox-has-icon uagb-infobox-icon-left-title uagb-infobox-left uagb-infobox-image-valign-middle uagb-infobox-enable-border-radius\"><div class=\"uagb-ifb-left-right-wrap\"><div class=\"uagb-ifb-content\"><div class=\"uagb-ifb-left-title-image\"><div class=\"uagb-ifb-image-icon-content uagb-ifb-imgicon-wrap\"><div class=\"uagb-ifb-icon-wrap\"><span class=\"uagb-ifb-icon\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 384 512\"><path d=\"M0 512V48C0 21.49 21.49 0 48 0h288c26.51 0 48 21.49 48 48v464L192 400 0 512z\"\/><\/svg><\/span><\/div><\/div><div class=\"uagb-ifb-title-wrap\"><h3 class=\"uagb-ifb-title\">Da ricordare<\/h3><\/div><\/div><div class=\"uagb-ifb-separator-parent\"><div class=\"uagb-ifb-separator\"><\/div><\/div><div class=\"uagb-ifb-text-wrap\"><p class=\"uagb-ifb-desc\">Posso trasformare un rapporto in un intervallo (rinunciando allo zero), un intervallo in un ordinale (rinunciando alla distanza significativa), un ordinale in un nominale (rinunciando all&#8217;ordine).<br><strong>Il contrario, \u00e8 impossibile.<\/strong><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><!-- \/wp:uagb\/info-box -->\n\n<!-- wp:heading --><h2 class=\"wp-block-heading\">Operare sui dati con gli strumenti corretti<\/h2><!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Ecco una tabella che riassume, per ogni scala, le operazioni consentite:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:table {\"className\":\"is-style-stripes\"} -->\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table><thead><tr><th><strong>Scala<\/strong><\/th><th><strong>Posso ordinare?<\/strong><\/th><th><strong>Differenze?<\/strong><\/th><th><strong>Rapporti?<\/strong><\/th><th><strong>Media?<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Nominale<\/strong><\/td><td>\u2717<\/td><td>\u2717<\/td><td>\u2717<\/td><td>\u2717<\/td><\/tr><tr><td><strong>Ordinale<\/strong><\/td><td>\u2713<\/td><td>\u2717<\/td><td>\u2717<\/td><td>generalmente no<\/td><\/tr><tr><td><strong>Intervallo<\/strong><\/td><td>\u2713<\/td><td>\u2713<\/td><td>\u2717<\/td><td>\u2713<\/td><\/tr><tr><td><strong>Rapporto<\/strong><\/td><td>\u2713<\/td><td>\u2713<\/td><td>\u2713<\/td><td>\u2713<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><figcaption class=\"wp-element-caption\">Operazioni consentite per ciascuna scala di misura. Pi\u00f9 saliamo nella gerarchia, pi\u00f9 operazioni sono disponibili.<\/figcaption><\/figure><!-- \/wp:table -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Abbiamo visto come i <strong>dati di tipo nominale o ordinale siano, nella classificazione tradizionale, dati di tipo qualitativo<\/strong>. Pertanto, su di essi non possiamo operare con le normali operazioni aritmetiche n\u00e9 usare direttamente indici statistici quali la media, lo scarto quadratico medio, l&#8217;asimmetria, la curtosi. Possiamo per\u00f2 utilizzare una serie di strumenti non parametrici, quali le <a href=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/tabelle-di-contingenza-e-probabilita-condizionata\/\">tabelle di contingenza<\/a> o il <a href=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/il-test-del-chi-quadrato-bonta-di-adattamento-e-test-di-indipendenza\/\">test chi quadrato di indipendenza<\/a>.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Per i <strong>dati di tipo quantitativo<\/strong> abbiamo ovviamente la possibilit\u00e0 di operare con gli strumenti dell&#8217;aritmetica di base (possiamo addizionare, sottrarre, moltiplicare, dividere), nonch\u00e9 avvalerci della possibilit\u00e0 di calcolare media, varianza, scarto quadratico medio, curtosi, asimmetria. Abbiamo anche a nostra disposizione strumenti di analisi di tipo parametrico, quali <a href=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/analisi-della-regressione-regressione-lineare-semplice\/\">indici di correlazione, calcoli di regressione<\/a>, e Anova.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Per la <strong>distinzione tra strumenti di analisi parametrici e non parametrici<\/strong>, <a href=\"https:\/\/www.gironi.it\/blog\/test-statistici-parametrici-e-non-parametrici\/\">rimando a questo articolo<\/a>.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading --><h2 class=\"wp-block-heading\">Prova tu<\/h2><!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Ora tocca a te. Ecco 5 metriche comuni di GA4. Per ciascuna, prova a identificare la scala di misura corrispondente:<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list --><ul><li><strong>Utenti<\/strong><\/li><li><strong>Paese di provenienza<\/strong><\/li><li><strong>Posizione media in SERP<\/strong><\/li><li><strong>Pagine per sessione<\/strong><\/li><li><strong>Bounce rate<\/strong><\/li><\/ul><!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Soluzione: Utenti e Pagine per sessione sono misure di <strong>rapporto<\/strong> (hanno uno zero reale e il rapporto ha senso). Paese di provenienza \u00e8 <strong>nominale<\/strong> (le categorie non sono ordinabili). Posizione media in SERP \u00e8 <strong>ordinale<\/strong> (c&#8217;\u00e8 un ordine ma la distanza non \u00e8 interpretabile). Bounce rate \u00e8 <strong>rapporto<\/strong> (\u00e8 un rapporto tra due grandezze, con zero reale).<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:separator --><hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/><!-- \/wp:separator -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p><strong>Prima ancora di scegliere un test statistico, dobbiamo chiederci quale tipo di dato abbiamo davanti.<\/strong> Quasi tutti gli errori nell&#8217;analisi dei dati nascono da questa domanda posta troppo tardi.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:separator --><hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/><!-- \/wp:separator -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Ora che sappiamo distinguere il tipo di dato che abbiamo davanti, possiamo finalmente chiederci: come si fa a riassumere un insieme di dati in un unico valore rappresentativo?<br>\u00c8 il tema delle <strong>misure di posizione<\/strong> (media, mediana, moda), che affronteremo nel prossimo articolo. E \u2014 dopo l&#8217;errore che abbiamo visto oggi \u2014 una domanda vale pi\u00f9 di mille formule: quando ha senso usare la media, e quando invece la mediana \u00e8 la scelta obbligata?<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:separator --><hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/><!-- \/wp:separator -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} --><h3 class=\"wp-block-heading\">Per approfondire<\/h3><!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Se vogliamo approfondire come i dati si classificano e si misurano \u2014 e perch\u00e9 farlo bene cambia tutte le analisi a valle \u2014 <a href=\"https:\/\/www.amazon.it\/dp\/8806246623?tag=consulenzeinf-21&#038;ascsubtag=i-dati-scale-di-misura\" rel=\"nofollow sponsored noopener\" target=\"_blank\"><em>L&#8217;arte della statistica<\/em><\/a> di David Spiegelhalter dedica ai dati e alla loro raccolta pagine di rara chiarezza.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph --><p>Chi invece vuole un manuale universitario completo, con esercizi e approfondimenti sulle scale di misura e le statistiche descrittive, pu\u00f2 consultare <a href=\"https:\/\/www.amazon.it\/dp\/8891910651?tag=consulenzeinf-21&#038;ascsubtag=i-dati-scale-di-misura\" rel=\"nofollow sponsored noopener\" target=\"_blank\"><em>Statistica<\/em><\/a> di Newbold, Carlson e Thorne (edizione MyLab), il testo di riferimento per i fondamenti dell&#8217;inferenza statistica.<\/p><!-- \/wp:paragraph -->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una domanda: quante volte abbiamo visto \u2014 o fatto \u2014 l&#8217;errore di calcolare la posizione media in SERP per un insieme di keyword e usare quel numero come se fosse un dato qualsiasi? La posizione media \u00e8 4,3, la keyword A \u00e8 3 e la B \u00e8 7, &#8220;in media siamo quarti&#8221;. 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