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STEPS (Statistical Education through Problem Solving) è un progetto sviluppato allo scopo di fornire un software didattico per l'insegnamento della statistica.
Disponibile all'indirizzo
http://www.stats.gla.ac.uk/steps/home.html

STEPS è stato prodotto da un consorzio di Università del Regno Unito:
- Università di Glasgow
- Università di Lancaster
- Università di Sheffield
- Università di Leeds
- Università di Nottingham Trent
- Università di Reading
- Università UMIST
Anno: 1996


La distribuzione del software è freeware per studenti, ricercatori e membri di istituzioni educative non a scopo di lucro.

STEPS (Statistical Education through Problem Solving) è un progetto sviluppato da un consorzio di prestigiose università britanniche con lo scopo di fornire un software didattico utile nell'insegnamento della statistica. Caratteristica principale del progetto è quella di fornire non solo uno strumento didattico estremamente curato sotto il profilo teorico, ma anche di utilizzare una grafica piacevole che rende più interessante lo studio delle problematiche presentate.

Il pacchetto comprende un glossario dettagliato di riferimenti statistici teorici e, fulcro di tutto il progetto, una serie di moduli che utilizzano esempi e dati concreti inerenti varie discipline, come la biologia, l'economia e la finanza, la geografia e la psicologia, al fine di aiutare lo studente nell'apprendimento degli argomenti statistici di volta in volta trattati. Ogni modulo contiene, inoltre, una dettagliata documentazione per l'insegnante, una per lo studente ed un questionario per la valutazione da parte dell'utente del modulo stesso.

Il software è stato realizzato principalmente per Personal Computer IBM, o compatibili, che presentano le seguenti caratteristiche: - microprocessore 80486dx; - monitor VGA; - 8Mb RAM; - disco fisso con 7Mb per l'installazione del modulo base, più da 500K a 1.5Mb per ogni modulo steps installato; - MSDOS 5.0 o successivo; - MS-Windows 3.1 o successivo.
In alcune applicazioni di STEPS è richiesta la previa installazione del pacchetto statistico Minitab 8.0. Alcuni moduli sono disponibili anche per ambienti Macintosh e Unix/X-Windows.

Il progetto STEPS è costituito da un modulo base (Steps Base) e da una serie di moduli didattici (Steps Applications) che possono essere installati singolarmente e a seconda delle esigenze didattiche. Attualmente risultano operative le seguenti applicazioni:

* Biologia:

1) All Creatures Great and Small Come determinare se qualcuno è sovrapeso o sottopeso? Quali fattori devono essere presi in considerazione e come costruire un indice che possa fornire un criterio oggettivo di valutazione? In questa applicazione l'indice BMI (body mass index) è preso in considerazione come misura dell'obesità. Istogrammi e diagrammi di dispersione, assieme a semplici statistiche descrittive sono utilizzate per derivare il suddetto indice. Vengono, inoltre, introdotti i concetti di trasformazione di variabile e di correlazione.

2) Skinfold Thickness Nei paesi sviluppati vengono comunemente utilizzati degli indicatori standard per valutare la crescita dei bambini. La determinazione degli indicatori può riferirsi a diverse grandezze come l'altezza, il peso, ecc. Nell'esercizio proposto l'attenzione è concentrata sulla misura del grasso presente nel tricipite (triceps skinfold thickness). Chiaramente gli standards di crescita vengono derivati dall'analisi di dati che riguardano bambini di differenti età e sesso. In questo contesto vengono introdotti i concetti di: - variabilità campionaria; - errore standard per una media campionaria; - intervalli di confidenza per una media; - dimensione campionaria necessaria per un dato livello di precisione delle stime; - trasformazione di variabile per ottenere una distribuzione normale.

3) The Birds and the Bees Nello studio del comportamento del gabbiano reale è utile essere in grado di identificare i maschi e le femmine. Sfortunatamente, nel caso dei gabbiani questo accertamento non può essere effettuato attraverso una semplice ispezione visiva, ma si deve ricorrere ad un intervento chirurgico. Il problema è, quindi, quello di identificare delle grandezze (dimensioni di parti del corpo, peso, ecc.) che possano essere misurate facilmente e che siano utili per discriminare i due sessi. A questo scopo, particolare attenzione è dedicata alle tecniche grafiche che comprendono: istogrammi, box plot e diagrammi di dispersione (scatterplots). In tali rappresentazioni è possibile intervenire al fine di esplorare l'efficacia di differenti valori soglia per l'attribuzione del sesso. Inoltre, la distribuzione normale è introdotta come modello per fornire criteri univoci di classificazione. L'applicazione richiede che gli studenti sperimentino differenti tipi di misurazioni atte a produrre un semplice ma efficace criterio discriminante.

4) IgE (Immunoglobulin E) L'immunoglobulina E è una delle sostanze prodotte dagli anticorpi. Alti livelli di questa sono associati a malattie come febbre da fieno, asma e eczema. Nella diagnosi di tali malattie un dottore può, dunque, prendere in considerazione gli eventuali alti livelli di IgE presenti nei pazienti. Il problema è definire un intervallo di riferimento per valori da considerare normali e usare questo per esaminare i livelli di IgE di tre pazienti sospetti di aver contratto l'eczema. Gli argomenti statistici trattati includono: - istogrammi e dotplots; - media, deviazione standard, mediana e percentili; - trasformazione di variabili per ottenere distribuzioni normali; - variabilità campionaria delle stime dei percentili.

5) The Case of Luddersby Hall: Salmonella Poisoning L'obiettivo di questo modulo è quello di identificare l'alimento causa di un avvelenamento da salmonella subìto da alcuni studenti in seguito ad pasto a mensa. Le informazioni fornite riguardano la descrizione del menù e il numero di casi di avvelenamento. Si tratta, quindi, di indagare sull'esistenza di una connessione fra il tipo di alimento ingerito e la presenza di salmonella. I principali strumenti di analisi utilizzati sono le tabelle di contingenza e il test Chi-quadrato.

6) Spatial Pattern of a Plant Population Questo modulo è stato disegnato per introdurre la distribuzione di Poisson come un modello per descrivere una configurazione in modo casuale di punti nello spazio. Lo studente deve esaminare i dati che riguardano la configurazione nel terreno di piante della stessa specie allo scopo di decidere se queste crescono in modo casuale o se sono raggruppate o se si presentano con un andamento regolare. Per la verifica dell'ipotesi che la configurazione è casuale si utilizza il test di omogeneità.

7) Birds of feather I - An Introduction to Statistics Il mercurio è un elemento altamente tossico che è immesso nell'ambiente da una varietà di fonti, molte delle quali dipendono dall'opera dell'uomo. La concentrazione di mercurio nei tessuti degli animali generalmente riflette in maniera esatta i livelli di inquinamento dell'ambiente. Ciò perché negli animali, attraverso la catena alimentare, gli elementi tossici si cumulano. In questo modo la valutazione dei livelli di inquinamento ambientale viene proposta attraverso la rilevazione della presenza di mercurio sul corpo dei gabbiani. Un importante aspetto che deve essere analizzato è quello riguardante le eventuali differenze riscontrabili nei livelli di mercurio a seconda dell'età e del sesso. Un'ampia gamma di tecniche statistiche di base vengono utilizzate per esplorare i dati forniti: - tabelle di frequenza; - istogrammi, diagrammi a barre, diagrammi ramo-foglia (steam & leaf), box plots; - misure centrali e di variabilità.

* Economia:

1) Bank Account Blues Una finanziaria, in risposta ad un calo delle vendite di alcuni suoi prodotti, ha intrapreso una campagna pubblicitaria in televisione e sulla stampa. Il modulo propone di investigare la relazione tra le vendite settimanali in seguito alla campagna ed i costi pubblicitari sostenuti. Il principale strumento di analisi proposto è la regressione lineare con l'obiettivo di costruire un valido modello. I calcoli necessari sono da effettuare ricorrendo all'aiuto del software statistico MINITAB. I risultati a cui lo studente giunge possono essere salvati durante l'esecuzione del modulo in un file e, quindi, stampati e consegnati all'insegnante sotto forma di relazione.

2) Probability Models Un'industria farmaceutica intende conformarsi al più presto alle indicazioni fornite dall'autorità nazionale competente per il controllo delle acque di scarico. Questo implica il rispetto degli standards stabiliti dalla suddetta autorità. Dal momento che la compagnia possiede i dati riguardanti il periodo e la quantità di emissione di particolari sostanze, si dovrà costruire un modello probabilistico che descriva il verificarsi di tali eventi. Il modello può essere costruito ricorrendo a MINITAB e i risultati trovati dallo studente possono essere salvati in un file.

3) Exploring Pharmaceutical Company Environments Un'industria farmaceutica vuole vagliare l'ipotesi di introdurre nel mercato un nuovo prodotto. Per questo occorre effettuare uno studio sulle spese da sostenere per la pubblicità, per la ricerca e lo sviluppo e per le multe per l'inquinamento provocato. Rispetto a queste tre tipologie di spesa il problema è quello di individuare quei costi che sono caratteristici nelle aziende di questo settore economico, come variano questi costi e se fattori particolari spiegano i diversi livelli di spesa. Tecniche di analisi esplorativa dei dati (EDA) come steam and leaf, box plots e dot plots sono utilizzati per analizzare i dati.

4) Comparing Pharmaceutical Company Behaviour Un'industria farmaceutica, che intende basare la sua campagna pubblicitaria dando un'immagine di sensibilità ecologica, desidera includere nel lancio di un nuovo prodotto informazioni riguardanti gli effetti dell'inquinamento. A questo proposito vuole stimare le spese addizionali cui deve far fronte nel lanciare la sua campagna pubblicitaria. Lo studente è guidato nella comparazione dei dati tramite tecniche grafiche di analisi esplorativa per distribuzioni semplici e multiple. Viene, inoltre, introdotta la fondamentale distinzione tra dati indipendenti e appaiati. A completamento del modulo lo studente sarà in grado di confrontare le caratteristiche più importanti tra due o più distribuzioni.

5) Salary Distributions Un'azienda impiega un determinato numero di operai, specializzati e non, che vengono pagati settimanalmente. Nella stessa azienda lavorano anche un certo numero di salariati, cioè lavoratori remunerati su base annua. Gli studenti sono invitati a scoprire se esistono discriminazioni tra i due differenti gruppi di lavoratori e, in particolare, se è riscontrabile una discriminazione per sesso all'interno dei gruppi stessi.
Gli argomenti statistici trattati comprendono:

• distribuzioni di frequenza;
• istogrammi con classi di diversa ampiezza; 
• distribuzioni di densità di frequenza; 
• approssimazione di un istogramma con una curva normale.