ProgrammaDefinizione di statistica, biostatistica e statistica medica. La differenza tra statistica descrittiva ed inferenziale. La definizione di variabile. Il ruolo delle variabili. I tipi di variabile. Archiviazione dei dati (tabelle e database). Le tipologie di studio in biostatistica e statistica medica. Statistica descrittiva: obiettivi e tecniche. Come si descrivono le variabili nominali (tabelle, istogrammi, aerogrammi). Statistica descrittiva: variabili quantitative continue o discrete. Rappresentazione della variabilità: istogrammi, grafici a dispersione. Sommario sulle possibili misure di tendenza centrale, dispersione, simmetria e curvatura per le variabili quantitative. La media aritmetica. La mediana. La moda. La dispersione: intervallo di variazione, range interquartile, deviazione standard, coefficiente di variazione. Diagramma a scatola (box plot).
Introduzione all’utilizzo di OPENSTAT. Esempi: istogrammi, box plot. La distribuzione normale. Proprietà della distribuzione normale. Distribuzioni normali e non normali: media, mediana e moda. Asimmetria e Curtosi. Diversi esempi. Cenni sui test di Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk per valutare la normalità. Non normalità e grafici per rappresentare la distribuzione dei dati. La distribuzione log-normale: media e deviazione standard geometrica. Altri esempi con OPENSTAT. Cenni sulla distribuzione binomiale. Cenni sulla distribuzione di Poisson.
Distinzione tra statistica inferenziale parametrica e non parametrica. Distribuzione normale: il campionamento. Teorema del limite centrale per distribuzioni normali (no dimostrazione). Test di ipotesi su una media. Tavole per il calcolo della significatività. Test a una e due code. Il livello di significatività a. Cenni su errore di I e II tipo. Vincoli e gradi di libertà. La distribuzione t di Student (SD della popolazione ignota). Confronto tra due medie: dati appaiati.
Confronto tra due medie: dati indipendenti con esempi. Test non parametrici: introduzione. Il rango. Test di Mann-Whitney. Correzione di continuità di Yates. Test di Wilkoxon. Utilizzo di OPENSTAT per fare i test.
La frequenza per variabili categoriche/qualitative. La distribuzione binomiale: ripresa. Approssimazione binomiale/gaussiana. Teorema del limite centrale per variabili categoriche. Confronto tra frequenze se si conosce la probabilità di un evento. Tavola di contingenza 2x2 e gradi di libertà. Misure di associazione (differenza di proporzioni, rapporto di proporzioni, odds ratio). Test per la differenza tra due proporzioni. Test di chi-quadro per frequenze indipendenti.
Uso di OPENSTAT per le tavole di contingenza. Le tavole di contingenza per i test di screening. Prevalenza. Sensibilità, specificità, tasso di errore falso-positivo, tasso di errore falso-negativo, valore predittivo +, valore predittivo -, LR+, LR-.
Scatter plot per variabili X,Y. Differenza tra correlazione e regressione. Regressione lineare semplice. Cenno alle formule dei minimi quadrati. Il significato di intercetta con asse y e pendenza. Coefficiente di correlazione lineare R. Correlazione di Pearson e Spearman. |