Obiettivi formativi
Il modulo di Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica si pone l'obiettivo di introdurre lo studente alla logica del pensiero statistico e alla sua applicazione nella pratica reale. L'esposizione degli argomenti sarà orientata a problemi concreti di analisi e di ricerca in particolar modo tratti dalla letteratura medica.
Prendendo come inizio la moltitudine di informazioni da cui siamo investiti quotidianamente, il corso si propone di fornire allo studente, in modo semplice, gli strumenti statistici necessari per descrivere e analizzare i dati, estrarre dai dati informazioni utili e prendere decisioni consapevoli.
Verrà data particolare enfasi al ragionamento statistico, all'interpretazione e al processo decisionale. A tal fine si insisterà più sulla comprensione concettuale che sul calcolo meccanico, anche alla luce dell'ampia scelta di software disponibile per l'analisi. La teoria verrà esplicitata mediante esercizi pratici e casi didattici. L’obiettivo finale del corso sarà pertanto che lo studente apprenda il “saper fare” oltre che “il conoscere”.
Prerequisiti
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Contenuti dell'insegnamento
La prima parte del corso introdurrà lo studente alla logica della pianificazione statistica e del disegno sperimentale. Verranno introdotti o richiamati i concetti di calcolo delle probabilità e calcolo combinatorio che serviranno nel seguito del corso. In questa fase verranno trattate le principali distribuzioni di probabilità tra cui la distribuzione binomiale, la distribuzione di Poisson e le distribuzioni Normale e Normale standard.
Nella seconda parte del corso verranno affrontati i metodi della statistica descrittiva. Verrà mostrato come riconoscere la tipologia dei dati e come riassumerli in opportuni indici. Lo studente apprenderà come calcolare le misure di posizione (media, mediana, moda), variabilità (varianza, deviazione standard), il coefficiente di variazione (CV) , i percentili e il loro uso.
Nella parte finale del corso verrano trattati i principi generali dell’ inferenza statistica. Verrano introdotti concetti di distribuzione campionaria, errore di I e II tipo, potenza di un test e curva operativa. Verranno quindi trattati: test parametrici - test t di Student, ANOVA a 1 e 2 criteri di classificazione; test non parametrici: - test di Wilcoxon, test di Mann-Whitney, test di Kruskal-Wallis, test di Friedman, test della mediana, test chi-quadrato,
test esatto di Fisher.
Programma esteso
Introduzione: statistica medica e discipline affini. La logica e la pianificazione statistica. Cenni di calcolo combinatorio: permutazioni, disposizioni, combinazioni. Applicazioni.
Cenni di calcolo delle probabilita': probabilita' semplice e composta, teorema di Bayes.
Odds. Odds ratios. Likelihood ratios. Applicazioni.
Distribuzioni di probabilita': distribuzione binomiale, distribuzione di Poisson, distribuzione Normale e Normale standard. Tabelle e loro uso.
Come riassumere i dati. Scale di misura.
Misure di posizione, ordine e variazione. Indici di tendenza centrale, media, mediana, moda.
Indici di variabilita', varianza, deviazione standard, CV. Percentili e loro uso .
Principi generali della inferenza statistica. La distribuzione campionaria. Ipotesi e test di ipotesi. Errore di I e II tipo. Potenza di un test e curva operativa.
Test parametrici: test t di Student, analisi della varianza ad 1 e 2 criteri
di classificazione. Test non parametrici: test di Wilcoxon, test di Mann- Whitney, test di Kruskal-Wallis, test di Friedman, test della mediana, test chi-quadrato, test esatto di Fisher.
Cenni di regressione lineare e correlazione.
Bibliografia
1) Appunti delle lezioni.
2) Triola M.M. Triola M.F. Fondamenti di Statistica. Per le discipline biomediche - ed. Pearson.
3) Sidney Siegel, N. John Castellan Jr.: - Statistica non parametrica - ed. McGraw-Hill.
4) Risorse e link da Internet.
Metodi didattici
Durante le lezioni verranno illustrati e commentati gli argomenti contenuti nel programma del modulo. Al termine della teoria relativa ad ogni argomento seguiranno esercizi che ne illustreranno l’applicazione in pratica. Verrà descritto il procedimento e l’esecuzione passo passo dei calcoli necessari. Verrà inoltre mostrato sia lo svolgimento manuale, sia la soluzione ottenuta mediante l’utilizzo di apposito software. Verranno particolarmente incoraggiati l’utilizzo dei software statistici open source “R”, Jasp e Jamovi e del software libero Epi Info.
Il corso sarà svolto tramite lezioni frontali sia in presenza (in aula) che in telepresenza (in sincrono-streaming) mediante il supporto della piattaforma Teams. In tal modo verrà preservata la possibilità di interagire in tempo reale con il Docente sia in presenza che a distanza.
Le lezioni si svolgeranno con ausilio di materiale iconografico raccolto in presentazioni che saranno messe a disposizione degli studenti sulla piattaforma Elly (https://elly.medicina.unipr.it).
Modalità verifica apprendimento
L'accertamento del raggiungimento degli obiettivi previsti consiste in una prova scritta con domande a risposta multipla su argomenti trattati nel corso.
Qualora a causa del perdurare dell'emergenza sanitaria fosse necessario adottare la modalità a distanza per gli esami di profitto, si procederà come segue:
prova scritta strutturata condotta a distanza (via Teams e Elly). Il candidato si manterrà collegato con microfono e videocamera accesi e svolgerà la prova sotto il controllo della commissione.
La prova si comporrà di domande a scelta multipla sui contenuti del corso (testi di riferimento + documenti caricati in Elly durante lo svolgimento del corso). Non è prevista penalità per le risposte non corrette. La consultazione del materiale didattico sarà consentito.
Il voto finale, comunicato successivamente alla prova scritta direttamente in Esse3, corrisponderà alla media aritmetica delle valutazioni ottenute nella prova scritta, espressa in trentesimi.
Gli Studenti con DSA/BSE devono preventivamente contattare Le Eli-che: supporto per studenti con disabilità, D.S.A., B.E.S. (https://sea.unipr.it/it/servizi/le-eli-che-supporto-studenti-con-disabilita-dsa-bes)
Altre informazioni
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Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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