Obiettivi formativi
Al termine del corso lo studente dovrebbe essere in grado di:
- leggere un articolo scientifico biomedico di base, comprendendone la struttura;
- maneggiare un database semplice, con particolare riferimento alla medicina occupazionale ed ambientale;
- eseguire test semplici di statistica inferenziale e descrittiva con software gratuito;
- valutare l'errore in modo appropriato nelle misure fisiche dirette ed indirette.
Prerequisiti
Conoscenze di matematica di base, conoscenze sommarie di Inglese.
Contenuti dell'insegnamento
Definizione di statistica. Le tipologie di studio in biostatistica e statistica medica. Statistica descrittiva: variabili qualitiative e
quantitative. Misure di tendenza centrale, dispersione, simmetria per le variabili quantitative. La media aritmetica. La mediana. La moda.
La distribuzione normale. Distribuzioni non normali. Asimmetria e Curtosi. Test di Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk. Cenni sulla distribuzione
binomiale. Cenni sulla distribuzione di Poisson.
Statistica inferenziale parametrica e non parametrica. Distribuzione normale: il campionamento. Teorema del limite centrale per distribuzioni
normali. Test di ipotesi su una media. Vincoli e gradi di libertà. La distribuzione t di Student. Confronto tra due medie: dati appaiati. Confronto tra due medie: dati indipendenti. Test non parametrici. Il rango.
Test di Mann-Whitney. Test di Wilkoxon. La frequenza per variabili categoriche/qualitative. Campionamento per variabili categoriche. Tavola di contingenza 2x2. Test di chi-quadro per frequenze indipendenti.
Le tavole di contingenza per i test di screening. Differenza tra correlazione e regressione. Regressione lineare semplice.
Coefficiente di correlazione lineare R. Correlazione di Pearson e Spearman . Le trasformazioni di variabili.
La teoria degli errori nelle misure fisiche e la propagazione degli errori.
Programma esteso
Come riportato nei contenuti.
Bibliografia
Le diapositive delle lezioni (caricate su elly a 2/3 del corso) costituiscono il punto di riferimento per lo studio.
Alcuni testi consultabili facoltativamente:
SA Glantz - Statistica per discipline biomediche - McGraw-Hill.
JR Taylor - Introduzione all'analisi degli errori - Zanichelli
Metodi didattici
Durante le lezioni frontali verranno illustrati e commentati gli argomenti nel programma del modulo. Ogni argomento teorico e contenente formule matematiche verrà spiegato con l’ausilio di esempi semplici e pratici, in modo che lo studente si focalizzi maggiormente sui concetti di base piuttosto che sulle formule. Inoltre, l’uso del software OPENSTAT consentirà poi allo studente di ripetere i test statistici affrontati a lezione per meglio comprenderne l’uso ed il significato. Molti termini tecnici verranno riportati sia in Italiano che in Inglese, in modo che lo studente possa autonomamente leggere la letteratura scientifica internazionale, in particolare nel campo della medicina occupazionale ed ambientale.
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://elly2020.medicina.unipr.it).
Modalità verifica apprendimento
L'accertamento del raggiungimento degli obiettivi previsti dal modulo prevede una prova scritta (in presenza o in remoto) consistente principalmente in quesiti a risposta aperta/multipla su argomenti trattati nel corso. In questo modo, verrà accertata la conoscenza e la comprensione, da parte dello studente, sia dei principi teorici che delle loro applicazioni in campo medico e biologico mediante l’uso di esempi pratici.
Il voto, in trentesimi, farà media pesata (1/3) con fisica (2/3).
Altre informazioni
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Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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