Obiettivi formativi
Saper impostare una indagine statistica eseguendo un piccolo esempio di sperimentazione clinica; saper trarre le conclusioni statistiche mediante i test appresi
Prerequisiti
nessuno
Contenuti dell'insegnamento
- Universo statistico
- Tipi di misura, criteri di applicabilità dei test
- Il campione biologico: metodologia di estrazione e suo dimensionamento
- Randomizzazione
- Distribuzioni di frequenza: istogrammi
- La distribuzione normale gaussiana
- Teoria della probabilità
STATISTICA DESCRITTIVA
-Rappresentazione grafica dei risultati
-Parametri fondamentali: media, varianza, deviazione standard ed errore standard
-Limiti fiduciali della media e relativo significato clinico
-I percentili
STATISTICA PARAMETRICA
-L'ipotesi nulla ( Ho ), tipi di errore
-Analisi per il confronto tra le medie: t di Student, analisi della varianza,
-Analisi per il confronto delle percentuali: tabelle di contingenza,
test chi quadrato
-Test esatto di Fisher
-La correlazione: la regressione lineare
STATISTICA NON PARAMETRICA
- Scale di valutazione soggettiva in clinica
- Limiti e vantaggi dei test non parametrici
METODOLOGIA DELLA RICERCA CLINICA
- Definizione di parametro normale e patologico
- La sperimentazione clinica
- Trials clinici: cieco e doppio cieco
- Il controllo, il placebo, il follw up
- Il consenso informato
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
u s o .
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.
Power Analysis e stima della dimensione campionaria.
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.
Regressione lineare e correlazione. Regressione multipla. Regressione
logistica.
Esercitazioni al computer con il software "R" ed Epi Info
Bibliografia
STANTON A. GLANTZ: Statistica per discipline Bio-mediche, McGraw Hill
L. LISON: Statistica applicata alla biologia sperimentale, Casa Ed. Ambrosiana
Introduzione ai sistemi informatici (Terza edizione)
D. Sciuto, G. Buonanno, W. Fornaciari, L. Mari,
Mc Graw Hill, 2004
Metodi didattici
lezioni frontali
Modalità verifica apprendimento
esame scritto e orale
Altre informazioni
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Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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