Obiettivi formativi
Introdurre lo studente all'utilizzo di moderni sistemi di elaborazione delle informazioni e renderlo in grado di produrre autonomamente modelli ed elaborazioni dei dati di crescente complessità.
Prerequisiti
conoscenza di base di statistica univariata.
Contenuti dell'insegnamento
Il corso riguarderà l'impiego di varie tipologie di software, in modo particolare sviluppato per l'ambito statistico e di calcolo numerico, e nell'elaborazione di dati clinici e biologici.
Programma esteso
Introduzione a R, Jasp, Jamovi,
IBM-SPSS.
Analisi descrittiva. Esplorare i dati con i grafici.
Metodi e modelli non parametrici.
Correlazione e regressione.
ANOVA, ANCOVA e Repeated measures ANOVA. Modelli fattoriali.
Regressione Logistica.
Analisi della sopravvivenza.
Bibliografia
Appunti e materiale delle lezioni
Risorse internet
Alcuni testi potenzialmente utili:
1) Field A.P., Miles J., Field Z. "Discovering Statistics using R", ed. SAGE
2) Field A. "Discovering Statistics Using IBM SPSS" ed. SAGE
3) Davies T.M. "The Book of R. A first course in programming and statistics" ed. No Starch Press
Metodi didattici
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
La prova di verifica dell'apprendimento consisterà nell'elaborazione di un database di dati clinici e nella produzione di un opportuno report scritto da presentare e discutere in sede di esame.
In caso di emergenza sanitaria la discussione verrà effettuata in remoto.
Altre informazioni
no
Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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