Obiettivo generale del corso integrato (statistics A and B, Laboratory of statistics) : apprendere i principi e metodi base della disciplina e come testare una ipotesi di ricerca. Questo permetterà agli studenti di utilizzare in modo appropriato i dati che raccoglieranno nella pratica clinica e terapeutica e negli studi scientifici che condurranno. Le conoscenze acquisite saranno inoltre utili per la revisione critica dei risultati pubblicati in ambito di ricerca medica corrente. Gli obiettivi specifici di Statistica B riguardano la formulazione e la comprensione di analisi e modelli statistici non complessi volti a spiegare la relazione tra variabili prognostiche o terapeutiche o ambientali ed esiti (outcomes) clinici o biologici.
Prerequisiti
Nozioni base di matematica delle scuole superiori, nozioni di statistica descrittiva
Metodi didattici
L’infrastruttura teorica dei temi trattati verrà supportata da applicazioni pratiche. Verrà utilizzata didattica frontale, project-based learning, gamification, oltre alla revisione di analisi statistiche basate su dati già pubblicati.
Verifica Apprendimento
Esame scritto che comprenderà domande aperte e domande con approccio problem-solving inerenti i temi trattati nel corso.
Testi
Pagano M, Gauvreau K, Mattie H. (2022). Principles of Biostatistics 3rd edition. Taylor & Francis LTD. Daniel WW and Cross CL (2018). Biostatistics: a foundation for analysis in the health sciences, 11th edition. WILEY.
Contenuti
Temi principali
1. Valutare la probabilità di errore nell’accettazione o rifiuto di ipotesi di tipo epidemiologico: il p-value.
2. Test parametrici o non-parametrici 3. Test statistici per diversi tipi di dati medici (incluso il t-test, chi-square test, F-test).
4. Stime puntuali e intervallari, gli intervalli di confidenza.
5. La Potenza di uno studio di evidenziare un effetto terapeutico o dannoso – quale dimensione campionaria?
6. Modelli statistici per stima e predizione. Alcuni esempi: regression lineare e logistica, analisi di sopravvivenza.