ID:
509310
Durata (ore):
24
CFU:
3
SSD:
STATISTICA MEDICA
Anno:
2026
Dati Generali
Periodo di attività
Primo Semestre (01/10/2026 - 15/01/2027)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Il corso si propone di sviluppare nello studente le conoscenze teorico-pratiche delle più frequenti metodologie statistico-epidemiologiche (conoscenza e capacità di comprensione), nonché la capacità di applicare correttamente tali conoscenze all'analisi di studi sperimentali ed epidemiologici (capacità di applicare conoscenza e comprensione). Al termine del corso lo studente sarà in grado di utilizzare i principali strumenti di analisi statistica di dati, di interpretare in modo consapevole e critico i risultati derivanti dall'applicazione delle metodologie statistiche avanzate, di comunicare le evidenze derivanti dalle analisi stesse.
Prerequisiti
Il corso di Biostatistica avanzata richiede che lo studente abbia un'adeguata padronanza degli argomenti di Epidemiologia e di Statistica medica.
Metodi didattici
L’attività didattica comprende lezioni frontali con approccio problem solving, per rispondere a specifiche questions research così da aiutare lo studente ad acquisire le competenze necessarie per la pianificazione di studi e analisi biostatistiche, sviluppandone il senso critico.
Saranno utilizzati output di R.
Saranno utilizzati output di R.
Verifica Apprendimento
La verifica delle conoscenze e delle competenze sarà integrata per i 3 moduli di cui si compone il corso. La verifica dell’apprendimento si svolgerà in forma scritta in piattaforma condivisa e prevede in generale la soluzione di almeno 3 esercizi per ciascun modulo di cui si compone il corso integrato sia applicando in R sia interpretando output di R. Il tempo a disposizione è di 120 minuti. L'esito finale è un'idoneità e sarà ottenuta se conseguita su tutti 3 i moduli. Come da normativa, gli studenti con disturbi specifici dell'apprendimento potranno usufruire delle misure compensative indicati dal centro SAISD dell'Università degli Studi di Pavia.
Testi
- Daniel WW, Cross CL. Biostatistica. EdiSES, 2019.
- Data Mining with R: Learning with Case Studies, Second Edition Luis Torgo - CRC Press
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction Trevor Hastie, Robert Tibshirani , e al. Springer
- Genetic Epidemiology Methods and Protocols Editors: Evangelou, Evangelos (Ed.)
- Data Mining with R: Learning with Case Studies, Second Edition Luis Torgo - CRC Press
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction Trevor Hastie, Robert Tibshirani , e al. Springer
- Genetic Epidemiology Methods and Protocols Editors: Evangelou, Evangelos (Ed.)
Contenuti
Il corso è organizzato in 3 moduli distinti.
Modulo 1 - Principi di Analisi statistica con R
• Lezione 1 Titolo: “L’ambiente di programmazione R generalità e i principali oggetti”
- Installazione di R e configurazione
- Sintassi e gli oggetti principali ( Vettori, Liste, Matrici, Data Frames )
- Importare dati in R
- Trattamento dei dati mancanti
- Misure descrittive univariate
- Laboratorio con R
• Lezione 2 Titolo: “Rappresentazione Grafica con R ”
- Tipi di grafico e scelta della rappresentazione grafica opportuna
- Pacchetto Base
- Pacchetto Grid
- Pacchetto ggplot2
- Laboratorio con R
• Lezione 3 Titolo: “Data Mining con R ”
- Tecniche di riduzione della dimensionalità dei dati
- Esercitazioni con R
• Lezione 4 Titolo: “Identificare le relazioni tra variabili con R”
- Metodi statistici per valutare le relazioni tra variabili
- Esercitazioni con R
Modulo 2 - Metodi statistici in epidemiologia Genetica
• Lezione 1 Titolo: “Gli studi di associazione in Genetica”
- Concetti di Epidemiologia genetica "il Disegno dello studio"
- Approcci statistici per valutare l’associazione
- Esercitazioni con R
• Lezione 2 Titolo: “Power calculation and sample size”
- Calcolo di potenza e sample size con R
- Il problema dei test multipli
• Lezione 3 Titolo: “Gli studi di associazione in Genetica”
- Analisi di associazione e modelli di trasmissione
- Esercitazioni con R
• Lezione 4 Titolo: “Gli studi di associazione Genome Wide”
- Le malattie Complesse e i GWAS
- Metodologia nei GWAS
- Esercitazioni con R
Modulo 3 - Analisi della sopravvivenza
• Lezione 1- Quando si usa l’analisi di sopravvivenza.
Stime di sopravvivenza di Kaplan-Meier.
Come stabilire se vi sia una diversa sopravvivenza: il Log-rank test.
• Lezione 2 - Il modello di Cox degli azzardi proporzionali
Quando si può applicare e quale informazione fornisce.
Come stabilire quale sia il modello migliore.
•Lezione 3 - Quale approccio di analisi usare se la proporzionalità degli azzardi non è rispettata.
- Il modello di Cox stratificato.
Modulo 1 - Principi di Analisi statistica con R
• Lezione 1 Titolo: “L’ambiente di programmazione R generalità e i principali oggetti”
- Installazione di R e configurazione
- Sintassi e gli oggetti principali ( Vettori, Liste, Matrici, Data Frames )
- Importare dati in R
- Trattamento dei dati mancanti
- Misure descrittive univariate
- Laboratorio con R
• Lezione 2 Titolo: “Rappresentazione Grafica con R ”
- Tipi di grafico e scelta della rappresentazione grafica opportuna
- Pacchetto Base
- Pacchetto Grid
- Pacchetto ggplot2
- Laboratorio con R
• Lezione 3 Titolo: “Data Mining con R ”
- Tecniche di riduzione della dimensionalità dei dati
- Esercitazioni con R
• Lezione 4 Titolo: “Identificare le relazioni tra variabili con R”
- Metodi statistici per valutare le relazioni tra variabili
- Esercitazioni con R
Modulo 2 - Metodi statistici in epidemiologia Genetica
• Lezione 1 Titolo: “Gli studi di associazione in Genetica”
- Concetti di Epidemiologia genetica "il Disegno dello studio"
- Approcci statistici per valutare l’associazione
- Esercitazioni con R
• Lezione 2 Titolo: “Power calculation and sample size”
- Calcolo di potenza e sample size con R
- Il problema dei test multipli
• Lezione 3 Titolo: “Gli studi di associazione in Genetica”
- Analisi di associazione e modelli di trasmissione
- Esercitazioni con R
• Lezione 4 Titolo: “Gli studi di associazione Genome Wide”
- Le malattie Complesse e i GWAS
- Metodologia nei GWAS
- Esercitazioni con R
Modulo 3 - Analisi della sopravvivenza
• Lezione 1- Quando si usa l’analisi di sopravvivenza.
Stime di sopravvivenza di Kaplan-Meier.
Come stabilire se vi sia una diversa sopravvivenza: il Log-rank test.
• Lezione 2 - Il modello di Cox degli azzardi proporzionali
Quando si può applicare e quale informazione fornisce.
Come stabilire quale sia il modello migliore.
•Lezione 3 - Quale approccio di analisi usare se la proporzionalità degli azzardi non è rispettata.
- Il modello di Cox stratificato.
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Altre informazioni
Agli studenti che seguiranno il corso è chiesto di avere a disposizione un laptop per le esercitazioni in R.
Il docente riceve gli studenti solo su appunto, previo invio di una mail all'indirizzo simona.villani@unipv.it.
davide.gentilini@unipv.it
luisa.bernardinelli@unipv.it
Il docente riceve gli studenti solo su appunto, previo invio di una mail all'indirizzo simona.villani@unipv.it.
davide.gentilini@unipv.it
luisa.bernardinelli@unipv.it
Corsi
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MEDICINE AND SURGERY
Laurea Magistrale Ciclo Unico 6 Anni
6 anni
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