Course Syllabus
Obiettivi
Lo studente sarà in grado
di produrre le statistiche descrittive principali e apprezzare le
caratteristiche di un campione dai principali indici statistici e dai grafici.
Lo studente sarà in grado di valutare l’accuratezza di un test diagnostico con
gli indici di sensibilità, specificità e valore predittivo. Lo studente sarà in
grado di calcolare probabilità specifiche da distribuzioni Gaussiana e
Binomiale. Lo studente sarà in grado di impostare, sviluppare un test di
ipotesi (per medie e proporzioni) e l’intervallo di confidenza. Lo studente
sarà in grado di leggere criticamente un articolo scientifico.
Contenuti sintetici
Metodi per la descrizione di dati. Inferenza statistica: test d’ipotesi e intervallo di confidenza. Dimensione campionaria.
Programma esteso
METODI STATISTICI PER LA DESCRIZIONE DELLA VARIABILITA’ BIOLOGICA: Unità statistica, campione e popolazione, variabili e dati; Tipi di variabili; Indici di posizione e dispersione. RILEVAZIONE E PRESENTAZIONE DEI DATI: Metodi per la raccolta, codifica e controllo di qualità dei dati; La strutturazione di un archivio dati ai fini dell’elaborazione statistica; Presentazione dei dati in grafici e tabelle. VARIABILE CASUALE e DISTRIBUZIONE di PROBABILITA’: Le definizioni di probabilità; Concetto di probabilità condizionata e di indipendenza; Definizione di variabile casuale e distribuzione di probabilità, Distribuzioni Binomiale e Gaussiana. VALUTAZIONE DI UN PROCESSO DIAGNOSTICO: Sensibilità e specificità di un test diagnostico; Decisione clinica: probabilità come misura di incertezza; Valore predittivo di un test diagnostico. VALUTAZIONE DEI RISULTATI DI UNO STUDIO CLINICO: Concetto di parametro di una popolazione, sua stima campionaria ed errore standard; Intervallo di confidenza di un parametro: La logica del test di ipotesi, livello di significatività e potenza del test; L’applicazione di un test, valore di probabilità p e relazione con l’intervallo di confidenza; Dimensione campionaria; Inferenza statistica; Analisi della relazione fra variabili quantitative, qualitative e miste, cenni al modello di regressione semplice; Diversi tipi di studio nella ricerca clinica e nell’epidemiologia clinica; studi osservazionali e studi sperimentali; cenni alle diverse misure di efficacia (rischio relativo e odds ratio).
Prerequisiti
Modalità didattica
Laboratori informatici con
attività supervisionate in piccolo gruppi. Lettura critica di articoli
scientifici con approccio “Team-based learning”.
Materiale didattico
Marc M. Triola, Mario F. Triola, Jason Roy. Biostatistics for the
Biological and Health Sciences, 2nd Edition, ISBN 978-0-13-403901-5, published
by Pearson Education © 2018.J.
J. Martin Bland and Janet Peacock. Statistical Questions in Evidence-based Medicine, Oxford 2000
Periodo di erogazione dell'insegnamento
secondo anno, primo semestre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Esercitazione per valutare la capacità di produrre statistiche e grafici descrittivi. “Team-based learning”.
Orario di ricevimento
su richiesta tramite e-mail
Aims
The student will be able to calculate the main descriptive indexes and to appreciate the characteristics of a sample by descriptive statistics and plots. The student will be able to evaluate the accuracy of a diagnostic test by the sensitivity, specificity and predictive value indexes. The student will be able to calculate specific probabilities from Gaussian and Binomial distribution. The student will be able to calculate statistical tests for means and proportions and confidence intervals. The student will know how to critically read the methodology and results paragraphs of a clinical paper.
Contents
Detailed program
DESCRIPTIVE STATISTICS FOR BIOLOGICAL VARIATION: Statistical unit, target population, sample, variables and data. Types of variables. Summary indicators (central tendency and dispersion). DATA COLLECTION AND PRESENTATION OF DATA: Methods for collecting and coding data; quality control; Data-bases for statistical analysis; Presentation of data in graphs and tables. RANDOM VARIABLES AND PROBABILITY DISTRIBUTIONS: definitions of probability; conditional probability and independence; probability distributions and random variables (examples of Gaussian and Binomial distribution). DIAGNOSTIC PROCESS EVALUATION: sensitivity, specificity; clinical decision: probability as uncertainty measure; predictive value of a test. EVALUATION OF RESULTS IN A CLINICAL STUDY: population parameter, sample estimate and standard error; confidence intervals; statistical hypothesis test, significant level and power; application of a statistical test, p-value; sample size calculation; statistical inference; basic concepts of regression and correlation; different types of studies in clinical and epidemiological research, observational and experimental studies; efficacy measures (relative risk, odds ratio).
Prerequisites
None
Teaching form
Practical exercises and computer labs in supervised
small groups activities. The team-based learning approach will be also used for
critical reading of clinical papers.
Textbook and teaching resource
Marc M. Triola, Mario F. Triola, Jason Roy. Biostatistics for the
Biological and Health Sciences, 2nd Edition, ISBN 978-0-13-403901-5, published
by Pearson Education © 2018.J.
J. Martin Bland and Janet Peacock. Statistical Questions in Evidence-based Medicine, Oxford 2000
Semester
2nd year - 1st semester
Assessment method
Office hours
on request by e-mail