Course Syllabus
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire le basi teoriche e le conoscenze
informatiche necessarie per l’analisi di dati raccolti mediante un
disegno sperimentale o osservazionale, e l’interpretazione dei
risultati, con particolare attenzione ai disegni adattativi e ai modelli
predittivi. Tutti gli argomenti sono completati da esercitazioni
pratiche condotte in ambiente SAS.
L'insegnamento consente allo studente di acquisire solide basi nell'applicazione della statistica al contesto biostatistico.
Conoscenza e comprensione
Questo insegnamento fornirà conoscenze e capacità di comprensione relativamente a:
- l'uso dei diversi disegni sperimentali e i principi degli studi predittivi
- l'applicazione delle tecniche statistiche dei modelli misti agli studi sperimentali ed osservazionali
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Alla fine dell'insegnamento gli studenti saranno in grado di:
- analizzare i dati provenienti da uno studio sperimentale o osservazionale con i modelli misti
- interpretare sinteticamente e con linguaggio tecnico le misure ottenute
- valutare un protocollo di ricerca di uno studio sperimentale
Contenuti sintetici
Metodi statistici per l’analisi dei principali disegni sperimentali e di quelli adattivi
Metodi statistici per l’analisi dei modelli predittivi
Programma esteso
Introduzione teorica e pratica (in ambiente SAS) ai modelli statistici per l'analisi dei principali disegni degli esperimenti (completamente casualizzato, a blocchi, fattoriale, crossover)
Disegno e analisi degli studi randomizzati d'intervento (randomizzazione a cluster)
Introduzione agli studi adattativi
Introduzione ai modelli predittivi
Calibrazione e discriminazione nei modelli predittivi
Prerequisiti
Nessuna propedeuticità formale. Si richiede però la conoscenza dei
contenuti degli insegnamenti di Modelli statistici I
Metodi didattici
Lezioni frontali alternate a lezioni pratiche su dati reali erogate in laboratorio informatico.
In caso di emergenza COVID-19, le attività didattiche si svolgeranno da remoto secondo le modalità indicate sulla piattaforma e-learning.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Modalità prova finale per frequentanti
Scritto con orale facoltativo. La prova scritta è divisa in due parti (prova di laboratorio e tesina). Nella prova di laboratorio ogni studente dovrà analizzare un piccolo dataset di dati reali relativi a uno studio osservazionale o sperimentale e riportare i principali passaggi delle analisi e dei risultati commentandoli in funzione dle quesito clinico richiesto nel tema d'esame. Il software da utilizzare è SAS. Il prodotto dell'analisi (report dei risultati e commenti) vengono salavati in un file word e stampati per consgenarli al docente che verificherà la correttezza dell'impostazione e la valutazione dei risultati ottenuti. L'attività i n laboratorio durerà circa un'ora e mezza. Il voto attribuito alla prova di laboratorio sintetizzerà le capacità organizzativa di un lavoro di analisi oltre alla correttezza delle metodologie statistiche utilizzate e delle conclusioni. Nella tesina ciascuno studente approfondirà, da un punto di vista teorico,un argomento a scelta tra quelli presentati nel corso . Anche la tesina produrrà un voto. Il voto finale attribuito allo studente sarà una media del voto della prova di laboratorio e della tesina purchè entrambe siano sufficienti.
Modalità prova finale per non frequentanti
La prova finale sarà identica a quella dei frequentanti.
In caso di protrarsi dell'emergenza COVID-19, le attività di verifica dell’apprendimento si svolgeranno da remoto secondo le modalità indicate sulla piattaforma e-learning.
Testi di riferimento
Davies CS. Statistical Methods for the Analysis of Repeated Measurements. Springer, 2002
Chang M. Adaptive design theory and implementation using SAS and R. Chapman and Hall, 2008
Harrell F. Regression Modeling Strategies With Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, and Survival Analysis. Springer, 2015
Slide delle lezioni e materiale integrativo disponibili sulla piattaforma della didattica online
http://elearning.unimib.it/.
Il materiale è identico per frequentanti e non frequentanti
Periodo di erogazione dell’insegnamento
II semestre, IV periodo (approssimativamente maggio-giugno).
Lingua di insegnamento
L'insegnamento è completamente erogato in italiano. La maggior parte del materiale su cui gli studenti dovranno lavorare per la preparazione della tesina (ricerca bibliografica di articoli scientifici e testi) sono in inglese. La tesina può essere scritta in inglese.
Learning objectives
The course aims to provide the theoretical basis and the computer
skills necessary for the analysis of experimental and observational
data and the interpretation of results, with a focus on adaptive
designs and predictive models. All subjects are complemented by
practical exercises conducted with language SAS.
The course will allow the student to acquire solid foundations in the application of biostatistic model.
Knowledge and understanding
This course will provide knowledge and understanding in relation to:
- the rationale of different experimental designs and the principles of predictive studies
- the application of mixed models to experimental and observational studies
Ability to apply knowledge and understanding
At the end of the course the students will be able to:
- analyze data from an experimental or observational study with mixed models
- to interpret the obtained measurements
- evaluate a research protocol for an experimental study
Contents
Statistical methods for classical and adaptive experimental design
Statistical methods for predictive models
Detailed program
Theoretical and practical Introduction to statistical models for the analysis of the main designs of experiments (completely randomized, block, factorial, crossover (with language SAS)
Design and analysis of randomized intervention studies (cluster randomization)
Introduction to adaptive studies
Introduction to predictive models
Discrimination and calibration for predictive models
Prerequisites
No formal prerequisites. It requires, however, knowledge of the
content of the following courses: Statistical models I
Teaching methods
Lectures and computer lab classes
If COVID-19 emergency will continue the activities will take place remotely following the rules reported on the e-learning platform.
Assessment methods
Final test mode for attending students
Written exam with optional oral examination. The written exam is divided into two parts (laboratory test and term paper). In the laboratory test each student will have to analyze a small dataset of real data related to an observational or experimental study and report the main steps of the analysis and the results, commenting them according to the clinical question required in the exam theme. The software to be used is SAS. The analysis product (results report and comments) will be saved in a word file and printed to allow the teacher to exame the work. The laboratory test will last about 90 minutes. The vote attributed to the laboratory test will summarize the organizational skills of a work of analysis in addition to the correctness of the statistical methodologies used and conclusions. In the term paper each student will deepen, from a theoretical point of view, a topic chosen from those presented in the course. The term paper will also produce a vote. The final vote will be an average of the vote of the laboratory test and the vote of term paper provided both are sufficient.
Final test mode for non-attending students
The final exam will be identical to that of the attending students.
If COVID-19 emergency will continue the exam will take place
remotely following the rules reported on the e-learning platform.
Textbooks and Reading Materials
Slides from http://elearning.unimib.it/. Other material will be provided by the teacher
Davies CS. Statistical Methods for the Analysis of Repeated Measurements. Springer, 2002
Chang M. Adaptive design theory and implementation using SAS and R. Chapman and Hall, 2008
Harrell F. Regression Modeling Strategies With Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, and Survival Analysis. Springer, 2015
Semester
II semester, IV period (from May to June).
Teaching language
The language of the course is the Italian. Scientific articles needed to bibliographic research for essay are in English language. The essay can be written in English
Key information
Staff
-
Antonella Zambon