- Biostatistics
- Summary
Course Syllabus
Obiettivi
L’obiettivo generale dell’insegnamento di Biostatistica è quello di fornire le basi teoriche e pratiche per la pianificazione di uno studio in ambito biologico, la raccolta e l’elaborazione statistica dei dati, l’interpretazione e la comunicazione dei risultati.
Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà conoscere i concetti fondamentali della statistica descrittiva (indici di posizione e variabilità) ed inferenziale (test d’ipotesi, intervallo di confidenza) e dei modelli di regressione (modello lineare e logistico).
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà saper pianificare uno studio valutando la dimensione campionaria adeguata. Dovrà inoltre essere in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica per l’elaborazione dei dati.
Autonomia di giudizio
Lo studente dovrà saper scegliere il disegno di studio in funzione dell’obiettivo, dovrà orientarsi tra le tecniche di analisi statistica valutando quelle più appropriate per i dati dello studio. Dovrà inoltre saper comprendere e giudicare, dal punto di vista statistico, la solidità dei risultati degli studi pubblicati su riviste scientifiche.
Abilità comunicative
Lo studente avrà la capacità di comunicare in modo corretto ed efficace i risultati di uno studio, motivando le scelte metodologiche riguardanti l’analisi statistica.
Capacità di apprendimento
Al termine dell’insegnamento lo studente saprà padroneggiare i concetti fondamentali riguardanti l’analisi statistica e sarà quindi in grado, consultando la letteratura in ambito biologico, di cogliere in maniera più completa i risultati di uno studio.
Contenuti sintetici
1. Richiami di statistica per la descrizione della variabilità biologica
2. L’errore nella misura di fenomeni biologici
3. Richiami sulla teoria della probabilità
4. Elementi di inferenza statistica
5. Modelli di regressione
6. Pianificazione dello studio
Programma esteso
1. Richiami di statistica per la descrizione della variabilità biologica
Unità statistica, campione e popolazione, variabili e dati; Tipi di variabili; Indici di posizione e dispersione; Rappresentazione grafica dei dati.
2. L’errore nella misura di fenomeni biologici Valutazione dell’attendibilità dei metodi di misura; Errore casuale e precisione della misura; Errore sistematico ed accuratezza della misura.
3. Richiami sulla teoria della probabilità
Le definizioni di probabilità; Concetto di probabilità condizionata e di indipendenza; Definizione di variabile casuale e distribuzione di probabilità, Distribuzioni Binomiale e Gaussiana.
4. Elementi di inferenza statistica
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; Test T, introduzione all’analisi della varianza (ANOVA); Test Chi-quadrato; Test non parametrici.
5. Modelli di regressione
Correlazione e regressione lineare; regressione logistica
6. Pianificazione dello studio
studi osservazionali e studi sperimentali; calcolo della dimensione campionaria; controllo della variabilità sperimentale; revisione di studi: cenni alla meta-analisi.
Prerequisiti
Prerequisiti. Conoscenze base di matematica e informatica
Propedeuticità. Nessuna
Modalità didattica
Lezioni frontali in aula supportate da presentazioni PowerPoint.
Esercitazioni in laboratorio di informatica con applicazioni pratiche tramite il software R.
Materiale didattico
Slides proiettate a lezione
Le slides e tutto il materiale didattico sarà reperibile sulla piattaforma e-learning dell'insegnamento
Libro di testo (consigliato)
Whitlock MC, Schluter D. Analisi statistica dei dati biologici. Zanichelli, 2010.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Secondo semestre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Prova scritta finale che comprende:
- esercizi per valutare la capacità di applicazione dei concetti affrontati nel programma
- commento guidato di un’analisi (tabelle e grafici estratti da un articolo scientifico o output di R) per valutare la capacità di interpretazione dei risultati
- domande a scelta multipla per la valutazione estensiva della preparazione sul programma
Orario di ricevimento
Su appuntamento richiesto via email al docente
Aims
The course aims to provide theoretical and practical skills regarding the planning of a biological study, the collection and statistical analysis of data, the interpretation and reporting of results.
Knowledge and understanding
At the end of the course the student should know the fundamental concepts of descriptive (summary and variability indexes) and inferential (hypothesis testing and confidence interval) statistics and of regression models (linear and logistic models).
Applying knowledge and understanding
The student should be able to plan a study, calculate the proper sample size and apply statistical methods for the analysis of data.
Making judgements
The student should be able to select the study design depending on the aim and to choose the proper statistical analysis method depending on the nature of data. Furthermore, the student should be able to understand and evaluate, from a statistical point of view, the solidity of findings of published studies.
Communication skills
The student will be able to correctly report the results of a study, justifying the methods used for the statistical analysis.
Learning skills
At the end of the course, the student will manage the basic concepts of statistical analysis and will be able to fully understand the results of studies published in the biological literature.
Contents
1. Review of statistical methods for the description
2. The measurement error in biology
3. Review of elements of probability theory
4. Introduction to statistical inference
5. Regression models
6. Planning a study
Detailed program
1. Review of statistical methods for the description of biological variability
Statistical unit, sample and population, variables and data; Types of variables; Summary indexes and dispersion indexes; Graphical visualization of data.
2. The measurement error in biology
Evaluating the validity of measurement methods; sampling error and precision; systematic error and accuracy.
3. Review of elements of probability theory
The definitions of probability; Conditional probability and independence; Random variables and probability functions; The Binomial and the Gaussian distributions.
4. Introduction to statistical inference
Population parameter, estimate and standard error; Confidence interval; Introduction to hypothesis testing, significance level and power; T test, introduction to the analysis of variance (ANOVA); Chi-square test; Non-parametric tests.
5. Regression models
Correlation and linear regression; logistic regression
6. Planning a study
Observational and experimental studies; sample size calculation; control of the experimental variability; scientific reviews: introduction to meta-analysis
Prerequisites
Background. Basics of mathematics and computer science
Prerequisites. None
Teaching form
Classroom lectures supported by PowerPoint slides.
Computer lab sessions with the R software.
Textbook and teaching resource
Teaching slides
All the teaching resources will be made available through the course page on the e-learning platform
Suggested textbook
Whitlock MC, Schluter D. Analisi statistica dei dati biologici. Zanichelli, 2010.
Semester
Second semester
Assessment method
Final written examination, including:
- exercises to evaluate student’s ability to apply the concepts covered during the course
- guided commentary on statistical analyses (tables and figures from a scientific paper or R output) to establish the ability to correctly interpret the results
- multiple choice questions to check the level of knowledge of the student on the whole program
Office hours
Upon request by email
Key information
Staff
-
Davide Paolo Bernasconi