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  1. Medicine and Surgery
  2. Master Degree
  3. Biotecnologie Mediche [F0902D - F0901D]
  4. Courses
  5. A.A. 2023-2024
  6. 1st year
  1. Biostatistics (blended)
  2. Summary
Unità didattica Course full name
Biostatistics (blended)
Course ID number
2324-1-F0901D043-F0901D086M
Course summary SYLLABUS

Blocks

Back to Data Analysis

Course Syllabus

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Obiettivi

Acquisizione delle conoscenze di base dei principali di strumenti statistico-metodologici della statistica descrittiva e inferenziale per la programmazione degli esperimenti, l’analisi dei dati, le peculiarità del dato di laboratorio.

Lo studente sarà in grado di: comprendere aspetti basilari del disegno dello studio, implementare autonomamente analisi statistiche di base, leggere con spirito critico la letteratura scientifica che presenti analisi statistiche descrittive e inferenziali.

Contenuti sintetici

Il modulo si propone di contribuire alla formazione di un biotecnologo medico che sia in grado di:

  • comprendere i principi del disegno sperimentale in medicina e biologia
  • conoscere le principali tecniche di analisi statistica descrittiva ed inferenziale dei dati
  • cogliere le peculiarità del dato di laboratorio
  • utilizzare un software per l’elaborazione dei dati (facoltativo)

Programma esteso

Il modulo si articola come segue:

  • Basi di calcolo delle probabilità
  • Intervallo di confidenza sul parametro p probabilità di un evento (proporzione)
  • Tabelle di frequenza e grafici
  • Indicatori di ordine di grandezza e dispersione
  • Distribuzione Gaussiana (per approssimare l'andamento di un istogramma)
  • Stima di massima verosimiglianza
  • Intervallo di confidenza sul parametro mu
  • Verifica di ipotesi su p
  • Utilizzo della distribuzione Gaussiana per la costruzione degli intervalli di confidenza

Prerequisiti

Nessuno.

Modalità didattica

Lezioni tradizionali, Quiz on-line, video clip.

Materiale didattico

  • SULLIVAN, Michael. Fondamenti di statistica. Pearson, 2011.
  • Slides

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Primo semestre.

Modalità di verifica del profitto e valutazione

Prova scritta

  • L'esame scritto avviene su piattaforma esamionline di ateneo in laboratorio
  • 10 domande nella forma di quiz con 4/5 risposte oppure risposta calcolata
  • 30 minuti
  • 3 punti per ogni domanda

Orario di ricevimento

Da definire con lo studente via email.

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Aims

Basic knowledge of the most important statistical-methodological tools of the descriptive and inferential statistics for: design of experiments, data collection and analysis, the complexities of lab data.

The student will be able to: understand the main concepts of study design, implement statistical analysis, read the scientific literature presenting descriptive and inferential statistic results.

Contents

The goal of the course is to contribute to the education of the medical biotechnologist in order to be able to:

  • understand the principles of the experimental design in medicine and biology
  • understand the most important statistical techniques for data analysis
  • understand the specificities of the lab data
  • use a software for data analysis (additional)

Detailed program

The module is organized as follows:

  • Basics of probability calculation
  • Confidence interval on the parameter p probability of an event (proportion)
  • Frequency tables and graphs
  • Order of magnitude and dispersion indicators
  • Gaussian Distribution (to approximate the trend of a histogram)
  • Maximum likelihood estimation
  • Confidence interval on the mu parameter
  • Hypothesis testing on p
  • Use of the Gaussian distribution to construct confidence intervals

Prerequisites

None.

Teaching form

Standard classes, on-line quiz, video clip.

Textbook and teaching resource

  • SULLIVAN, Michael. Fondamenti di statistica. Pearson, 2011.
  • Slides

Semester

First semester.

Assessment method

Written test

  • The written exam takes place on the university's esamionline platform in the laboratory
  • 10 questions with 4/5 answers of a calculation reguired
  • 30 minutes
  • 3 points scored for each question

Office hours

To be defined with the student by email contact.

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Key information

Field of research
MED/01
ECTS
3
Term
First semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
32
Degree Course Type
2-year Master Degreee
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • LA
    Laura Antolini

Enrolment methods

Manual enrolments
Self enrolment (Student)

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