- Biostatistics (blended)
- Summary
Course Syllabus
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.
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.