Course Syllabus
Obiettivi
Lo studente deve sapere: • spiegare i concetti di unità statistica, popolazione, tipi di variabili, variabilità nell’osservazione medica • descrivere ed utilizzare le misure di posizione e di variabilità • applicare correttamente la metodica di raccolta ed archiviazione delle informazioni • descrivere i metodi per la raccolta dati • tradurre i dati relativi ad uno o più fenomeni biologici in una rappresentazione tabellare e grafica • illustrare il problema dell’errore insito nelle procedure di misurazione • spiegare i concetti di errore sistematico e casuale e descrivere gli indici di accuratezza e precisione • illustrare il concetto di incertezza definendo il ruolo della probabilità • spiegare i fondamenti del calcolo delle probabilità • valutare la validità dei test diagnostici negli aspetti statistici definendo le caratteristiche utili per un loro • uso ottimale • definire una variabile casuale (discreta o continua) e le sue caratteristiche • indicare le proprietà delle principali distribuzione di probabilità utilizzate per l’interpretazione dei fenomeni biologici • Illustrare i concetti connessi al processo di inferenza statistica nei problemi di stima • Illustrare i concetti connessi al processo di inferenza statistica del test di ipotesi • come valutare l’eventuale relazione lineare tra due variabili quantitative Utilizzare il software R per descrivere ed analizzare i dati
Programma esteso
Unità statistica, campione e popolazione, variabili e dati - Tipi di variabili Indici di posizione e dispersione - 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 tabelle e grafici Valutazione dell’attendibilità dei metodi di misura - Errore casuale e precisione della misura - Errore sistematico ed accuratezza della misura Definizioni di probabilità - Concetto di probabilità condizionata e indipendenza - Operazioni sulle probabilità: probabilità dell’unione e dell’intersezione di eventi - Sensibilità e specificità di un test diagnostico Valori predittivi di un test diagnostico (Teorema di Bayes) - Definizioni e caratteristiche delle variabili casuali discrete e continue - V.C. Binomiale e di Poisson - V.C. Gaussiana - Universo vs campione e parametro vs stimatore - Distribuzione di campionamento di uno stimatore - Intervallo di confidenza - La logica del test statistico: errore di primo e di secondo tipo, p-value - Diversi tipi di test per uno o più campioni: confronto fra medie e proporzioni - Relazione tra Intervallo di confidenza e p-value: significatività statistica e clinica - Analisi della relazione fra due variabili quantitative - Indice di correlazione - Cenni al modello di regressione lineare semplice - misure di effetto per variabili dicotomiche e tempo all’evento
Prerequisiti
Nozioni base di matematica
Modalità didattica
Lezioni frontali, esercitazioni
Materiale didattico
M.Pagano & K.Gauvreau. Biostatistica (II edizione italiana). ed. Idelson Gnocchi, Napoli 2003.
Bland Martin, Statistica Medica, APOGEO, 2019
Bossi A., Cortinovis I., Statistica medica. Esercitazioni, Città Studi Edizione, 1996
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Primo semestre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Esame scritto con esercizi, test a risposte chiuse e domande aperte
Nel periodo dell'emergenza COVID-19 l'esame potrà essere svolto in presenza oppure on-line.
Orario di ricevimento
Su appuntamento
Sustainable Development Goals
Aims
Students should be able to: - explain the basic concepts of statistics: variables and data, statistical units and population - describe and use the main indices of location and variability - apply the principles related to the process of data collection and to the use of data-bases - build appropriate tabular and graphical representations of data - explain the process of measurement in biology and medicine - discuss the different types of error as related to any measurement process and the use of the index of precision and accuracy - illustrate the problem of uncertainty and the basic concepts probability evaluate the validity of a diagnostic test and its optimal use in the clinical practice - define a random variable and describe the main properties of discrete and continous distributions - discuss methods of statistical inference: the problem of point and interval estimation - discuss methods of statistical inference: the problem of hypothesis testing - evaluate the relationship between two quantitative variables: the Pearson correlation coefficient and the simple linear regression model. -use the software R for the description and analysis of data
Detailed program
Statistical units, sample, population, variables and data - Types of variables - Indices of location and dispersion - Methods for data collection, coding and checking Design of research data-bases - Construction of tables and graphs Concept of random and systematic errors as related to any measurement process - The indices of precision and accuracy - Definitions of probability - Concept of conditional probability and independence - Probability of the union and intersection of events. - Sensitivity and specificity of a diagnostic test - Predictive values of a diagnostic test (Bayes theorem) Discrete and continuous random variables - The Binomial and Poisson distribution - The Normal distribution - Sample Estimates versus Population Measures - Sampling distributions of estimators - Confidence intervals - The logic of hypothesis testing: type I and II errors, p-value One and two-samples tests for means and proportions - Confidence intervals and hypothesis testing: statistical vs clinical significance - The relation between two quantitative variables - Correlation and simple linear regression - measures of effects for binary and time to event outcomes
Prerequisites
Elementary notions of mathematics
Teaching form
Lectures and practicals
Textbook and teaching resource
M.Pagano & K.Gauvreau. Biostatistica (II edizione italiana). ed. Idelson Gnocchi, Napoli 2003.
Bland Martin, Statistica Medica, APOGEO, 2019
Bossi A., Cortinovis I., Statistica medica. Esercitazioni, Città Studi Edizione, 1996
Semester
First semester
Assessment method
Written with exercises, tests and open questions
Office hours
On demand
