Syllabus del corso
Titolo
Introduzione alla statistica con R (parte I): descrizione statistica dei dati e basi di inferenza
Docente
Davide Paolo Bernasconi
Lingua
Inglese
Breve descrizione
Obiettivi
Il corso, attraverso lezioni frontali e sessioni in laboratorio, si propone di fornire nozioni di base di statistica per pianificare e analizzare i risultati di uno studio o esperimento scientifico.
Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di scegliere il disegno più adatto al loro studio, calcolare la dimensione ottimale del campione, eseguire una descrizione grafica e tabellare dei dati raccolti e analizzare l'associazione tra variabili attraverso opportune misure e test d'ipotesi.
Programma del corso
Giorno 1:
Introduzione al linguaggio R
Sintesi dei dati: misure descrittive e rappresentazioni grafiche.
Laboratorio con R
Giorno 2:
Introduzione al test di ipotesi
Test parametrici per variabili quantitative
Laboratorio con R
Giorno 3:
Test non parametrici per variabili quantitative
Test per variabili categoriali
Laboratorio con R
Giorno 4:
Correzione per confronti multipli
Sensibilità, specificità e Curva ROC
Laboratorio con R
Target audience
Dottorandi di qualsiasi disciplina interessati all'applicazione pratica dei metodi statistici di base per l'analisi dei dati nella ricerca scientifica
Metodo di valutazione
Test con domande a risposta multipla
CFU / Ore
2 CFU / 16 ore
Periodo e modalità di erogazione
13/01/2025 9 am -1 pm U2.08A
15/01/2025 9 am -1 pm U2.08A
20/01/2025 9 am -1 pm U1.06
22/01/2025 9 am -1 pm U2.08A
iscrizione su “Segreterie online”: from 16/12/2024 to 05/01/2025
Erogazione in presenza con possibilità di fruizione da remoto tramite lezioni in streaming e registrazioni.
Sustainable Development Goals
Title
Introduction to statistics with R (part I): data description and basic inference
Teacher
Davide Paolo Bernasconi
Language
English
Short description
Objectives
The course, through lectures and computer lab sessions, aims to provide basics notions of statistics to plan and analyze the results of a scientific study or experi-ment.
At the end of the course the participants should be able to choose the most suit-able design for their study, compute the optimal sample size, perform a graphical and tabular description of the data collected and analyze the association between variables through proper measures and hypothesis testing.
Course program
Day 1:
Introduction to R language
Data summaries: descriptive measures and graphical representa-tions.
Lab session with R
Day 2:
Introduction to hypothesis testing
Parametric tests for quantitative variables
Lab session with R
Day 3:
Non-parametric tests for quantitative variables
Tests for categorical variables
Lab session with R
Day 4:
Correction for multiple comparisons
Sensitivity, specificity and ROC curve
Lab session with R
Target audience
Doctoral students of any discipline who are interested in the practical application of basic statistical methods for data analysis in scientific research
Assessment method
Test with multiple choice questions
CFU / Hours
2 CFU / 16 hrs
Teaching period and mode
13/01/2025 9 am -1 pm U2.08A
15/01/2025 9 am -1 pm U2.08A
20/01/2025 9 am -1 pm U1.06
22/01/2025 9 am -1 pm U2.08A
course registration on “Segreterie online”: from 16/12/2024 to 05/01/2025
The course will be taught in presence with the possibility of remote participation through streaming lessons and recordings.
