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Statistica Medica

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Anno accademico 2012/2013

Docente
Dott. Sergio VAI (Docente Titolare dell'insegnamento)
Insegnamento integrato
Crediti/Valenza
2
SSD dell'attività didattica
MED/01 - statistica medica
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Il corso, attraverso lo sviluppo di tre aree tematiche (matematica, statistica di base, statistica applicata), ha come finalità di rendere gli studenti in grado di:
• descrivere, interpretare e comunicare in modo appropriato le informazioni raccolte su un collettivo di unità sperimentali o pazienti;
• valutare le proprietà teoriche delle misurazioni effettuate in ambito biomedico;
• utilizzare i principali modelli probabilistici per:
a) predire il comportamento di una variabile biologica nella popolazione o in gruppi di pazienti;
b) prendere razionalmente decisioni tra più ipotesi diagnostiche o terapeutiche in presenza di incertezza.
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Programma

1. ELEMENTI DI STATISTICA DESCRITTIVA PER DISTRIBUZIONI UNIVARIATE1.1. La statistica nella ricerca sanitaria1.2. Il disegno sperimentale, il campionamento e l’inferenza1.3. Tipi di dati e scale di misurazione1.4. Classificazione in tabelle 1.5. Rappresentazioni grafiche di distribuzioni univariate1.6. Le misure di tendenza centrale 1.7. Misure di dispersione o variabilità 1.8. Indici di forma: simmetria e curtosi1.9. Accuratezza, precisione e scelta del numero di cifre significative1.10. Metodi per calcolare un generico quantile da una serie di dati 1.11. Rappresentazioni grafiche e semi-grafiche delle distribuzioni: data plot, box-and-whisker, line plot,stem-and-leaf2. DISTRIBUZIONI E LEGGI DI PROBABILITA’2.1. Elementi di calcolo combinatorio semplice2.2. Definizioni di probabilità: matematica, frequentista e soggettiva, con elementi di statistica bayesiana 2.3. Alcune distribuzioni discrete 2.4. Alcune distribuzioni continue2.5. Distribuzioni campionarie derivate dalla normale ed utili per l’inferenza3. INFERENZA SULLE PROPORZIONI3.1. Le tabelle di contingenza3.2. Procedura di verifica delle ipotesi 3.3. I fattori che determinano la potenza di un test3.4. Test di significatività. 3.5. Intervallo di confidenza o di fiducia di una proporzione3.6. Il chi-quadro3.7. Il log-likelihood ratio 4. INFERENZA SULLE MISURE DI TENDENZA CENTRALE4.1. Procedura di verifica delle ipotesi 4.2. I fattori che determinano la potenza di un test4.3. Test di significatività. 4.4. Intervallo di confidenza di una media 4.5. Intervallo di confidenza di una mediana 4.6. Il coefficiente di variazione (CV)4.7. Parametri e statistiche. Le proprietà ottimali di uno stimatore: correttezza, consistenza, efficienza,sufficienza. La robustezza di un test.4.8. Precisione e accuratezza di uno strumento o di una analisi 5. ANOVA A UN CRITERIO DI CLASSIFICAZIONE E CONFRONTI TRA PIÙ MEDIE5.1. Analisi della varianza ad un criterio di classificazione 5.2. Confronto tra analisi della varianza con due trattamenti e test t di Student per 2 campioni indipendenti 5.3. Test per l'omogeneità della varianza tra più campioni5.4. I confronti a priori o pianificati tra più medie 5.5. Confronti multipli a posteriori o post hoc 6. REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE E CORRELAZIONE6.1. La statistica bivariata: utilizzare la regressione oppure la correlazione?6.2. Descrizione di una distribuzione bivariata 6.3. Modelli di regressione 6.4. La regressione lineare semplice6.5. Valore predittivo della retta di regressione: estrapolazione o interpolazione?6.6. Test di significatività, intervalli di confidenza6.7. Correlazione6.8. Analisi della varianza a due criteri, mediante il metodo della regressione.7. TRASFORMAZIONI DEI DATI , OUTLIER7.1. Motivi delle trasformazione dei dati7.2. Alcune trasformazioni dei dati e suoi effetti7.3. La scelta della trasformazione idonea: il metodo di Box-Cox 7.4. Effetti delle trasformazioni sui risultati dell’ANOVA 7.5. L’outlier: dato anomalo o dato sbagliato? definizioni di outlier 7.6. Identificazione degli outlier con i metodi grafici7.7. Verifica degli outlier o gross error per campioni piccoli con distribuzione normale7.8. Trattamento degli outlier: eliminarli o utilizzarli? come? 8. METODI NON PARAMETRICI 8.1. Caratteristiche dei test non parametrici8.2. Alcuni test non parametrici9.  LA VALUTAZIONE STATISTICA DEI TESTS 9.1. Il teorema di Bayes 9.2. Sensibilità, specificità, valore predittivo, LR ed efficienza di un test o di una classificazione9.3. Curva ROC10. STATISTICA APPLICATA (Per la realizzazione di questo modulo, è auspicabile l’accesso al laboratorio informatico)10.1. Guida all’utilizzo dell’ambiente statistico R10.2. I valori di riferimento. Principi teorici e metodologia di produzione10.4. Utilizzo dell’EDA, dell’ANOVA e della regressione per l’ottimizzazione dei dati10.5. Valutazione della concordanza di due metodiche di misurazione biologica

Testi consigliati e bibliografia



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Ultimo aggiornamento: 28/06/2013 15:51
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