“forte fumatore, fumatore, ex-fumatore, mai fumato” è: una scala

“forte fumatore, fumatore, ex-fumatore, mai fumato” è: una scala ordinale
Il test di Tuckey per confronti multipli si usa: se i gruppi sono più di 10
Una scala di misura che permette di rilevare diff/uguaglianze e rapporti di sup/inf: ordinale
Il test di Bonferroni per confronti multipli si usa: se i gruppi sono max 10
Le info in scala nominale si possono sintetizzare con: frequenza in percentuale ed effettivo
La regressione lineare si può applicare se: non c'è alcuna manipolazione delle variabili da parte del
Se rifiuto ipotesi nulla quando è vera: errore di 1^ tipo
ricercatore
Se non rifiuto ipotesi nulla quando è falsa: errore di 2^ tipo
Perchè una retta di regressione abbia un significato utile in clinica occorre che: r² sia compreso tra 0,5 e 1
L'errore beta: falsi negativi
La formula della concordanza (k di Cohen) si usa: per valutare se l'accordo intra-operatori sia accettabile
L'errore alfa: falsi positivi
La formula di McNemar si usa: per valutare se l'accordo inter-operatore sia accettabile
I gradi di libertà sono: il numero di variazioni indipendenti di un insieme di misure
L'odd generico: quello che riguarda la totalità della popolazione
Se i dati sono in scala numerica discreta/nominale la variabilità è espressa: indicatori di eterogeneità
Il rischio assoluto: si può calcolare sia tra gli esposti che tra i non esposti
Se i dati sono in scala numerica continua la variabilità è espressa: indicatori di dispersione
I limiti di confidenza al 95%: forniscono info sulla precisione della stima camponaria/intervallo di valori che
In una distribuzione normale la media +/- 1 DS: 68 % della popolazione
ha il 95% di probabilità di essere uguale alla media universale o altra futura stima
In una distribuzione normale la media +/- 2 DS: 95,45 % della popolazione
Per quantile si intende: il valore che divide un insieme in n parti uguali
Una distribuzione è normale quando: la media coincide con la mediana, 16° percentile con media -1DS e 84°L'intervallo interquantile è un indicatore di dispersione che valuta l'ampiezza dell'intervallo: all'interno del quale
percentile con media +1DS
sono compresi il 50% dei soggetti con misure più vicine alla mediana
Una variabile con ditribuzione simmetrica si rappresenta con: media e deviazione standard
La potenza di un campione è: la probabilità che lo studio consenta una stima corretta, precisa e riproducibile
Deviazione standard è: un indicatore di dispersione dell'insieme
Una variabile con distribuzione simmetrica si rappresenta con: media e deviazione standard
Errore standard è: un indicatore dell'errore di stima della media/incertezza nella stima della media
L'analisi della varianza (ANOVA) si usa se: la popolazione da cui i campioni sono tratti sono distribuiti
Il coefficiente di variazione è: rapporto percentuale tra deviazione standard e media
normalmente
Il coefficiente di variazione indica che distribuzione è normale: <30%
Per verificare l'ipotesi con dati nominali si può usare: il test del chi quadro
Un test parametrico si usa quando: i dati sono distribuiti normalmente
Per verificare le relazioni fra due variabili si usa: retta di regressione
Un test non parametrico si usa quando: i dati sono ditribution free
Il rischio attribuibile a un fattore ambientale: uguale a RAss negli esposti – RAss non esposti / ecc.
I risultati di un trial clinico controllato sono validi quando: si è raggiunto l'obbiettivo primario
Un errore differenziale (bias o distorsione) è: un errore non casuale, cioè che tende a non essere accurato in
In un trial clinico cross-over ogni soggetto è sottoposto: a tutti i trattamenti in studio
una precisa direzione
In un trial clinico cross-over la dimensione del campione: è fissa
Il rischio relativo è: rapporto tra rischio assoluto negli esposti e rischio assoluto nei non esposti
In un studio caso-controllo retrospettivo si calcola: Odd Ratio
In uno studio caso-controllo prospettico si calcola: Rischio Relativo
In un trail clinico controllato ogni soggetto è sottoposto: a un solo trattamento
Lo studio trasversale permette: di formulare ipotesi da verificare in seguito in altri studi
Lo studio longitudinale permette: di verificare il trend spontaneo dei fattori di rischio
In uno studio prospettico si può calcolare: Risk Ratio/studiare patologie rare
In uno studio retrospettivo si può calcolare: la riduzione del rischio relativo
L'incidenza misura: lo sviluppo di una malattia in un periodo di tempo/l'apparire della malattia
La prevalenza misura: l'esistenza della malattia/la presenza in un dato istante della malattia
Se l'intervallo di confidenza del RR comprende 1 (o =1): fattore ininfluente
Se l'intervallo di confidenza del RR > 1: fattore favorisce evento
Se l'intervallo di confidenza del RR < 1: fattore protegge dall'evento
La curva ROC consente di evidenziare: la sensibilià di un test diagnostico
La curva ROC consente di evidenziare: l'effetto che si ha modific il cut-off o utiliz un test invece di un altro
L'accuratezza globale di un test è maggiore tanto più: la curva ROC si avvicina al punto di coordinate (0,1)
Il tasso grezzo di mortalità annuale è: n° totale di morti durante l'anno/popolazione totale al 1 luglio
Il rapporto di letalità è: n° di decessi per una malattia/numero totale dei soggetti affetti
La sensibilità di un test è: capacità di evidenziare i malati
La specificità di un test è: capacità di evidenziare i sani
Gli obbiettivi della raccolta e analisi dati sono: promuovere accuratezza e precisione/ridurre errori diff-non
diff/ridurre variabilità intra-extra osservazionale
Il test di Kruskall-Wallis si usa per verificare: se esiste una differenza statisticamente significativa tra
mediane di 3 o più gruppi
Il test Wilcoxon si usa per verificare: se esiste una differenza significativa tra mediane di 2 gruppi appaiati
Il test U di Mann-Whitney si usa per verificare: se esiste una differenza significativa tra mediane di 2 gruppi
non appaiati
Il test di Student si può applicare se: i gruppi sono indipendenti/sono distribuiti normalmente (parametrico)
Il test di Student si applica per verificare: che non ci sia differenza significativa tra due campioni