Alcune domande agli autori
Lo studio affronta un argomento scientifico
e/o clinico importante?
Lo studio è originale?
Lo studio è volto a provare le ipotesi proposte?
L’utilizzo di altre metodologie poteva condurre
a risultati differenti?
Si è modificato il protocollo di ricerca in corso
di studio?
Alcune domande agli autori
IL campione studiato è sufficientemente numeroso
e significativo come rappresentatività?
Che tipo di controllo vi è nello studio?
E’ appropriata l’analisi statistica?
Le conclusioni sono coerenti con i risultati?
Le conclusioni propongono interpretazioni
fisiopatologiche non consuete?
Esistono conflitti di interesse?
Metodologie
di analisi statistica
TEST PARAMETRICO
test t di Student
tra gruppi
TEST
NON PARAMETRICO
test U di Mann-Whitney
Confronto di due campioni
indipendenti derivanti dalla stessa
popolazione (uomini-donne,
sedentari-non sedentari, etc)
Metodologie
di analisi statistica
TEST PARAMETRICO
test t di Student
per dati appaiati
TEST
NON PARAMETRICO
test di Wilcoxon per dati
appaiati
Confronta due gruppi sequenziali di
osservazioni nello stesso campione
esempio: valori di pressione
arteriosa prima e dopo terapia
Metodologie
di analisi statistica
TEST PARAMETRICO
test del χ2
TEST
NON PARAMETRICO
test “esatto” di Fisher
Sono test di confronto tra due
percentuali, espresse in valori
assoluti.
Esempio: percentuale di calcolosi
biliare in uomini e in donne
Metodologie
di analisi statistica
TEST PARAMETRICO
Coefficiente di correlazione
di Pearson (r)
TEST
NON PARAMETRICO
Coefficiente di correlazione
di Spearman (rs)
Misura il grado di associazione
lineare, rettilinea o curvilinea tra
due variabili continue.
Esempio: correlazione tra pressione
arteriosa sistolica e diastolica
Metodologie
di analisi statistica
TEST PARAMETRICO
Regressione con il metodo dei
minimi quadrati
TEST
NON PARAMETRICO
Metodiche di regressione
non-parametrica (best-fit)
Descrivono la relazione numerica tra
due variabili quantitative, con
equazioni che consentono, noto il
valore di una variabile, determinare
il valore più probabile della variabile
dipendente.
Metodologie
di analisi statistica
TEST PARAMETRICO
Regressioni multiple
con il metodo dei minimi
quadrati
Descrivono le inter-relazioni tra una
variabile dipendente e variabili con
differente rapporto di
interdipendenza e predittività
Metodologie
di affidabilità statistica
SENSIBILITA’
E’ la percentuale di veri positivi sul
totale di soggetti effettivamente
positivi
a/a+c
a=veri positivi
c=falsi negativi
b=falsi positivi
d=veri negativi
Metodologie
di affidabilità statistica
SPECIFICITA’
E’ la percentuale di veri negativi
sul totale di soggetti effettivamente negativi
d/b+d
a=veri positivi
c=falsi negativi
b=falsi positivi
d=veri negativi
Metodologie
di affidabilità statistica
VALORE PREDITTIVO POSITIVO
Probabilità post-test che un test sia
positivo
a/a+b
a=veri positivi
c=falsi negativi
b=falsi positivi
d=veri negativi
Metodologie
di affidabilità statistica
VALORE PREDITTIVO NEGATIVO
Probabilità post-test che un test sia negativo
d/c+d
a=veri positivi
c=falsi negativi
b=falsi positivi
d=veri negativi
Metodologie
di affidabilità statistica
ACCURATEZZA
Quale percentuale della totalità dei test
eseguiti ha identificato correttamente le
condizioni di salute di un particolare soggetto
(somma di veri positivi+veri negativi in rapporto
a tutti i test eseguiti)
(a+d)/(a+b+c+d)
a=veri positivi
b=falsi positivi
c=falsi negativi
d=veri negativi
Metodologie
di affidabilità statistica
RAPPORTO DI VEROSOMIGLIANZA
DI TEST POSITIVO
In che misura è più probabile trovare
un risultato positivo al test
in un soggetto ammalato
in confronto a un soggetto sano
sensibilità/( 1 - specificità)
a=veri positivi
c=falsi negativi
b=falsi positivi
d=veri negativi
Metodologie
di affidabilità statistica
RAPPORTO DI VEROSOMIGLIANZA
DI TEST NEGATIVO
In che misura è più probabile trovare
un risultato negativo al test
in un soggetto sano
in confronto a un soggetto ammalato
( 1 - specificità)/sensibilità
a=veri positivi
c=falsi negativi
b=falsi positivi
d=veri negativi
