Statistica medica_CdLM_MEDICINA_CHIRURGIA

UNIVERSITÀ degli STUDI di FOGGIA
DIPARTIMENTO di SCIENZE MEDICHE e CHIRURGICHE
(DEPARTMENT OF MEDICAL AND SURGICAL SCIENCES)
CORSO di LAUREA MAGISTRALE in “Medicina e Chirurgia”
Master Degree Programme: Medicine and Surgery
PROGRAMMA D’INSEGNAMENTO
DENOMINAZIONE: “Statistica medica”
SUBJECT TITLE: “Medical Statistics”
SSD (Scientific area) MED/01
CFU (Credits): 2
Anno di corso (Programme year): 2
Semestre (Academic period): 1
Docente (Lecturer): Prof. Domenico MARTINELLI
Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche
c/o OO.RR. di Foggia – Viale L. Pinto - 71100 Foggia
Tel. 0881/588036 – Fax 0881588047
e-mail: [email protected]
Ricevimento: su appuntamento per email (office hours: by email appointment)
Obiettivi formativi: Il principale obiettivo formativo è quello di fornire agli studenti gli elementi di
base della statistica medica e biostatistica per poter comprendere la letteratura scientifica e
pianificare semplici studi scientifici, anche di natura sperimentale.
Saranno previste anche esercitazioni per meglio focalizzare gli esempi, consentendo agli studenti di
apprendere l’uso di programmi di analisi open-soucers per effettuare analisi statistiche di base.
Objectives: The main formative objective is to give to the students the basic elements of medical
statistics and biostatistics, so they can study and understand the scientific literature and have some
basic concepts for future experimental studies.
some examples will be shown with open-sources programs, specifically designed for basic statistics.
Risultati d’apprendimento attesi:
Al termine del corso lo studente dovrà avere acquisito la capacità di:
- Raccogliere dati e rappresentare risultati, utilizzando statistiche descrittive, tabelle e grafici
- Applicare le conoscenze acquisite nell’ambito della statistica inferenziale
- Elaborare i risultati ottenuti da esperienze di ricerca clinica e sperimentale
- Valutare in modo critico i risultati presentati nelle pubblicazioni scientifiche.
Expected learning results: At the end of the training, the student should be able to:
- collect data and represent results as tables and graphs
- apply knowledge acquired in the field of inferential statistics
- process results from clinical and experimental researchs
- evaluate critically the results presented in scientific publications
Organizzazione didattica (Teaching organization): lezioni ex cathedra e esercitazioni (classes ex
cathedra and practical sessions).
Lezioni ex cathedra (Lectures): CFU (Credits) 1,5;
Esercitazioni (Practical activities): CFU (Credits) 0,5;
Modalità d’erogazione (tradizionale/a distanza/mista): Tradizionale
Course modality: Traditional
Modalità di verifica dell’apprendimento: esame orale.
Examination methods: oral examination.
Programma dettagliato:
-
-
Fasi dell’indagine statistica e fonti dei dati. Variabili e scale di misura. Tecniche di
campionamento: il campione casuale semplice, sistematico, stratificato, a grappoli, a stadi.
Statistica descrittiva: distribuzioni di frequenza, tabelle, indici di tendenza centrale e di
dispersione.
Cenni di calcolo delle probabilità: definizione di probabilità, principi della somma e del
prodotto, teorema di Bayes.
Distribuzioni di probabilità: distribuzione di variabili discrete, di Poisson, binomiale, di
variabili continue, di Gauss e di Gauss standard.
Distribuzioni di campionamento: distribuzione t-student, distribuzione di Fisher, distribuzione
χ2
Inferenza statistica: stima puntuale e stima di intervallo, intervallo di confidenza: per una
media, per la differenza tra due medie, per una proporzione, per la differenza tra due
proporzioni.
Principi della verifica di ipotesi (l’ipotesi nulla. Gli errori di I tipo e II tipo. La potenza di un
test).
Test parametrici per le verifica di ipotesi: una media; confronto tra due medie nel caso di
campioni indipendenti e appaiati.
Test non parametrici per il confronto di due campioni: campioni indipendenti e campioni
appaiati.
Verifica di ipotesi per il confronto tra più medie: analisi della varianza parametrica, test F;
analisi della varianza non parametrica, test di Kruskal-Wallis. Confronti multipli (test LSD, test
di Bonferroni, test di Duncan).
Il test per la verifica di ipotesi su una proporzione e per la verifica di ipotesi per la differenza di
due proporzioni: il test z e il test χ2.
Le tabelle di contingenza r x c: il test χ2. Il test χ2 con uno più variabili di strato: il χ2 secondo
Mantel-Haenszel. Il χ2 per il trend. Test di McNemar, indice K di Cohen.
Regressione e correlazione: La retta dei minimi quadrati, stima di b, stima di a, analisi della
varianza della regressione. Altri test su b. Intervalli di confidenza per y stimato, intervallo di
confidenza per b. Cenni di regressione logistica. Cenni dell’analisi della sopravvivenza e
modelli di Cox.
Coefficiente di correlazione di Pearson. Distribuzione normale bivariata. Test di indipendenza
su r. Coefficiente di correlazione di Spearman.
Le basi delle sperimentazioni cliniche.
Lettura critica di una pubblicazione scientifica.
Elementi di statistica sanitaria ed ospedaliera.
Teaching programme (summary):
- Data sources and summary. Populations and sampling techniques
- Descriptive statistics: tables, graphs, mean and standard deviation
- Statements of probability and confidence intervals
- Differences between means: type I and type II errors and power. The t tests
- Differences between percentages and paired alternatives. The chi-squared tests
- Exact probability test.
- Rank score tests
- Correlation and regression. Survival analysis
- Study design and choosing a statistical test
Testi consigliati (Textbooks):
W. Wayne Daniel. Biostatistica. II edizione. EdiSES, 2006
Geoffrey R Norman, David L. Streiner. Biostatistica. CEA, 2000
Campbell MJ. Statistics at Square One. Ninth Edition. Available free on charge on :
http://www.bmj.com/about-bmj/resources-readers/publications/statistics-square-one
Obblighi di frequenza (se previsti dal Regolamento del CdS): obbligatoria
Class attendance: mandatory
Possibili lingue straniere (Additional foreign languages): Inglese (English)