Nel caso di esigenze specifiche motivate, un supporto in lingua inglese o francese potrà essere offerto secondo le modalità concordate con il docente e secondo le risorse disponibili
Lingua Insegnamento - Parte B
Il corso è erogato in lingua italiana.
Nel caso di esigenze specifiche motivate, un supporto in lingua inglese o francese potrà essere offerto secondo le modalità concordate con il docente e secondo le risorse disponibili
Contenuto del corso - Parte A
Analisi esplorativa dei dati. Definizione e teoria delle probabilità e principali distribuzioni di probabilità. Variabilità campionaria, intervallo di confidenza e test d'ipotesi (approccio parametrico e non parametrico). Definizione di potenza statistica e cenni di calcolo delle dimensioni del campione. Misure di accuratezza dei test diagnostici. Analisi della varianza ad una via e regressione lineare. Correlazione e concordanza.
Contenuto del corso - Parte B
Analisi esplorativa dei dati. Definizione e teoria delle probabilità e principali distribuzioni di probabilità. Variabilità campionaria, intervallo di confidenza e test d'ipotesi (approccio parametrico e non parametrico). Definizione di potenza statistica e cenni di calcolo delle dimensioni del campione. Misure di accuratezza dei test diagnostici. Analisi della varianza ad una via e regressione lineare. Correlazione e concordanza.
Materiale didattico è caricato sulla pagina dedicata al corso all’interno della piattaforma moodle (https://e-l.unifi.it/)
Alcuni testi consigliati :
- M. Triola e altri, FONDAMENTI DI STATISTICA per le discipline biomediche, Pearson
- M. Bland, STATISTICA MEDICA, II Edizione, APOGEO Maggioli Editore
- W.W. Daniel, C. L. Cross, BIOSTATISTICA, EdiSES
Materiale didattico è caricato sulla pagina dedicata al corso all’interno della piattaforma moodle (https://e-l.unifi.it/)
Alcuni testi consigliati :
- M. Triola e altri, FONDAMENTI DI STATISTICA per le discipline biomediche, Pearson
- M. Bland, STATISTICA MEDICA, II Edizione, APOGEO Maggioli Editore
- W.W. Daniel, C. L. Cross, BIOSTATISTICA, EdiSES
Obiettivi Formativi - Parte A
Scopo dell'insegnamento è fornire al futuro medico le conoscenze dei principi e degli strumenti della statistica medica che sono alla base della comprensione dell'approccio quantitativo alla ricerca in ambito biomedico.
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito le competenze necessarie per comprendere e applicare correttamente le metodologie quantitative di base utilizzate più comunemente negli studi scientifici sui fenomeni di interesse biomedico. In particolare, lo studente sarà in grado di comprendere e produrre sintesi delle caratteristiche dei fenomeni d’interesse attraverso i principali indici statistici e le rappresentazioni grafiche dei dati. Lo studente sarà in grado di produrre e interpretare i principali indici di accuratezza di un test diagnostico quali la sensibilità, la specificità, il valore predittivo positivo e negativo, la curva ROC e l'area sotto la curva ROC. Lo studente avrà acquisito le nozioni fondamentali del calcolo delle probabilità e delle principali distribuzioni di probabilità e sarà in grado di applicare tali nozioni a fenomeni di interesse biomedico. Lo studente avrà appreso i concetti fondamentali relativi alla variabililtà campionaria e in particulare il concetto di intervallo di confidenza e la strategia dei test d'ipotesi parametrici e non parametrici. Lo studente sarà in grado di applicare tali concetti a situazioni diverse a seconda del numero e della dimensione dei campioni e delle caratteristiche e del tipo di distribuzione delle variabili di interesse.
Obiettivi Formativi - Parte B
Scopo dell'insegnamento è fornire al futuro medico le conoscenze dei principi e degli strumenti della statistica medica che sono alla base della comprensione dell'approccio quantitativo alla ricerca in ambito biomedico.
Alla fine del corso lo studente avrà acquisito le competenze necessarie per comprendere e applicare correttamente le metodologie quantitative di base utilizzate più comunemente negli studi scientifici sui fenomeni di interesse biomedico. In particolare, lo studente sarà in grado di comprendere e produrre sintesi delle caratteristiche dei fenomeni d’interesse attraverso i principali indici statistici e le rappresentazioni grafiche dei dati. Lo studente sarà in grado di produrre e interpretare i principali indici di accuratezza di un test diagnostico quali la sensibilità, la specificità, il valore predittivo positivo e negativo, la curva ROC e l'area sotto la curva ROC. Lo studente avrà acquisito le nozioni fondamentali del calcolo delle probabilità e delle principali distribuzioni di probabilità e sarà in grado di applicare tali nozioni a fenomeni di interesse biomedico. Lo studente avrà appreso i concetti fondamentali relativi alla variabililtà campionaria e in particulare il concetto di intervallo di confidenza e la strategia dei test d'ipotesi parametrici e non parametrici. Lo studente sarà in grado di applicare tali concetti a situazioni diverse a seconda del numero e della dimensione dei campioni e delle caratteristiche e del tipo di distribuzione delle variabili di interesse.
Prerequisiti - Parte A
Prerequisiti - Parte B
Metodi Didattici - Parte A
Lezioni frontali in cui si alternano insegnamenti teorici e applicazioni pratiche svolte in classe.
Le lezioni sono integrate da lavoro in classe o a casa che consiste in esercizi che saranno svolti o corretti in classe o caricati sulla piattaforma di e-learning (https://e-l.unifi.it/).
Metodi Didattici - Parte B
Lezioni frontali in cui si alternano insegnamenti teorici e applicazioni pratiche svolte in classe.
Le lezioni sono integrate da lavoro in classe o a casa che consiste in esercizi che saranno svolti o corretti in classe o caricati sulla piattaforma di e-learning (https://e-l.unifi.it/).
Altre Informazioni - Parte A
Altre Informazioni - Parte B
Modalità di verifica apprendimento - Parte A
L'esame prevede una prova scritta che consiste nello svolgimento di alcuni esercizi in cui lo studente dovrà dimostrare di saper applicare i concetti di base dell’insegnamento usando un corretto formalismo.
Per la prova scritta è fortemente consigliato munirsi di calcolatrice. Durante la prova scritta è possibile consultare il materiale didattico fornito a lezione e un proprio quaderno di appunti.
Il docente può decidere un’eventuale integrazione orale che prevede il riesame della prova scritta e alcune domande sugli argomenti dell’insegnamento.
Modalità di verifica apprendimento - Parte B
L'esame prevede una prova scritta che consiste nello svolgimento di alcuni esercizi in cui lo studente dovrà dimostrare di saper applicare i concetti di base dell’insegnamento usando un corretto formalismo.
Per la prova scritta è fortemente consigliato munirsi di calcolatrice. Durante la prova scritta è possibile consultare il materiale didattico fornito a lezione e un proprio quaderno di appunti.
Il docente può decidere un’eventuale integrazione orale che prevede il riesame della prova scritta e alcune domande sugli argomenti dell’insegnamento.
Programma del corso - Parte A
- Richiami di analisi esplorativa dei dati
- Definizioni di probabilità e teoria delle probabilità
- Principali distribuzioni di probabilità : Bernoulli, binomiale, Poisson e Gaussiana (normale)
- Variabilità campionaria, distribuzioni campionarie e teorema centrale del limite
- Intervallo di confidenza e test d'ipotesi per medie e proporzioni e con uno o due campioni
- Distribuzione F di Fisher e test sulle varianze
- Deviazione standard combinata (pooled)
- Definizione di potenza statistica e cenni di calcolo delle dimensioni del campione
- Distribuzione T di student
- Test t-student per dati appaiati
- Tabelle di contingenza 2x2, proporzioni, odds e tassi
- Concetto di confondimento e statistica di Cochran-Mantel-Haenszel
- Tabelle di contingenza di dimensione qualsiasi e test del chi-quadrato
- Accuratezza dei test diagnostici (sensibilità, specificità, valore predittivo positivo e negativo, curva ROC)
- Analisi della varianza ad una via
- Regressione lineare (stima dei coefficienti, test sui coefficienti, analisi della varianza della regressione)
- Correlazione
- Concordanza
- Test non parametrici per dati indipendenti (test U di Mann-Whitney)
- Test non parametrici per dati appaiati (test dei segni, test di Wilcoxon e test di McNemar)
Programma del corso - Parte B
- Richiami di analisi esplorativa dei dati
- Definizioni di probabilità e teoria delle probabilità
- Principali distribuzioni di probabilità : Bernoulli, binomiale, Poisson e Gaussiana (normale)
- Variabilità campionaria, distribuzioni campionarie e teorema centrale del limite
- Intervallo di confidenza e test d'ipotesi per medie e proporzioni e con uno o due campioni
- Distribuzione F di Fisher e test sulle varianze
- Deviazione standard combinata (pooled)
- Definizione di potenza statistica e cenni di calcolo delle dimensioni del campione
- Distribuzione T di student
- Test t-student per dati appaiati
- Tabelle di contingenza 2x2, proporzioni, odds e tassi
- Concetto di confondimento e statistica di Cochran-Mantel-Haenszel
- Tabelle di contingenza di dimensione qualsiasi e test del chi-quadrato
- Accuratezza dei test diagnostici (sensibilità, specificità, valore predittivo positivo e negativo, curva ROC)
- Analisi della varianza ad una via
- Regressione lineare (stima dei coefficienti, test sui coefficienti, analisi della varianza della regressione)
- Correlazione
- Concordanza
- Test non parametrici per dati indipendenti (test U di Mann-Whitney)
- Test non parametrici per dati appaiati (test dei segni, test di Wilcoxon e test di McNemar)
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile - Parte A
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile - Parte B