Obiettivi formativi
Introdurre lo studente alla logica del pensiero statistico e alla sua applicazione nella pratica reale
Contenuti dell'insegnamento
Introduzione : statistica medica e discipline affini. La logica e la pianificazione statistica. Cenni di calcolo combinatorio: permutazioni, disposizioni, combinazioni. Applicazioni. Cenni di calcolo delle probabilità : probabilità semplice e composta, teorema di Bayes. Odds. Odds ratios. Likelihood ratios. applicazioni. <br />
Distribuzioni di probabilità : distribuzione binomiale, distribuzione di Poisson, distribuzione Normale e Normale standard. Tabelle e loro uso. <br />
Come riassumere i dati. Scale di misura. Misure di posizione, ordine e variazione. Indici di tendenza centrale, media, mediana, moda. Indici di variabilità, varianza, deviazione standard, CV. Percentili e loro uso. <br />
Principi generali della inferenza statistica. La distribuzione campionaria. Ipotesi e test di ipotesi. Errore di I e II tipo. Potenza di un test e curva operativa. Test parametrici : test t di Student, Analisi della varianza ad 1 e 2 criteri di classificazione. Test non parametrici : test di Wilcoxon, test di Mann-Whitney, test di Kruskal-Wallis, test di Friedman, test della mediana, test chi-quadrato, test esatto di Fisher. <br />
Cenni di regressione lineare e correlazione.<br />
Bibliografia
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<p>1) Appunti delle lezioni <br />
2) Stanton A. Glantz “Statistica per discipline Bio-mediche” ed. McGraw-Hill <br />
3) Sidney Siegel, N. John Castellan Jr. “Statistica non parametrica” ed. McGraw-Hill <br />
4) Risorse e link da Internet</p>