L’ANALISI STATISTICA DEI DATI E L’USO DI PACKAGE COMMERCIALI
Descrizione
Sempre più spesso gli operatori sanitari avvertono la necessità di analizzare i propri dati ai fini di ricerca o per una valutazione critica del proprio operato. Tali esigenze sono state stimolate dall’introduzione nella pratica clinica di cartelle informatizzate, che consentono un rapido accesso a moli notevoli di dati. Inoltre, per una valutazione consapevole dei dati della letteratura è necessario possedere conoscenze metodologico/statistiche indispensabili per una corretta interpretazione dei risultati. Tuttavia, i corsi di laurea e di specializzazione in ambito sanitario raramente forniscono il know-how necessario riguardo i principi basilari della raccolta dei dati e dell’analisi statistica.
Il corso si prefigge di:
- Fornire elementi conoscitivi di base e avanzati per quanto riguarda
l’analisi statistica, e di tradurli in approccio pratico tramite l’utilizzo di package di largo impiego (EPIINFO, SPSS); - Affrontare i temi riguardanti la creazione di un database ai fini
dell’analisi statistica e l’applicazione della statistica per finalità
descrittive e inferenziali (analisi bivariate e multivariate, analisi di
sopravvivenza). - Le spiegazioni teoriche sono sempre accompagnate da esercitazioni
pratiche che consentano di impostare correttamente le analisi e
interpretare nel modo giusto gli output prodotti.
Argomenti
Gli argomenti specifici del corso sono:
- La creazione di un database ai fini dellʼanalisi statistica: la
definizione delle variabili; - Gli errori più comuni;
- Creare un database: esercitazione pratica;
- Le operazioni più comuni sulle variabili: categorizzazione,
riclassificazione; - Le statistiche descrittive e le analisi grafiche;
- Principi di inferenza statistica: valori di p e intervalli di
confidenza; - La distribuzione normale;
- Guida allʼuso dei principali test statistici parametrici e non
parametrici; - Il test t di Student per dati non appaiati e il test di Mann Whitney;
- Il test t di Student per dati appaiati e il test di Wilcoxon;
- Il test del chi-quadrato;
- La regressione lineare;
- Analisi multivariate: regressione multipla, regressione logistica;
- L’analisi di sopravvivenza;
- Esercitazioni pratiche sull’uso dei test statistici.