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Statistica Medica e per la Ricerca

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Statistics in Medical Research

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Anno accademico 2019/2020

Codice dell'attività didattica
MED2942B
Docente
Prof.ssa Daniela Zugna (Responsabile del Corso Integrato)
Insegnamento integrato
Corso di studi
[f007-c306] laurea i^ liv. in fisioterapia (abilitante alla professione sanitaria di fisioterapista) - a torino
Anno
1° anno
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
2
SSD dell'attività didattica
MED/01 - statistica medica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Obbligatoria
Tipologia d'esame
Scritto
Prerequisiti
Il programma proposto consentirà anche agli studenti che non hanno precedentemente maturato conoscenze disciplinari di raggiungere gli obiettivi formativi indicati. Non vi sono dunque prerequisiti, ma potranno essere consigliate letture integrative.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

 


L'insegnamento concorre alla realizzazione dell'obiettivo formativo del corso d'insegnamento di Epidemiologia e Metodologia della Ricerca fornendo allo studente conoscenze di carattere statistico. Nello specifico si aspira a fornire allo studente la conoscenza di un insieme di metodi statistici applicabili alla ricerca medica. I metodi saranno dapprima introdotti da un punto di vista teorico e quindi applicati ad esempi basati su dati reali. L'insegnamento fornisce altresì le conoscenze indispensabili per una lettura critica della  metodologia sottostante gli studi.


The teaching contributes to the realization of the educational objective of the course of Epidemiology and Research Methodology providing the student with statistical knowledge. Specifically, it aims to provide the student with the knowledge of a set of statistical methods applicable to medical research. The methods will first be introduced from a theoretical point of view and then applied to examples based on real data. Teaching also provides the indispensable knowledge for a critical reading of the methodology underlying the studies.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Al termine dell'insegnamento gli studenti saranno in grado di:

  • descrivere, sintetizzare, presentare ed interpretare i dati
  • fare inferenza dai dati
  • condurre molteplici test d'ipotesi
  • interpretare i risultati dell'analisi statistica
  • condurre una lettura critica degli articoli scientifici

At the end of the course the students will be able to:

  • describe, synthesize, present and interpret data
  • make inference from the data
  • conduct multiple hypothesis tests
  • interpret the results of the statistical analysis
  • conduct a critical reading of scientific articles
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Modalità di insegnamento


L'insegnamento comprende 24 ore di attività articolate in lezioni frontali ed esercitazioni svolte a gruppi al fine di predisporre gli studenti al ragionamento ed al confronto reciproco. Tutte le attività prevedono il coinvolgimento attivo dello studente nell'analisi dei dati e nella loro interpretazione. Le modalità di insegnamento richiedono da parte dei frequentanti una partecipazione costante alle lezioni.


The course includes 24 hours of activities articulated in lectures and exercises held in groups in order to prepare students for reasoning and mutual comparison. All activities involve the active involvement of the student in the analysis of the data and in their interpretation. The teaching methods require attendants to attend classes regularly.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

 


Per gli studenti frequentanti l'apprendimento viene monitorato attraverso le attività interattive in aula e verificato tramite una prova scritta finale. La prova scritta verte per tutti gli studenti sull'ultima edizione del programma e consiste in molteplici domande di carattere teorico ed applicativo (esercizi da svolgere similarmente a quanto fatto durante le ore d'insegnamento frontali.


For attending students, learning is monitored through interactive classroom activities and verified by a final written test. The written test is for all students on the last edition of the program and consists of multiple questions of a theoretical and applicative nature (exercises to be performed similarly to what was done during the teaching hours frontal.

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Programma

  • Statistica descrittiva: tipi di dati numerici, distribuzioni di frequenza, Grafici, misure di tendenza centrale, misure di dispersione.
  • Statistica inferenziale: distribuzione normale, teorema del limite centrale, intervalli di confidenza, distribuzione t di Student, test di ipotesi.
  • Confronto tra medie
  • Tabelle di contingenza
  • Correlazione
  • Regressione lineare semplice

  • Descriptive statistics: types of numerical data, frequency distributions, graphs, central tendency measures, dispersion measures.
  • Inferential statistics: normal distribution, central limit theorem, confidence intervals, Student t distribution, hypothesis tests.
  • Comparison of averages
  • Contingency tables
  • Correlation
  • Simple linear regression

Testi consigliati e bibliografia

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All'inizio delle lezioni gli studenti frequentanti riceveranno il materiale didattico di riferimento.

Bibliografia di riferimento:

  • Fowler J, Jarvis P, Chevannes M Statistica per le professioni sanitarie EdiSES
  • Swinscow TDV, Campbell MJ Le basi della statistica per scienze  bio-mediche  Ed. Minerva Medica
  • Glantz SA Statistica per discipline biomediche Mc Graw Hill
  • Pagano M, Gauvreau K. Gnocchi. Biostatistica

At the beginning of the lessons the attending students will receive the reference teaching material.

Reference bibliography:

  • Fowler J, Jarvis P, Chevannes M Statistics for the EdiSES health professions
  • Swinscow TDV, Campbell MJ The basics of statistics for bio-medical sciences Ed. Minerva Medica
  • Glantz SA Statistics for biomedical disciplines Mc Graw Hill
  • Pagano M, Gauvreau K. Gnocchi. Biostatistics


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Ultimo aggiornamento: 09/08/2019 11:25
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