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Il documento introduce la biostatistica, spiegando come i dati sono organizzati in matrici e analizzati tramite inferenza da campioni a popolazioni. Vengono classificate le variabili in nominali, ordinali e quantitative (continue e discrete). Si esplorano gli strumenti di sintesi come grafici e tabelle. Infine, vengono descritte le misure di tendenza centrale: media aritmetica (sensibile agli estremi), mediana (non influenzata dagli estremi, calcolabile anche per ordinali) e moda (valore più frequente per tutte le variabili), sottolineando l'importanza della variabilità dei dati.
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- La statistica ha il compito di dare un linguaggio ai dati, rappresentati come una matrice dove le righe sono i soggetti (record) e le colonne le caratteristiche (campi).
- I dati clinici sono raccolti, un tempo manualmente e ora tecnologicamente, e il diario clinico è il diario del paziente.
- L'analisi dei dati si divide tra l'osservazione del campione e della popolazione, con l'inferenza basata sull'induzione (dal particolare al generale).
- La forza della ricerca dipende dalla rappresentatività del campione rispetto alla popolazione di riferimento.
- La statistica descrittiva descrive e sintetizza le caratteristiche del campione, dividendosi in univariata (una caratteristica) e bivariata (più dati in relazione).
- I dati campionali sono detti statistiche/indicatori, mentre i dati della popolazione sono stime (non noti, solo stimabili).
- Le variabili sono classificate in:
- Nominale (Categorica Qualitativa): Non ha un ordine (es. malato).
- Ordinale (Categorica Ordinale): Indica livelli in una successione ordinata (es. scala Likert).
- Quantitativa:
- Continua: Può assumere infiniti valori (es. età, spesso discretizzata).
- Discreta: Assume valori interi, solitamente conteggi (es. numero di eventi).
- Gli strumenti di sintesi includono grafici, tabelle e indicatori.
- Ogni caratteristica del soggetto è una variabile (es. X, Y, Z) con un indicatore (i) che varia sui livelli.
- Un database ha
nsoggetti ekcategorie. - Le caratteristiche di un dato sono esaminate per:
- Tendenza Centrale: Come il dato si colloca.
- Variabilità: Quanto il dato è variabile.
- La distribuzione di una variabile statistica associa alla variabile una frequenza (assoluta
nio relativapi). - Le tre misure di tendenza centrale sono:
- Media Aritmetica: Calcolabile solo per variabili quantitative, influenzata dai valori estremi (formula: sommatoria / n).
- Mediana: Il valore centrale che divide la distribuzione a metà (50% a destra, 50% a sinistra), non influenzata dagli estremi, calcolabile anche per variabili ordinali (formula: (n+1)/2).
- Moda: Il valore con la massima frequenza, calcolabile per tutte le variabili.
- La relazione tra media e mediana indica la simmetria della distribuzione: se media = mediana, la distribuzione è simmetrica; se media < mediana, ci sono valori estremi a sinistra; se media > mediana, ci sono valori estremi a destra.
- La variabilità è considerata più importante della centralità per una completa comprensione dei dati.
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