Misurazione e misura: differenza tra il valore vero (imperfetto) e la misura ottenuta; scale di misurazione (nominale, ordinale, a intervalli, a rapporti); caratteristiche di una buona misura (affidabilità, validità, controllabilità)
Errori di misura: tipi (strumentali, metodologici, esecutivi, casuali) e caratteristiche degli strumenti (intervallo di funzionamento, prontezza, sensibilità, precisione, accuratezza)
Probabilità: definizione classica e a posteriori; regole della moltiplicazione e dell'addizione per eventi complessi; legge dei grandi numeri
Test statistici: chi-quadrato (per verificare differenze reali); indicatori di accuratezza (sensibilità, specificità, valore predittivo positivo e negativo)
Curva ROC: mostra compromesso tra sensibilità e specificità
Tecniche di classificazione: rule-based methods, memory-based reasoning, neural networks, genetic algorithms, naive bayes, support vector machines (SVM), decision tree; differenza con regression tree
Valutazione dell'accordo tra osservatori: concordanza, test di McNemar, Kappa di Cohen; metanalisi: definizione, vantaggi e svantaggi, passaggi per la realizzazione
Studi clinici: fasi (I-IV) dello sviluppo farmaceutico; biosimilari e comparabilità; analisi di sopravvivenza
Siamo nati da poco ma abbiamo già migliaia di appunti nella nostra community!
Completa il tuo profilo
Adesso sei dei nostri!
Ottieni i primi crediti!
Carica i tuoi file
Il modo più veloce per guadagnare crediti è caricare materiale.
Ci sono tante tipologie di materiale e siamo certi che hai tanto valore da condividere con la community!
Accidenti, ancora non abbiamo il tuo corso di laurea!
Se ti va puoi inserirlo tu in pochi click — anche solo il corso di laurea, oppure completo di tutti i corsi!
Aggiungilo subito
e faremo del nostro meglio per popolarlo di materiale interessante.
Nel frattempo inizia a guadagnare crediti invitando i tuoi amici, così appena saremo attivi potrai subito accedere al materiale disponibile.
Bastano 3 amici verificati per attivare l'abbonamento…
Consiglia ai tuoi amici
Scrivi ai tuoi vecchi amici o ai tuoi nuovi colleghi di studio. Ogni email che inserisci rappresenta un mattone importante per la community.
Per ogni amico che porti otterrai nuovi crediti!