statistica

Question 1

Rapporti

Answer 1

Un rapporto è una frazione, in cui il numeratore è indipendente dal denomi-natore, cioè numeratore e denominatore spesso si escludono a vicenda. ad esempio rapporto giovani/anziani, malati/sani, ma-
schi/femmine (ODDS)

Question 2

Proporzioni

Answer 2

La proporzione è sempre una frazione, ma nel numeratore sono com-presi eventi che stanno anche nel denomina-tore. In una proporzione il numeratore è più piccolo del denominatore ed è una quota parte di esso. Esempio: la mortalità è data dal numero di morti sul numero totale di abitanti.

Question 3

Tassi

Answer 3

Il tasso è una derivazione della pro-porzione che tiene conto delle variazioni che i fenomeni possono subire nel tempo. Quindi il tasso introduce un nuovo concetto: il tempo. Esistono due tipi di tassi: incidenza e prevalenza.

Question 4

Incidenza

Answer 4

numero di nuovi casi, esem-pio “nuovi casi di malattia”, quindi neo-dia-gnosi in un determinato intervallo di tempo,

Question 5

Prevalenza

Answer 5

numero totale di casi (es. casi di malattia), con “numero totale” s’intende casi vecchi e casi nuovi. La prevalenza conta quante persone sono affette da una de-terminata malattia e può essere prevalenza puntuale o periodale.

Question 6

tra incidenza e prevalenza qual è la misura dinamica?

Answer 6

l’incidenza, perchè mi permette di dire se l’incidenza è in aumento, ovvero se il numero di casi sta aumentando, se è stazionario oppure se sta diminuendo

Question 7

media- caratteristiche?

Answer 7

Sintetizza tutti i dati: è il valore più vicino a
tutte le singole osservazioni
E’ invariante per trasformazioni affini
E’ valida soprattutto per i dati che seguono
una distribuzione di frequenza normale
E’ sensibile ai valori estremi

Question 8

Mediana calcolo

Answer 8

Nelle serie dispari è il valore al centro della distribuzione ordinata (valore nella (n+1)/2 esima posizione)
Nelle serie pari è la media dei due valori al centro della distribuzione ordinata (media tra il valore nella n/2 esima e il valore nella (n/2)+1 esima posizione)

Question 9

mediana caratteristiche

Answer 9

E’ detta anche 50° percentile

• Utilizza le relazioni di posizione dei dati
• Esiste per i dati numerici continui e discreti e per i dati categorici ordinali
• Non è sensibile ai valori estremi
• E’ il migliore indice di sintesi nelle distribuzioni asimmetriche

Question 10

variabilità, definizione

Answer 10

il grado maggiore o minore di disomogeneità del campione

Question 11

varianza, calcolo

Answer 11

sommatoria degli scarti al quadrato, diviso la numerosità campionaria meno uno se su campione

Question 12

com’è la variabilità su piccolo campione?

Answer 12

molto alta

Question 13

deviazione standard calcolo

Answer 13

varianza sotto radice

Question 14

calcolo del p-esimo percentile

Answer 14

(n*p)/100
se NON è un intero
• il p-esimo percentile sarà l’ osservazione che si trova alla posizione data da np/100 approssimato per eccesso
se è un intero
• il p-esimo percentile sarà la media tra l’ osservazione che si trova nella posizione np/100 e l’ osservazione che si trova nella posizione successiva

Question 15

ragionamento deduttivo vs induttivo

Answer 15

deduttivo dal generale al particolare, e viceversa per induttivo

Question 16

errore tipo 1

Answer 16

FALSO POSITIVO
o alpha, un ipotesi falsa considerata vera
(e dunque scarto l’ipotesi nulla quando questa è vera, accettando erroneamente quella alternativa)

Question 17

errore tipo 2

Answer 17

FALSO NEGATIVO

o beta, scarti un’ipotesi che invece è vera

Question 18

ipotesi nulla

Answer 18

ipotesi che non vi sia alcuna reale differenza tra medie o tra proporzioni nei gruppi comparati oppure che non vi sia alcuna reale associazione tra due variabili continue.

Question 19

livello alfa

Answer 19

AKA ERRORE ALFA, SIGNIFICATIVITA’ STATISTICA O VALORE P
corrisponde alla probabilità massima di commettere un errore falso-positivo che il ricercatore è disposto ad accettare. Per consuetudine, il livello alfa è attualmente fissato a p = 0.05. che il ricercatore è disposto a correre un rischio del 5% di essere in errore quando asserisce che il gruppo trattato e quello di controllo differiscono realmente

Question 20

SE P >0.05%

Answer 20

accetto l’ipotesi nulla, scarti quella alternativa: non c’è correlazione

Question 21

correlazione e associazione- definizioni

Answer 21

CORRELAZIONE-> due variabili statistiche si definiscono correlate se si influenzano reciprocamente (direttamente o indirettamente proporzionale)
NON significa che siano però associate.
ASSOCIAZIONE-> rapporto che lega due variabili che sono in rapporto causa/effetto l’una con l’altra

Question 22

coefficiente di correlazione di pearson (r)

Answer 22

può assumere valori tra 0 e I1I
0- non esiste correlazione
I1I- correlazione massima 
segno positivo-> correlazione diretta
segno negativa correlazione indiretta

Question 23

Quali test di associazione esistono?

Answer 23

Chi quadro per variabili categoriche

T di student per variabili quantitative

Question 24

formula del Xquadro

Answer 24

(per verificare associazione tra variabili categoriche)

E’ LA sommatoria tra la differenza tra frequenze osservate e attese elevate al quadrato fratto le frequenze attese

Question 25

X2 variante di McNemar

Answer 25

PER DATI APPAIATI
1-negli studi caso-controllo
2.nei dati appaiati su trial clinico (controllo- farmaco)
3. studio pre/post

Question 26

Test della probabilità esatta di Fischer

Answer 26

per variabili categoriche in caso di campione piuttosto ridotto, quando all’interno di una o più delle 4 caselle c’è un valore inferiore a 2
(es. studi pilota)

Question 27

regressione lineare semplice

Answer 27

valutare la relazione tra due variabili continue
ci permette di studiare il valore previsto di una variabile (variabile di outcome o di risultato) per ogni livello dell’altra variabile (variabile esplicativa o predittiva o ”covariata”)
ci permette di studiare il valore previsto di una variabile (variabile di outcome o di risultato) per ogni livello dell’altra variabile (variabile esplicativa o predittiva o ”covariata”)

Question 28

m=b0+b1x

cos’è la b1?

Answer 28

sarebbe tipo y=b+ax
b1 (cioè a) è la pendenza
a quanto corrisponde un’unità di variazione in y?