Per i ricercatori e i professionisti che desiderano andare oltre le basi, il corso avanzato di Statistica per la Ricerca Medica offre strumenti e tecniche per affrontare analisi complesse e garantire risultati robusti e pubblicabili in riviste di alto impatto.
Obiettivi del Corso
- Fornire competenze avanzate per condurre analisi statistiche complesse e interpretare i risultati in modo rigoroso.
- Applicare tecniche statistiche avanzate utilizzando software professionali (R, STATA).
- Integrare modelli statistici avanzati nei progetti di ricerca per migliorare la qualità delle pubblicazioni.
Materiali e Supporto
Al termine del corso riceverai:
- Slide del corso
- Checklist per scegliere i test statistici più appropriati
A chi è rivolto il corso?
Questo corso è ideale per:
- Ricercatori Clinici e Accademici: Per approfondire l’uso delle tecniche statistiche avanzate nei propri studi.
- Medici Specialisti: Per condurre analisi complesse nei progetti clinici.
- Professionisti Sanitari con Esperienza: Per perfezionare le competenze statistiche e applicarle a contesti reali.
Cosa otterrai?
- Una comprensione approfondita delle tecniche statistiche avanzate.
- Strumenti pratici per condurre analisi robuste e interpretare dati complessi.
- La capacità di migliorare la qualità metodologica dei tuoi studi e di ottenere pubblicazioni di alto livello.
Struttura del Corso
l corso avanzato è articolato in 6 moduli (ognuno da 2 ore), per un totale di 12 ore. Ogni modulo è progettato per fornire competenze pratiche e applicative.
Introduzione ai Modelli Multivariati:
- Regressione multipla: variabili continue e categoriali.
- Regressione logistica per l’analisi di eventi dicotomici.
- Interpretazione dei coefficienti e valutazione del modello.
Analisi di Sopravvivenza:
- Tecniche di base (Kaplan-Meier) e avanzate (modelli di Cox).
- Analisi del tempo fino a un evento clinico.
- Applicazioni pratiche con dati di follow-up.
Test Non Parametrici Avanzati:
- Quando i dati non soddisfano le assunzioni parametriche.
- Tecniche avanzate per dati ordinali e non distribuiti normalmente.
Analisi di Varianza (ANOVA) e Modelli a Misure Ripetute:
- Confronto tra gruppi in esperimenti complessi.
- Applicazioni in studi clinici e osservazionali.
- Uso di ANOVA a una o più vie e analisi per dati longitudinali.
Calcolo della Dimensione del Campione e Power Analysis:
- Come determinare il campione necessario per uno studio robusto.
- Analisi del potere statistico per garantire risultati affidabili.