Corso Statistica Base per la Ricerca Medica

La statistica è una competenza essenziale per la ricerca medica: analizzare i dati in modo accurato, trarre conclusioni affidabili e presentare i risultati in modo chiaro sono passaggi fondamentali per ottenere pubblicazioni di successo. Questo corso base è progettato per fornire una formazione pratica e mirata per chi è alle prime armi.

Obiettivi Corso

  • Comprende le basi della statistica applicata alla ricerca medica
  • Sviluppare competenze pratiche per analizzare dati semplici utilizzando software statistici
  • Interpretare correttamente i risultati statistici e integrarli nel tuo progetto di ricerca

A chi è rivolto il corso?

  • Specializzandi in Medicina: Per apprendere le basi statistiche utili per la tesi e i progetti di ricerca.
  • Ricercatori Clinici: Per migliorare la capacità di interpretare e presentare i dati nei propri studi.
Materiali e Supporto

Al termine del corso riceverai:

  • Slide del corso
  • Checklist per scegliere i test statistici più appropriati
Struttura del Corso Statistica Base per la Ricerca Medica
  1. Introduzione alla Statistica per la Ricerca Medica:

    • Concetti fondamentali: popolazione, campione, variabili, distribuzioni.
    • Differenza tra statistica descrittiva e inferenziale.
    • Misure di tendenza centrale e misure di dispersione (media, mediana, deviazione standard, ecc.).
  2. Analisi Statistica Descrittiva:

    • Come descrivere i dati in modo efficace.
    • Creazione di tabelle, grafici e sintesi visive per presentare i risultati.
    • Uso di software (R, STATA) per analisi descrittive.
  3. Test di Ipotesi e Analisi Inferenziale:

    • Test di Ipotesi e Analisi Inferenziale:
    • Concetti di significatività statistica, p-value e intervalli di confidenza.
    • Introduzione ai test parametrici: t-test per campioni indipendenti e accoppiati e ANOVA ad una via.
    • Test Non Parametrici Semplici:
      • Test di Mann-Whitney per due campioni indipendenti.
      • Test di Wilcoxon per dati accoppiati.
      • Test del chi-quadro per variabili categoriali.
    • Quando e come scegliere il test statistico più appropriato.

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