Ateneo - UPO

Le principali tecniche di descrizione e analisi dei dati per le applicazioni biologiche. Si introducono le tecniche di base della statistica, e si approfondiscono gli elementi fondamentali di calcolo delle probabilità. Si approfondiscono i temi più rilevanti per l'applicazione a problemi biomedici, quali i test di differenza di medie, l'analisi della varianza, la regressione e l'analisi delle tabelle di contingenza.

M. C. Whitlock, D. Schluter: Analisi statistica dei dati biologici, Zanichelli.
M. C. Whitlock, S. Shluter: The Analysis of Biological Data, Roberts & Co.

Lettura, comprensione e analisi critica delle sintesi statistiche comunemente utilizzate nella letteratura biomedica. Capacità di determinare le corrette tecniche di analisi statistica in funzione delle tipologie di esperimento. Utilizzo di semplici output di software statistico specializzato.

Elementi di base di Matematica.

Lezioni in aula e esercitazioni svolte anche attraverso l'uso della piattaforma Moodle
dell’Università.

Controllo dell'apprendimento: attività in aula supportate anche dall’utilizzo della piattaforma Moodle dell’Università. Queste attività hanno un obiettivo formativo: sono discusse e corrette insieme agli studenti

Esame scritto della durata di 120 minuti. L'esame consiste nella risoluzione di esercizi e in una o più domande sulla parte teorica.

1. Statistica descrittiva. I dati statistici. Popolazioni e campioni. Variabili statistiche. Rappresentazioni grafiche di variabili statistiche: diagrammi a barre, istogrammi, boxplot. I principali indici descrittivi delle variabili statistiche: indici di posizione e di variabilità.
2. Probabilità. Definizioni di probabilità. Probabilità condizionata. Il modello binomiale. La legge normale. Eventi rari e tempi di attesa.
3. Introduzione alla statistica inferenziale, con un approfondimento su alcuni test statistici. Stima puntuale e per intervalli di confidenza per media e varianza. La distribuzione t di Student.
4. Regressione lineare. Regressione lineare semplice. Determinazione della retta di regressione. Valutazione della bontà del modello.
6. Analisi di dati categorici. Test del chi-quadrato di adattamento. Tabelle di contingenza e test del chi-quadrato di indipendenza.
7. Analisi di casi di studio con il software R e discussione degli output.

- Conoscenza e capacità di comprensione: acquisizione di conoscenze sulle principali tecniche di statistica descrittiva ed inferenziale, conoscenza delle applicazioni di tali tecniche a problemi tipici dell'ambito biologico, biomedico e ambientale, acquisizione di un appropriato linguaggio scientifico.

- Capacità di applicare conoscenza e comprensione: capacità di lettura e di analisi critica di semplici analisi statistiche comunemente riportate nella letteratura biologica e biomedica, capacità di individuare la corretta tecnica statistica in base all'esperimento e ai dati a disposizione. Lo studente dovrà inoltre essere in grado di descrivere in modo chiaro e conciso le tecniche apprese e le loro applicazioni tramite un linguaggio scientifico appropriato.