Questo libro, punto di riferimento in ambito internazionale, nasce dall'intento di rendere disponibili ai ricercatori e ai professionisti, che si occupano di scienze della vita, il pensiero e il linguaggio della statistica, esposti in maniera matematicamente semplice e con diretto riferimento al trattamento dei dati clinici. L'obiettivo è quello di fornire gli strumenti teorici e metodologici che permettono la comprensione e la lettura critica delle evidenze scientifiche descritte con l'uso della statistica.
Sono trattati tutti i principali argomenti connessi con la raccolta dei dati e la loro analisi in ambito medico: dalla progettazione degli esperimenti alla stima della dimensione campionaria, dalla presentazione dei dati in forma grafica alle tecniche di inferenza statistica, dai dati di mortalità alla scelta del metodo statistico. La nuova edizione, interamente rivista e ampliata, è aggiornata alle più recenti innovazioni nella metodologia statistica.
Il testo è arricchito da esempi attuali e spiegazioni dettagliate, che lo rendono più adeguato rispetto ai bisogni della ricerca medica moderna.
Nuovi argomenti sono l'analisi dei tempi all'evento, la meta-analisi, i metodi per trattare i dati mancanti e l'approccio Bayesiano. I dati forniti negli esempi e negli esercizi (tutti corredati dalle relative soluzioni) sono reali e provengono da ricerche svolte dall'autore, da consulenze statistiche o dalla letteratura medica.
Maggiori Informazioni
Autore
Bland Martin;Ieva F.;Vitelli V.
Editore
Maggioli Editore
Anno
2019
Tipologia
Libro
Collana
Apogeo education
Lingua
Italiano
Indice
1 Introduzione 1.1 Statistica e medicina 1.2 Statistica e matematica 1.3 Statistica ed onere computazionale 1.4 Assunzioni ed approssimazioni 1.5 Scopo di questo libro 2 La progettazione degli esperimenti 2.1 Confrontare i trattamenti 2.2 Allocazione casuale 2.3 Stratificazione 2.4 Metodi di allocazione senza l'uso di numeri casuali 2.5 Distorsione causata dai volontari 2.6 Intention-to-treat 2.7 Disegni incrociati 2.8 Selezione dei soggetti per gli studi clinici 2.9 Distorsione della risposta ed effetto placebo 2.10 Distorsione da valutazione e studi in doppio cieco 2.11 Esperimenti in laboratorio 2.12 Unità sperimentali e disegni randomizzati a gruppi 2.13 Il consenso negli studi clinici 2.14 Minimizzazione 2.15 Questionario 3 Campionamento e studi osservazionali 3.1 Studi osservazionali 3.2 Censimenti 3.3 Campionamento 3.4 Campionamento casuale 3.5 Campionamento in studi clinici ed epidemiologici 3.6 Studi trasversali o cross-sectional 3.7 Studi di coorte 3.8 Studi caso-controllo 3.9 Distorsione dei questionari negli studi osservazionali 3.10 Studi ecologici 3.11 Questionario 4 Statistica descrittiva 4.1 Tipi di dati 4.2 Distribuzioni di frequenze 4.3 Istogrammi e altri grafici per le frequenze 4.4 Profili delle distribuzioni di frequenze 4.5 Mediane e quantili 4.6 La media 4.7 Varianza, range e range interquartile 4.8 Deviazione standard 4.9 Questionario Appendice 4A. Il denominatore della varianza Appendice 4B. Formule per la somma dei quadrati 5 Rappresentare i dati 5.1 Tassi e proporzioni 5.2 Cifre significative 5.3 Tabelle 5.4 Diagrammi a torta 5.5 Diagrammi a barre 5.6 Diagrammi di dispersione 5.7 Grafici per linee e serie storiche 5.8 Grafici fuorvianti 5.9 Usare i colori 5.10 Scale logaritmiche 5.11 Questionario Appendice 5A. I logaritmi 6 Probabilità 6.1 Probabilità 6.2 Proprietà fondamentali 6.3 Distribuzioni di probabilità e variabili aleatorie 6.4 La distribuzione binomiale 6.5 Media e varianza 6.6 Proprietà di media e varianza 6.7 La distribuzione di Poisson 6.8 Probabilità condizionata 6.9 Questionario Appendice 6A. Permutazioni e combinazioni Appendice 6B. Valore atteso e somma dei quadrati 7 La distribuzione Normale 7.1 Probabilità per variabili continue 7.2 La distribuzione Normale 7.3 Proprietà della distribuzione Normale 7.4 Variabili aleatorie con distribuzione Normale 7.5 Il grafico di probabilità Normale 7.6 Questionario Appendice 7A. Chi-quadro, t, e F 8 Stima 8.1 Distribuzioni campionarie 8.2 Errore standard della media campionaria 8.3 Intervalli di confidenza 8.4 Errore standard e intervalli di confidenza per la proporzione 8.5 Confronto tra due medie 8.6 Confronto tra due proporzioni 8.7 Numero necessario da trattare 8.8 Errore standard per la deviazione standard campionaria 8.9 Intervalli di confidenza per la proporzione nei piccoli campioni 8.10 Intervalli di confidenza per la mediana e altri quantili 8.11 Bootstrap o metodi di ricampionamento 8.12 Qual è il giusto intervallo di confidenza? 8.13 Questionario Appendice 8A. Errore standard della media 9 Test di significatività 9.1 Verificare un'ipotesi 9.2 Un esempio: il test dei segni 9.3 Principi dei test di significatività 9.4 Livelli di significatività e tipi di errore 9.5 Test di significatività unilateri e bilateri 9.6 Significativo, reale ed importante 9.7 Confronto tra medie per grandi campioni 9.8 Confronto tra due proporzioni 9.9 Potenza di untest 9.10 Test multipli 9.11 Test ripetuti e analisi sequenziali 9.12 Test di significatività ed intervalli di confidenza 9.13 Questionario 10 Confrontare le medie di piccoli campioni 10.1 La distribuzione t 10.2 Il metodo t con un campione 10.3 Le medie di due campioni indipendenti 10.4 L'uso delle trasformazioni 10.5 Scostamento dalle ipotesi del metodo t 10.6 Cos'è un campione di grandi dimensioni? 10.7 Misure ripetute 10.8 Confrontare due varianze con il test F 10.9 Confrontare diverse medie utilizzando l'analisi della varianza 10.10 Ipotesi per l'analisi della varianza 10.11 Confronti tra le medie dopo l'analisi della varianza 10.12 Effetti casuali nell'analisi della varianza 10.13 Unità di analisi e studi randomizzati per gruppi 10.14 Questionario Appendice 10A. Il rapporto media/errore standard 11 Regressione e correlazione 11.1 Diagrammi di dispersione 11.2 Regressione 11.3 Il metodo dei minimi quadrati 11.4 La regressione di X su Y 11.5 L'errore standard del coefficiente di regressione 11.6 L'uso della retta di regressione per la previsione 11.7 L'analisi dei residui 11.8 Violazione delle ipotesi nella regressione 11.9 Correlazione 11.10 Test di significatività e intervallo di confidenza per r 11.11 Utilizzo del coefficiente di correlazione 11.12 Osservazioni ripetute 11.13 Correlazione tra classi 11.14 Questionario Appendice 11A. Le stime ai minimi quadrati Appendice 11B. Varianza attorno alla retta di regressione Appendice 11C. L'errore standard di b 12 Metodi basati sul rango 12.1 Metodi non-parametrici 12.2 Il test U di Mann-Whitney 12.3 Il test di Wilcoxon per coppie di dati correlati 12.4 Il coefficiente di correlazione dei ranghi di Spearman, r 12.5 Il coefficiente di correlazione dei ranghi di Kendall, t 12.6 Correzioni di continuità 12.7 Metodi parametrici o non-parametrici? 12.8 Questionario 13 Analisi delle tabelle di contingenza 13.1 Il test di associazione chi-quadro 13.2 Test per tabelle 13.3 Il test chi-quadro per piccoli campioni 13.4 Test esatto di Fisher 13.5 Correzione di continuità di Yates per tabelle 2x2 13.6 Validità dei metodi di Fisher e di Yates 13.7 Odds e Odds Ratio 13.8 Test chi-quadro per il trend 13.9 Metodi per campioni accoppiati 13.10 Test chi-quadro di buon adattamento 13.11 Questionario Appendice 13A. Perché il test chi-quadro funziona Appendice 13B. La formula del test esatto di Fisher Appendice 13C. Errore standard per il logaritmo dell'odds ratio 14 Scegliere un metodo statistico 14.1 Trattazione orientata al metodo oppure al problema 14.2 Tipi di dati 14.3 Confrontare due gruppi 14.4 Un campione oppure due campioni di dati accoppiati 14.5 Relazione tra due variabili 14.6 Questionario 15 Metodimultifattoriali 15.1 Regressione multipla 15.2 Test di significatività e stime nella regressione multipla 15.3 Utilizzo della regressione multipla per correzioni o aggiustamenti 15.4 Trasformazioni in contesto di regressione multipla 15.5 Interazioni nella regressione multipla 15.6 Regressione polinomiale 15.7 Assunzioni nella regressione multipla 15.8 Variabili predittore qualitative 15.9 Analisi della varianza multi-fattore 15.10 Regressione logistica 15.11 Regressione stepwise 15.12 Effetti Stagionali 15.13 Come trattare i conteggi: la regressione di Poisson e Binomiale Negativa 15.14 Altri metodi di regressione 15.15 Osservazioni non indipendenti 15.16 Questionario 16 Dati "Timetoevent" o di tempo all'evento 16.1 Dati di tempo all'evento 16.2 Curve di sopravvivenza di Kaplan-Meier 16.3 Il test dei ranghi logaritmici 16.4 Rapporto tra hazard o "hazard ratio" 16.5 Modello di regressione di Cox 16.6 Questionario 17 Meta-analisi 17.1 Cosa è la meta-analisi? 17.2 Il forest plot 17.3 Ottenere una stima aggregata 17.4 Eterogeneità 17.5 Misurare l'eterogeneità 17.6 Indagare sulle origini dell'eterogeneità 17.7 Modelli a effetti casuali 17.8 Variabili risposta continue 17.9 Variabili risposta dicotomiche 17.10 Variabili risposta tipo tempo all'evento 17.11 Meta-analisi dei dati dei singoli studi 17.12 Distorsione da pubblicazione 17.13 Meta-analisi a rete 17.14 Questionario 18 Scelta della dimensione campionaria 18.1 Stima della media di una popolazione 18.2 Stima della proporzione di una popolazione 18.3 Dimensione campionaria per i test di significatività 18.4 Confronto tra due medie 18.5 Confronto tra due proporzioni 18.6 Individuare una correlazione 18.7 Accuratezza della dimensione campionaria stimata 18.8 Studi randomizzati per gruppi 18.9 Questionario 19 Dati mancanti 19.1 Il problema dei dati mancanti 19.2 Tipologie di dati mancanti 19.3 Usare la media campionaria 19.4 Usare l'ultima osservazione 19.5 Imputazione singola 19.6 Imputazione multipla 19.7 Perché non dovremmo trascurare i dati mancanti 19.8 Questionario 20 Misurazioni cliniche 20.1 Effettuare le misurazioni 20.2 Ripetibilità ed errore di misurazione 20.3 Stabilire la concordanza tra misurazioni usando l'indice kappa di Cohen 20.4 Kappa pesato 20.5 Confronto tra due metodi di misurazione 20.6 Sensitività e specificità 20.7 Range di normalità o intervallo di riferimento 20.8 Carte percentili 20.9 Combinare le variabili usando l'analisi delle componenti principali 20.10 Scale e sotto-scale composite 20.11 Coerenza interna delle scale di misura e indice alpha di Cronbach 20.12 Presentare scale composite 20.13 Questionario 21 Statistiche di mortalità e struttura della popolazione 21.1 Tassi di mortalità 21.2 Metodo diretto di standardizzazione dell'età 21.3 Metodo indiretto di standardizzazione dell'età 21.4 Tabelle di sopravvivenza demografiche 21.5 Statistiche demografiche 21.6 La piramide della popolazione 21.7 Questionario 22 L'approccio Bayesiano 22.1 Bayesiani e Frequentisti 22.2 Il teorema di Bayes 22.3 Esempio: l'approccio Bayesiano a supporto della diagnosi semi-automatica 22.4 La visione frequentista e Bayesiana della probabilità 22.5 Un esempio di stima Bayesiana 22.6 Distribuzioni a priori 22.7 Massima verosimiglianza 22.8 Metodi Markov Chain Monte Carlo 22.9 Bayesiano o Frequentista? 22.10 Questionario A Risposte suggerite alle domande a risposta multipla e agli esercizi Bibliografia
