Scienze statistiche ed epidemiologiche

La rilevazione dei dati: scala di misura delle variabili, codifiche, impostazione della rilevazione in un questionario.
Statistica descrittiva: le distribuzioni e loro rappresentazione grafica (diagrammi a barre, diagrammi "a torta", istogrammi, diagrammi box-plot), le distribuzioni cumulate e loro interpretazione, indici di sintesi numerica (media, mediana, quartili, deviazione standard, range interquartile).
Associazione tra variabili qualitative (tabelle di contingenza e indici per stimare la forza di associazione).
Correlazione lineare e regressione lineare.
La distribuzione Gaussiana.
Schemi di campionamento (casuale semplice, stratificato, a clusters).
Distribuzioni campionarie (medie e proporzioni).
Intervalli di confidenza per medie e proporzioni.
Test d'ipotesi per medie e proporzioni.

1. Fonti di dati epidemiologici
- Dati demografici: il censimento, la piramide dell'età, i registri anagrafici
- Dati sanitari: la notificazione delle malattie infettive, fonti ospedaliere, indagini ad hoc, registri di patologia
- Altre fonti
2. Impiego delle misure di frequenza e degli indicatori sanitari
3. Conoscenza dei determinanti di salute e di malattia
4. Fattore di rischio e malattia
- La causalità
- Le misure di rischio
- Le misure di associazione: Rischio Relativo, Rischio Attribuibile, Odds Ratio
5. Tipi di studi epidemiologici
- Studi osservazionali per la formulazione di ipotesi: studi ecologici o descrittivi e studi trasversali. La sorveglianza epidemiologica.
- Studi analitici per la verifica di ipotesi: studi di coorte e studi caso-controllo
- Studi sperimentali per avvalorare l'ipotesi: studi clinici randomizzati controllati e studi randomizzati controllati di popolazione
- Applicazione pratica delle misure di rischio in Sanità Pubblica.

1. Importanza e uso della statistica, etimologia e definizione, le variabili e i dati (aspetti, matrici, qualità, modalità di raccolta e utilizzo), limiti delle statistiche. Esempi e casi pratici.
2. Produrre sintesi efficaci di dati: la tendenza centrale e la dispersione dei dati. Esempi, esercizi e casi.
3. Classificazione e rappresentazione dei dati. Analisi di una distribuzione di frequenza. Finalità, tipologie e possibili rischi delle rappresentazioni grafiche. Relazioni tra variabili (correlazione e regressione). Tecniche di rilevazione e modalità di campionamento.
4. Laboratorio di statistica: uso delle funzioni statistiche con Excel. Analisi di variabili numeriche e categoriche attraverso il calcolo delle principali misure di sintesi, la costruzione di tabelle di distribuzione di frequenza, la creazione di grafici e boxplot con Excel. Esercitazioni pratiche.