BIOSTATISTICA AVANZATA
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Anno immatricolazione
2019/2020
Anno offerta
2021/2022
Normativa
DM270
SSD
MED/01 (STATISTICA MEDICA)
Dipartimento
DIPARTIMENTO DI MEDICINA INTERNA E TERAPIA MEDICA
Corso di studio
MEDICINA E CHIRURGIA
Curriculum
PERCORSO COMUNE
Anno di corso
Periodo didattico
Primo Semestre (27/09/2021 - 14/01/2022)
Crediti
3
Ore
24 ore di attività frontale
Lingua insegnamento
ITALIANO
Tipo esame
SCRITTO E ORALE CONGIUNTI
Docente
VILLANI SIMONA (titolare) - 1 CFU
BERNARDINELLI LUISA - 1 CFU
GENTILINI DAVIDE - 1 CFU
Prerequisiti
Per seguire meglio il corso lo studente deve aver conoscenze di base di Epidemiologia e di Statistica medica
Obiettivi formativi
Il corso si propone di sviluppare nello studente le conoscenze teorico-pratiche delle più frequenti metodologie statistico-epidemiologiche (conoscenza e capacità di comprensione), nonché la capacità di applicare correttamente tali conoscenze all'analisi di studi sperimentali ed epidemiologici (capacità di applicare conoscenza e comprensione). Al termine del corso lo studente sarà in grado di utilizzare i principali strumenti di analisi statistica di dati, di interpretare in modo consapevole e critico i risultati derivanti dall'applicazione delle metodologie statistiche avanzate, di comunicare le evidenze derivanti dalle analisi stesse.
Programma e contenuti
Il corso è organizzato in 3 moduli distinti.

Modulo 1 - Principi di Analisi statistica con R
• Lezione 1 Titolo: “L’ambiente di programmazione R generalità e i principali oggetti”
- Installazione di R e configurazione
- Sintassi e gli oggetti principali ( Vettori, Liste, Matrici, Data Frames )
- Importare dati in R
- Trattamento dei dati mancanti
- Misure descrittive univariate
- Laboratorio con R

• Lezione 2 Titolo: “Rappresentazione Grafica con R ”
- Tipi di grafico e scelta della rappresentazione grafica opportuna
- Pacchetto Base
- Pacchetto Grid
- Pacchetto ggplot2
- Laboratorio con R

• Lezione 3 Titolo: “Data Mining con R ”
- Tecniche di riduzione della dimensionalità dei dati
- Esercitazioni con R

• Lezione 4 Titolo: “Identificare le relazioni tra variabili con R”
- Metodi statistici per valutare le relazioni tra variabili
- Esercitazioni con R

Modulo 2 - Metodi statistici in epidemiologia Genetica

• Lezione 1 Titolo: “Gli studi di associazione in Genetica”
- Concetti di Epidemiologia genetica "il Disegno dello studio"
- Approcci statistici per valutare l’associazione
- Esercitazioni con R

• Lezione 2 Titolo: “Power calculation and sample size”
- Calcolo di potenza e sample size con R
- Il problema dei test multipli

• Lezione 3 Titolo: “Gli studi di associazione in Genetica”
- Analisi di associazione e modelli di trasmissione
- Esercitazioni con R

• Lezione 4 Titolo: “Gli studi di associazione Genome Wide”
- Le malattie Complesse e i GWAS
- Metodologia nei GWAS
- Esercitazioni con R


Modulo 3 - Analisi della sopravvivenza
Quando si usa l’analisi di sopravvivenza.
Stime di sopravvivenza di Kaplan-Meier.
Come stabilire se vi sia una diversa sopravvivenza: il Log-rank test.
Il modello di Cox degli azzardi proporzionali: quando si può applicare e quale informazione fornisce. Come stabilire quale sia il modello migliore.
Cenni al modello di Cox stratificato.
Metodi didattici
L’attività didattica comprende lezioni frontali con approccio problem solving ed esercitazioni con applicazioni in R a set di dati, per rispondere a specifiche questions research così da aiutare lo studente ad acquisire le competenze necessarie per la pianificazione di studi e analisi biostatistiche, sviluppandone il senso critico.
Testi di riferimento
- Daniel WW, Cross CL. Biostatistica. EdiSES, 2019.
- Data Mining with R: Learning with Case Studies, Second Edition Luis Torgo - CRC Press
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction Trevor Hastie, Robert Tibshirani , e al. Springer
- Genetic Epidemiology Methods and Protocols Editors: Evangelou, Evangelos (Ed.)
Modalità verifica apprendimento
La verifica delle conoscenze e delle competenze sarà integrata su tutto il corso.
La modalità dell'esame sarà scritta
Altre informazioni
Agli studenti che seguiranno il corso è chiesto di avere a disposizione un laptop per le esercitazioni in R.
Il docente riceve gli studenti solo su appunto, previo invio di una mail all'indirizzo simona.villani@unipv.it.
davide.gentilini@unipv.it
luisa.bernardinelli@unipv.it
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile