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STATISTICA PER LA RICERCA SPERIMENTALE E TECNOLOGICA Corso di Laurea Triennale in Infermieristica Anno III PRIMA LEZIONE.

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Presentazione sul tema: "STATISTICA PER LA RICERCA SPERIMENTALE E TECNOLOGICA Corso di Laurea Triennale in Infermieristica Anno III PRIMA LEZIONE."— Transcript della presentazione:

1 STATISTICA PER LA RICERCA SPERIMENTALE E TECNOLOGICA Corso di Laurea Triennale in Infermieristica Anno III PRIMA LEZIONE

2 VARIABILE : caratteristica di tipo qualitativo o quantitativo dei soggetti analizzati Le variabili si distinguono appunto in v. qualitative o categoriali e v. quantitative Una variabile è qualitativa quando si estrinseca attraverso un insieme finito di modalità o categorie Le variabili qualitative si distinguono in ordinali quando esiste una gerarchia tra le categorie e non ordinali in caso contrario

3 VARIABILI

4 ESEMPI DI VARIABILI QUALITATIVE Sesso di un paziente (non ordinale) Maschio, Femmina Stato di un paziente (non ordinale) In cinta, No Diabetico, No Iperteso, Normoteso Stato di un paziente (ordinale) non fumatore, ex-fumatore, fumatore moderato, fumatore forte Grado di dolore (ordinale) Minimo, Moderato, Forte, Molto forte Stadio tumorale (ordinale) I, II, III, IV

5 Una variabile è quantitativa quando si estrinseca attraverso delle quantità Le variabili quantitative si distinguono in v. discrete e v continue Le variabili discrete derivano in genere da conteggi

6 ESEMPI DI VARIABILI DISCRETE Numero di cesarei effettuati giornalmente in una clinica ostetrica 0, 1, 2, 3, … Numero di figli di una paziente 0, 1, 2, 3, …

7 Le variabili continue derivano in genere da misurazioni Peso corporeo, Statura, Temperatura corporea, Pressione arteriosa, Livello di colesterolo, ecc. Per esprimere le variabili quantitative si deve specificare lunità di misura Esempio: peso di 3 neonati (1 lb = kg) 123 kg g lb

8 SIMBOLOGIA In genere la variabile oggetto di studio si indica con il simbolo X, per cui se si misura tale variabile su n soggetti, si indica con x 1 il valore di tale variabile rilevato sul soggetto 1, con x 2 il valore rilevato sul soggetto 2, con x n il valore rilevato sul soggetto n. Dunque la sequenza x 1,x 2,…,x n costituisce il nostro protocollo sperimentale da sintetizzare con le metodologie della STATISTICA DESCRITTIVA

9 DISTRIBUZIONI DI FREQUENZA

10 VARIABILI QUALITATIVE Nel caso di una variabile qualitativa rilevata su n soggetti, le categorie tendono a ripetersi. Il protocollo sperimentale è dunque costituito da sigle che si susseguono in modo disordinato ripetendosi.

11 ESEMPIO 1 Rileviamo su 80 pazienti ricoverati in una clinica per malattie cardiovascolari la variabile FUMO, utilizzando 4 categorie ordinali: non fumatore (NF), ex fumatore (EF), fumatore moderato (FM), fumatore forte (FF) Protocollo sperimentale (dati): FM,NF,FF,NF,EF,NF,FF,FM,NF,NF,NF,NF,FM,EF,NF,FM,NF,FM,NF,FF, FM,FM,FM,NF,NF,FF,FF,NF,NF,NF,NF,FF,FF,NF,EF,EF,NF, FM,NF,FM, NF,EF,NF,NF,EF,NF, FM,NF,FM,NF,FM,NF,FM,NF,NF,FF,FM,NF,FF,FM, FM,FF,FM,FF,NF,FM,FF,EF,FF,FM,FF,NF,FF,EF,FM,FM,FF,FM,FM,NF ???

12 Per mettere ordine nei dati possiamo considerare le frequenze assolute o le frequenze relative delle singole categorie e riportarle in una tabella detta distribuzione di frequenza La distribuzione di frequenza può essere rappresentata graficamente con un diagramma a barre verticali di altezza proporzionale alle frequenze (relative o assolute)

13 ESEMPIO 1 Xf.a.f.rf.r % NF % EF80.110% FM % FF % tot801100% Ovviamente la somma delle frequenze assolute è uguale al numero di soggetti mentre la somma delle frequenze relative è uguale a 1 (o a 100 se percentualizzate)

14 FREQUENZE ASSOLUTE

15 FREQUENZE RELATIVE

16 ESEMPIO 2 In una clinica ostetrica si sono verificati in due anni 60 morti perinatali. Per ogni caso è stato rilevato il giorno della settimana in cui la morte è avvenuta. Protocollo sperimentale (dati) sab,dom,gio,lun,sab,gio,mer,mar,ven,sab,mer,lun,sab,ven,mar, sab,dom,mar,dom,dom,dom,mer,sab,ven,mer,gio,gio,mar,sab,mer, dom,ven,dom,dom,gio,lun,mer,sab,dom,sab,sab,dom,lun,sab,dom, ven,lun,dom,dom,mar,dom,lun,mer,sab,gio,mer,ven,dom,mar,mer ???

17 Xf.af.r.f.r. % lun % mar % mer % gio % ven % sab % dom % tot601100%

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19 VARIABILI DISCRETE Anche nel caso di una variabile discreta rilevata su n soggetti, i valori tendono a ripetersi. Il protocollo sperimentale è dunque costituito da numeri interi che si susseguono in modo disordinato ripetendosi.

20 ESEMPIO 3 In una clinica ostetrica è stato rilevato il numero di figli su 120 partorienti. Protocollo sperimentale (dati) 1,1,0,5,2,0,1,2,0,1,3,1,0,4,1,0,0,2,3,1,0,2,4,1,1,0,3,2,1,0, 5,1,4,1,1,0,2,0,3,0,2,1,2,0,1,0,2,1,0,2,2,1,1,2,0,0,0,1,2,1, 2,1,1,1,2,2,2,0,2,1,1,0,1,0,3,0,1,3,0,2,1,4,1,2,1,3,0,1,2,0, 0,3,1,1,1,2,0,5,1,4,1,0,2,1,3,0,3,1,2,3,1,4,2,1,3,2,1,0,2,1 ???

21 Xf.a.f.r.f.r.% % % % % % % tot %

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23 VARIABILI CONTINUE Al contrario, nel caso di una variabile discreta rilevata su n soggetti, i valori tendono a essere tutti distinti Il protocollo sperimentale è dunque costituito da numeri reali quasi tutti distinti che si susseguono in modo disordinato. In questo caso le frequenze dei valori distinti sono quasi tutte uguali a 1

24 DISTRIBUZIONE DI FREQUENZA PER CLASSI Si considera un intervallo che contenga tutti i valori osservati e lo si divide in intervalli o classi non necessariamente di uguale ampiezza Si considerano poi le frequenze assolute o relative delle varie classi

25 ESEMPIO 4 In un reparto di chirurgia sono stati rilevati i valori di glicemia su 40 pazienti operati nella giornata precedente Protocollo sperimentale (dati) 70, 71, 72, 73, 89, 88, 68 84, 96, 74,81,69,77,92,68,82,79,93,85,95 66, 95, 86, 90, 75, 65, 94, 57, 80, 86,88,54,71,67,66,89,70,68,80,91 ??? Valore minimo 54, valore massimo 96 Tutti i dati sono compresi tra 50 e 100 Si divide lintervallo in 5 classi di ampiezza 10 Si contano le frequenze in tali intervalli

26 Classif.af.rf.r % % % % % % tot401100%

27 ISTOGRAMMA rettangolo con area A proporzionale alla frequenza (p.es frequenza percentuale) e base B uguale allampiezza della classe Altezza H ? Quando le classi sono di uguale ampiezza laltezza è proporzionale alla frequenza BB H H

28

29 ESEMPIO 5 Sono stati rilevati i livelli di IgM (mg/dl) su 40 bambini Protocollo sperimentale (dati) 111, 109, 63, 107, 125, 112, 170, 193, 119, 199, 106, 16, 110, 107, 37, 101, 292, 75, 116, 208, 45, 98, 115, 312, 307, 68, 77, 381, 129, 135, 220, 59, 148, 103, 94, 241, 88, 83, 259, 267 ??? Valore minimo 16, valore massimo 381 Tutti i dati sono compresi tra 0 e 400 Si divide lintervallo in 5 classi di varia ampiezza Si contano le frequenze in tali intervalli

30 ISTOGRAMMA rettangolo con area A proporzionale alla frequenza (p.es frequenza percentuale) e base B uguale allampiezza della classe Altezza H ? Dal momento che A=BxH, allora H=A/B A B H H densità della frequenza A B H

31 Classef.a.f.r.f.r. % % % % % % Tot401100%

32 ISTOGRAMMA CLASSE 0-60 B=60, A=10 H=10/60=1/6~0.17 ISTOGRAMMA CLASSE B=40, A=20 H=20/40=1/2=0.5 ISTOGRAMMA CLASSE B=20, A=30 H=30/20=3/2=1.5 ISTOGRAMMA CLASSE B=150, A=30 H=30/150=0.2 ISTOGRAMMA CLASSE B=130, A=10 H=10/130=1/13~0.07

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34 MODA Categoria o valore con la massima frequenza CLASSE MODALE Classe con la massima densità delle frequenze (istogramma più alto) moda classe modale

35 UNITA DI MISURA Il cambiamento dellunità di misura si effettua con una trasformazione lineare del tipo Y=bX Es. Per passare da Kg a grammi b= kg divengono 3400 grammi Per passare da Kg a lb b= kg diventano 7.49 lb PROBLEMA Molti indici statistici sono influenzati dallunità di misura (cambia la convenzione cambia lindice)


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