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Training TSC

Statistical Tests and Sampling Plans

 

Obiettivi: 

Offrire una panoramica dei principali test statistici parametrici e non parametrici, per individuare la tecnica ottimale in relazione al tipo di dati ed agli obiettivi dell'analisi.

 

Tecniche presentate: 

Test statistici parametrici e non parametrici,  analisi della varianza, calcolo della significatività del test.

Esercitazioni:

​Sono previste esercitazioni per ciascuno degli argomenti trattati.

 

Prerequisiti: 

E'propedeutica la frequenza al corso INTRO o avere una conoscenza intermedia di Statistics for Data Analysis.

Argomenti:

Teoria della stima e dell'inferenza

  • La stima su base campionaria

    • Gli stimatori media campionaria e varianza campionaria

    • L'errore Standart

    • Gli intervalli di confidenza

  • La verifica di un'ipotesi statistica

  • Teoria dei campioni

    • Tipologie di popolazioni finite

    • Error profile

    • Campioni probabilistici e non probabilistici

    • Stimatori per espansione (media e totale) e alternativi

    • Effetto del disegno

    • Applicazioni pratiche

  • Metodi per il calcolo della significatività statistica

    • Metodo asintotico

    • Metodo esatto

  • Metodo montecarlo

 

Analisi di due fenomeni congiuntamente considerati

  • Associazione tra due variabili categoriali

    • Le tavole di contingenza

    • Rappresentazioni grafiche

    • il 2 come misura e statistica test della significatività dell'associazione

    • Altre misure di associazione

    • Il rischio relativo e l'odds ratio

  • Confronto tra medie di una variabile quantitativa per i livelli di una variabile classificatoria (medie stratificate)

    • Rappresentazioni grafiche

    • La statistica test T

    • Introduzione al modello di Analisi della varianza

    • Test non parametrici (Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskall-Wallis)

    • Sintesi dei principali test non parametrici disponibili in Statistics

  • Correlazione lineare tra due variabili continue

    • Covarianza e correlazione

    • Rappresentazione grafica

    • Il modello di regressione lineare semplice

 

Introduzione al disegno degli esperimenti

  • ANOVA univariata e fattoriale semplice

    • Analisi della varianza univariata

    • Confronti per l'individuazione di sottogruppi omogenei

    • Valutazione di interazioni tra fattori

    • Cenni ai modelli Lineari Generalizzati

    • Esempi di Modelli Lineari Generalizzati

  • Cenni all'analisi della potenza del test

    • Errore di i e ii specie (alfa e beta)

    • Dimensione dell'effetto

    • Soglia di significatività (alfa)Dimensione campionaria

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