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.

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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.

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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