Come analizzare i dati (principali test
statistici impiegati)
Giacomo Novara
Clinica urologica, università di Padova
[email protected]
The Platinum Journal
Come analizzare i dati
• Statistiche descrittive
• Analisi univariata
• Analisi multivariata
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Statistiche descrittive
• L’obiettivo è di descrivere le caratteristiche della
nostra popolazione
• Natura delle varibili
– Continue
– Categoriche o discrete
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Variabili continue e categoriche
• Variabili continue: possono assumere tutti i valori di
un intervallo (età, peso, altezza, PSA, volume
prostatico)
• Variabili categoriche o discrete: assumono un
numero finito di valori (sesso, stadio clinico della
neoplasia, Gleason score)
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Variabili continue normali e non-normali
1
f (X ) 
e
 2
1  X  
 

2  
2
Rappresentazione grafica di una distribuzione normale
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Variabili continue normali e non-normali
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Variabili continue normali e non-normali
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Variabili continue normali e non-normali
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Variabili continue normali e non-normali
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Variabili continue normali e non-normali
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Variabili continue normali e non-normali
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Variabili continue normali e non-normali
• Variabili continue normali: media ± deviazione
standard
• Variabili continue non-normali: mediana e range
interquartile
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Misure di tendenza centrale
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Misure di tendenza centrale
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Misure di tendenza centrale
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Misure di tendenza centrale
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Variabili continue e categoriche
• Variabili continue: possono assumere tutti i valori di
un intervallo (età, peso, altezza, PSA, volume
prostatico)
• Variabili categoriche o discrete: assumono un
numero finito di valori (sesso, stadio clinico della
neoplasia, Gleason score)
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Variabili categoriche
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Variabili categoriche
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Variabili categoriche
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Come analizzare i dati
• Statistiche descrittive
• Analisi univariata
• Analisi multivariata
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Analisi univariata
• E’ l'esame di ogni variabile considerata
singolarmente
• Consiste nell'organizzare i dati secondo le frequenze
di distribuzione di ognuna delle variabili considerate
nel corso della rilevazione
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Comparazione di variabili continue normali in
due o più gruppi
• T test
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Comparazione di variabili continue non-normali
• Due campioni indipendenti: Mann Whitney U test
(comparazione del PSA nei pazienti con biopsia
prostatica positiva e negativa)
• Tre o più campioni indipendenti: Kruskal-Wallis test
(comparazione del PSA nei pazienti con biopsia
prostatica positiva, negativa e ASAP)
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Comparazione di variabili continue non-normali
• Due campioni dipendenti: Wilcoxon test
(PSA al T0 ed al T1 nella stessa popolazione in due
momenti diversi)
• Tre o più campioni dipendenti Friedman test
(PSA al T0, T1 e T2 nella stessa popolazione in tre
momenti diversi)
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Comparazione di variabili categoriche in due
o più gruppi
• Pearson’s chi-square
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Comparazione di variabili categoriche in due
o più gruppi
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Comparazione di variabili categoriche in due
o più gruppi
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Comparazione di variabili categoriche in due
o più gruppi
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Analisi univariata per variabili tempo-dipendenti
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Analisi univariata per variabili tempo-dipendenti
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Analisi univariata per variabili tempo-dipendenti
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Analisi univariata per variabili tempo-dipendenti
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Analisi univariata per variabili tempo-dipendenti
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Analisi univariata per variabili tempo-dipendenti
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Analisi univariata
• Stabilire l’esistenza di una covariazione tra due
variabili non equivale a provare che esiste un
rapporto di causa-effetto diretta tra la variabile
indipendente e la variabile dipendente
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Come analizzare i dati
• Statistiche descrittive
• Analisi univariata
• Analisi multivariata
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Analisi multivariata
• L’insieme dei metodi statistici e delle tecniche usati
nello studio della variazione simultanea di due o più
variabili casuali
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Analisi multivariata
• Varibili non tempo-dipendenti: regression model
• Variabili tempo-dipendenti: Cox proportional hazard
model
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Analisi multivariata
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Analisi multivariata
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Analisi multivariata
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Analisi multivariata
• Il numero di variabili da inserire dipende dal numero
di eventi
• Inserire solo variabili continue normali (o
normalizzate)
• Non inserire variabili altamente correlate
• Esprimere i dati con odds ratio (hazard ratio per
variabili tempo-dipendenti), 95% confidence interval
and p value
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