1. Introduzione alla ricerca sperimentale, alla Statistica ed alla Statistica Medica in particolare.
2. La logica statistica e lo studio delle popolazioni e dei campioni.
3. I processi di produzione dei dati statistici e sistemi informatici di archiviazione e di elaborazione dei dati.
4. L’elaborazione descrittiva di dati statistici: tipologia di variabili statistiche, struttura di file data, distribuzioni statistiche semplici e multiple. Frequenze assolute, relative, percentuali e cumulate.
5. Le principali tipologie di presentazione dei dati: tabelle e grafici.
6. Le misure di sintesi dei dati: valori medi (aritmetica, geometrica, mediana e moda)
7. Le misure di dispersione o di variabilità dei dati: range, Devianza, Varianza, Deviazione Standard, Coefficiente di Variazione, quartili e percentili. Le curve di crescita.
8. La teoria degli errori, e le distribuzioni di frequenza approssimabili alla gaussiana. Principali caratteristiche della distribuzione normale e della distribuzione normale standardizzata.
9. Elementi di calcolo delle probabilità: tipologia di eventi, misura della probabilità, teorema delle probabilità composte, teorema delle probabilità composte e totali; Sensibilità, Specificità VPP e VPN di un test diagnostico.
10. L’inferenza statistica: principi e metodi per variabili qualitative e quantitative.
11. Il test del Chi quadrato: formula generale, correzione di Yates, test esatto di Fisher.
12. Il test t di student per campioni indipendenti e dipendenti.
13. Elementi di regressione, correlazione e misure di associazione.
14. Cenni sui metodi statistici non parametrici.