LA STATISTICA E IL TECNICO DELLA PREVENZIONE

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3 LA STATISTICA E IL TECNICO DELLA PREVENZIONE Vi consente di pianificare, organizzare, valutare il vostro lavoro; Vi consente di partecipare alla ricerca scientifica; Vi consente di interpretare la letteratura scientifica.

4 Cos è la statistica? Definizione : la statistica studia le modalità con cui si raccolgono, si raggruppano,si analizzano, si elaborano, si confrontano dati omogenei raccolti da una popolazione o da un campione.

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6 OBIETTIVO Conoscere e rappresentare in maniera sintetica l andamento delle variabili in una popolazione o in un campione : STATISTICA DESCRITTIVA

7 OBIETTIVO Avanzare delle interpretazioni e delle previsioni sulla variabilità di un determinato fenomeno: STATISTICA INFERENZIALE Parte dal campione per dare delle informazioni sulla popolazione (processo induttivo)

8 I VALORI CAMBIANO Variabilità strumentale (estrinseca, legata alla procedura di misurazione, agli strumenti e a chi misura ) Variabilità biologica (intrinseca, es: misurando un gruppo di individui trovo altezze differenti da individuo ad individuo)

9 Precisione Accuratezza VARIABILITA STRUMENTALE Può essere controllata, agendo sulle modalità di misura.(ottimizzando le procedure, controllando gli strumenti, facendo training al personale)

10 l'accuratezza è il grado di corrispondenza del dato teorico, desumibile da una serie di valori misurati, con il dato reale o di riferimento. Facendo una analogia con una serie di frecce scagliate su un bersaglio, più il centro del gruppo di frecce si avvicina al centro del bersaglio, più la serie di tiri è accurata. La dispersione del gruppo di frecce non incide sulla accuratezza, ma è definibile in termini di precisione.

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12 ERRORE La variabilità strumentale genera errori: Errore grossolano Errore sistematico Errore casuale

13 VARIABILITA BIOLOGICA Può essere solo parzialmente limitata, rendendo più omogeneo l insieme dei soggetti : Adulti Bambini Adulti Bambini

14 POPOLAZIONE Insieme esaustivo delle unità statistiche che hanno la stessa caratteristica : Esempio : Aziende alimentari presenti, oggi, in Sicilia. Auto prodotte dalla FIAT nello stabilimento di Termini Imerese durante il Nati nel 2009 nella provincia di Palermo.

15 CAMPIONE Sottoinsieme di elementi della popolazione, scelto in modo random e che viene utilizzato per trarre conclusioni sulle caratteristiche della popolazione. Esempio : 20 aziende alimentari estratte tra tutte le aziende censite in Sicilia. 100 auto tra quelle prodotte dalla FIAT. 500 bambini tra i nati nella provincia di Palermo.

16 Campione Il campione per essere rappresentativo dell universo non deve essere selezionato, ma deve essere scelto in modo casuale.

17 RANDOM L estrazione ci assicura che il campione sia esente da errori sistematici; Opportune modalità di campionamento ci consentono di ridurre anche gli errori casuali.

18 Metodi di campionamento Obiettivo: studio delle caratteristiche della popolazione mediante i valori riscontrati nel campione. Problema: rappresentatività del campione.

19 Campionamento casuale semplice Procedura : si assegna un numero a ciascun elemento della popolazione; si seleziona il campione mediante estrazione

20 ESEMPIO Per ottenere il campione di 20 aziende alimentari che possano rappresentare la popolazione delle aziende alimentari presenti in Sicilia, occorre avere la lista di tutte le aziende ed associare ad ogni azienda un numero; tutte le aziende avranno la stessa probabilità di essere sorteggiati per entrare a far parte del campione (campionamento casuale semplice).

21 Problematiche.. Cosa si intende per azienda alimentare? E corretto inserire in un unica urna da cui estrarre a caso le aziende alimentari, senza tener conto di cosa producono? Le Aziende sono distribuite in ugual misura nel territorio siciliano? Le Aziende hanno una produzione continua? Possiamo ricorrere ad un campionamento che tenga conto di queste problematiche?

22 Il campionamento stratificato Procedura : si suddivide la popolazione in strati contenenti elementi omogenei tra di loro; si procede all interno di ogni strato a selezionare il campione mediante estrazione

23 Campionamento sistematico Procedura : si ordinano e si numerano a partire da 1 le unità della popolazione. Si sceglie un unità campionaria ogni K elementi della popolazione (k = intervallo di campionamento). Il numero k è ottenuto mediante estrazione

24 Campionamento a grappolo Procedura : si formano dei gruppi detti grappoli, si estrae un campione casuale di grappoli e si identificano tutti gli elementi che fanno parte del gruppo

25 Tornando all esempio Posso stratificare le aziende alimentari per tipo di alimento prodotto, per grandezza dell azienda, etc Posso eseguire un campionamento sistematico dopo aver trovato l intervallo di campionamento. Posso individuare tutte le aziende di un grappolo dopo aver suddiviso il territorio di competenza.

26 Altre definizioni Unità statistica : elementi (individui, aziende, siti marini etc..) che sono oggetto dell indagine. Variabile : caratteristica dell unità statistica che intendiamo sottoporre a misura.

27 MISURA La misura, in termini statistici, consiste nel definire le regole con le quali assegneremo numeri o parole alle variabili che si intendono studiare Misurando le caratteristiche otterremo i dati (valori numerici o modalità che possono essere assunte da una variabile)

28 Classificazione delle variabili Variabili qualitative : quando possono essere misurate soltanto con espressioni verbali (nomi, aggettivi) Variabili quantitative : Quando sono espresse con valori numerici.

29 VARIABILI QUALITATIVE Che si possono misurare attribuendo un nome. NOMINALI. Che si possono misurare attribuendo un nome o un aggettivo, individuando un ordinamento naturale della modalità. ORDINALI

30 ESEMPIO DI PRESENTAZIONE DI DATI ATTRAVERSO UNA TABELLA numero di posti letto secondo il reparto di ricovero REPARTO N posti letto cardiochirurgia 24 cardiologia 37 chirurgia 50 chirurgia plastica 2 chir.vascolare 19 gastroenterologia 46 medicina 96 nefrologia 24 neurochirurgia 30 neurologia 40 oculistica 21 ortopedia 20 ostetricia 52 pediatria 34 terapia intensiva 12 unità coronarica 12 urologia 28 TOTALE 547

31 Scala nominale Si possono ottenere solo frequenze; i dati sono raggruppati in categorie; la relazione algebrica è del tipo : uguale o diverso; Le variabili nominali che è possibile identificare con due sole categorie sono dette dicotomiche (uomo-donna; acceso-spento; morto-vivo etc)

32 Esempio di presentazione di dati in tabella indice di gradimento dopo un'escursione turistica Indice definizione N turisti 0 assolutamente sconsigliato 5 1 da visitare con prudenza 15 2 facilmente accessibile 20 3 consigliabile a tutti 30 4 assolutamente da non perdere 50

33 Scala ordinale Si possono ottenere solo frequenze; i dati sono raggruppati in categorie; la relazione algebrica è del tipo > o <. E possibile attribuire una codifica (etichetta), ma senza relazione matematica.

34 VARIABILI QUANTITATIVE Discreta : se può assumere come valore un qualsiasi numero intero. Deriva in genere da conteggi. Esempi : Numero di figli Numero di pazienti Numero di incidenti

35 VARIABILI QUANTITATIVE Continua : se può assumere come valore un qualsiasi numero reale. Deriva in genere da misurazioni. Esempi : Altezza Peso Pressione Concentrazione del glucosio nel sangue.

36 Scale di misura delle variabili Scala ad intervalli Scala razionale quantitative Consentono di effettuare operazioni matematiche elementari (somma, sottrazione, moltiplicazione, divisione)

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38 IMPORTANTE Le variabili qualitative sono misurabili solo con le scale descritte. Le variabili quantitative possono essere misurate anche su scala ordinale. Esempio Peso: Kg.(scala razionale) :sottopeso, normopeso,sovrappeso, obeso.(scala ordinale)

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40 FREQUENZA La frequenza assoluta identifica il numero di volte che una data modalità si presenta. La frequenza relativa identifica il rapporto tra la frequenza assoluta e il numero totale delle osservazioni. La frequenza relativa percentuale è l espressione percentuale della frequenza relativa.

41 numero di posti letto secondo il reparto di ricovero REPARTO N posti letto frequenza relativa % cardiochirurgia 24 0,044 4,4 cardiologia 37 0,068 6,8 chirurgia 50 0,091 9,1 chirurgia plastica 2 0,004 0,4 chir.vascolare 19 0,035 3,5 gastroenterologia 46 0,084 8,4 medicina 96 0,176 17,6 nefrologia 24 0,044 4,4 neurochirurgia 30 0,055 5,5 neurologia 40 0,073 7,3 oculistica 21 0,038 3,8 ortopedia 20 0,037 3,7 ostetricia 52 0,095 9,5 pediatria 34 0,062 6,2 terapia intensiva 12 0,022 2,2 unità coronarica 12 0,022 2,2 urologia 28 0,051 5,1 TOTALE 547 1,00 100

42 Perché le frequenze relative? Sono utili per il confronto della distribuzione di una variabile in campioni di dimensioni diverse.

43 Anziani (migliaia) per età e sesso.italia 2008 Età Maschi Femmine ( 46%) ( 39%) > ( 29%) ( 54%) ( 61%) 868 ( 71%)

44 LA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZA E un metodo che consente di gestire un numero considerevole di osservazioni. Si usa soprattutto per le variabili quantitative continue. Il singolo valore è sostituito da un intervallo (classe) che comprende un infinità di possibili valori.

45 ESEMPIO livelli di colesterolo in un gruppo di maschi adulti Colesterolo (mg%) N soggetti freq.relativa % , , , , , , , , , , , , , , , , TOTALE

46 LA DISTRIBUZIONE DI FREQUENZA 1. Quante classi? Tra 6 e 15,dipende dalla numerosità. 2. Che ampiezza devono avere le classi? 5-10 o multipli di 10.

47 I GRAFICI Vengono utilizzati per una migliore percezione dell informazione, svolgono una funzione di sintesi illustrando il complesso dei valori in un colpo d occhio. Che tipo di grafico devo utilizzare?

48 Per le variabili qualitative Cartogramma Aereogramma Diagramma a barre o a bastoni

49 Densità della popolazione in Sicilia

50 Incidenti domestici in Italia LUOGO AMBIENTI SPORTIVI 9% STRADE E AFFINI 10% ALTRI 8% 0% IN CASA 50% FUORI CASA 23%

51 Distribuzione dei laureati e diplomati per aree geografiche

52 Distribuzione del personale sanitario per aree geografiche

53 Per le variabili quantitative Diagramma a bastoni (v.discrete) Diagramma a punti Istogramma

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56 Il tasso di fecondità esprime il numero medio di figli per donna in età fertile numero medio figli età media madreal 1 parto

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58 livelli di colesterolo numero di soggetti livelli di colesterolo mg% di colesterolo

59 Peso dei neonati alla nascita N neonati

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