Statistica dei consumi alimentari e delle tendenze nutrizionali Lezione 11-5/11/2015

Dimensione: px

Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Statistica dei consumi alimentari e delle tendenze nutrizionali Lezione 11-5/11/2015"

Prospero Bettini
5 anni fa
Visualizzazioni

1 Statistica dei consumi alimentari e delle tendenze nutrizionali Lezione 11-5/11/2015 a.a. 2015/16 Prof. Maria Francesca Romano mariafrancesca.romano@sssup.it

2 Argomenti trattati Popolazione e campionamento Variabilità campionaria Solidità o fallibilità di una stima campionaria Numerosità del campione

3 Popolazione e campionamento Lo scopo principale della valutazione delle proprietà di un test diagnostico consiste nella possibilità di poter generalizzare i risultati da un campione di individui alla popolazione di interesse

4 Popolazione e campionamento Popolazione = comunità particolare (utenti di un ospedale o di un ambulatorio) Popolazione = insieme caratterizzato dal fatto di condividere una particolare esperienza (utenti di un servizio, ecc.)

5 Popolazione e campionamento Il metodo per la selezione di individui da reclutare nello studio è determinante ai fini di disporre di risultati validi e generalizzabili

6 Popolazione e campionamento Il requisito fondamentale di uno studio generalizzabile è quello di essere basato su di un campione rappresentativo della popolazione di interesse (bersaglio o target) La popolazione campionata deve essere molto simile alla popolazione obiettivo o bersaglio (target population)

7 Disegni di campionamento CCS: campionamento casuale semplice CSI: campionamento casuale sistematico CST: campionamento casuale stratificato CGR: campionamento a grappoli CDS: campionamento a due o più stadi

8 Campionamento casuale Campionamento casuale semplice Campionamento sistematico Campionamento casuale stratificato Campionamento a grappoli popolazione di selezione popolazione bersaglio

9 Campionamento casuale semplice Semplice: tutti i possibili campioni che possono essere estratti, elencabili a priori hanno la stessa probabilità di essere estratti simple random sampling (SRS)

10 Esempio: CCS di studenti 6 studenti di Statistica (popolazione) in quanti modi possiamo scegliere un CCS di 2 studenti (senza ripetizione)?

11 Esempio: CCS di studenti popolazione: A, B, C, D, E, F campioni possibili: AB AC AD AE AF BC BD BE BF CD CE CF DE DF EF

12 Esempio: CCS di studenti Il caso ci potrà fare scegliere 1 dei 15 possibili campioni: ogni CCS : probabilità 1/15 ogni studente: probabilità di essere campionato 5/15=1/3 si estraggono a caso 2 studenti su 6

13 Esempio: CCS di studenti con Excel

14 Esempio: CCS di studenti con Excel

15 Esempio: CCS di studenti con Excel

16 Esempio: CCS di studenti con Excel

17 Campionamento casuale sistematico scelta sistematica di n soggetti: ingredienti: lista di N soggetti (sampling frame) passo di campionamento a=n/n systematic sampling (SYS)

18 Campionamento casuale sistematico scelta sistematica di n soggetti: operazioni: scelta a caso di una unità tra le prime a le altre n-1 unità sono quelle che distano a numeri l una dall altra, a partire dalla prima

19 Esempio: CSI di pazienti Lista di 100 soggetti da cui estrarre 10 soggetti, ad ogni soggetto corrisponde un etichetta, un codice numerico da 1 a 100 a=100/10=10

20 Esempio: CSI di pazienti scelgo a caso un numero da 1 a 10 (supponiamo il 5) ed inserisco il soggetto corrispondente nel campione i 9 soggetti rimanenti sono quelli con codice 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95

21 Esempio: CSI di pazienti Il caso ci potrà fare scegliere 1 dei 10 possibili campioni: 10 campioni possibili : probabilità 1/10 ogni studente: probabilità 1/10

22 Esempio: CSI di studenti con Excel

23 Esempio: CSI di studenti con Excel

24 Esempio: CSI di studenti con Excel

25 Campionamento casuale stratificato stratificazione: divisione delle unità (soggetti) in gruppi di unità omogenee, esempio: maschi e femmine, classi sociali, classi di età

26 Campionamento casuale stratificato selezione: individuazione della frazione di campionamento in ogni strato selezione CCS o CSI in ogni strato Stratified random sampling

27 Campionamento a grappoli grappolo (cluster): ordinamento gerarchico delle unità della popolazione: esse sono raggruppate in contenitori (grappoli) esempio: famiglia=grappolo membri=unità

28 Campionamento a grappoli selezione: lista di grappoli selezione CCS o CSI dei grappoli e delle unità in essi contenute cluster sampling (CLU)

29 Campionamento a due stadi STADIO 1: campione di grappoli (famiglie) STADIO 2: in ciascun grappolo selezionato campione di unità (membri)

30 Esempio: Campionamento doppio fase 1: campione casuale di n soggetti test di screening positivi al test+negativi al test=n

31 Esempio: Campionamento doppio fase 2: campione casuale di p soggetti positivi campione casuale di q soggetti negativi esame medico approfondito su p+q<n soggetti

32 Perché abbiamo dedicato tempo ai vari disegni di campionamento??

33 ? Molte procedure statistiche assumono che i dati provengano da un CCS, nella realtà solo raramente questo si verifica.

34 ? L analisi statistica deve tener conto esplicitamente dei grappoli (CGR) e degli strati (CST), generalmente CSI assimilabile a CCS

35 Protocollo ogni studio che prevede analisi statistica dei dati deve essere chiaro sulle modalità di campionamento seguite

36 Quesiti Definizione popolazione campionata? Pop. campionata vs pop. Bersaglio? Procedura di campionamento? Campionamento CCS? Se no, perché? Quale disegno di campionamento? I metodi statistici tengono conto del particolare disegno?

37 Protocollo la statistica è un buon aiutante, ma un pessimo padrone!

38 Esempio: qualità del vitto percepita dai ricoverati Reclutamento pazienti: 50 ricoverati presso un reparto in corsia in un certo momento Obiettivo finale: fornire risultati utili per la gestione del reparto

39 Esempio: qualità del vitto percepita dai ricoverati I risultati sono generalizzabili? La popolazione è appropriata? Ci sono fattori di selezione e/o di distorsione nello studio?

40 Esempio: qualità del vitto percepita dai ricoverati Fattori di selezione: 1. non tutti i pazienti sono in corsia 2. i pazienti in unità sono i più compromessi o quelli con maggiori complicanze

41 Esempio: qualità del vitto percepita dai ricoverati Applicare le conclusioni dello studio a tutti i pazienti che si rivolgono ad un reparto o ad un ambulatorio potrebbe essere fuorviante

42 Popolazione e campionamento Se la popolazione campionata è molto simile alla popolazione bersaglio, è appropriata. Con quali modalità sono stati selezionati i soggetti per lo studio?

43 Popolazione e campionamento Le modalità di selezione devono essere oggettive e non distorte Campioni opportunistici, fortuiti, selezionati sulla base della facilità di reperimento raramente sono rappresentativi della popolazione bersaglio

44 Esempio: qualità del vitto percepita dai ricoverati Nella valutazione della soddisfazione non selezionare soggetti in base ai sintomi presentati o alle loro caratteristiche

45 Esempio: qualità del vitto percepita dai ricoverati non valida la contrapposizione di due gruppi: coloro che quasi certamente sono in reparto versus coloro che quasi certamente non ci sono mancano le situazioni intermedie!

Documenti analoghi

Le indagini campionarie

Le indagini campionarie: i principali schemi di campionamento Le indagini campionarie Il reperimento dei DATI STATISTICI attraverso una RILEVAZIONE è un operazione che ha dei COSTI, sia in termini di TEMPO