Glossario Statistico

Metodologia statistica che valuta l’effetto di un insieme di variabili indipendenti (o predittive) su una (o più) variabili dipendenti (o di esito).
Tra le tecniche più note la regressione multipla lineare (per esiti misurabili lungo una scala numerica) la regressione logistica multipla (per esiti espressi in forma binaria sì/no) l’analisi discriminante l’analisi dei cluster l’analisi delle corrispondenze.
Il principale vantaggio dell’analisi multivariata consiste nel poter apprezzare simultaneamente e indipendentemente gli effetti di ognuna delle variabili considerate depurati delle reciproche interferenze.
Inoltre è possibile valutare i diversi effetti delle variabili in grado di influenzarsi (interazione) positivamente o negativamente.
L’analisi multivariata è pertanto una delle tecniche più robuste di controllo a posteriori del confondimento del quale è in grado di tener conto: gli effetti stimati sono “aggiustati” considerano cioè la presenza contemporanea di tutte le altre variabili prese in esame.
Generalmente per ogni variabile inclusa in un modello di analisi multivariata vengono presentate la significatività dell’effetto espressa dal valore di un test statistico e dal relativo valore di P e la forza o intensità dell’effetto attraverso il valore dei cosiddetti coefficienti beta.

Studio che si conclude senza rifiutare l’ipotesi nulla.

Test per confronti multipli usato per indagare le differenze che esistono fra un insieme di medie la cui differenza globale è stata segnalata dalla significatività di un test-F nell’analisi della varianza.

Vedi Number Needed to Diagnose.

Vedi Number Needed to Harm.

Vedi Number needed to treat.

(Dati) - Vedi Dati nominali.

Grafico che consente la rappresentazione nel piano di più di due quantità.

Vedi Metodi distribution free.

Si dice di test che possono essere applicati anche a popolazioni che non presentano una distribuzione gaussiana.
Vedi Metodi distribution free.

Termine che nell’accezione statistica sta per “usuale” “frequente” e “diffuso”. Alcune volte lo si usa per indicare ciò che è desiderabile.

Vedi Distribuzione gaussiana.

Vedi Intervallo di normalità.

Vedi Ipotesi nulla.

(NND) - Numero di test da eseguire necessari per ottenere una diagnosi positiva.
Si calcola conoscendo la sensibilità e specificità di un esame.

NND = 1/[Sensibilità - (1 - Specificità)]