Glossario Statistico

Studio nel quale i soggetti reclutati sono seguiti per un determinato periodo.
L’esempio classico è quello di seguire soggetti esposti e non ad un determinato fattore di rischio e registrare l’incidenza di una malattia che si ritiene correlata a quel fattore di rischio. Lo studio più famoso è quello condotto sui medici inglesi negli anni ’50 per indagare l’associazione tra fumo di sigaretta e morte per tumore del polmone.

Studio di coorte basato sui dati di esposizione e di insorgenza di malattia già registrati in cartelle cliniche. In tal modo si evitano i costi dell’attesa dell’insorgenza di malattia. Si paga però un prezzo in termini di bias di stima soprattutto quella che riguarda il fatto che l’esposizione potrebbe essere successiva alla malattia inizialmente non riconosciuta perché in fase preclinica.

Vedi Analisi per trattamento ricevuto.

Documento che contiene tutte le procedure che si intendono seguire nel corso di una sperimentazione clinica.
I punti principali riguardano: scopo dello studio criteri di selezione dei pazienti schemi di trattamento metodi di valutazione dei risultati la statistica prevista ed i modi per trattare i casi di violazione del protocollo.

Misura di insensibilità di uno stimatore alla presenza di molteplici outlier.

Vedi Variabile qualitativa.

Valori di una variabile che ne dividono la distribuzione di frequenza in sottogruppi di eguale numerosità.
Ad esempio i quartili sono i tre valori di una variabile che dividono la distribuzione della stessa variabile in 4 porzioni di uguale numerosità. I due terzili la dividono in tre i quattro quintili in cinque i nove decili la dividono in 10 e i 99 centili la dividono in 100.

Vedi Continua (Variabile)

Vedi Quantili.

Vedi Quantili.

Consente di calcolare come la probabilità di una diagnosi sia modificata dal risultato di un esame (ovvero come si calcola la probabilità post-test a partire dalla probabilità pre-test). Likelihood ratio (LR)
L’LR positivo e negativo indica il rapporto (quoziente) tra la probabilità di trovare un particolare risultato (rispettivamente positivo e negativo) in un paziente affetto da una malattia rispetto a quello di trovare lo stesso risultato in un soggetto che non è affetto dalla stessa malattia. Consente quindi di valutare se un esame diagnostico può essere utile alla diagnosi e quale esame è da preferire quando ve ne siano numerosi disponibili. L’LR consente anche di tenere conto di come la concentrazione più o meno alta del risultato dal punto di vista statistico possa influenzare la probabilità di un risultato. Mentre impiegando i concetti di sensibilità e specificità il risultato può essere solo positivo o negativo l’LR consente di attribuire un diverso peso a seconda del risultato numerico ottenuto. Purtroppo fino ad oggi sono stati calcolati gli LR a concentrazioni diverse solo per pochi esami diagnostici e per pochi contesti clinici. Sono stati proposti dei criteri per classificare l’utilità degli esami diagnostici in relazione al loro LR che anche se grossolani possono risultare molto utili nella pratica:
    - LR positivi > 10 e negativi 0.1 modificano in modo spesso conclusivo l probabilità di malattia;
    - LR positivi 5 ÷ 10 e negativi 0.1 ÷ 0.2 modificano in modo discreto la probabilità di malattia;
    - LR positivi 2 ÷ 5 e negativi 0.2 ÷ 0.5 modificano in modo limitato (solo raramente importante) la probabilità di malattia;
    - LR positivi 1 ÷ 2 e negativi 0.5 ÷ 1 modificano scarsamente la probabilità di malattia e solo di rado sono importanti.

(Trasformazione) - Usata su variabili casuali con distribuzione di Poisson per poter applicare ai dati tecniche statistiche quali l’analisi della varianza avendo reso indipendente la varianza dalla media.

Termine usato nel contesto della costruzione di scale per la misurazione di fenomeni clinici riferito alla qualità complessiva di una scala che la rende valida pertinente solida appropriata e quindi applicabile nella pratica clinica.
Le domande a cui bisogna rispondere sono le seguenti:
   - quale la sua giustificazione teorica e quale l’ambito di applicazione?
   - riguardo l’uso la scala è comprensibile semplice completa e chiara?
   - riguardo l’utilità clinica la scala è orientata verso il giusto obiettivo?
   - riguardo la praticabilità i pesi ed i punteggi previsti per le diverse componenti sono di facile applicazione? Quanto tempo e risorse vanno impiegati per raccogliere ed organizzare i dati necessari?

Casuale non determinato completamente da altri fattori.

Vedi Modello a effetti casuali.