Il Contesto
Prima di iniziare una qualunque raccolta dati, è fondamentale porsi una domanda: quante osservazioni occorrono per avere una probabilità ragionevolmente alta di identificare un effetto, se presente? Uno studio sotto-dimensionato è quasi sempre inconcludente, in quanto tenderà a non rifiutare l’ipotesi nulla a causa di un’insufficiente potenza statistica.
Il Programma
Il corso si svolgerà in modalità online il 23 marzo 2026 dalle ore 14:30 alle ore 18:00 e affronterà le seguenti tematiche:
- Introduzione: perché è importante pianificare la dimensione campionaria prima di condurre un esperimento?
- Test statistici, ipotesi nulla e ipotesi alternativa. Rischio di errore di I e II specie, potenza del test. Esempi applicativi.
- I fattori che determinano la potenza di un test: sample size ed effect size. Esemplificazione mediante simulazione.
- Differenza fra sample size calculation e power calculation. Esempi applicativi.
- Nella pratica: scelta del test, congetture sui parametri ignoti, drop-out. Esempi pratici.
- Worst case, best case? L’onestà intellettuale di proporre scenari multipli.
- L’arma definitiva: metodi Monte Carlo.
- Conclusioni
Il corso sarà accompagnato da numerosi esempi e simulazioni mediante l’utilizzo del software statistico R (www.r-project.org).
Il corso è rivolto principalmente a ricercatori e sperimentatori in qualunque ambito che richieda la raccolta e l’analisi di dati statistici.
Conoscenza dell’analisi di dati statistici.
Il corso sarà condotto da esperti con una solida formazione in statistica applicata alla ricerca clinica, con esperienza specifica nella pianificazione e nell’analisi dei campioni per gli studi clinici.
