- Docente: Rossella Miglio
- Crediti formativi: 10
- SSD: SECS-S/05
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Scienze statistiche (cod. 8055)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente conosce i fondamenti metodologici delle analisi statistiche di dati in cui la variabile casuale di interesse è il tempo di occorrenza di un evento predefinito. In particolare, lo studente è in grado di: - costruire stime parametriche e non parametriche di funzioni di sopravvivenza - confrontare due o più funzioni di sopravvivenza - stimare e interpretare i parametri del modello a rischi proporzionali di Cox
Contenuti
Caratteristiche dei dati biomedici relativi al tempo di occorrenza di un evento, censura e troncamento. Stima della probabilità cumulata di sopravvivenza mediante metodi non parametrici: lo stimatore di Kaplan Meier ed il metodo attuariale.
Funzione di rischio o azzardo: definizione e metodi di stima. Relazione intercorrente tra le funzioni di rischio, di sopravvivenza e di densità della variabile aleatoria tempo di sopravvivenza.
Il confronto tra la sopravvivenza in due o più gruppi: test del log-rank e test dei ranghi.
Il modello semiparametrico di Cox: definizione, assunti, metodo di stima dei coefficienti di regressione e relativi test d'ipotesi; interpretazione delle stime ed analisi dei residui.
Estensioni del modello di regressione di Cox: stratificazione e variabili a coefficienti variabili nel tempo.
I modelli parametrici nell'analisi della sopravvivenza. Il modello esponenziale, Weibull, Log-normale, log-logistico e gamma generalizzato.
I modelli a rischi accelerati.
Rischi competitivi. Modelli di regressione ad effetti misti.
I modelli per l'analisi di dati longitudinali.
Analisi di casi di studio.
Testi/Bibliografia
D. COLLETT, Modelling survival data in medical research, Chapman & Hall, 2003
D. W. HOSMER, S. LEMESHOW, Applied Survival Analysis: Regression
Modeling of Time to Event Data, Wiley, New York, 1999.
E.T.LEE, Statistical Methods for Survival Data Analysis, Wiley, New York, 2003
Metodi didattici
Lezioni frontali
Seminari
Laboratorio informatico
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La prova d'esame valuta il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici:
• conoscenza approfondita degli strumenti statistici illustrati durante le lezioni frontali
• capacità di impiegare tali strumenti per condurre analisi statistiche di dati relativi a tempi di sopravvivenza
• capacità di impiegare i risultati ottenuti al fine di interpretare gli aspetti quantitativi del fenomeno oggetto di studio.
La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una prova di laboratorio e una prova orale . L'obiettivo della prova di laboratorio è quello di accertare le abilità acquisite nel condurre analisi statistiche nell'ambito delle tematiche affrontate. La prova orale mira a verificare il raggiungimento degli obiettivi didattici approfondendone gli aspetti teorici.
L'accesso alla prova orale è consentito previo superamento della prova di laboratorio La validità della prova di laboratorio superata è limitata agli appelli di una stessa sessione d'esame e della successiva . Il superamento dell'esame avviene solo se si raggiunge la sufficienza in entrambe le prove. Il voto finale, espresso in trentesimi, tiene conto delle valutazioni riportate nelle due prove.
Strumenti a supporto della didattica
Laboratorio informatico
Orario di ricevimento
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