Scienze della Nutrizione Umana LM-61

L’obiettivo è che gli studenti acquisiscano una solida comprensione dei principi fondamentali della statistica medica, applicandoli all’analisi dei dati nutrizionali. Devono inoltre sviluppare competenze pratiche nell’utilizzo di metodi statistici per interpretare correttamente i dati, perfezionando infine un approccio critico verso la ricerca nutrizionale.

Conoscenza e capacità di comprensione

Al termine dell'insegnamento, lo studente avrà acquisito conoscenze approfondite in merito alla sperimentazione clinica e all’analisi dei dati applicata alle scienze della nutrizione. In particolare, sarà in grado di comprendere i principali disegni di studio sperimentali e osservazionali, i fondamenti dell’etica nella ricerca clinica e i metodi statistici più utilizzati in ambito biomedico.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite all’analisi di dati derivanti da studi clinici e nutrizionali, utilizzando software statistici (R). Sarà inoltre in grado di interpretare in modo corretto i risultati alla luce delle finalità dello studio.

Autonomia di giudizio

Lo studente svilupperà la capacità di valutare criticamente la qualità metodologica degli studi clinici e nutrizionali pubblicati, riconoscendo eventuali limiti e potenziali fonti di errore nell’impostazione dello studio o nell’interpretazione dei risultati.

Abilità comunicative

Lo studente sarà in grado di esporre con chiarezza i risultati delle analisi statistiche e di discuterli con un linguaggio scientifico adeguato, sia in forma scritta che orale, anche in occasione di presentazioni accademiche o nella stesura di elaborati tecnico-scientifici.

Capacità di apprendimento

Lo studente svilupperà la capacità di aggiornarsi autonomamente su tematiche relative alla sperimentazione clinica e alla statistica applicata, anche attraverso la consultazione critica della letteratura scientifica in ambito nutrizionale e biomedico.

Il corso ha l’obiettivo di fornire agli studenti i principi fondamentali della sperimentazione clinica, in particolare la progettazione, conduzione e valutazione critica degli studi clinici. Verranno inoltre affrontati i principali metodi di analisi dei dati biomedici, con attenzione all’applicazione statistica e alla lettura critica della letteratura scientifica. Gli studenti acquisiranno le competenze necessarie per comprendere le basi della metodologia sperimentale in medicina e per analizzare i dati clinici in modo rigoroso, con strumenti statistici appropriati e software dedicati.

UD1 – Fondamenti di statistica e metodologia scientifica

1.Introduzione alla Statistica e Biostatistica

2.Introduzione all’Indagine Statistica

3.Il Disegno dello studio

UD2 – I caratteri statistici

4. I caratteri statistici e la loro distribuzione

5. La distribuzione di frequenza

6. Distribuzione in Classi e Rappresentazioni Grafiche

UD3 – Misure di tendenza centrale

7. La sintesi dei caratteri quantitativi: la media

8. La mediana

9. La mediana per le distribuzioni in classi, i quantili e la moda per tutti i tipi di carattere

UD4 – Variabilità e forma

10. Misure di dispersione nei caratteri quantitativi: variabilità assoluta, relativa e intervalli di variazione

11. La variabilità dei caratteri quantitativi: gli indici di dispersione

12. La forma dei caratteri quantitativi

UD5 – Statistica bivariata ed epidemiologia applicata

13. La statistica bivariata

14. Lo studio dell'interdipendenza

15. La regressione lineare semplice

16. L’indipendenza assoluta

17. Epidemiologia ed eziologia: misure di occorrenza, associazione e impatto

UD6 – Introduzione all’inferenza statistica

18. Le variabili casuali

19. La distribuzione normale

20. Introduzione all'inferenza statistica

21. La stima per intervalli

22. La verifica di ipotesi

23. La verifica delle ipotesi per il confronto tra gruppi

24. Il test del Chi-quadrato

25. La statistica non parametrica

26.Il calcolo della dimensione campionaria

UD7 – Introduzione all’analisi statistica in ambiente R

27. Una breve introduzione all’ambiente statistico R

28. Analisi di un dataset in R

29. Introduzione alla visualizzazione in R

30. Caso studio: Chocolate Sales Data

Testi consigliati

Il docente consiglia l’integrazione del materiale fornito (videolezioni, slides, esercitazioni) con i seguenti testi, a cui il docente può fare riferimento durante le lezioni:

•Girone G., Salvemini T. Lezioni di Statistica. Cacucci Editore (2000).

•Starbuck, C. (2023). Research Design. In The Fundamentals of People Analytics: With Applications in R (pp. 51-57). Cham: Springer International Publishing.

•Bacchieri, A., & Della Cioppa, G. (2004). Fondamenti di ricerca clinica. Springer Science & Business Media.

•Piccolo, D., Statistica. Il Mulino Editore (2010). 

•Di Battista, T., Metodi e tecniche per la valutazione. Un approccio statistico. Franco Angeli Editore (2012).

Modalità di esame

ESAME IN PRESENZA NON DIGITALE: VI SONO DUE POSSIBILI MODALITÁ CHE VERRANNO VALUTATE DAL DOCENTE IN BASE AL NUMERO DI PRENOTAZIONI. 1) COMPITO SCRITTO: il compito dell’esame sarà composto da N. 11-14 domande a risposta multipla (una sola risposta corretta) e da N. 1 domanda a risposta aperta, cui lo studente è chiamato a rispondere in modo chiaro e completo, impiegando il linguaggio tecnico richiesto dalla materia ed illustrando le conoscenze maturate dopo la frequenza del corso e lo studio approfondito dei materiali didattici indicati nella scheda del corso. Tali domande a risposta aperta sono valutate ciascuna in base alla correttezza, esaustività ed esposizione della risposta. 2) ORALE: l'esame si svolgerà con un colloquio.

ESAME DIGITALE (IN PRESENZA O ONLINE): consta di un test scritto composto da 31 domande a risposta multipla (una sola risposta corretta). Lo studente avrà possibilità di selezionare una sola opzione fra quelle prospettate.

Ogni risposta corretta verrà valutata “1” punto. La 31ma domanda sarà funzionale al conseguimento della lode. Pertanto, lo studente che risponderà correttamente a 30 domande su 31, conseguirà la lode solo se avrà risposto correttamente anche alla 31ma domanda; mentre lo studente che risponderà correttamente a meno di 30 domande su 31, conseguirà la votazione corrispondente al numero delle risposte esatte e la trentunesima domanda non sarà valutata ai fini del punteggio, anche se corretta.  Questa modalità di esame si utilizzerà per gli appelli online previsti nelle sedi periferiche oppure in presenza digitale.

SPECIFICHE: Indipendentemente dalla modalità di esame, il voto finale terrà conto della media delle valutazioni ottenute ad ogni domanda. É necessario raggiungere la sufficienza per il superamento dell'esame. 

Attività didattica erogativa (15 ore) (30 ore incluso il riascolto):

30 lezioni frontali videoregistrate, della durata di circa 30 minuti ciascuna (tenuta in considerazione la necessità di riascolto) sempre disponibili in piattaforma.

Attività didattica interattiva (12 ore)

·        6 lezioni frontali svolte in sincrono, della durata di circa 120 minuti ciascuna, calendarizzate con avviso in piattaforma. 

Le date potrebbero subire variazioni. L’avviso sarà comunicato attraverso la piattaforma didattica.

Attività di autoapprendimento:

Materiale di studio ed articoli scientifici inerenti ai i contenuti del corso sono disponibili in piattaforma per approfondimento degli argomenti trattati da parte degli studenti.

L'articolazione tra DE e DI, per ciascuna unità didattica, sarà organizzata coerentemente con gli obiettivi formativi specifici dell’insegnamento.

Ricevimento studenti