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Il bias di Neyman<\/strong> (noto anche come bias di prevalenza-incidenza<\/em> ) \u00e8 un tipo di bias che pu\u00f2 verificarsi negli studi di ricerca in cui individui estremamente malati o molto sani vengono esclusi dai risultati finali dello studio, il che pu\u00f2 portare a risultati distorti.<\/span><\/p>\n Questo bias pu\u00f2 influenzare i risultati di uno studio in due modi:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Se individui estremamente malati vengono esclusi dallo studio perch\u00e9 deceduti, la malattia apparir\u00e0 meno grave.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Se individui molto sani vengono esclusi dallo studio perch\u00e9 guariti e rimandati a casa, la malattia apparir\u00e0 pi\u00f9 grave.<\/span><\/p>\n Ecco due esempi di pregiudizi di Neyman che si verificano in diversi scenari:<\/span><\/p>\n Esempio 1: Individui malati esclusi da uno studio.<\/strong><\/span><\/p>\n Diciamo che un gruppo di ricercatori di un ospedale vuole studiare la gravit\u00e0 di un certo ceppo di influenza. Selezionano casualmente un campione di 40 persone della zona che contraggono questo ceppo di influenza e monitorano i loro risultati.<\/span><\/p>\n In questo scenario, le persone che contraggono un caso particolarmente grave di influenza e muoiono a causa di essa saranno escluse dallo studio. Ci\u00f2 significa che verranno incluse nello studio solo le persone con casi lievi, rendendo l\u2019influenza meno grave.<\/span><\/p>\n Esempio 2: individui sani esclusi da uno studio.<\/strong><\/span><\/p>\n Diciamo che un gruppo di ricercatori di un ospedale vuole studiare la gravit\u00e0 di un certo raffreddore stagionale. Selezionano casualmente un campione di 30 persone della zona che contraggono il comune raffreddore e ne monitorano le conseguenze.<\/span><\/p>\n In questo scenario, le persone che hanno gi\u00e0 avuto il raffreddore e si sono riprese non saranno incluse nello studio, il che significa che saranno incluse nello studio solo le persone con casi pi\u00f9 gravi e che non si sono riprese. Ci\u00f2 potrebbe rendere il raffreddore pi\u00f9 grave.<\/span><\/p>\n Il pregiudizio di Neyman si verifica pi\u00f9 spesso negli studi in cui passa un lungo periodo di tempo tra gli individui che contraggono una determinata malattia e la loro inclusione in uno studio semplicemente perch\u00e9 d\u00e0 loro pi\u00f9 tempo per (1) riprendersi e non essere inclusi nello studio o (2 ) muoiono e non vengono inclusi nello studio.<\/span><\/p>\n Gli studi caso-controllo sono pi\u00f9 suscettibili a questo tipo di bias, ma pu\u00f2 verificarsi anche in studi di coorte e studi trasversali.<\/span><\/p>\n Ci sono due modi per evitare le trappole del pregiudizio Neyman:<\/span><\/p>\n 1. Utilizzare casi incidenti piuttosto che casi prevalenti.<\/strong><\/span><\/p>\n Un caso incidente<\/strong> \u00e8 un caso di malattia di nuova diagnosi. Un caso prevalente<\/strong> \u00e8 un caso esistente di una malattia, in cui un individuo ne ha tipicamente sofferto per un periodo di tempo pi\u00f9 lungo e quindi presenta una versione pi\u00f9 avanzata e grave della malattia. Utilizzando casi incidenti, \u00e8 meno probabile che gli individui vengano esclusi dallo studio ad un certo punto poich\u00e9 si tratta di un caso nuovo.<\/span><\/p>\n 2. Utilizzare studi di follow-up.<\/strong><\/span><\/p>\n Un altro modo per evitare i pregiudizi di Neyman \u00e8 utilizzare uno studio di follow-up in cui i ricercatori seguono gli individui e rivedono la loro situazione una volta completato lo studio. Ci\u00f2 pu\u00f2 essere particolarmente utile per monitorare le persone che lasciano uno studio perch\u00e9 si sono riprese da una malattia, consentendo ai ricercatori di comprendere meglio gli effetti a lungo termine di una malattia.<\/span><\/p>\n Che cos’\u00e8 il bias di sottostima?<\/a> Il bias di Neyman (noto anche come bias di prevalenza-incidenza ) \u00e8 un tipo di bias che pu\u00f2 verificarsi negli studi di ricerca in cui individui estremamente malati o molto sani vengono esclusi dai risultati finali dello studio, il che pu\u00f2 portare a risultati distorti. Questo bias pu\u00f2 influenzare i risultati di uno studio in […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Esempi di pregiudizio di Neyman<\/strong><\/span><\/h3>\n
In quali tipi di studi appare il pregiudizio di Neyman?<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come prevenire i pregiudizi di Neyman<\/strong><\/span><\/h3>\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Cos\u2019\u00e8 il pregiudizio SEO?<\/a>
Cos\u2019\u00e8 il bias da mancata risposta?<\/a>
Cos\u2019\u00e8 la diffusione del trattamento?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"