<\/p>\n
Il campo della statistica<\/strong> riguarda la raccolta, l’analisi, l’interpretazione e la presentazione dei dati.<\/span><\/p>\n In ambito sanitario, le statistiche sono importanti per i seguenti motivi:<\/span><\/p>\n Motivo 1<\/strong> : le statistiche consentono agli operatori sanitari di monitorare la salute degli individui utilizzando statistiche descrittive.<\/span><\/p>\n Motivo 2<\/strong> : La statistica consente agli operatori sanitari di quantificare la relazione tra le variabili utilizzando modelli di regressione.<\/span><\/p>\n Motivo 3<\/strong> : Le statistiche consentono agli operatori sanitari di confrontare l’efficacia di diverse procedure mediche utilizzando test di ipotesi.<\/span><\/p>\n Motivo 4<\/strong> : Le statistiche consentono agli operatori sanitari di comprendere l’effetto delle scelte di stile di vita sulla salute utilizzando il rapporto del tasso di incidenza.<\/span><\/p>\n Nel resto di questo articolo, sviluppiamo ciascuno di questi motivi.<\/span><\/p>\n Le statistiche descrittive<\/a> vengono utilizzate per descrivere<\/em> i dati.<\/span><\/p>\n Gli operatori sanitari spesso calcolano le seguenti statistiche descrittive per un dato individuo:<\/span><\/p>\n Con queste misurazioni, gli operatori sanitari possono comprendere meglio la salute generale degli individui.<\/span><\/p>\n Possono quindi utilizzare queste misurazioni per informare le persone sui modi per migliorare la loro salute o addirittura prescrivere farmaci specifici in base alle loro condizioni di salute.<\/span><\/p>\n La statistica viene utilizzata anche nel settore sanitario sotto forma di modelli di regressione<\/a> .<\/span><\/p>\n Si tratta di modelli che consentono agli operatori sanitari di quantificare la relazione tra una o pi\u00f9 variabili predittive e una variabile di risposta<\/a> .<\/span><\/p>\n Ad esempio, un operatore sanitario pu\u00f2 avere accesso ai dati sul numero totale di ore trascorse esercitandosi ogni giorno, sul tempo totale trascorso seduto ogni giorno e sul peso complessivo delle persone.<\/span><\/p>\n Potrebbero quindi costruire il seguente modello di regressione lineare multipla:<\/span><\/p>\n Peso = 124,33 \u2013 15,33 (ore trascorse esercitandosi al giorno) + 1,04 (ore trascorse seduti al giorno)<\/span><\/p>\n Ecco come interpretare i coefficienti di regressione<\/a> in questo modello:<\/span><\/p>\n Utilizzando questo modello, un operatore sanitario pu\u00f2 capire rapidamente che pi\u00f9 tempo trascorso nell’esercizio \u00e8 associato a un peso inferiore e pi\u00f9 tempo trascorso seduto \u00e8 associato a un peso maggiore.<\/span><\/p>\n Possono anche quantificare esattamente quanto la quantit\u00e0 di esercizio fisico e la posizione seduta influiscono sul peso.<\/span><\/p>\n La statistica viene utilizzata anche nel settore sanitario sotto forma di test di ipotesi<\/a> .<\/span><\/p>\n Si tratta di test che gli operatori sanitari possono utilizzare per determinare se esiste una significativit\u00e0 statistica tra diverse procedure o trattamenti medici.<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo che un medico ritenga che un nuovo farmaco sia in grado di ridurre la pressione sanguigna nei pazienti obesi. Per verificarlo, sar\u00e0 in grado di misurare la pressione sanguigna di 40 pazienti prima e dopo l’uso del nuovo farmaco per un mese.<\/span><\/p>\n Quindi esegue un test t per campioni accoppiati<\/a> utilizzando le seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n Se il valore p<\/a> del test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0 (ad es. \u03b1 = 0,05), allora si pu\u00f2 respingere l’ipotesi nulla e concludere che il nuovo farmaco provoca una riduzione della pressione sanguigna.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : questo \u00e8 solo un esempio di test di ipotesi utilizzato nel settore sanitario. Altri test comuni includono il t-test a un campione<\/a> , il t-test a due campioni<\/a> , l’ANOVA a una via<\/a> e l’ANOVA a due vie<\/a> .<\/span><\/p>\n Un rapporto sul tasso di incidenza<\/strong> consente agli operatori sanitari di confrontare il tasso di incidenza tra due gruppi diversi.<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo che sia noto che i fumatori sviluppano il cancro ai polmoni con un tasso di 7 ogni 100 anni persona.<\/span><\/p>\n Al contrario, supponiamo che sia noto che le persone che non fumano sviluppano il cancro ai polmoni con un tasso di 1,5 ogni 100 anni-persona.<\/span><\/p>\n Calcoleremmo il rapporto del tasso di incidenza (spesso abbreviato IRR) come segue:<\/span><\/p>\n Ecco come un operatore sanitario interpreterebbe questo valore: il tasso di cancro ai polmoni tra i fumatori \u00e8 4,67 volte superiore a quello dei non fumatori.<\/span><\/p>\n Con questo semplice calcolo, gli operatori sanitari possono comprendere meglio in che modo le diverse scelte di stile di vita (come il fumo) influiscono sulla salute degli individui.<\/span><\/p>\n I seguenti articoli spiegano l’importanza delle statistiche in altri campi:<\/span><\/p>\n Perch\u00e9 le statistiche sono importanti? (10 motivi per cui le statistiche sono importanti!)<\/a> Il campo della statistica riguarda la raccolta, l’analisi, l’interpretazione e la presentazione dei dati. In ambito sanitario, le statistiche sono importanti per i seguenti motivi: Motivo 1 : le statistiche consentono agli operatori sanitari di monitorare la salute degli individui utilizzando statistiche descrittive. Motivo 2 : La statistica consente agli operatori sanitari di quantificare la […]<\/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 Motivo 1: monitorare la salute degli individui utilizzando statistiche descrittive<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Motivo 2: quantificare la relazione tra le variabili utilizzando modelli di regressione<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Motivo 3: confrontare le procedure mediche utilizzando il test di ipotesi<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Motivo 4: comprendere gli effetti delle scelte di stile di vita sulla salute utilizzando il tasso di incidenza<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
L\u2019importanza della statistica in infermieristica<\/a>
L\u2019importanza della statistica nelle imprese<\/a>
L\u2019importanza della statistica in economia<\/a>
L\u2019importanza della statistica nell\u2019istruzione<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"