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METODI STATISTICI PER LA BIOINGEGNERIA – STATISTICA DESCRITTIVA

Introduzione

  • Presentazione: Dott. Agnese Sbrollini, Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, UNIVPM.
  • Anno Accademico: 2025-2026.

STATISTICA DESCRITTIVA

  • Definizione: La statistica descrittiva consiste negli strumenti analitici che hanno il compito di:
    • Organizzare i dati
    • Elaborare i dati
    • Presentare i dati attraverso:
    • Tabelle
    • Indici Statistici
    • Grafici

IMPORTANZA DELLE RAPPRESENTAZIONI

  • Distinzione tra tipi di variabili: La loro rappresentazione è fondamentale.
    • Obbliga l'operatore ad un utilizzo appropriato della terminologia.
    • Richiede un uso ragionato delle metodologie disponibili.
  • Regole formali (CONVENZIONE):
    • La rappresentazione dei dati deve seguire regole per garantire un processo di interpretazione univoco.

TABELLE

  • Funzione: Le tabelle raccolgono i dati dell’esperimento e sono molto versatili.
    • Struttura delle tabelle:
    • Righe: singole osservazioni.
    • Colonne: variabili raccolte.
    • Nota: Le approssimazioni dei valori sono sempre le medesime se si considera la medesima variabile.

ESEMPIO DI INSUFFICIENZA RENALE

ClasseEtà (anni)Pressione media (mmHg)Sodio (mEq/L)Potassio (mEq/L)Emoglobina (gms)Globuli bianchi (cells/cmm)Globuli Rossi (millions/cmm)
IR 148701112.511.267003.9
IR 260901423.212.278004.4
IR 353901143.79.5121003.7
IR 463701314.210.845003.8
IR 568701385.89.7122003.4
IR 668801306.45.6110002.6
IR 740801414.97.638002.8
IR 8601001354.312.7114004.3
IR 961801355.27.792003.2
IR 1048801363.89.869003.4

INDICI STATISTICI

Definizione di indice statistico

  • Definizione: Un indice statistico è una grandezza che descrive la variabile nel campione o nella popolazione e si utilizza per effettuare una sintesi dei dati.
  • Tipologie di indici:
    • Indici di tendenza centrale
    • Indici di dispersione

MASSIMO E MINIMO

  • Massimo (MAX): valore più alto nella distribuzione dei valori.
  • Minimo (MIN): valore più piccolo nella distribuzione dei valori.

INDICI DI TENDENZA CENTRALE

MEDIA ARITMETICA
  • Definizione: La media aritmetica (o baricentro) è data dalla somma dei valori della variabile diviso il numero delle osservazioni.
  • Formula: xˉ=extsommadeivaloriextnumerodelleosservazioni\bar{x} = \frac{ ext{somma dei valori}}{ ext{numero delle osservazioni}}
  • Esempio: La pressione media è di Xˉ=81extmmHg\bar{X} = 81 ext{ mmHg}.
MEDIA PONDERATA
  • Definizione: Somma dei valori della variabile, pesata per un indice di importanza, diviso il numero delle osservazioni e la somma degli indici di importanza.
  • Formula: Me(w)=extsommadeivaloriextsommadegliindicidiimportanzaM_e(w) = \frac{ ext{somma dei valori}}{ ext{somma degli indici di importanza}}.
  • Esempio: Per l'età, la pressione media è di Xˉ=81extmmHg\bar{X} = 81 ext{ mmHg}.
MODA
  • Definizione: Il valore che si presenta con la massima frequenza nella distribuzione.
  • Formula: M<em>o=X</em>i(fmax)M<em>o = X</em>i(f_{max}).
  • Esempio: La moda della pressione media è di Mo=80extmmHgM_o = 80 ext{ mmHg}.
MEDIANA
  • Definizione: Il valore che si trova al 50% della distribuzione dei valori.
  • Formula: M<em>n=X</em>i(50extextperthousand)M<em>n = X</em>i(50 ext{ extperthousand}).
  • Esempio: La mediana della pressione media è di Mn=80extmmHgM_n = 80 ext{ mmHg}.

MEDIA, MODA, O MEDIANA

  • Distinzione: La media, la moda e la mediana misurano differenti aspetti della tendenza centrale (posizione) di una distribuzione:
    • Media: baricentro della distribuzione.
    • Moda: valore con maggiore frequenza/probabilità.
    • Mediana: il valore centrale della distribuzione.

DISTRIBUZIONE SIMMETRICA

  • In una distribuzione simmetrica, la media, la moda e la mediana sono coincidenti: xˉ=M<em>o=M</em>n\bar{x} = M<em>o = M</em>n.

DISTRIBUZIONE ASIMMETRICA

ASIMMETRICA NEGATIVA
  • Relazione: Mo < Mn < ar{x}.
ASIMMETRICA POSITIVA
  • Relazione: Mo > Mn > ar{x}.

PERCENTILE

  • Definizione: Percentile è il minimo valore sotto al quale ricade una data percentuale degli altri elementi sotto osservazione.

PERCENTILI CLASSICI

  • 5° PERCENTILE: valore sotto cui si trovano il 5% dei dati.
  • 50° PERCENTILE (mediana): valore sotto cui si trovano il 50% dei dati.
  • 25° PERCENTILE (1° quartile).
  • 75° PERCENTILE (3° quartile).
  • 95° PERCENTILE: valore sotto cui si trovano il 95% dei dati.

INDICI DI DISPERSIONE

CAMPO DI VARIAZIONE (RANGE)

  • Definizione: La differenza tra il valore massimo e il valore minimo.
  • Formula: RANGE=MAXMINRANGE = MAX - MIN.

RANGE INTERQUARTILE (IQR)

  • Definizione: La differenza tra il 75° percentile e il 25° percentile.
  • Formula: IQR=P<em>75P</em>25IQR = P<em>{75} - P</em>{25}.

SCARTO

  • Definizione: La differenza tra le osservazioni e la media.
  • Nota: La media degli scarti è sempre 0.

DEVIANZA

  • Definizione: La somma dei quadrati delle differenze tra le osservazioni e la media.
  • Formula: DEVIANZA=extsommadeiquadratidelledifferenzeexttra(xixˉ)2DEVIANZA = ext{somma dei quadrati delle differenze} ext{ tra } (x_i - \bar{x})^2.

VARIANZA

  • Definizione: La somma dei quadrati delle differenze tra le osservazioni e la media diviso il numero delle osservazioni.
  • Formula: VAR=extsommadeiquadratiNVAR = \frac{ ext{somma dei quadrati}}{N}.

VARIANZA CORRETTA

  • Definizione: La somma dei quadrati delle differenze tra le osservazioni e la media diviso il numero dei gradi di libertà (numero di osservazioni indipendenti).
  • Formula: VARC=extsommadeiquadratidfVAR_C = \frac{ ext{somma dei quadrati}}{df}.

DEVIAZIONE STANDARD

  • Definizione: La radice quadrata della varianza.
  • Formula: extS.D.=extsqrt(VARC)ext{S.D.} = ext{sqrt(VAR_C)}.

COEFFICIENTE DI VARIAZIONE

  • Definizione: La deviazione standard espressa come percentuale della media.
  • Formula: CV=100imesextS.D.xˉC_V = \frac{100 imes ext{S.D.}}{\bar{x}}.

RAPPRESENTAZIONI GRAFICHE

Tipologie di grafici

  • Grafici di frequenza:
    • Diagramma a punti
    • Ideogramma
    • Diagramma a torta
    • Diagramma a barre
    • Diagramma a colonne
    • Istogramma
    • Diagramma a dispersione
    • Diagrammi a bolle
  • Grafici di differenze:
    • Diagramma a colonne
    • Box Plot
    • Spread Plot
  • Grafici di andamenti:
    • Diagramma a linee
    • Curva di sopravvivenza

REGOLE PER LE RAPPRESENTAZIONI GRAFICHE

  • Mostrare i dati in modo chiaro e accurato.
  • Rappresentare accuratamente le grandezze.
  • Utilizzare elementi grafici in maniera chiara e ridurre al minimo la confusione.
  • Fare in modo che la rappresentazione grafica sia di facile interpretazione.
  • Identificare chiaramente gli assi.

RAPPRESENTAZIONI DI FREQUENZA

  • Distribuzione di frequenza: per organizzare i dati in un set omogeneo ed efficace.
    • Frequenze
    • Frequenze percentuali
    • Frequenze cumulate.

DISTRIBUZIONI DI FREQUENZA

  • Scelta dell'ampiezza e del numero di classi: generalmente arbitraria; si utilizza la Regola di Sturges per la suddivisione.
  • Formula di Sturges: K=1+3.3imesextlog10(N)K = 1 + 3.3 imes ext{log}_{10}(N), dove K è il numero di classi e N il numero di osservazioni.

DIAGRAMMI DI FREQUENZA

Esempi di rappresentazione di frequenza:

  • Diagrammi a punti
  • Ideogrammi
  • Diagrammi a torta
  • Diagrammi a barre
  • Diagrammi a colonne
  • Istogrammi

ESEMPIO DI DIAGRAMMI DI FREQUENZA

ClasseFrequenzaFrequenza PercentualeFrequenza Cumulativa
70330%30%
80440%70%
90220%90%
100110%100%
TOT10100%---

ESEMPIO RAPPRESENTAZIONI GRAFICHE

  • Rappresentare i diagrammi in frequenza delle numerosità dei pazienti in un anno nei reparti di un ospedale.
  • Reparti e Numerosità:
    • Cardiologia: 1052
    • Emergenza: 2245
    • Malattie Infettive: 340
    • Maternità: 552
    • Chirurgia: 4630

ESEMPIO DI ANALISI STATISTICA

STATISTICA DESCRITTIVA

  • Giudizio di 1000 infermieri: Riscontrare un nuovo strumento con giudizi da 0 (pessimo) a 4 (ottimo).
  • Tabella di frequenza:
    GiudizioFrequenza
    0251
    1260
    280
    3154
    4255
  • Calcolare:
    • Indici di tendenza centrale (moda, media, mediana) e indici di dispersione (varianza, varianza corretta, deviazione standard, coefficiente di variazione).

ESEMPIO 2: STATISTICA DESCRITTIVA IN UN LABORATORIO


  • ** quantità di prodotto in g:**

EsperimentoQuantità
182
274
353

CONCLUSIONI

  • La statistica descrittiva è fondamentale per la bioingegneria, permettendo una corretta analisi e presentazione dei dati nella ricerca scientifica e clinica.