Statistics for Data Analisis Vs Excel: quale strumento scegliere per analizzare i dati?
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In questo video ti mostriamo come Statistics for Data Analysis powered by SPSS possa offrirti molteplici vantaggi rispetto ad Excel, tra cui:
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Analizzare grandi quantità di dati senza perdita di qualità
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Lavorare con un interfaccia semplice ed intuitiva
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Svolgere analisi statistiche complesse in pochi clic
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Guarda le caratteristiche del modulo Base ​
Anova con Statistics for Data Analysis
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Come capire l’efficacia di un nuovo farmaco?
Avremo a disposizione due gruppi di pazienti: uno è stato sottoposto al nuovo trattamento, mentre all’altro è stata somministrata la sostanza esistente.
Scopri la tecnica dell’Analisi della Varianza (ANOVA) guardando il video.
Dopo una prima panoramica teorica, costruiremo ed interpreteremo i dati con la soluzione Statistics for Data Analysis, powered by IBM SPSS.
Argomenti:
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Contesto introduttivo all’ANOVA
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Caratteristiche e assunzioni
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Esempio pratico con Statistics for Data Analysis
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Scopri cosa puoi fare col modulo Base
L’impatto dei dati sulla digitalizzazione della sanità:
il caso GVM
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Webinar dedicato alla collaborazione con il nostro storico cliente GVM Care&Research, in cui approfondiamo il tema dell’impatto che i dati hanno su tutto il settore sanitario, dalla cura, alla ricerca, fino alla governance.
Insieme a Maria Avolio, Responsabile Unità analisi dati clinici di GVM, mostreremo alcuni esempi pratici con Statistics for Data Analysis soluzione che include SPSS, e che è di supporto in maniera trasversale a tutti gli ambiti applicativi della sanità.
In particolare, avremo modo di mostrare la semplicità, la praticità e la velocità di utilizzo per finalità di:
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Assistenza e cura, migliorando le performance cliniche
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Ricerca, valorizzando i dati provenienti anche da piccole strutture sanitarie,
non solo quelli dei grandi policlinici universitari -
Governo delle strutture, fornendo gli strumenti per capire dove investire e dove risparmiare
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Guarda le caratteristiche del modulo Base ​
Il Modulo PScore
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Quante volte ti è capitato di avere a disposizione numerosi dati provenienti da registri sanitari, survey, cartelle cliniche o comunque non randomizzati, perché l’organizzazione di un esperimento è troppo dispendiosa in termini di costi e tempo?
Guardando questo video hai la possibilità di vedere come con la tecnica del Propensity score matching, che si basa su casi reali, si ottengano risultati simili a quelli degli studi randomizzati.
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Argomenti:
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Odds Ratio per misurare l’associazione tra due fattori
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Breve panoramica sulla Regressione logistica
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Esempio pratico sull'effetto che ha l'assunzione di alcool sull'insonnia.
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Scopri cosa puoi fare col modulo PScore
Il Test del Chi-quadrato
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Il test del Chi-quadrato è uno dei più comuni e semplici test di significatività statistica, viene ampiamente utilizzato in qualunque tipo di esperimento, dalla biologia alla medicina, dalla chimica alle scienze ambientali e sociali.
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Argomenti:
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Misure di associazione statistica per dati categoriali
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Chi-quadrato di Pearson
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Analisi Chi-quadrato per dati appaiati: il test di McNemar
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Esempio pratico su un data set di pazienti che hanno subito un evento di stroke e relativo intervento.
Il Test del Chi- quadrato si si trova nel modulo Base ​
Come scegliere un Test Statistico?
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Quando le analisi statistiche hanno come punto di partenza dati campionari, di fondamentale importanza sono i test statistici per poter estendere i risultati ad una popolazione più ampia.
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Come orientarsi nella scelta del test statistico più appropriato, per massimizzare la probabilità di mettere in evidenza un determinato effetto e capire se sia effettivamente presente nella popolazione?
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Argomenti:
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Test parametrici
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Test non parametrici
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Confronto tra test parametrici e non parametrici
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Guarda le caratteristiche del modulo Base
La preparazione dei dati con Statistics for Data Analysis
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Durante questa presentazione mostriamo l'uso dei menù Dati e Trasforma dedicati alla preparazione dei dati, fase necessaria per migliorarne la qualità prima del suo impiego nelle fasi di analisi.
La pulizia e la trasformazione dei dati sono fondamentali per poter garantire a chi fa ricerca e studi l’ottenimento di risultati attendibili e accurati.
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Argomenti:
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Ristrutturazione dei dati
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Aggregazione di dati
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Ricodifica di variabili
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Calcolo di nuove variabili
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Regole di convalida dei dati
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Esempio pratico relativo ad un indagine di pazienti trattati con un ansiolitico
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guarda le caratteristiche del modulo Data Preparation
Sorveglianza sanitaria su fonti emissive di potenziale impatto sul territorio
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Durante questo webinar parliamo del ruolo fondamentale di Statistics for Data Analysis nell’analisi di dati provenienti da fonti inquinanti, che possono essere la causa diretta e indiretta di effetti sanitari sulla popolazione.
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La dott.ssa Gaia Fallani, collaboratrice del Dipartimento di Sanità Pubblica dell’Azienda USL di Parma, ci illustrerà casi specifici, analizzando dati campionari provenienti dal monitoraggio sia sul territorio sia sulla popolazione, con particolare attenzione ad argomenti quali:
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Statistica esplorativa
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Normalità distributiva
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Test parametrici
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Test non parametrici
Analisi dati per i programmi di screening
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Questa presentazione ha l’obiettivo di mostrarti un case study sull’utilizzo di Statistics for Data Analysis in ambito medico e sanitario, dove avrai modo di vedere esempi concreti, che sfrutteranno la professionalità e la semplicità di utilizzo dello strumento per:
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Preparare i dati per l’analisi
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Gestire dati a risposte multiple
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Identificare automaticamente casi duplicati
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Aggregare i dati
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Individuare i pazienti target per l’analisi
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Analizzare l’output dei risultati
Introduzione all'analisi dei dati per la ricerca
scientifica e medica
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Durante questa presentazione mostriamo una panoramica delle principali tecniche statistiche utilizzate nell’ambito della ricerca scientifica, in grado di trasformare i dati in informazioni utili e comprensibili, evidenziando le irregolarità e verificandone le ipotesi statistiche.
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L'obiettivo è di mettere in luce la professionalità unita alla semplicità d'uso di Statistics for Data Analysis attraverso l'utilizzo di esempi pratici.
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Argomenti:
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Statistica descrittiva​
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Curva normale
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Inferenza Statistica​
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Cenni ai modelli lineare e logistico​
Guarda le caratteristiche del modulo Base
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Analisi dati con Statistics for Data Analysis su dati derivanti da visite mediche e pazienti
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Questo webinar ha l’obiettivo di presentare il caso di uno studio tipico richiesto dal top management di un'azienda sanitaria, per l'analisi finalizzata a comprendere ed interpretare i dati, trasformandoli in utili informazioni.
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Lo studio si basa su dati provenienti da un database di prestazioni specialistiche ai pazienti registrati in base alla singola visita effettuata.
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Attraverso l’utilizzo di Statistics for Data Analysis, avremo modo di esplorare la base dati, di preparare i dati per l’analisi, fino ad arrivare ai risultati dello studio, che ci permetteranno di distinguere tra numero di visite e di pazienti e le tipologie di pazienti che hanno ricevuto una determinata terapia.
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Video Academy | Area sanitaria
Le tecniche di analisi statistica presentatie in questi video, sono applicabili a tutte le aree tematiche, soffermandosi nello specifico su esempi di tipo medico sanitario, scientifico ed epidemiologico.