METODOLOGIA SCIENTIFICA E LINGUISTICA

Obiettivi formativi

• INFORMATICA

  Al termine del corso gli studenti possederanno una conoscenza di base della struttura e del funzionamento di un personal computer; essere in grado di eseguire attività essenziali di (1) creazione e gestione di documenti, (2) presentazioni, (3) fogli elettronici, (4) database, (5) ricerche di dati e documenti in rete, nonchè di affrontare e risolvere un qualunque problema computazionale attraverso la rappresentazione di un algoritmo.

• STATISTICA MEDICA

  Il corso intende fornire elementi di base per la descrizione dei fenomeni biologici individuali e collettivi mediante indicatori sintetici, nonchè la capacità di individuare metodologie elementari di analisi di dati numerici

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

• INFORMATICA

  L'insegnamento si svolgerà attraverso lezioni frontali in aula sugli aspetti teorici. Si riserva la possibilità di svolgere in laboratorio la parte relativa alla programmazione e agli algoritmi.

  Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.

• STATISTICA MEDICA

  Lezioni frontali con utilizzo di lavagna luminosa e lucidi

Prerequisiti richiesti

• INFORMATICA

  nessuno

• STATISTICA MEDICA

  Capacità di utilizzare operatori algebrici elementari,

Frequenza lezioni

• INFORMATICA

  Obbligatoria.

• STATISTICA MEDICA

  Obbligatoria per l'importanza delle informazioni originali fornite nel corso delle lezioni frontali

Contenuti del corso

• INFORMATICA
  • Introduzione all’informatica e ai suoi concetti base;
  • Algoritmi e pensiero computazionale;
  • Rappresentazione e codifica dell’informazione;
  • Il ciclo di elaborazione dell’informazione;
  • Video, pixel e codifica del colore;
  • Logica di Boole e circuiti logici;
  • Componenti fondamentali: CPU, memoria centrale, bus, e memorie di massa;
  • Il sistema operativo e le sue principali funzioni;
  • Introduzione e sviluppo di Fogli Elettronici;
  • Introduzione e sviluppo di DataBase
  • Ricerca di informazioni mediche su Internet: criteri per formulare una ricerca efficace
• STATISTICA MEDICA

  1. Tipi di dati: numerici, ordinali, nominali

  2. Indicatori descrittivi sintetici: indicatori di tendenza centrale e di variabilità

  3. Principi di calcolo delle probabilità

  4. Teorema di Bayes

  5. Leggi fondamentali di probabilità, Poisson, binomiale, gaussiana

  6.. Test di ipotesi e loro significato

  7. Principali test di ipotesi: t di Student, chi quadrato

  8. Cenni sulla correlazione e regressione

Testi di riferimento

• INFORMATICA
  1. Brian W. Kernighan, "Informatica Orientarsi nel labritinto digitale", EgeaEditore 2019
  2. materiale fornito dal docente.
• STATISTICA MEDICA

  BIOSTATISTICA

  M. Pagano, K. Gavreau

  Edizioni Idelson Gnocchi

  In alternativa:

  BIOSTATISTICA

  Wayne W. Daniel, Chad L. Cross

  Edizioni EdiSES

Programmazione del corso

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

• INFORMATICA

  L'esame finale consiste di una (i) prova scritta; (ii) sviluppo di un progetto in laboratorio; e (iii) colloquio orale.

  Nota: la verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.

• STATISTICA MEDICA

  Test a risposta multipla con cumulo dei punteggi a ciascuna risposta. Non viene dato punteggio negativo a risposte non date o sbagliate

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

• INFORMATICA

  Sulla pagina del corso verranno messi a disposizione fac-simili della prova scritta e una serie di esercizi per la prova di laboratorio.

• STATISTICA MEDICA

  Lo studente deve sapere individuare in una serie numerica data quale indicatore richiesto é quello corretto tra quelli elencati

  Deve sapere quale valore di probabilità in un esempio numerico dato é quello corretto tra quelli indicati

  Deve sapere individuare quale legge di probabilità è quella giusta in un esempio numerico dato

  Deve sapere quale test di ipotesi va applicato in un esempio dato