METODOLOGIA SCIENTIFICA E LINGUISTICA

16 CFU - 2° semestre

Docenti titolari dell'insegnamento

GIOVANNI MICALE - Modulo INFORMATICA - INF/01 - 5 CFU

Email: gmicale@dmi.unict.it
Edificio / Indirizzo: Dipartimento di Matematica e Informatica, Blocco III, Stanza 40
Telefono: 0957383071
Orario ricevimento: Mercoledì - 11-13

ALFREDO PULVIRENTI - Modulo INFORMATICA

Email: apulvirenti@dmi.unict.it
Edificio / Indirizzo: Stanza 35, Terzo Blocco Dipartimento di Matematica e Informatica.
Telefono: 095-7383087
Orario ricevimento: Martedi' 10-11.

ANDREA GIUSEPPE MAUGERI - Modulo STATISTICA MEDICA - MED/01 - 4 CFU

Email: andrea.maugeri@unict.it
Edificio / Indirizzo: Dipartimento di Scienze Mediche, Chirurgiche e Tecnologie Avanzata "GF Ingrassia"

PAOLO GIUSEPPE CARUSO - Modulo LINGUA INGLESE - L-LIN/12 - 7 CFU

Email: paologiuseppecaruso3@gmail.com
Edificio / Indirizzo: Aule didattiche presso Ospedale nuovo Garibaldi (Cdl Dietistica) / Dip. Sc.biolog.Geolog. Ambient. presso corso Italia (Cdl Scienze geologiche)
Orario ricevimento: su appuntamento

Obiettivi formativi

INFORMATICA
- INFORMATICA
  Obiettivo del corso è l’acquisizione di metodi per l’analisi di sequenze e strutture biologiche e per la ricerca in database biologici (es. geni, sequenze, domini funzionali). Partendo da sequenze primarie di acidi nucleici o proteine è possibile ipotizzarne la funzione, la storia evolutiva e la struttura. Gli strumenti utilizzati per raggiungere questi obiettivi sono i database pubblici e i programmi di analisi e visualizzazione.
  1. Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Gli studenti acquisiranno una conoscenza sui metodi per l’analisi di sequenze biologiche e per la ricerca in database biologici. In particolare approfondiranno la ricerca su database di sequenze, di domini, ed una buona familiarità con i database pubblici e i programmi di analisi e visualizzazione. Infine gli studenti potranno acquisire gli strumenti di base per l'analisi del trascrittoma.
  2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): identificare gli strumenti idonei per manipolare i dati ed estrare la conoscenza sottostante; risolvere problemi attraverso l'uso di software opportuni in ambito bioinformatico.
  3. Autonomia di giudizio (making judgements): Attraverso le esercitazioni guidate, gli studenti acquisiranno le competenze di base necessarie per affrontare l'analisi di nuove sequenze biologiche, ipotizzandone la funzione, studiare il trascrittoma.
  4. Abilità comunicative (communication skills): lo studente acquisirà le necessarie abilità comunicative e di appropriatezza espressiva nell'impiego del linguaggio tecnico nell'ambito generale dell’analisi dei dati biologici.
  5. Capacità di apprendimento (learning skills): il corso si propone, come obiettivo, di fornire allo studente le necessarie metodologie di base teoriche e pratiche per poter affrontare e risolvere autonomamente problemi nell’ambito dell’analisi dei dati biologici.
- STATISTICA MEDICA
  Descrizione generale sintetica
  
  Il corso mira a far acquisire i principali concetti di base del calcolo delle probabilità e della statistica.
  
  Obiettivi formativi generali dell'insegnamento in termini di risultati di apprendimento attesi:
  1. Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Il corso mira a far acquisire agli studenti abilità in merito alla descrizione di dati statistici; Comprendere i termini di base (popolazione, campione, variabile ecc); Calcolo e presentazione di distribuzioni di frequenza; Descrizione di dati con metodi grafici; Calcolo degli indici di tendenza centrale e variabilità; Comprendere i fondamenti della valutazione di probabilità di un evento e di una variabile aleatoria; Acquisire i concetti legati alla statistica inferenziale quali stime per intervall di confidenza e test di ipotesi.
  2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): identificare le distribuzioni idonee a rappresentare la conoscenza sottostante; risolvere problemi di statistica inferenziale e calcolo delle probabilità.
  3. Autonomia di giudizio (making judgements): Attraverso esempi concreti e casi di studio, lo studente sarà in grado di elaborare autonomamente soluzioni a determinati problemi e valutare l’idoneità della soluzione di un problema di statistica inferenziale e probabilità.
  4. Abilità comunicative (communication skills): lo studente acquisirà le necessarie abilità comunicative e di appropriatezza espressiva nell'impiego del linguaggio tecnico nell'ambito generale dell’analisi dei dati attraverso metodi statistici
  5. Capacità di apprendimento (learning skills): il corso si propone, come obiettivo, di fornire allo studente le necessarie metodologie teoriche e pratiche per poter affrontare e risolvere autonomamente problemi nell’ambito dell’analisi statistica dei dati.
STATISTICA MEDICA
Il corso si propone di introdurre lo studente ai principi elementari della statistica applicata alla medicina e all'epidemiologia. Gli studenti acquisiranno la capacità di comprendere la letteratura scientifica e/o specifici report attraverso lo studio di esempi concreti derivanti pratica clinica. Gli studenti acquisiranno conoscenze delle principali tematiche di statistica medica di interesse per il corso di laurea. In particolare acquisirà conoscenze dei principali modelli e teoremi di statistica medica e di applicarli correttamente alla descrizione qualitativa e quantitativa di casi reali mediante verifica delle ipotesi. Gli studenti, inoltre, acquisiranno capacità di ampliare ed approfondire le tematiche di statistica medica e le sue applicazioni in modo autonomo.

LINGUA INGLESE

In riferimento ai cosiddetti Descrittori di Dublino, I “descrittori di Dublino” relativi alla EHEA (European Higher Education Area) I descrittori dei livelli 6-8 relativi al EQF (European Qualification Framework) (N.B.: i livelli 6-8 corrispondono ai tre cicli della EHEA) I titoli finali di primo ciclo possono essere conferiti a studenti che:

• Relativamente alla Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding) abbiano dimostrato conoscenze e capacità di comprensione in un campo di studi di livello post secondario e siano a un livello che, caratterizzato dall’uso di libri di testo avanzati, include anche la conoscenza di alcuni temi d’avanguardia nel proprio campo di studi;

• Relativamente alla Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding) siano capaci di applicare le loro conoscenze e capacità di comprensione in maniera da dimostrare un approccio professionale al loro lavoro, e possiedano competenze adeguate sia per ideare e sostenere argomentazioni che per risolvere problemi nel proprio campo di studi;

• Relativamente alla Autonomia di giudizio (making judgements) abbiano la capacità di raccogliere e interpretare i dati (normalmente nel proprio campo di studio) ritenuti utili a determinare giudizi autonomi, inclusa la riflessione su temi sociali, scientifici o etici ad essi connessi;

I risultati dell'apprendimento relativi al livello 6 sono:

Conoscenze

• Conoscenze avanzate in un ambito di lavoro o di studio, che presuppongano una comprensione critica di teorie e principi.

Abilità

• Abilità avanzate, che dimostrino padronanza e innovazione necessarie a risolvere problemi complessi ed imprevedibili in un ambito specializzato di lavoro o di studio.

Competenze

• Gestire attività o progetti, tecnico/professionali complessi assumendo la responsabilità di decisioni in contesti di lavoro o di studio imprevedibili.

§ Padroneggiare il patrimonio lessicale ed espressivo della lingua inglese secondo le esigenze comunicative nei contesti sociali e scientifici.

§ Riconoscere le linee essenziali della lingua con riferimento soprattutto a tematiche di tipo scientifico.

§ Stabilire collegamenti sia in una prospettiva interculturale sia ai fini della mobilità di studio e di lavoro.

§ Utilizzare i linguaggi settoriali della lingua inglese per interagire nell'ambito chimico quindi nei contesti di studio e di lavoro.

§ Individuare ed tilizzare le attuali forme di comunicazione multimediale, anche con riferimento alle strategie espressive e agli strumenti tecnici della comunicazione in rete.

§ Padroneggiare il linguaggio formale e i procedimenti dimostrativi della lingua.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

INFORMATICA
- INFORMATICA
  Le lezioni sono tenute in aula con l'ausilio di slide, messe a disposizione degli studenti sul portale
  Studium. Le slide non sostituiscono i testi di riferimento, ma, oltre che agevolare la comprensione della
  lezione, forniscono un dettaglio puntuale sul programma svolto.
  
  Le lezioni frontali teoriche sono intervallate da esercitazioni pratiche, svolte nella
  stessa aula di lezione. Gli studenti sono invitati a formare piccoli gruppi di lavoro (massimo 2-3 persone)
  per lo svolgimento delle esercitazioni proposte.
  
  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
  Le lezioni sono tenute in aula con l'ausilio di slide, messe a disposizione degli studenti sul portale
  Studium. Le slide non sostituiscono i testi di riferimento, ma, oltre che agevolare la comprensione della
  lezione, forniscono un dettaglio puntuale sul programma svolto.
  
  Le lezioni frontali teoriche sono intervallate da esercitazioni pratiche, svolte nella
  stessa aula di lezione. Gli studenti sono invitati a formare piccoli gruppi di lavoro (massimo 2-3 persone)
  per lo svolgimento delle esercitazioni proposte.
  
  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 l'utilizzo di materiale multimediale
LINGUA INGLESE
L'attività corsuale è organizzata 2-3h per volta, 1-2 volte settimanali. CFU 9 ( CON LE ALTRE 2 MATERIE) h. 57 2° SEMESTRE. Lezioni frontali ed interattive. Esercitazioni in classe.

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

Prerequisiti richiesti

INFORMATICA
- INFORMATICA
  Per la piena comprensione dei contenuti del corso non sono necessari prerequisiti.
- STATISTICA MEDICA
  Conoscenze di matematica presenti in tutti i programmi delle scuole superiori.
STATISTICA MEDICA
Nessuno
LINGUA INGLESE
I prerequisiti pregressi sono riconducibili alle passate competenze scolastiche, raggiunte nel corso della secondaria superiore. Il livello di partenza è A2.2 per il raggiungimento del B1, come previsto dal regolamento di Ateneo.

Frequenza lezioni

INFORMATICA
- INFORMATICA
  La frequenza delle lezioni è obbligatoria.
- STATISTICA MEDICA
  La frequenza delle lezioni è obbligatoria.
STATISTICA MEDICA
Obbligatoria
LINGUA INGLESE
La frequenza è obbligatoria, verranno prese le presenza, ed è fortemente consigliata al fine di acquisire più facilmente familiarità con i contenuti del corso.

Contenuti del corso

INFORMATICA
- INFORMATICA
  Il corso è organizzato in lezioni che prevedono una base teorica affiancata a esercitazioni i per l’apprendimento dell’uso di programmi di analisi e visualizzazione dei risultati.
  
  PROGRAMMA:
  
  Introduzione alla bioinformatica:
  
  -Cenni introduttivi
  
  Pietre miliari della bioinformatica
  
  Infrastrutture bioinformatiche
  
  Indirizzi web delle più rilevanti infrastrutture bioinformatiche
  
  Banche dati biologiche:
  
  Introduzione
  
  Sistemi di interrogazione delle banche dati biologiche
  
  SRS
  
  Entrez
  
  Banche dati primarie e banche dati specializzate
  
  Banche dati di sequenze nucleotidiche
  
  Banche dati di sequenze proteiche
  
  Banche dati di motivi e domìni proteici
  
  Banche dati di geni
  
  Banche dati del trascrittoma
  
  Banche dati di profili di espressione
  
  Banche dati di polimorfismi e mutazioni
  
  Banche dati di pathways metabolici
  
  Indirizzi web per banche dati e risorse biologiche
  
  Allineamento di sequenze di acidi nucleici e proteine
  
  Intduzione al problema degli allineamenti di sequenze
  
  Similarità di sequenze e algoritmi di allineamento
  
  Allineamenti di sequenze biologiche con gap
  
  Visualizzazione di dot matrix
  
  Le matrici di sostituzione
  
  Le matrici PAM
  
  Le matrici BLOSUM
  
  Metodi di allineamento esatto
  
  Allineamenti globali e locali
  
  Algoritmi dinamici di allineamento
  
  L’algoritmo di Smith e Waterman per la ricerca di similarità locali
  
  Metodi euristici di allineamento
  
  BLAST
  
  Principali risorse disponibili in rete
  
  Allineamento multiplo di sequenze
  
  Introduzione
  
  Algoritmi per l’allineamento multiplo
  
  Misura della qualità di un allineamento multiplo
  
  Strumenti per la visualizzazione e manipolazione dei multiallineamenti
  
  Principali risorse disponibili in rete
- STATISTICA MEDICA
  Le tecniche di campionamento: il campione casuale semplice, sistematico, stratificato, a grappoli, a stadi.
  
  Statistica descrittiva. Distribuzioni di frequenza. Tabelle. Grafici, istogrammi, diagramma a barre. Indici di tendenza centrale. Indici di dispersione.
  
  Cenni di calcolo delle probabilità. Definizione di probabilità; Eventi; Probabilità condizionata; Teorema di Bayes; Principio delle probabilità totali; Variabili aleatorie discrete; Media, varianza e deviazione standard; Distribuzioni discrete notevoli: Bernoulli, binomiale, uniforme, geometrica, Poisson; Distribuzioni continue: uniforme, normale esponenziale.
  
  Distribuzioni di campionamento: distribuzione t-student, distribuzione di Fisher;
  
  Inferenza statistica: stima puntuale e stima di intervallo. Intervallo di confidenza: per una media, per la differenza tra due medie, per una proporzione, per la differenza tra due proporzioni.
  
  Principi della verifica di ipotesi (l’ipotesi nulla. Gli errori di I tipo e II tipo. La potenza di un test).
  
  Test parametrici per le verifica di ipotesi: una media; confronto tra due medie nel caso di campioni indipendenti e appaiati.
STATISTICA MEDICA
La variabilità dei dati biologici, clinici e di laboratorio
Carattere statistico delle osservazioni. Raccolta, classificazione, trasformazione e rappresentazione grafica dei dati.

Presentazione di una casistica; tabelle di contingenza;
Distribuzioni di frequenza; istogrammi; diagrammi a scatola e baffi.
Indici di posizione: le medie (aritmetica, geometrica, armonica), moda, mediana, quartili, percentili
Indici di variabilità: intervallo di variazione, devianza, varianza, deviazione standard, coefficiente di variazione

Introduzione alle distribuzioni di probabilità
Applicazione in campo biomedico della probabilità
Distribuzione normale (o di Gauss). La variabile normale standardizzata e sua distribuzione di probabilità

Test di significatività statistica: ipotesi nulla, errore di I e II tipo, livello di significatività, valore P e potenza di un test statistico

Scelta dei test statistici. Test parametrici e non parametrici per dati indipendenti e dipendenti.
Test t su una media campionaria
Test t di Student per dati appaiati e per dati non appaiati
Analisi della varianza ad uno o due criteri di classificazione (ANOVA per dati appaiati e non appaiati). Test di Student-Newman-Keuls per confronti multipli
Test non parametrici per dati non appaiati (test sulla somma dei ranghi) et per dati appaiati (test dei ranghi con segno di Wilcoxon). Test di Kruskal-Wallis. Test di Friedman
Test del Chi-quadro
Correlazione e regressione
Misure di associazione: Odds Ratio e Rischio Relativo
LINGUA INGLESE
MODULE 1 - DENTISTRY : DISCIPLINES AND PEOPLE CONCERNED.

PREVENTIVE DENTISTRY & PERIODONTICS .

THE ROLE OF THE DENTAL HYGIENIST.

MODULE 2 - THE HUMAN TOOTH.

PERMANENT DENTITION.

MODULE 3 - DENTAL PROSTHESES & ORTHODONTIC APPLIANCES.

MAINTAINING SPACE.

MODULE 4 - COMMON ORAL DISEASES.

INTRODUCTION TO THE PROBLEM OF RESIDUAL RIDGES ETC.

MODULE 5 - HOW TO MAKE SCIENTIFIC TRANSLATION ( DENTISTRY)

GLOSSARY. DIALOGUES. BUSINESS CORRISPONDENCE IN DENTISTRY.

Unit 1 – Formal and informal writing

Unit 2 – Present simple and present continuous. Grammar reference : Adjectives and adverbs

Vocabulary. Present simple and present continuous

Unit 3 – Adverbs of Frequency. Grammar. Commuting and adverbs of frequency

Unit 4 – 'Have to' and 'must'. Grammar. 'Have to' and 'must' / Modals.

Future and past usage of Modal verbs. Language practice

Unit 5 – Use of the Past Simple and comparisons with other past tenses.

Unit 6 – Past simple and continuous.

Unit 7– 'Going to' and present continuous. The use of Future. Different ways to talk about the future

Unit 8 – Future perfect & continuous

Unit 9 – Use of the Present Perfect with 'for' and 'since' and comparisons with the other past tenses.

Past participles .

Present perfect with 'never' and 'ever'

Unit 10 – Comparatives and superlatives. Grammar

Unit 11 – Defining relative clauses. Grammar

Getting a handle on relative clauses

Unit 12 – May, might and could.

Unit 13 – Used to / Would

Unit 14 – First conditional. Second conditional Would it be better if… Third conditional.

State verbs and action verbs.

Testi di riferimento

INFORMATICA
- INFORMATICA
  Libri di testo
  - Valle-Citterich-Attimonelli-Pesole: Introduzione alla Bioinformatica, Zanichelli
  Altri testi utili
  - Anna Tramontano “Bioinformatica”, Zanichelli
  - Krane, Raymer. “Fondamenti di Bioinformatica” Pearson
  - Jambeck, Gibas “Developing Bioinformatics Computer Skills, O'Reilly
  - Pascarella-Paiardini “Bioinformatica” Zanichelli
- STATISTICA MEDICA
  Testi di riferimento:
  
  Lantieri PB, Risso D, Ravera G: Statistica medica per le professioni sanitarie, II ed. McGraw-Hill
STATISTICA MEDICA
BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
LINGUA INGLESE
MAPPE CONCETTUALI. FOTOCOPIE DA INVIARE A MEZZO MAIL. LINKS. PUBBLICAZIONI SCIENTIFICHE.

Altro materiale didattico

INFORMATICA
Concordato con il docente
STATISTICA MEDICA
Il materiale didattico sarà reso disponibile durante le lezioni
LINGUA INGLESE
COME SOPRA.

Programmazione del corso

STATISTICA MEDICA
	Argomenti	Riferimenti testi
1	La variabilità dei dati biologici, clinici e di laboratorio	BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
2	Tipologia delle variabili	BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
3	Raccolta, classificazione, trasformazione e rappresentazione grafica dei dati	BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
4	Distribuzioni di frequenza, Indici di posizione e di variabilità	BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
5	Introduzione alle distribuzioni di probabilità Applicazione in campo biomedico della probabilità	BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
6	Test di significatività statistica: ipotesi nulla, errore di I e II tipo, livello di significatività, valore P e potenza di un test statistico Scelta dei test statistici. Test parametrici e non parametrici per dati indipendenti e dipendenti	BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
7	Test t di Student per dati appaiati e per dati non appaiati Analisi della varianza ad uno o due criteri di classificazione (ANOVA per dati appaiati e non appaiati).	BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
8	Test del Chi-quadro	BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
9	Correlazione e regressione	BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
10	Misure di associazione: Odds Ratio e Rischio Relativo	BIOSTATISTICA, M. Pagano - K. Gauvreau, Editore: Idelson-Gnocchi
LINGUA INGLESE
	Argomenti	Riferimenti testi
1	VEDASI LA SEZIONE : CONTENUTI DEL CORSO	MATERIALE FORNITO DAL DOCENTE

Verifica dell'apprendimento

MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO

INFORMATICA
- INFORMATICA
  L'esame finale consiste in una prova scritta ed un colloquio orale.
  
  La prova scritta è costituita da esercizi e domande di teoria.
  
  Chi non supera la prova scritta, non può sostenere l'orale. La prova scritta può essere visionata prima delle prove orali.
  
  Salvo diversa comunicazione:
  - l'esame scritto si svolge alle ore 9:00
  Note:
  - Per sostenere gli esami è obbligatorio prenotarsi utilizzando l'apposito modulo del portale CEA.
  - Non sono ammesse prenotazioni tardive tramite email. In mancanza di prenotazione, l'esame non può essere verbalizzato.
  La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.
- STATISTICA MEDICA
  L'esame finale consiste in una prova scritta ed un colloquio orale.
  
  La prova scritta è costituita da esercizi e domande di teoria.
  
  Chi non supera la prova scritta, non può sostenere l'orale. La prova scritta può essere visionata prima delle prove orali.
  
  Salvo diversa comunicazione:
  - l'esame scritto si svolge alle ore 9:00
  Note:
  - Per sostenere gli esami è obbligatorio prenotarsi utilizzando l'apposito modulo del portale CEA.
  - Non sono ammesse prenotazioni tardive tramite email. In mancanza di prenotazione, l'esame non può essere verbalizzato.
  La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.
STATISTICA MEDICA
Esame scritto a risposta multipla e colloquio orale.

La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.
LINGUA INGLESE
La parte orale della materia valuterà la competenza comunicativa e la capacità di interazione degli studenti durante l’attività didattica ( interazioni, interventi spontanei o sollecitati) .La prova scritta riguarderà le tematiche e i contenuti trattati e faranno riferimento agli obiettivi fissati nella programmazione. La valutazione “formativa” darà agli studenti informazioni sul loro processo di apprendimento e al docente elementi di riflessione sull’efficacia della loro azione didattica. La valutazione “sommativa”, che consiste nell'esame scritto-orale finale, funzionale alla valutazione degli alunni, sarà volta a classificare il profitto delle competenze acquisite in base agli indicatori di livello del “Quadro di Riferimento Europeo per le Lingue Straniere” e accerterà il raggiungimento degli obiettivi cognitivi e didattici fissati.

La valutazione di fine quadrimestre terrà conto dei risultati delle verifiche svolte in itinere (impegno, partecipazione, capacità operative, interventi, progressi rispetto ai livelli di partenza, ecc.). senza tuttavia mai prescindere dal raggiungimento degli obiettivi minimi prefissati.

ESAMI : PARTE SCRITTA > LANGUAGE STRUCTURES+DENTISTRY .

PARTE ORALE (superando lo scritto. Votazione minima 18/60 in base al numero delle domande) LANGUAGE STRUCTURES+DENTISTRY.

ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI

INFORMATICA
- INFORMATICA
  Durante il corso saranno forniti diversi esercizi risolti che verranno pubblicati sul portale studium.unict.it
- STATISTICA MEDICA
  Sul portale studium.unict.it saranno messi a disposizione esercizi svolti.
STATISTICA MEDICA
1) In due gruppi uno trattato ed uno controllo rispettivamente di 15 e 17 pazienti e medie di 20 e 30 è stata trovata una t di Student pari a 1,52.

Il valore tabulato nella tavola della distribuzione t per alfa=0,05 è di 2,04.

Quale delle seguenti affermazioni è vera.

a. Il test è significativo

b. il gruppo trattato è migliore del controllo

c. la differenza tra i due gruppi è casuale

d. Il valore P è < 0,05

e. esiste una differenza reale tra i due gruppi
LINGUA INGLESE
TUTTI I CONTENUTI DEL CORSO.

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