Glossario Statistico

Vedi Test di Bartlett.

Vedi Teorema di Bayes.

Vedi Inferenza Bayesiana.

Vedi Popolazione bersaglio.

Simbolo con il quale in genere si indica la probabilità di errore di II tipo.

Errore sistematico presente in uno studio.
Tale errore si ripercuote sui risultati determinando uno scarto tra i risultati ottenuti e quelli che si sarebbero dovuti ottenere in assenza di bias. Il bias è frutto del confondimento (che si verifica quando è presente un fattore estraneo di confondimento appunto che è associato sia all’esposizione-trattamento sia all’esito).

Errore sistematico presente in uno studio.
Tale errore si ripercuote sui risultati determinando uno scarto tra i risultati ottenuti e quelli che si sarebbero dovuti ottenere in assenza di bias. Il bias è frutto del confondimento (che si verifica quando è presente un fattore estraneo di confondimento appunto che è associato sia all’esposizione-trattamento sia all’esito).

Indica l’errore sistematico che si commette quando si calcola la durata della sopravvivenza del caso riconosciuto con lo screening a partire dalla diagnosi precoce in fase preclinica e la si confronta con la durata della sopravvivenza del caso diagnosticato clinicamente.
Anche in assenza di una reale efficacia del trattamento precoce il tempo di anticipazione diagnostica che lo screening garantisce comporta un apparente aumento della sopravvivenza nei soggetti identificati allo screening rispetto agli altri.

Errore sistematico di una sperimentazione clinica se non utilizzando la randomizzazione si selezionano soggetti volontari. I volontari hanno in genere la tendenza a rispondere meglio ad ogni tipo di trattamento ed a tollerare meglio i possibili effetti collaterali.

Errore sistematico che si introduce negli studi di popolazione umane a causa di una azione diretta dell’intervistatore (scambi di persona erronea registrazione di una risposta ...).

Errore sistematico abbastanza frequente negli studi retrospettivi dovuto alla generale tendenza a ricordare l’esposizione ad un determinato fattore causale più dei malati che dei controlli.

Dovuto a metodi di misurazione non ben tarati o validi e tale errore si verifica in misura sistematicamente differente nei diversi gruppi. Il detection bias è dovuto a differenze sistematiche nella valutazione degli esiti a causa di classificazione errata differente attenzione nell’osservare eccetera. Può essere classificato in questa categoria anche il cosiddetto attrition bias legato a perdite al follow-up non casuali ma differenziate in modo sistematico nei diversi gruppi.

Possibile distorsione introdotta dagli editori di riviste scientifiche dovuta alla tendenza a pubblicare con più facilità i lavori che presentano risultati statisticamente significativi rispetto a lavori con risultati non significativi a parità di qualità del lavoro sperimentale svolto.
Questo tipo di bias a volte è introdotto dallo stesso ricercatore che alcune volte è ritroso nell’inviare lavori che non abbiano risultati significativi da un punto di vista statistico.
A causa del possibile bias di pubblicazione i dati presenti in letteratura tendono quindi a enfatizzare i risultati positivi; per questo motivo il bias di pubblicazione è una grande insidia per le revisioni della letteratura se queste vengono basate solamente sugli studi pubblicati. Le revisioni sistematiche basate sia sugli studi pubblicati sia su quelli non pubblicati (ma reperibili sotto forma di abstract a congressi tesi di laurea dati contenuti nei documenti per la registrazione dei farmaci eccetera) dovrebbero invece risentire in misura minore del bias di pubblicazione.

Distorsione introdotta in una sperimentazione clinica quando l’assegnazione dei soggetti al trattamento non è completamente casuale ma è scelta dagli interessati o è vincolata ad altri fattori non controllati che possono influenzare l’esito dello studio.

Vedi Distribuzione bimodale.