Glossario Statistico

Selezione dei partecipanti ad uno studio secondo processo predefinito.

Metodo di campionamento nel quale i membri di una popolazione vengono considerati come appartenenti ad un cluster. Un numero di cluster viene selezionato a caso e dai cluster scelti vengono ulteriormente estratti sottocampioni di individui singoli. I cluster in genere sono raggruppamenti naturali come famiglie classi entro le scuole reparti entro ospedali ecc.

Campionamento casuale effettuato entro ogni strato di una popolazione dopo averne eseguito una stratificazione.

Questo metodo prevede lo studio di variabili di interesse in un determinato gruppo di soggetti e successivamente in un sottocampione di questo gruppo vengono studiate ulteriori variabili.
Ad esempio se si vuole stimare la prevalenza di una malattia si può inizialmente applicare un test diagnostico di primo livello semplice economico ma fallibile e solo in un sottocampione si applica un test di secondo livello costoso complesso o rischioso.

Distorsione di campionamento che si verifica quando un’unità del campionamento ha maggiore probabilità di essere selezionata poiché persiste per più tempo in una condizione.
L’esempio può essere dato da un campionamento in un reparto ospedaliero perché i soggetti affetti da patologie con una degenza più lunga potranno essere sovra-rappresentati nel campione per effetto di questo tipo di bias.

Metodo di campionamento dove una regione geografica viene suddivisa in aree più piccole (provincia città quartiere) alcune delle quali vengono scelte a caso. Le aree scelte vengono poi studiate esaustivamente.

Scelta fra la popolazione dei soggetti con una certa particolarità: c’è il non trascurabile inconveniente che il metodo sia influenzato da fattori esterni.
Per esempio se vengono scelti in una comunità tutti i soggetti il cui cognome inizia con la stessa lettera si realizza la probabilità di selezionare persone imparentate tra di loro.

Sottoinsieme di una popolazione selezionato secondo una procedura ben definita allo scopo di studiare particolari proprietà della popolazione.
Si definiscono come “piccolo campione” quelli inferiori a 30 unità. La loro distribuzione non segue la legge “normale” per cui le statistiche si rifanno a test specifici. Si parla di “grande campione” se le unità superano 30 e la distribuzione assomiglia sempre più a quella “normale” soprattutto se le unità sono superiori a 100.

Campione ottenuto in modo che ciascun soggetto di una popolazione finita abbia una nota anche se non necessariamente eguale probabilità di venire incluso nel campione.
Per assicurarsi che il campionamento sia stato realmente casuale si può ricorrere alla estrazione a sorte alle tabelle di numeri casuali o ai programmi generatori di numeri casuali.

Due campioni di osservazioni caratterizzati dal fatto che ciascuna osservazione di un campione ha un corrispettivo appaiato nell’altro campione. Si parla di auto-appaiamento se ciascuno è controllo di se stesso.

Vedi Effetto carry-over.

Termine utilizzato in epidemiologia per identificare una persona nella popolazione o nel gruppo di studio nella quale è presente la malattia o la condizione di interesse.

Vedi Studio caso-controllo annidato.

Vedi Variabile categorica.

Relazione tra le cause e gli effetti che esse producono. In generale la prova più solida di causalità viene da dati raccolti in uno studio sperimentale mentre uno studio osservazionale può solo suggerire il rapporto di causalità.