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Esercizi statistica svolti bene, Esercizi di Statistica

Esercizi svolti di statistica epidemiologica con commenti

Tipologia: Esercizi

2020/2021

Caricato il 18/06/2021

laura-magistrale
laura-magistrale 🇮🇹

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bg1
1 Una paziente che presenta un nodulo dolente alla mammella è invitata dal medico curante a
sottoporsi a mammografia. Il risultato è positivo. Dalle informazioni sotto riportate ricavate la
probabilità che la donna abbia un tumore della mammella dato il risultato positivo del test:
Probabilità di tumore della mammella per le donne con nodulo dolente = 0.20
Sensibilità del test = 0.95
Specificità del test = 0.85
Costruire la tabella che mostra la relazione tra malattia e test
diagnostico in una popolazione di 1000 individui.
Soluzioni:
M S
T+ 190 120 310
T- 10 680 690
200 800 1000
VPP=0.61
2) Un test diagnostico di cui è nota la sensibilità ( 0,79 ) e la specificità (0,91) viene utilizzato in un
presidio ospedaliero dove l’odds di malattia è 0,15.
Calcolare il valore predittivo positivo.
LR(+)= P(+|caso)/P(+|non caso)=sensibilità/(1-specificità)= 0.79/(1-0.91)= 8.78
Pretest odds x Likelihood ratio = Posttest odds
0.15 x 8.78= 1.32
Prob=Odds/(1+Odds)
1.32/(1+1.32)=0.57
pf3
pf4

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1 Una paziente che presenta un nodulo dolente alla mammella è invitata dal medico curante a

sottoporsi a mammografia. Il risultato è positivo. Dalle informazioni sotto riportate ricavate la

probabilità che la donna abbia un tumore della mammella dato il risultato positivo del test:

Probabilità di tumore della mammella per le donne con nodulo dolente = 0.

Sensibilità del test = 0.

Specificità del test = 0.

Costruire la tabella che mostra la relazione tra malattia e test

diagnostico in una popolazione di 1000 individui.

Soluzioni:

M S

T+ 190 120 310

T- 10 680 690

VPP=0.

2) Un test diagnostico di cui è nota la sensibilità ( 0,79 ) e la specificità (0,91) viene utilizzato in un

presidio ospedaliero dove l’odds di malattia è 0,15.

Calcolare il valore predittivo positivo.

LR(+)= P(+|caso)/P(+|non caso)=sensibilità/(1-specificità)= 0.79/(1-0.91)= 8.

Pretest odds x Likelihood ratio = Posttest odds

0.15 x 8.78= 1.

Prob=Odds/(1+Odds)

3) Un campione di 100 soggetti viene esaminato da due medici che valutano per ciascuno di essi la

presenza o meno di una particolare patologia, i risultati vengono parzialmente riportati nella tabella

che segue:

Medico B Medico A Malato Sano Malato 30 50 Sano 45

Calcolare un adeguato indice di concordanza diagnostica.

Medico B Medico A Malato Sano Malato 30 20 50 Sano 5 45 50 35 65 100

P ( accordo ) osservata  P ( SA  SB ) P ( MA  MB ) =(30+45)/100=0.

P ( accordo ) attesaP ( SA ) P ( SB ) P ( MA ) P ( MB )

P(SA)=65/100=0.65 P(SB)=50/100=0.

P(MA)=35/100=0.35 P(MB)=50/100=0.

P ( accordo ) attesa  P ( SA ) P ( SB ) P ( MA ) P ( MB )= 0.650.5+0.350.5=0.

Paccordo attesa Paccordo osservata Paccordo attesa Kappa 1 ( )

Kappa=(0.75-0.50)/(1-0.50)=0.

Dalla tabella Landis e Koch 1977: la concordanza è moderata

5) Nel periodo di recupero dopo una operazione chirurgica si è voluto studiare, in un certo numero di

pazienti, la dipendenza del tempo (minuti) necessario a compiere una certa manovra in palestra dal punteggio ottenuto in un test psicometrico: Punteggio del test

Tempo 9 7 12 13 5 4

Sapendo che la varianza è pari a 425 per la variabile punteggio e a 11,22 per la variabile tempo.

Calcolare la covarianza e il coefficiente di correlazione e commentare i risultati.

90 100 110 120 130 140 150 4 6 8 10 12 punteggio tempo COVARIANZA: COV X Y x y n n i i x i y      

 1 ( , ) (  ) (  ) CORRELAZIONE: X Y

COV X Y

Corr X Y

μx=

 x= Var(x)= 425=20.

μy=8.

 y=Var(y)= 11.22=3.

cov(x,y)=(120-115)(9-8.33)+…(100-115)(4-8.33)/6=

corr(x,y)=65/(20.62*3.45)=0.