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Introduzione
Con questo studio statistico che sto per proporvi sono andato a studiare quante volte è
presente l'osteoporosi nei soggetti con fratture.
Il mio studio statistico prende in considerazione 50 pazienti della struttura di Ortopedia
dell'azienda ospedaliera O.O.R.R. di Foggia.
È stato posto un questionario all'attenzione dei pazienti i quali hanno fornito i seguenti dati:
• sesso
• età
• peso
• osteoporosi si/no
Unità Età Peso Sesso Osteoporosi 1 78 56 F Presente 2 55 76 M Assente 3 50 90 M Assente 4 82 65 F Presente 5 86 63 F Presente 6 69 71 M Presente 7 60 75 M Assente 8 62 73 M Assente 9 85 52 F Presente 10 67 69 M Assente 11 65 82 M Assente 12 63 94 M Assente 13 77 48 F Presente 14 58 66 F Assente 15 70 58 F Presente 16 56 78 M Assente 17 52 86 M Assente 18 71 72 F presente 19 78 63 F Presente 20 74 81 M Presente 21 66 74 F Assente 22 72 75 F Presente 23 88 49 F Presente 24 68 88 M Assente 25 67 57 F Presente 26 73 71 M Assente 27 84 55 F Presente 28 73 65 M Presente 29 69 102 F Presente
30 59 91 M Assente 31 76 63 F Presente 32 68 77 M Assente 33 72 68 F Presente 34 75 72 M Presente 35 74 59 F Presente 36 91 73 F Presente 37 70 89 M Presente 38 65 100 M Assente 39 71 56 F Presente 40 75 75 M Presente 41 56 48 F Presente 42 70 68 F Presente 43 71 64 F Presente 44 62 78 M Assente 45 76 99 M Presente 46 69 96 M Assente 47 51 85 F Assente 48 72 78 M Assente 49 68 45 F Presente 50 53 65 M Assente Media 69,24 72,
Ora analizziamo le variabili una ad una.
• Sesso
Frequenza del sesso Uomo 25 Donna 25
I partecipanti allo studio sono stati scelti in modo da essere equamente divisi, come
si può ben osservare nella tabella di frequenza assoluta utilizzata e sul seguente
grafico a torta.
uomo donna
Scatter plot
Per studiare insieme due variabili quantitative avremo bisogno di un grafico a dispersione
bidimensionale. Le variabili sono PESO ed ETA'.
Lo strumento che ci aiuta a determinare la correlazione tra le due variabili è la “retta dei
minimi quadrati” cioè la retta che ha la minima distanza tra i punti presenti sul grafico. Il
suo andamento discendente indica una correlazione negativa fra le due variabili indicando
che c'è un rapporto di proporzionalità inversa tra età e peso.
Box plots appaiati
Per studiare e rappresentare insieme due variabili di cui una qualitativa ed una quantitativa
si utilizzano i box plots appaiati.
Per fare un esempio di box plots appaiati siamo andati a vedere i valori del peso in relazione
al sesso.
peso età
In questo grafico quello che si può subito notare come il sesso maschile sia più pesante
rispetto a quello femminile.
• Osteoporosi
Per la variabile qualitativa osteoporosi ho costruito una tabella di frequenza assoluta.
Osteoporosi N Presente 29 Assente 21
Distribuzione di frequenza
Osteoporosi Freq. Assoluta Freq. Relativa Freq. Percentuale Presente 29 29/50=0,58 58,00% Assente 21 21/50=0,42 42,00% Totale 50 50/50=1 100,00%
Tabella di contingenza
Conteggio osteoporosi Osteoporosi Sesso Presente Assente Importo totale M 7 18 25 F 22 3 25 Importo totale 29 21 50
Con questa tabella di contingenza notiamo che vi è una prevalenza di donne tra i 29 pazienti
che presentano osteoporosi.
Per esprimere i risultati ottenuti con la tabella di contingenza si potrebbe utilizzare un
particolare grafico chiamato fluctuation plot.
presente assente frequenza percentuale
