2.2: Dati: Tipi e Distribuzione

In biostatistica, i dati sono le osservazioni raccolte per l'analisi. Ne esistono due tipi principali: parametrici e non parametrici. I dati parametrici, che includono dati numerici continui (ad esempio il peso) e discreti (ad esempio il numero di compresse), presuppongono un modello di distribuzione particolare, spesso la distribuzione normale. I dati non parametrici non aderiscono a una distribuzione specifica e in genere comprendono dati nominali (ad esempio il sesso) e ordinali (ad esempio le valutazioni della scala del dolore).

Le distribuzioni, in biostatistica, rappresentano il modo in cui i punti dati sono disposti su un grafico. La più comune è la distribuzione normale o gaussiana, in cui media, mediana e moda si allineano, come si vede con i pesi alla nascita dei bambini. Tuttavia, alcuni dati presentano distribuzioni distorte, con punti dati distribuiti in modo asimmetrico attorno alla media. Un'asimmetria positiva ha una lunga coda verso destra, come le concentrazioni di metaboliti dei farmaci con pochi valori molto alti. Al contrario, un’asimmetria negativa ha una coda verso sinistra, come la curva dei punteggi degli studenti in un esame facile. Comprendere questi tipi di dati e distribuzioni è essenziale per un'analisi e un'interpretazione biostatistica accurate.

In biostatistica, i dati si riferiscono alle osservazioni raccolte che sono soggette ad analisi. I dati possono essere parametrici o non parametrici.

I dati non parametrici non seguono alcuna distribuzione specifica. Include dati categorici, sia nominali, come il genere, che ordinali, come le valutazioni della scala del dolore.

I dati parametrici o quantitativi presuppongono un modello di distribuzione specifico. Include dati numerici, sia continui, come il peso, che discreti, come il numero di compresse.

Le distribuzioni in biostatistica indicano la disposizione dei punti dati su un grafico.

La distribuzione normale o gaussiana è una distribuzione simmetrica in cui media, mediana e modale coincidono. Ad esempio, il peso alla nascita del bambino segue in genere una distribuzione normale.

Le distribuzioni asimmetriche hanno punti dati distribuiti in modo asimmetrico attorno alla media.

Un'inclinazione positiva indica una lunga coda verso destra, esemplificata dalle concentrazioni di metaboliti del farmaco nel sangue di un paziente.

Un'inclinazione negativa mostra una lunga coda verso sinistra, un esempio di ciò è il costo dei farmaci di marca.