Analisi statistica dei dati biologici
Michael C. Whitlock Dolph Schluter

Analisi statistica dei dati biologici

Seconda edizione italiana condotta sulla terza edizione americana

  • 2022

Per analizzare i dati che raccoglie, chi studia gli organismi viventi ha bisogno di padroneggiare i metodi statistici. Un corso introduttivo che funzioni deve, però, accostarsi all’analisi dei dati più dal punto di vista biologico che da quello strettamente statistico: privilegiare la comprensione intuitiva dei concetti per arrivare all’espressione formale, utilizzare esempi tratti da studi condotti realmente e, soprattutto, affrontare quegli argomenti su cui biologia, medicina, scienze forestali e ambientali, agronomia e tutte le scienze della vita si interrogano. Analisi statistica dei dati biologici nasce proprio per far fronte a queste esigenze; la sua efficacia si può ricondurre in particolare a queste caratteristiche:

  • gli esempi tratti dalla letteratura scientifica specializzata;
  • gli esercizi basati su dati reali: decine di problemi costruiti a partire da ricerche realmente condotte nelle diverse discipline che studiano i viventi, alcuni con soluzione (contrassegnati in blu), alcuni senza (contrassegnati in rosso), esercizi di calcolo sulle procedure, tre sezioni di problemi di riepilogo con soluzioni;
  • le spiegazioni intuitive dei concetti chiave: Che cos’è un buon campione? Che cosa distingue la descrizione dei dati dall’inferenza statistica? Cos’è la distribuzione campionaria di una stima? Come possiamo pianificare correttamente un esperimento?
  • l’analisi dei dati in pratica: come realizzare buone visualizzazioni grafiche, come stimare e verificare le ipotesi di lavoro, concentrandosi sugli aspetti pratici e rilevando gli errori più comuni;
  • il disegno sperimentale in pratica: i controlli, la randomizzazione, la pseudo-replicazione e il raggruppamento spiegati in modo intuitivo e nei risvolti più operativi;
  • gli argomenti più moderni, in genere trascurati nei corsi introduttivi, quali la verosimiglianza, la regressione non lineare, i modelli lineari generali, i test basati su simulazioni o permutazioni, l’analisi di sopravvivenza e il bootstrap;
  • i focus tra un capitolo e l’altro, che trattano molti argomenti di rilevanza generale, come la differenza tra significatività statistica e importanza biologica o tra associazione statistica e relazione di causa-effetto, il problema dei test multipli, la scelta del test statistico più appropriato;
  • i riepiloghi dei concetti-chiave a fine capitolo, i formulari che raggruppano le equazioni studiate, un corredo di immagini di qualità e mai puramente ornamentali.

Per questa seconda edizione italiana, sono disponibili online gli script in R per tutti gli esempi del libro.

Michael Whitlock è professore di Zoologia presso la University of British Columbia, Vancouver.

Dolph Schluter è professore di Zoologia e Canada Research Chair presso il Biodiversity Research Center della University of British Columbia, Vancouver.

Le risorse multimediali

online.universita.zanichelli.it/whitlock2e A questo indirizzo sono disponibili le risorse multimediali di complemento al libro. Per accedere alle risorse protette è necessario registrarsi su my.zanichelli.it inserendo il codice di attivazione personale contenuto nel libro.

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