I Parte: metodologia della ricerca in ambito biomedico: Processo induttivo e deduttivo nella conoscenza scientifica. Differenti metodi di ricerca e di livelli di evidenza scientifica: dai case report ai clinical trial. Elementi fondamentali di studi osservazionali, esempi. Elementi Fondamentali di clinical trial, esempi. Errore di misura: indici di accuratezza precisione delle misure. Migliorare la qualità delle misure.
II Parte: statistica descrittiva: Definizione di popolazioni, campione e unità statistiche, nozioni di teoria del campionamento. Definizioni di unità statistica, variabile, modalità. Tipi di variabili qualitative e quantitative. Come descrivere i dati: distribuzioni di frequenza, tabelle e grafici. Misure di tendenza centrale e misure di dispersione, indice di simmetria. Indici di associazione tra due variabili quantitative.
III Parte: la probabilità in statistica: Definizione di probabilità, operazioni. Probabilità condizionata ed indipendenza. Definizione di variabile casuale; distribuzione di probabilità. Valore predittivo di un test diasgnostico (teorema di Bayes). distribuzione normale o Gaussiana e sue applicazioni.
IV Parte: statistica inferenziale. Concetto di parametro di una distribuzione, stima campionaria ed errore standard. Logica del test di ipotesi. Inferenza sulle medie: test Z, test t. Inferenza su proporzioni: test Z, chi-quadrato, test esatto di Fisher. Intervalli di confidenza. Cenni di analisi della varianza (ANOVA) e della covarianza (ANCOVA).