Spesso non conta solo SE un evento si verifica, ma anche QUANDO accade.

Un’auto si guasta dopo 6 mesi racconta una storia molto diversa rispetto a una che funziona per 20 anni. Così come arrivare puntuali o in ritardo a un appuntamento può cambiare completamente l’esito dell’incontro.

In molti contesti, il tempo è informazione.

E anche in statistica non può essere ignorato. In particolare, quando si analizzano eventi che possono verificarsi (o non verificarsi) nel tempo, è fondamentale gestire correttamente i dati censurati.

In questo webinar scopriremo come interpretare gli “scalini” delle curve, come leggere la probabilità di sopravvivenza nel tempo e quando è preferibile utilizzare il tempo mediano invece di quello medio.

Proseguiremo poi con:

👉 Confronto tra gruppi tramite il log-rank test
👉 Introduzione al modello di regressione di Cox, per:

– includere covariate e fattori confondenti
– interpretare correttamente l’hazard ratio

Vedremo in pratica come effettuare queste analisi sia con Jamovi che con R, e anche come le tecniche di machine learning ci possono aiutare a gestire questa tipologia di dati.

Il webinar è pensato sia per studenti, ricercatori e professionisti che si occupano di analisi statistiche sia in ambito medico-sanitario, che economico-sociale, educativo e di marketing. É ideale per chi vuole davvero capire in pratica come effettuare analisi di sopravvivenza, andando oltre alle formule ed i termini tecnici per comprendere meglio cosa raccontano i dati nel tempo.

Un corso online per imparare a gestire i dati temporali:

• Comprensione concettuale (non solo tecnica)
• Esempi pratici
• Spazio per domande e chiarimenti
• Una base solida per realizzare e interpretare correttamente analisi di sopravvivenza