UN APPROCCIO NON MATEMATICO ALLA STATISTICA PER LE SCIENZE MEDICHE

 Insegnare ad interpretare le spiegazioni statistiche che si trovano sulle riviste del settore sanitario: questo è l'obiettivo, pienamente raggiunto, del libro: "Statistica per le scienze mediche - Un approccio non-matematico", scritto da Christine P. Dancey, John G. Reidy e Richard Rowe e pubblicato dall'editore Piccin. Si tratta di un'edizione del 2016, realizzata sull'edizione originale inglese del 2012. 

Il libro ha molte caratteristiche preferibili dai non addetti ai lavori. Ad esempio, ogni capitolo è preceduto da un sommario che non è un semplice indice dei paragrafi, ma è proprio una sintesi del capitolo. Peraltro il fatto che non si dia nulla per scontato è sottolineato con frasi (simpatiche) come questa: "Tutto ciò che serve per comprendere i concetti presentati in questo capitolo è il cervello". Altrettanto simpatico è il fatto che serve imparare la Statistica non solo per "comprendere meglio i risultati delle ricerche pubblicate", ma anche per "impressionare gli amici alle feste". 

E' quindi un libro per tutti, infatti è corredato anche da un ricco glossario ed ha una particolarità non molto diffusa: oltre ad esercizi e test, presenta anche interessanti attività da svolgere, che cercano di coinvolgere il lettore molto oltre la semplice ripetizione meccanica di una procedura da applicare. Inoltre il testo è basato sul software SPSS (che è tra i più semplici da utilizzare), ma presenta anche una buona panoramica su altri software statistici (ad esempio SAS ed "R"). 

Nell'introdurre SPSS gli autori risultano molto specifici ed estremamente chiari, sia nei contenuti che nella grafica (screen shot adeguati su pagine di formato idoneo, che rendono ben leggibili anche i grafici e le tabelle). Riescono a comunicare in modo essenziale, aggiungendo però anche i trucchi e le scorciatoie utili, che rendono molto più comoda la vita di chi utilizza il software. Spiegano tutto ciò che serve per partire con tranquillità e abbattere la barriera naturale della diffidenza rispetto alla complessità (quante volte abbiamo detto: "non ce la farò, è troppo difficile!). 

L'approccio innovativo del libro risulta in modo evidente nel terzo capitolo, in cui l'analisi esplorativa dei dati viene efficacemente introdotta con l'esempio dell'appuntamento al buio (ed è un esempio bellissimo !!!). Traspare anche un'ottica di debunking, ad esempio in merito alla media gli autori non si limitano a spiegarne il significato, ma aggiungono anche perché in certi casi la media è inadeguata e quindi non va usata. Ciò in quanto il software calcola tutto, ma siamo noi che dobbiamo capire cosa è opportuno calcolare per essere onesti e trasparenti nei confronti di chi leggerà i nostri risultati. Nella stessa ottica, che è un punto di vista utile per illuminare (anche) i punti deboli di qualunque disciplina scientifica, gli autori propongono l'uso del grafico box-plot per identificare gli outliers, che sono quei dati che non si trovano dove noi vorremmo e non è facile capire se si tratta di errori oppure no; in quest'ultimo caso forse il fenomeno non ha la forma che abbiamo sempre pensato (o creduto). In modo analogo vengono anche evidenziati gli aspetti più critici dei test di ipotesi. 

Molto bello è anche il capitolo sull'epidemiologia, perché alla fine credo che tutti vogliamo evitare le malattie (almeno quelle peggiori...), ma spesso gli articoli che leggiamo sul web sono non conclusivi oppure contraddittori o anche di parte. Invece abbiamo bisogno di chiarezza, perché solo dopo aver capito la smetteremo di pensare cose strane. Ecco, io non ho mai letto un capitolo sull'epidemiologia che fosse così straordinariamente accessibile. Pertanto, a questo punto, vi auguro buona lettura e buona comprensione.

Statistica per le scienze mediche - Un approccio non-matematico

di Christine P. Dancey, John G. Reidy e Richard Rowe

Edizione italiana a cura di Annarita Vestri

Piccin Editore, Padova 2016

Walter Caputo

Divulgatore in Scienze Statistiche