Un’analisi statistica solida nasce sempre da un database costruito con cura. La qualità e la completezza dei dati raccolti determinano, infatti, l’affidabilità delle conclusioni cliniche e scientifiche.

Pianificare fin dall’inizio una raccolta dati strutturata e coerente è essenziale per evitare errori, ridurre bias e facilitare la successiva fase di analisi: questo sarà il punto di partenza del nostro corso.

Inizieremo proprio dalla pianificazione della raccolta dati, partendo dalla definizione degli obiettivi, delle variabili fino alla scelta degli standard.

Solo la pianificazione non basta: a seguire, ci concentreremo sulla struttura che dovrà avere il database per garantire coerenza, codifica e tracciabilità e passeremo in rassegna i principali errori che si commettono nella fase di data entry e raccolta, con indicazioni concrete su come prevenirli.

Un focus specifico sarà dedicato alla gestione dei missing data, una delle problematiche più insidiose in ambito statistico e clinico. Discuteremo le implicazioni statistiche e cliniche dei dati mancanti, le strategie per gestirli correttamente e gli approcci più efficaci per minimizzarne l’impatto.

Il corso si conclude con la presentazione di alcuni casi pratici, tratti da esperienze reali, per evidenziare criticità operative e soluzioni applicabili.

Infine, saranno forniti anche alcuni suggerimenti ed elencate alcune buone pratiche replicabili.

L’obiettivo è fornire ai partecipanti strumenti immediatamente applicabili nel proprio contesto professionale, migliorando la qualità dei dati e la solidità delle analisi statistiche.