Progettazione e Analisi Sperimentale

Pianifica, analizza e interpreta esperimenti fattoriali, inclusi disegni fattoriali completi e frazionati, effetti di interazione e ANOVA per studi multifattoriali.

Progetta quasi-esperimenti rigorosi utilizzando differenze nelle differenze, discontinuità della regressione e serie temporali interrotte quando la randomizzazione non è fattibile.

Identificare e mitigare i bias sperimentali, inclusi i bias di selezione, performance, rilevamento e abbandono, attraverso strategie rigorose di oscuramento e occultamento dell'allocazione.

Valida strumenti di misura scientifici utilizzando analisi di affidabilità, analisi fattoriale confermativa, validità convergente e teoria della risposta all'item per scale di ricerca e cliniche.

Modella e interpreta le relazioni dose-risposta utilizzando modelli sigmoidali, log-lineari e ormetici per la farmacologia, la tossicologia e la ricerca ambientale.

Progetta e analizza esperimenti within-subjects, a misure ripetute e crossover con controllo del carryover, test di sfericità e modelli ANOVA misti.

Progetta studi randomizzati controllati (RCT) rigorosi con randomizzazione, cecità e calcoli di potenza adeguati per la ricerca clinica e comportamentale.

Calcola le dimensioni del campione richieste e la potenza statistica per qualsiasi disegno di studio, inclusi test t, ANOVA, regressione e analisi di sopravvivenza, con giustificazione delle ipotesi.

Progetta studi di fattibilità e pilota per testare protocolli, stimare parametri e informare la progettazione di studi definitivi più ampi prima dell'inizio della ricerca su larga scala.

Identificare, mappare e controllare le variabili confondenti nella ricerca sperimentale e osservativa utilizzando strategie di randomizzazione, stratificazione, abbinamento e aggiustamento statistico.