TECNICHE DI ANALISI DI DATI I

1)   Spiegate perché la devianza sia considerata un quantificatore di fit di un modello statistico, facendo un esempio concreto della sua applicazione.

2)   Dopo averle definite, spiegate sinteticamente perché le trasformazioni non lineari siano applicate al caso di distribuzioni non approssimate alla normale, facendone anche due esempi concreti.

3) I dati si riferiscono a una piccola porzione, estratta in maniera randomizzata, del campione che ha partecipato alla standardizzazione italiana di due test neuropsicologici per la valutazione a distanza di pazienti con sospetto deterioramento cognitivo. Il campione è composto da soggetti non clinici (campione normativo) e soggetti clinici con deterioramento cognitivo. Questi ultimi sono tra loro differenziati in base alla diagnosi di Mild Cognitive Impairment (MCI: deficit isolato in un solo dominio cognitivo, che può evolvere in demenza o restare stabile) o di probabile Demenza di tipo Alzheimer (AD). Sono qui forniti i punteggi ottenuti alle scale delle versioni italiane, ridotte e adattate alla somministrazione a distanza (itelMMSE: Metitieri et al., 2001; MiniMoCA, o MOCA 5-minutes protocol:Santangelo et al., 2014, e Conti et al., 2014)), di due test che rappresentano il golden standard per la valutazione cognitiva geriatrica, cioè il Mini Mental State Examination - MMSE e il Montreal Cognitive Assessment - MoCA. In ogni scala, il punteggio del paziente è dato dalla somma degli item correttamente risolti, per cui a punteggi più alti corrisponde un funzionamento cognitivo migliore. Le scale dell’Itel-MMSE sono composte da prove di: Orientamento temporale (0-5), Orientamento spaziale (0-4), Ripetizione immediata di parole (0-3), Calcolo (0-5), Rievocazione differita (0-3), Denominazione di un oggetto (0-1), Ripetizione di una frase (0-1). Le scale del MiniMoca sono: Fluenza verbale (0-4), Orientamento (0-6), Rievocazione di parole (0-5). Sono, inoltre, riportati i dati anagrafici più suscettibili di avere un impatto sulle misure di deterioramento cognitivo (età, anni di scolarità e genere).

Si chiede:

a)  È importante garantire che il campione normativo ed entrambi i campioni clinici siano pareggiati per tutte le variabili che possono influire sulle prestazioni ai test cognitivi, in modo tale che la prevedibile differenza fra i tre gruppi nei test neuropsicologici possa essere attribuita solo all’avere o non avere ricevuto una particolare diagnosi. Verificate, quindi, che i tre gruppi rispettino questo requisito, commentando i risultati ottenuti; una delle variabili verificate, a vostra scelta, dovrà essere rappresentata e commentata esclusivamente con un grafico.

b)  Considerate solo i casi clinici, cioè quelli con diagnosi di probabile AD e con diagnosi di MCI. Dopo aver sommato le due sottoscale Itel-MMSE di orientamento temporale e orientamento spaziale per ottenere un’unica misura di Orientamento, verificate se esistano – e quali siano – le scale dell’Itel-MMSE che non discriminano in maniera efficace tra pazienti AD e pazienti con MCI, commentando il risultato ottenuto.

c) Ci interessa ora confrontare i pazienti che lamentano un deterioramento cognitivo generalizzato (AD) con i casi senza deterioramento cognitivo generalizzato (normativi e MCI accorpati). Calcolate i punteggi totali del test Itel-MMSE e MiniMoca, e, dopo averli descritti nei due gruppi che avrete creato, verificate con il metodo che ritenete più opportuno se i due test hanno uguale efficacia nel distinguere tra i soggetti con probabile AD e senza deterioramento cognitivo generalizzato, sapendo che il range di normalità va da 18 a 22 per Itel-MMSE e da 8 a 15 per il MiniMoca.