Prof. Grazia Fernanda Spitoni: i libri dei suoi insegnamenti

1. Quali sono le principali fasi di preprocessing dei dati di neuroimaging?
2. Come si corregge il problema dei confronti multipli in analisi cerebrali?
3. Quali test statistici si utilizzano per confrontare condizioni sperimentali nei dati EEG?
4. Che cosa si intende per modello lineare generale nell'analisi dei dati fMRI?
5. Come si valuta la significatività di un'attivazione cerebrale?
6. Quali sono i vantaggi e i limiti dei test non parametrici in neuroscienze?
7. Come si gestisce la variabilità inter-soggetto nei disegni sperimentali?
8. Che cosa si intende per dimensione dell'effetto e come si riporta?
9. Quali sono le differenze tra analisi a livello di gruppo e analisi individuale?
10. Come si stimano i parametri di un modello con metodi bayesiani?
11. In che modo i tempi di reazione vengono analizzati statisticamente?
12. Quali precauzioni sono necessarie per evitare la circolarità nell'analisi dei dati?
13. Come si affrontano i dati mancanti nei protocolli sperimentali con neuroimaging?
14. Che cosa si intende per validazione incrociata nei modelli predittivi?
15. Quali metodi si usano per stimare la connettività funzionale?
16. In che modo la potenza statistica influisce sulla replicabilità degli studi?
17. Come si pianifica un disegno sperimentale con un numero adeguato di partecipanti?
18. Quali criteri usare per scegliere tra modelli statistici concorrenti?
19. Come si riportano in modo trasparente le analisi in un articolo?
20. Quali sono le principali fonti di artefatto nei segnali neurofisiologici?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.