Introduzione
Chiunque abbia condotto uno studio clinico, analizzato un dataset o scritto un articolo scientifico lo sa bene: il dato “puro” o il risultato perfetto non esistono. Per quanto accurato sia il disegno sperimentale, per quanto sofisticati siano gli strumenti di misura o complessi i modelli statistici, ogni risultato porta con sé il rischio di essere distorto.
Dietro ogni media aritmetica, ogni intervallo di confidenza o ogni curva ROC . . .
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