КОНЕЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ. дисциплина Биологическая статистика- BS2220

Силлабус

дисциплина Биологическая статистика- BS2220

специальность 051102 «Общественное здравоохранение»

Курс	-	третий	Семестр VІ
Всего	-	1 кредит (45 часов)
Лекции	-	5 часов
Практические занятия	-	10 часов
СРСП	-	7 часов
Всего аудиторных	-	22 часа
Самостоятельная работа	-	23 часа
Форма контроля:	-	экзамен

Алматы, 2013

Силлабус составлен доцентом Аймахановой А.Ш. и старшим преподавателем Раманкуловой А.А. на основе Типовой программы дисциплины, утвержденной ТОО «Республиканский центр инновационных технологий медицинского образования и науки». Протокол №5 от 20.03.09г.

Силлабус обсужден на заседании модуля

от «____» _____ 2013 г., протокол №____.

Руководитель модуля, профессорНурмаганбетова М.О.

1. Общие сведения:

Наименование вуза	-	Казахский национальный медицинский университет им. С.Д.Асфендиярова
Модуль	-	Медицинская биофизика и биостатистика
Дисциплина	-	«Биологическая статистика», код дисциплины BS2220
Специальность	-	051102 - «Общественное здравоохранение»
Объем учебных часов	-	1 кредит (45 ч)
Курс и семестр изучения	-	3 курс, 6 семестр

Сведения о преподавателях модуля:

Аймаханова Айзат Шалхаровна	-	доцент
Раманкулова Алима Абдрамбековна	-	старший преподаватель
Исмаилова Мадина Маликовна	-	старший преподаватель

Контактная информация:

Модуль медицинской биофизики и биостатистики находится по адресу ул. Богенбай батыра 151, учебный корпус №2, второй этаж (правое крыло), тел. 2926986 внутренние номера 190, 219.

Политика дисциплины.

Студенты обязаны:

- посещать лекции, практические занятия без опозданий, в халатах;

- не пропускать занятия без уважительной причины, в случае отсутствия на занятии по уважительной причине, например, по болезни, предоставить разрешение с деканата на отработку пропущенных занятий;

- пропущенные занятия отрабатывать в определенное время, назначенное преподавателем;

- все задания практических занятий должны быть выполнены и оформлены соответственно требованиям;

- все виды работ должны быть сданы в установленные сроки;

- работы, сданные позже установленного срока не расматриваются;

- студенты, не набравшие 30 баллов (50%) за семестр, не сдавшие все контрольные работы и рубежные контроли, к экзамену не допускаются.

ПРОГРАММА

ВВЕДЕНИЕ

В здравоохранении и клинической медицине часто используются различные статистические концепции при принятии решений по таким вопросам, как клинический диагноз, прогнозирование возможных результатов осуществления тех или иных программ в данной группе населения, прогнозирование течения заболевания у отдельного больного; выбор соответствующей программы для данной группы населения или выбор лечения для конкретного больного и т.п. Статистика находит повседневное применение в лабораторной практике. Знание статистики стало важным для понимания и критической оценки сообщений в современных медицинских публикациях. Таким образом, знание принципов статистики абсолютно необходимо для планирования, проведения и анализа исследований, посвященных оценке различных ситуаций и тенденций в здравоохранении, а также для выполнения научных исследований в области медицинской биологии, клиники и здравоохранения.

Биостатистика – научная отрасль, связанная с разработкой и использованием статистических методов в научных исследованиях в медицине, здравоохранении и эпидемиологии.

Внедрение в практику принципов доказательной медицины диктует современному выпускнику медицинских вузов необходимость понимания биостатистики.

Силлабус по биостатистике включает в себя основы теории статистики и организации исследования, основы дисперсионного, корреляционного, регрессионного анализов, основы теории планирования эксперимента.

Необходимость повышения культуры статистического анализа биологических и медицинских данных, как в теоретических исследованиях, так и в практической деятельности организатора общественного здравоохранения диктуется, прежде всего, современными достижениями в вопросах представления и системизации данных компьютерными средствами. Студенту особенно важно уметь использовать статистические профессиональные пакеты прикладных программ SAS, SPSS, универсальный пакет Statisticа, и адекватно интерпретировать полученные результаты.

ЦЕЛЬ ДИСЦИПЛИНЫ

Ø Формировать теоретические основы биостатистики.

Ø Формировать навыки применения методов статистической обработки.

Ø Выработать у студентов умение проводить математический анализ прикладных задач.

Ø Формировать и развивать аналитические способности при работе с профессиональной литературой.

Ø Совершенствовать навыки межличностного общения, умение работать в команде.

ЗАДАЧИ ОБУЧЕНИЯ

· формирование основы знаний о методах биологической статистики;

· формирование основных навыков применения статистических методов анализа для обработки данных.

КОНЕЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ

В результате усвоения курса “Биологической статистики”

студент должен знать:

· типы данных и способы их представления;

· измерительные шкалы;

· критерии соответствия и согласия;

· типы систематических ошибок и их оценку в исследованиях;

· свойства закона нормального распределения признаков;

· дисперсионный анализ;

· корреляционную зависимость;

· коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент ранговой корреляции Спирмена;

· непараметрические критерии проверки гипотез;

· t критерии Стьюдента;

· основные критерии эпидемиологического анализа, эпидемиологические показатели;

· этапы медико-биологического эксперимента, планирование;

· компьютерные статистические программы: пакет прикладных программ SPSS, Statistica, SAS.

уметь:

· применять статистические методы обработки данных;

· оценивать надежность и достоверность измерений в биостатистике, определять статистическую значимость различий;

· отбирать единицы для выбранной совокупности;

· определить статистические ряды распределения и оценить их соответствие теоретическим законам распределения;

· оценить их точность и надежность;

· определить доверительные интервалы по числовым характеристикам, мощность критерия;

· применять основные методы однофакторного дисперсионного анализа;

· проверять статистические гипотезы;

· вычислять выборочный коэффициент корреляции;

· получать результирующую таблицу: число случаев, среднее, стандартная ошибка, ошибка среднего;

· интерпретировать полученные результаты;

· работать с прикладными пакетами программ Statistica.

владеть навыками:

· работы с прикладными пакетами программ Statistica,

· работы с t –критерием Стьюдента.

2.5 Пререквизиты: математика, информатика, медицинская биофизика.

2.6 Постреквизиты:

1. общественное здравоохранение,

2. эпидемиология инфекционных и неинфекционных болезней,

3. основы доказательной медицины.

Краткое содержание дисциплины

Введение в предмет «Биологическая статистика». Выборочный метод. Основы теории проверки статистических гипотез. Оценка параметров генеральной совокупности. Основы дисперсионного анализа. Статистические методы в эпидемиологическом анализе. Анализ выживаемости. Элементы теории корреляционно-регрессионного анализа. Планирование и проведение медико-биологического исследования. Работа со статистическими пакетами прикладных программ SPSS, Statistica и SAS.

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ЛЕКЦИЙ, ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ, СРСП И СРС.

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ЛЕКЦИЙ:

№ п\п	Тема	Форма проведения	Продолжи-тельность в часах
	Введение. Основы биостатистики. Предмет и задачи биостатистики. Роль ученых Р. Фишера, К. Пирсона, Ф.Гальтона в развитии биометрики. Классификация, сбор и графическое представление данных. Виды данных. Количественные и качественные данные. Виды измерительных шкал. Нормальное распределение и его параметры.	Информа-ционное сообщение в форме презентации
	Основы теории проверки статистических гипотез. Параметрические методы. Статистические гипотезы, применительно к медико-биологическим исследованиям. Два рода ошибок. Уровень значимости. Мощность критерия. Статистические критерии. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. t-критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных.	Информа-ционное сообщение в форме презентации
	Основы теории проверки статистических гипотез. Непараметрические методы. Непараметрические критерии. Условия использования критериев. Критерий Манна-Уитни. Критерий Уилкоксона. Критерии согласия Хи-квадрат Пирсона, Колмогорова-Смирнова.	Информа-ционное сообщение в форме презентации
	Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении. Основные понятия и методика дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Общая, факторная и остаточная дисперсия. Применение дисперсионного анализа в общественном здравоохранении.	Информа-ционное сообщение в форме презентации
	Планирование и организация статистических исследований. Этапы медико-биологического эксперимента. Выбор статистического метода обработки данных. Использование современной информационно-вычислительной техники в биостатистике. Классификация статистических пакетов и современные требования к ним.	Информа-ционное сообщение в форме презентации
Итого:

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ:

№ п/п	Тема	Форма проведения	Продолжи-тельность в часах
	Выборочный метод. Статистическая группировка, сводка и представление данных. Вычисление арифметической средней, среднего квадратического отклонения, стандартной ошибки. Представление статистических данных в виде полигона, гистограммы частот, диаграммы. Тестовый контроль по теме «Выборочный метод».	Практические навыки, активные методы обучения
	Проверка статистических гипотез. Параметрические методы. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. Проверка нулевой гипотезы Но при конкурирующей гипотезе H1. Критерий Стьюдента: назначение, формула для вычисления и ограничения. Таблица критических значений t-критерия. Сравнение независимых групп. Решение ситуационной задачи.	Практические навыки, активные методы обучения
	Непараметрические методы. Непараметрический аналог критерия Стьюдента: критерий Манна – Уитни. Контрольная работа.	Практические навыки, активные методы обучения
	Дисперсионный анализ. Метод однофакторного дисперсионного анализа. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Суммы квадратов отклонений. Общая, факторная и остаточная дисперсии.Метод однофакторного дисперсионного анализа. F-критерий Фишера. Тестовый контроль.	Практические навыки, активные методы обучения
	Рубежный контроль № 1.
	Линейная регрессия. Оценка параметров по методу наименьших квадратов. Уравнение линейной регрессии. Проверка гипотез о параметрах уравнения регрессии. Решение ситуационной задачи.	Практические навыки, активные методы обучения
	Линейная корреляция. Линейная корреляция. Коэффициент корреляции Пирсона. Сила и характер связи между параметрами. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Корреляционно-регрессионный анализ в среде Statistica. Статистическая значимость корреляции. Тестовый контроль	Практические навыки, активные методы обучения
	Работа с пакетами прикладных программ. Создание базы данных в пакете прикладных программ Statistica, БИОСТАТ.	Практические навыки, активные методы обучения
	Рубежный контроль № 2.
Итого:

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН самостоятельной работы студентов с преподавателем (СРСП):

№ п/п	Тема	Форма проведения	Продолжи-тельность в часах
	Оценка параметров генеральной совокупности. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью выборочного метода. Ошибки статистического наблюдения. Доверительный интервал.	Коллективное обсуждение
	Сравнение двух групп. Статистический анализ медико-биологических данных. Парный критерий Стьюдента. Наблюдение до и после эксперимента. Ошибки в использовании критерия Стьюдента. Статистический анализ медико-биологических данных с применением критерия Стьюдента.	Коллективное обсуждение
	Непараметрические методы. Непараметрический аналог парного критерия Стьюдента. Сравнение наблюдений до и после лечения: Критерий Уилкоксона.	Коллективное обсуждение
	Проверка гипотезы о виде распределения. Критерии согласия: Хи-квадрат Пирсона. Таблица критических значений χ2.	Коллективное обсуждение
	Однофакторный дисперсионный анализ. Однофакторный дисперсионный анализ в случае разного числа испытаний на различных уровнях. Дисперсионный анализ в среде Statistica.	Коллективное обсуждение
	Линейная регрессия. Проверка гипотез о параметрах уравнения регрессии.	Коллективное обсуждение
	Линейная корреляция. Корреляционно-регрессионный анализ в среде Statistica. Статистическая значимость корреляции.	Коллективное обсуждение
	Итого:

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН самостоятельной работы студентов: