КОНЕЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ

СИЛЛАБУС

по Биологической статистике – BS2220

для специальности 051301 «Общая медицина»

кафедра Медицинской биофизики, информатики и

математической статистики

Курс третий Семестр V, VI

Всего 54 часа

Лекции 9 часов

Практические занятия 27 часов

Всего аудиторных 36 часов

Самостоятельная работа 18 часов

Форма контроля: дифференцированный зачет

Алматы, 2011

Силлабус составлен доцентом Аймахановой А.Ш. и старшим преподавателем Раманкуловой А.А. на основе Рабочей программы дисциплины разработанной старшими преподавателями Раманкуловой А.А. и Исмаиловой М.М.

Обсужден и утвержден на заседании кафедры

протокол № 1 « 31 » августа 2011г

Заведующий кафедрой, профессорНурмаганбетова М.О.

1. Общие сведения:

Наименование вуза - Казахский национальный медицинский университет

им. С.Д.Асфендиярова.

Кафедра- Медицинской биофизики, информатики и математической

статистики

Дисциплина - «Биологическая статистика», код дисциплины BS2220

Специальность- 051301 - «Общая медицина»

Объем учебных часов – 54 ч

Курс и семестр изучения - 3 курс, 5,6 семестр

Сведения о преподавателях кафедры:

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

Контактная информация:

Кафедра Медицинской биофизики, информатики и математической статистики 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.

2. ПРОГРАММА:

ВВЕДЕНИЕ

В эпоху развития доказательной медицины потребность в применении статистики в медицине и биологии стало необходимостью. Математико-статистическое описание данных медицинских исследований и оценка значимости различия производных величин, характеризирующих эффективность профилактических, диагностических и лечебных мероприятий и процедур являются одним из основополагающих разделов доказательной медицины. Гибкий арсенал методов математической статистики, используемых в медицине, позволяет выявить закономерности в потоках случайных событий, сделать выводы и прогнозы, основанные на доказанном.

При изучении биологических совокупностей, являющихся типично статистическими, так же оказалось целесообразным применять методы математической статистики, которую в приложении к биологии стали называть биологической статистикой.

Поле для приложения статистических методов в биологии очень значительно, так как многие экологические, генетические, цитологические, микробиологические, радиобиологические явления – массовые по своей природе. Осуществление событий в таких совокупностях может быть оценено вероятностями, а анализ их требует применения статистических методов.

Научно-технический прогресс, превращения науки в непосредственную производительную силу общества, предъявляет к подготовке специалистов все более высокие требования. Современный выпускник медицинского вуза должен не только хорошо знать свою специальность, но и приобщаться к исследовательской работе.

Студенту особенно важно уметь интерпретировать результаты вычисления на компьютере, использовать пакеты прикладных программ SPSS, Statisticа, SAS.

ЦЕЛЬ ДИСЦИПЛИНЫ

Обучение студентов специальности «Общая медицина» теоретическим основам биостатистики и формирование навыков применения методов статистической обработки.

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:

· генеральную и выборочную совокупности;

· измерительные шкалы;

· критерии соответствия и согласия;

· репрезентативность выборки;

· возможные типы систематических ошибок оценки в исследованиях;

· основные свойства закона нормального распределения;

· статистические гипотезы, статистические критерии;

· непараметрические критерии проверки гипотез;

· однофакторный, двухфакторный дисперсионные анализы;

· точный критерий Фишера;

· основные критерии эпидемиологического анализа,

· эпидемиологические показатели;

· анализ выживаемости;

· корреляционную зависимость;

· коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент ранговой корреляции Спирмена;

· этапы медико-биологического эксперимента, планирование исследования;

· компьютерные статистические программы: пакет прикладных программ

SPSS, Statistica, SAS .

уметь:

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

· отбирать единицы для выборочной совокупности;

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

· находить числовые характеристики статистического распределения и оценить их точность и надежность;

· определять доверительные интервалы по числовым характеристикам, мощность критерия;

· строить полигон и гистограмму;

· применять основные методы однофакторного, дисперсионного анализа;

· проверять статистические гипотезы;

· вычислять выборочный коэффициент корреляции;

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

владеть навыками:

· работы с прикладными пакетами программ SPSS, Statistica;

· работы с t –критерием Стьюдента.

2.5 Пререквизиты: информатика, медицинская биофизика, молекулярная биология и медицинская генетика, общественное здравоохранение.

2.6 Постреквизиты:

1. эпидемиология,

2. основы доказательной медицины,

3. внутренние болезни,

4. детские болезни,

5. акушерство и гинекология.

2.7 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, СРС.

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ЛЕКЦИЙ:

№ п\п	Тема	Продолжительность в часах
	Введение в предмет «Биологическая статистика». Предмет и задачи биологической статистики. Виды данных и их представление. Основные типы измерительных шкал, применяемых в медико-биологических исследованиях. Надежность и достоверность измерений в биостатистике.
	Выборочный метод. Генеральная совокупность и выборка. Репрезентативность выборки. Выборочное распределение и его числовые характеристики. Нормальное распределение и его параметры. Точечные и интервальные оценки параметров совокупности. Полигон и гистограмма частот и относительных частот.
	Основы теории проверки статистических гипотез. Параметрические критерии. 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.
	Основы теории проверки статистических гипотез. Непараметрические критерии. Критерии согласия. Проверка гипотез о виде распределения. Критерии согласия Хи-квадрат Пирсона, Колмогорова-Смирнова. Непараметрические критерии Манна-Уитни, Уилкоксона.
	Анализ качественных признаков. Изучение взаимосвязи между качественными признаками. Проверка однородности сравниваемых популяций по распределениям качественных, дискретных признаков. Таблица сопряженности признаков. Точный критерий Фишера.
	Основы дисперсионного анализа. Основные понятия дисперсионного анализа. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии. Однофакторный дисперсионный анализ. Модель однофакторного дисперсионного анализа. F-критерий Фишера.
	Анализ выживаемости. Особенности методов анализа выживаемости. Цензурированные данные. Функция выживания. Таблицы времени жизни. Кривые выживаемости. Доверительный интервал кривой выживаемости.
	Элементы теории корреляции. Линейная регрессия и корреляция. Метод наименьших квадратов (МНК). Выборочное уравнение регрессии. Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии. Коэффициент корреляции и его основные свойства. Проверка гипотезы о значимости коэффициента корреляции. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
	Планирование и проведение медико-биологического исследования. Основные статистические методы. Этапы медико-биологического эксперимента. Статистические пакеты для анализа биомедицинских данных. Современные требования к статистическим пакетам. Основные статистические пакеты прикладных программ: SAS, SPSS, STATISTICA.
Итого:

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ:

№ п/п	Тема	Продолжительность в часах
	Статистический ряд распределения. Вариационный ряд. Числовые характеристики дискретного статистического распределения: выборочное среднее, выборочная дисперсия, среднее квадратическое отклонение, мода, медиана. Выборочные коэффициенты асимметрии и эксцессы. Полигон частот и относительных частот. Формула Стерджеса. Числовые характеристики интервального статистического ряда. Гистограмма частот и относительных частот. Решение ситуационной задачи.
	Оценка параметров генеральной совокупности. Проверка статистических гипотез. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью точечных и интервальных оценок. Нахождение доверительных интервалов с заданной надежностью. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. Ошибки первого и второго рода. Уровень значимости α. Мощность критерия β. Тестовый контроль
	Параметрические и непараметрические методы проверки гипотез. Основная гипотеза о проверке нормальности распределения. t - критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. Парный критерий Стьюдента. Наблюдение до и после эксперимента. Ошибки в использовании критерия Стьюдента. Непараметрический аналог критерия Стьюдента: критерий Манна – Уитни. Сравнение наблюдений до и после лечения: критерий Уилкоксона (T-критерий). Решение ситуационной задачи.
	Анализ качественных признаков. Критерий согласия Хи-квадрат Пирсона. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова. Проверка однородности сравниваемых популяций по распределениям качественных и дискретных признаков. Таблицы сопряженности. Точный критерий Фишера. Тестовый контроль.
	Дисперсионный анализ. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии.Метод однофакторного дисперсионного анализа. Тестовый контроль.
	Рубежный контроль №1
	Анализ выживаемости. Метод анализа выживаемости. Функция выживания. Кривая выживаемости. Количественная оценка факторов риска развития заболеваний. Устный опрос.
	Регрессионный анализ. Оценка параметров линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Нахождение выборочного уравнения прямой линии регрессии. Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии. Устный опрос.
	Корреляционный анализ. Линейная корреляция. Выборочный коэффициент корреляции Пирсона. Сила и характер связи между параметрами. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена. Тестовый контроль.
	Рубежный контроль №2.
	Работа с пакетами прикладных программ. Создание базы данных и проведение статистических анализов медико-биологических данных в пакетах прикладных программ Statistica и БИОСТАТ.
Итого:

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН СРС:

№ п/п	Тема	Продолжительность в часах
	Возможные типы систематических ошибок оценки в исследованиях.
	Множественные сравнения. Критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони.
	Двухфакторный дисперсионный анализ.
	Многофакторный дисперсионный анализ. Основное различие многофакторного анализа от однофакторного. Эффекты взаимодействия.
	Непараметрический критерий Крускала-Уоллиса.
	Сравнение двух кривых выживаемости. Критерий Гехана.
	Сравнение двух кривых выживаемости. Логранговый критерий.
	Оценка продолжительности воздействия фактора риска на человека. Ошибка измерения. Учет ошибки шкалы прибора и систематических ошибок. Оценка суммарной погрешности.
	Применение ПППSPSS и SAS для статистических анализов медико-биологических данных. (Конкретные задачи на применение основных методов статистического анализа и интерпретацию полученных данных).
Итого: