КОНЕЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ
Силлабус
дисциплина Биологическая статистика- BS2220
специальность 051301 «Общая медицина»
| Курс | - | Третий | Семестр V, VІ |
| Всего | - | 1 кредит (54 часа) | |
| Лекции | - | 3 часа | |
| Практические занятия | - | 15 часов | |
| СРСП | - | 18 часов | |
| Всего аудиторных | - | 36 часов | |
| Самостоятельная работа | - | 18 часов | |
| Форма контроля: | - | дифференцированный зачет |
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 | - | 051301 - «Общая медицина» |
| Объем учебных часов | - | 1 кредит (54 ч) |
| Курс и семестр изучения | - | 3 курс, 5,6 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.
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
Ø Формироватьтеоретические 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.
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.
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 | Форма проведения | Продолжитель-ность в часах |
| Введение в предмет «Биологическая статистика». Предмет и задачи биологической статистики. Виды данных и их представление. Надежность и достоверность измерений в биостатистике. Выборочный метод. Генеральная совокупность и выборка. Репрезентативность выборки. Выборочное распределение и его числовые характеристики. Точечные и интервальные оценки параметров совокупности. | Информа-ционное сообщение в форме презентации | ||
| Основы теории проверки статистических гипотез. 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. Критерии согласия. Проверка гипотез о виде распределения. Критерии согласия Хи-квадрат Пирсона, Колмогорова-Смирнова. Непараметрические критерии Манна-Уитни, Уилкоксона. | Информа-ционное сообщение в форме презентации | ||
| Анализ выживаемости. Особенности методов анализа выживаемости. Цензурированные данные. Функция выживания. Таблицы времени жизни. Кривые выживаемости. Доверительный интервал кривой выживаемости. | Информа-ционное сообщение в форме презентации | ||
| Итого: |
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ:
| № п/п | Тема | Форма проведения | Продолжительность в часах |
| Статистический ряд распределения и его числовые характеристики. Вариационный ряд. Числовые характеристики дискретного статистического распределения: выборочное среднее, выборочная дисперсия, среднее квадратическое отклонение, мода, медиана. Графическое представление данных. Интервальный ряд. Вариационный коэффициент. Стандартная ошибка выборочного среднего. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью точечных и интервальных оценок. Тестовый контроль. | Практические навыки, активные методы обучения | ||
| Основы теории проверки статистических гипотез. Основная гипотеза о проверке нормальности распределения. Кривая Гаусса. Правило 3-х сигм. Непарный критерий Стьюдента. Парный критерий Стьюдента: наблюдение до и после эксперимента. Критерий Фишера. Непараметрический аналог критерия Стьюдента: критерий Манна – Уитни. Сравнение наблюдений до и после лечения: критерий Уилкоксона (T-критерий). Решение ситуационной задачи. | Практические навыки, активные методы обучения | ||
| Анализ качественных признаков. Таблицы сопряженности. Критерий согласия Хи-квадрат Пирсона. Точный критерий Фишера. Тестовый контроль. | Практические навыки, активные методы обучения | ||
| Дисперсионный анализ. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии.Метод однофакторного дисперсионного анализа. Решение ситуационной задачи. | Практические навыки, активные методы обучения | ||
| Рубежный контроль №1 | |||
| Анализ выживаемости. Метод анализа выживаемости. Функция выживания. Кривая выживаемости. Устный опрос. | Практические навыки, активные методы обучения | ||
| Регрессионно-корреляционный анализ. Оценка параметров линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Нахождение выборочного уравнения прямой линии регрессии. Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии. Линейная корреляция. Выборочный коэффициент корреляции Пирсона. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена. Тестовый контроль. | Практические навыки, активные методы обучения | ||
| Рубежный контроль №2. | |||
| Итого: |
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН СРСП:
| № п/п | Тема | Форма проведения | Продолжительность в часах |
| Оценка параметров генеральной совокупности. Стандартная ошибка выборочного среднего. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью точечных и интервальных оценок. Нахождение доверительных интервалов с заданной надежностью. | Коллективное обсуждение | ||
| Непараметрические критерии. Критерий Манна – Уитни. Критерий Уилкоксона (T-критерий). | Коллективное обсуждение | ||
| Анализ качественных признаков. Точный критерий Фишера | Коллективное обсуждение | ||
| Дисперсионный анализ. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Метод однофакторного дисперсионного анализа. | Коллективное обсуждение | ||
| Корреляционный анализ. Линейная корреляция. Выборочный коэффициент корреляции Пирсона. Сила и характер связи между параметрами. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена. | Коллективное обсуждение | ||
| Работа с пакетами прикладных программ. Создание базы данных и проведение статистических анализов медико-биологических данных в пакетах прикладных программ Statistica и БИОСТАТ. | Коллективное обсуждение | ||
| Итого: |
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН СРС:
| № п/п | Тема | Форма проведения | Продолжительность в часах |
| Выборочные коэффициенты асимметрии и эксцессы. | Презентации, реферат, глоссарий, кроссворд, тесты, доклад | ||
| Множественные сравнения. Критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони. | |||
| Критерий согласия Колмогорова-Смирнова. | |||
| Двухфакторный дисперсионный анализ. | |||
| Непараметрический критерий Крускала-Уоллиса. | |||
| Сравнение двух кривых выживаемости. Критерий Гехана. | |||
| Сравнение двух кривых выживаемости. Логранговый критерий. | |||
| Оценка продолжительности воздействия фактора риска на человека. | |||
| Применение ПППSPSS для статистических анализов медико-биологических данных. | Конкретные задачи на при-менение основ-ных методов статистичес-кого анализа и интерпретацию полученных данных | ||
| Применение ПППSAS для статистических анализов медико-биологических данных. | |||
| Итого: |
2.9. Охват оцениваемых компетенций по курсу «Биологическая статистика»
| Тема | Вид занятия, количество часов | Охват оцениваемых компетенций | |||||||
| Практические занятия | СРСП | СРС | Знания Max 100% | Практические навыки Max 100% | Коммуникативная компетенция Max 100% | Правовая компетенция Max 100% | Самообразование Max 100% | ||
| Статистический ряд распре-деления и его числовые характеристики | Тесто-вый конт-роль | ||||||||
| Выборочные коэффициенты асимметрии и эксцессы | Работа с профильной литерату-рой | ||||||||
| Основы теории проверки статистических гипотез | Решение ситуацион-ной задачи. | ||||||||
| Множественные сравнения. Критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони. | Работа с профильной литерату-рой | ||||||||
| Анализ качественных признаков | Тесто-вый конт-роль | ||||||||
| Критерий согласия Колмогорова-Смирнова | Работа с профильной литерату-рой | ||||||||
| Дисперсионный анализ. | Решение ситуацион-ной задачи. | ||||||||
| Двухфакторный дисперсионный анализ | Работа с профильной литерату-рой | ||||||||
| Непараметричес-кий критерий Крускала-Уоллиса | Работа с профильной литерату-рой | ||||||||
| Рубежный контроль №1 | Колло-квиум | ||||||||
| Анализ выживаемости | Устный опрос | ||||||||
| Сравнение двух кривых выживаемости. Критерий Гехана. | Работа с профильной литерату-рой | ||||||||
| Сравнение двух кривых выживаемости. Логранговый критерий. | Работа с профильной литерату-рой | ||||||||
| Регрессионно-корреляционный анализ | Тесто-вый конт-роль | ||||||||
| Рубежный контроль №2 | Решение ситуацион-ной задачи | ||||||||
| Оценка продолжительности воздействия фактора риска на человека | Работа с профильной литерату-рой | ||||||||
| Применение ПППSPSS для статистических анализов медико-биологических данных | Работа с профильной литерату-рой | ||||||||
| Применение ПППSAS для статистических анализов медико-биологических данных | Работа с профильной литерату-рой | ||||||||
| Итого | 3+р/к | 2+р/к | - |
Рекомендуемая литература.
На русском языке
Основная:
1. Савилов Е.Д. Мамонтова Л.М. и др. Применение статистических методов в эпидемиологическом анализе.-М. «МЕДпресс-информ», 2004.
2. Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002.
3. Медик В.А.,Токмачев М.С.,Фишман Б.Б.Статистика в медицине и биологии. М.: Медицина, 2000.
4. И.В. Павлушков и др. Основы высшей математики и математической статистики. (учебник для медицинских и фармацевтических вузов) М., «ГЭОТАР - МЕД»; 2008
5. Гланц С. Медико-биологическая статистика – М.:Практика,1999.
6. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Высшая школа, 1973.
Дополнительная:
1. Лядов В.Р. Основы теории вероятностей и математической статистики: Для студентов мед. ВУЗов. – СПб.: Фонд «Инициатива»,1998.
2. Боровиков В.П., Боровиков И.П. Statistica. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. –М.: Инф. издат.дом «Филин»,1997.
3. Адибаев Б.М. Элементы математической статистики и основы теории вероятностей. /учебное пособие. – КазНМУ – Алматы, 2004.
4. StatSoft, Inc.(2001). Электронный учебник по статистике. Москва, StatSoft, WEB://www.statsoft.ru./home/textbook/default.htm.
На казахском языке
Основная:
1. Шыныбеков .Н. Ытималдытар теориясы жне математикалы статистика элементтері. Оу ралы. Алматы. «Экономика». 2008.
2. Бектаев . Ытималдытар теориясы жне математикалы статистика. Алматы: «Рауан»,1991.
Дополнительная:
1. Ахметазиев А.А., Кельтенова Р.Т. Математикалы статистика, Алматы «Экономика», 2002.
На английском языке
Основная:
1. Campbell R.C Statistics for biologists. 3rb ed. – Cambridge University Press, 1989.
Дополнительная:
1. Dawson – Saunders Beth, Trapp Robert G. Basic & Clinical biostatistics – Appleton & Lange, 1994
2. Lee Elisa T. Statistical methods for survival data analysis – john Wiley & Sons, Ins. 1992.
2.11 Методы ОБУЧЕНИЯ И преподавания:
· Лекции: обзорные и проблемные.
· Практические занятия:семинары, решение ситуационных задач, работа в малых группах; деловые игры, разбор и обсуждение случаев, моделирование ситуаций.
· Самостоятельная работа студентов: работа с литературой, электронными базами данных и компьютерными обучающими программами, решение ситуационных задач; составление тестовых заданий, подготовка и защита рефератов.