КОНЕЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ
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.
Рабочая программа по биостатистике включает в себя основы теории статистики и организации исследования, основы дисперсионного, корреляционного, регрессионного анализов, анализа выживаемости, 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;
· анализ выживаемости;
· 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;
· строить кривую выживаемости;
· 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.
ВЗАИМОСВЯЗЬ С ДРУГИМИ ДИСЦИПЛИНАМИ:
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:
| № недели | № п/п | Тема | Форма проведения | Продолжи-тельность в часах |
| Статистический ряд распределения и его числовые характеристики. Количественные и качественные данные. Вариационный ряд. Числовые характеристики дискретного статистического распределения: выборочное среднее, выборочная дисперсия, среднее квадратическое отклонение, мода, медиана. Графическое представление данных. Вариационный коэффициент. Решение ситуационной задачи. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| Интервальный статистический ряд распределения и его числовые характеристики. Числовые характеристики интервального статистического распределения: выборочное среднее. Гистограмма частот. Оценка параметров генеральной совокупности. Решение ситуационной задачи. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| Методы стандартизации. Стандартизованные коэффициенты. Прямой метод стандартизации. Этапы и применение прямого метода стандартизации. Непрямой и косвенный методы стандартизации. Решение ситуационной задачи. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| Нормальное распределение. Основная гипотеза о проверке нормальности распределения. Кривая Гаусса. Правило 3-х сигм. Выборочные коэффициенты асимметрии и эксцессы. Тестовый контроль. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| t -критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. Критерий Фишера.Непарный критерий Стьюдента. Парный критерий Стьюдента: наблюдение до и после эксперимента. Решение ситуационной задачи. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| Критерий Манна – Уитни. Сравнение наблюдений до и после лечения. Непараметрический аналог критерия Стьюдента: критерий Манна – Уитни. Сравнение наблюдений до и после лечения: критерий Уилкоксона (T-критерий), критерий знаков. 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 | |||
| Рубежный контроль №1 | ||||
| Анализ качественных признаков. Мощности критерия по различным уровням значимости. Критерий согласия Колмогорова - Смирнова. Решение ситуационной задачи. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| Дисперсионный анализ. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии.Метод однофакторного дисперсионного анализа. Тестовый контроль. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| Анализ выживаемости. Особенности методов анализа выживаемости. Цензурированные данные. Функция выживания. Таблицы времени жизни. Кривые выживаемости. Доверительный интервал кривой выживаемости. Решение ситуационной задачи. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| Регрессионный анализ. Оценка параметров линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Нахождение выборочного уравнения прямой линии регрессии. Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии. Решение ситуационной задачи. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| Корреляционный анализ. Линейная корреляция. Выборочный коэффициент корреляции Пирсона. Сила и характер связи между параметрами. Метод ранговой корреляции: ранговый коэффициент корреляции Спирмена. Тестовый контроль. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| Динамические ряды. Анализ динамических рядов. Типы динамических рядов. Вычисление показателей динамического ряда. Минивикторина. | Практические навыки, активные методы обучения | |||
| Рубежный контроль №2. | ||||
| Итого: |
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН СРСП:
| № недели | № п/п | Тема | Форма проведения | Продолжи-тельность в часах |
| Основные типы измерительных шкал. Основные типы измерительных шкал, применяемых в медико-биологических исследованиях. Количественные и качественные признаки | Коллективное обсуждение | |||
| 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 | |||
| Методы стандартизации. Непрямой и косвенный методы стандартизации. | Коллективное обсуждение | |||
| Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. Основная гипотеза о проверке нормальности распределения. Статистические гипотезы о нормальности распределения. Критерий Шапиро-Уилкса. | Коллективное обсуждение | |||
| Критерий Фишера. | Коллективное обсуждение | |||
| Сравнение наблюдений до и после лечения. Критерий знаков. | Коллективное обсуждение | |||
| Анализ качественных признаков. Преобразование таблиц сопряженности. Точный критерий Фишера. | Коллективное обсуждение | |||
| Анализ качественных признаков. Критерий согласия Колмогорова - Смирнова. | Коллективное обсуждение | |||
| Дисперсионный анализ. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. | Коллективное обсуждение | |||
| Анализ выживаемости. Функция выживания. Кривая выживаемости. Количественная оценка факторов риска развития заболеваний. | Коллективное обсуждение | |||
| Регрессионный анализ. Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии. | Коллективное обсуждение | |||
| Связь регрессии и корреляции. Коэффициент детерминации. | Коллективное обсуждение | |||
| Статистические методы в эпидемиологическом анализе. Оценка эпидемиологических показателей. Анализ заболеваемости по факторам риска. | Коллективное обсуждение | |||
| Работа с пакетами прикладных программ. Создание базы данных и проведение статистических анализов медико-биологических данных в пакетах прикладных программ. | Коллективное обсуждение | |||
| Итого: |
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН самостоятельной работы студентов:
| № п/п | Тема | Форма проведения | Продолжи-тельность в часах |
| Дизайн научного исследования. | Презентации, реферат, глоссарий, кроссворд, тесты, доклад | ||
| Клинические исследования. Классификация. | |||
| Описательная статистика. Оценка рисков. | |||
| Множественный t-критерий, Поправка Бонферрони. | |||
| Множественные сравнения. Критерии Шеффе и Тьюки | |||
| Двухфакторный дисперсионный анализ. | |||
| Непараметрический критерий Крускала-Уоллиса. | |||
| Сравнение двух кривых выживаемости. Критерий Гехана. | |||
| Сравнение двух кривых выживаемости. Логранговый критерий. | |||
| Статистические методы прогнозирования. | |||
| Анализ временных рядов. | |||
| Когортные исследования. Виды когорты. Анализ когортных исследований. Преимущества и недостатки когортных исследований. | |||
| Применение ППП Statistica 6.0 для статистических анализов медико-биологических данных. | Конкретные задачи на при-менение основ-ных методов статистичес-кого анализа и интерпретацию полученных данных. | ||
| Применение ППП SPSS для статистических анализов медико-биологических данных. | |||
| Итого: |
2.9. Охват оцениваемых компетенций по курсу «Биостатистика»
| № | Тема | Вид занятия, количество часов | Охват оцениваемых компетенций | ||||||
| Практические занятия | СРСП | СРС | Знания Max 100% | Практические навыки Max 100% | Коммуникативные навыки Max 100% | Правовая компетенция Max 100% | Самообразование Max 100% | ||
| Статистичес-кий ряд распределения и его числовые характерис-тики | Решение ситуацион-ной задачи | ||||||||
| Дизайн научного исследования | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Клинические исследования | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Интервальный статистичес-кий ряд распределения и его числовые характерис-тики | Решение ситуацион-ной задачи | ||||||||
| Методы стандартиза-ции | Решение ситуацион-ной задачи | ||||||||
| Описательная статистика | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Нормальное распределение | Тес-тиро-вание | ||||||||
| t -критерий Стьюдента для анализа биомедицин-ских данных | Решение ситуацион-ной задачи | ||||||||
| Критерий Манна – Уитни. | Решение ситуацион-ной задачи | ||||||||
| Множествен-ный t-критерий | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Критерии Шеффе и Тьюки | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Анализ качественных признаков | Тес-тиро-вание | ||||||||
| Рубежный контроль №1 | Решение задач | ||||||||
| Анализ качественных признаков | Решение ситуацион-ной задачи | ||||||||
| Дисперсион-ный анализ | Тес-тиро-вание | ||||||||
| Двухфактор-ный дисперсион-ный анализ | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Непараметри-ческий критерий Крускала-Уоллиса | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Анализ выживаемости | Решение ситуацион-ной задачи | ||||||||
| Сравнение двух кривых выживаемости Критерий Гехана | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Сравнение двух кривых выживаемостиЛогранговый критерий | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Регрессион-ный анализ | Решение ситуацион-ной задачи | ||||||||
| Корреляцион-ный анализ | Тест-вание | ||||||||
| Статистичес-кие методы прогнозирова-ния | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Анализ временных рядов | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Динамические ряды | Минивикто-рина | ||||||||
| Когортные исследования | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Применение ППП Statistica 6.0 для статистичес-ких анализов медико-биологических данных | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Применение ППП SPSS для статистичес-ких анализов медико-биологических данных | Работа с профессиональ-ной литературой | ||||||||
| Рубежный контроль №2 | Решение задач | ||||||||
| Итого | 8+2 р/к | - |
Рекомендуемая литература.
На русском языке
Основная:
1. И.В. Павлушков и др. Основы высшей математики и математической статистики (учебник для медицинских и фармацевтических вузов) М., «ГЭОТАР - МЕД»; 2008
2. Жидкова О.И. Медицинская статистика (конспект лекций). – М. «Эксмо», 2007.
3. Савилов Е.Д. Мамонтова Л.М. и др. Применение статистических методов в эпидемиологическом анализе. -М. «МЕДпресс-информ», 2004.
4. Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002.
5. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. М, Медиа Сфера, 2002.
6. Медик В.А.,Токмачев М.С.,Фишман Б.Б.Статистика в медицине и биологии. М.: Медицина, 2000.
7. Гланц С. Медико-биологическая статистика – М.:Практика,1999.
Дополнительная:
1. Жижин К.С. Медицинская статистика. – Высшая школа. Феникс. Ростов-на-Дону, 2007.
2. Банержи А. Медицинская статистика понятным языком. М., Практическая медицина, 2007.
3. Сергиенко В.И., Бондарева И.Б. «Математическая статистика в клинических исследованиях». М., «ГЭОТАР - Медиа»,2006.
4. Адибаев Б.М. Элементы математической статистики и основы теории вероятностей. /учебное пособие. – КазНМУ – Алматы, 2004.
5. 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 научных рефератов.
2.12. кРИТЕРИИ И ПРАВИЛА оценки знаний:
Итоговая оценка складывается из рейтинга допуска и оценки итогового контроля:
гдеI – итоговая оценка, R– оценка рейтинга допуска, E – оценка итогового контроля (экзамен по дисциплине).
Итоговый рейтинг состоит из 60% рейтинга допуска и 40% оценки итогового контроля.
Итоговый контроль: интегрированный экзамен, состоит их двух этапов: 1) тестирование, 2) устный (по билетам)
где 
- баллы за I этап экзамена, 
- баллы за II этап экзамена.
Рейтинг допуска в итоговой оценке студента составляет не менее 60 %, определяется по формуле
, где 
– текущий контроль, 
- первый рубежный контроль, 
– второй рубежный контроль.
Текущий контроль –оценка уровня сформированности компетенций 
| где | n: | - | количество заданий по всем компетенциям | ||
| Z: | z1+z2+…+z4 | - | Оценки за знания | ||
| N: | n1+n2+…+n8 | - | Оценки за навыки | ||
| K: | k1 | - | Оценки за коммуникативные компетенции | ||
| P: | - | Оценки за правовые компетенции | |||
| S: | s1 | - | Оценки за СРС | ||
Критерии оценки знаний студентов:
Тестирование – максимально 100%.
Ситуационная задача – максимально 100 %:
| Критерий | Процентное содержание |
| Выполнение всего задания, без ошибок, с правильным оформлением | |
| Выполнение всего задания, с правильным оформлением, с небольшими ошибками в вычислениях | 90-99 |
| Выполнение 75% задания, с небольшими ошибками в расчетах и оформлении | 75-89 |
| Выполнение 50% задания, без ошибок | 50-74 |
| Выполнение менее 50% заданий, или решение с грубыми ошибками в применении формул | 0-49 |
Устный опрос:
| Критерий | Процентное содержание |
| полный ответ | 90-100 |
| допущены незначительные ошибки | 75-89 |
| допущены принципиальные ошибки или неполный ответ | 50-74 |
| незнание материала |
| Коммуникативный навык | Алгоритм | Процентное содержание |
| Привлечение внимания слушателя | Открытая поза, демонстрация на невербальном уровне дружеского настроя. Умение подводить и понятно аргументировать свою позицию. | |
| Выдерживание конструктивной критики | Умение слышать и слушать. Дать возможность высказаться собеседнику. Применение соответствующих выразительных и ободряющих замечаний. | |
| Разрешение конфликтной ситуации | Умение видеть проблему с точки зрения собеседника. Умение находить компромисс. Умение интерпретировать. |
Общая оценка по коммуникативной компетенции равна среднеарифметическому значению всех коммуникативных навыков.
СРС (максимально 100 %)
| Критерий | Процентное содержание |
| Полное выполнение всех требований соответствующей формы СРС | 90-100 |
| Допущены незначительные ошибки, неточное выполнение задания | 75-89 |
| Допущены значительные ошибки, неполное выполнение заданий | 50-74 |
| Допущены принципиальные ошибки, невыполнение заданий, несоответствие критериям СРС | 10-49 |
| Отсутствие СРС |
Рубежный контроль:
Тестирование – максимально 100%.