Система оценки знаний студентов

Силлабус

Дисциплина: Биостатистика

Код дисциплины: Biost 3227

 

Специальность: 051301 - «Общая медицина»

Объем учебных часов/кредитов* - 54

Курс и семестр изучения - 3/5

 

Актобе 2012

Силлабус (рабочая программа студента) составлена кафедрой Естесвенно-научных дисциплин на основании типовой учебной программы «_ Биостатистика _»;

(наименование дисциплины)

Автор (ы): Еримбетова Г.Г.

 

Обсуждено на заседании кафедры от «__31_» «____ 08 ______» 2012

Протокол №_ _1__

Руководитель кафедры, д.м.н., профессор ________ Изтлеуов М.К.

 

1. Общие сведения:

1.1 Сведения о преподавателях:

Ст. преп.: Беккужина Анюса Исламовна – преподаватель курса биостатистики, биофизики и информатики. Ведёт практические занятия и читает лекции на русском и казахском языках.

Ст. преп.: Емжарова Гульмира Уахитовна – преподаватель курса биостатистики, математики и информатики. Ведёт практические занятия и читает лекции на русском и казахском языках.

Ст. преп.: Еримбетова Гульмира Галымовна – преподаватель курса биостатистики и биофизики. Ведёт практические занятия и читает лекции на русском и казахском языках.

Преп.: Бахаева Айнур Болатовна – преподаватель курса биостатистики и информатики. Ведёт практические занятия на казахском языке.

Контактная информация

Место нахождения кафедры: улица Маресьева 68, №2-учебный корпус, 2-этаж

Учебные аудитории: № 213, 222, 223, 224.

телефоны: 56-48-66, электронный адрес: [email protected]

1.3 Политика дисциплины: общие требования кафедры, предъявляемые к студентам в процессе изучения, штрафные меры при невыполнении разделов работы (отработки), критерии не допуска к экзаменам и т.д. (вплоть до внешнего вида студента, требования к форме, наличию санитарных книжек на клинических кафедрах) в соответствии с едиными требованиями к политике дисциплин.

Единые требования к политике дисциплин

Политика дисциплины должна отражать следующие разделы:

- Организация учебного процесса

- Информационное обеспечение учебного процесса

- Требования к проведению аудиторных занятий и СРС

- Требования к обучающимся.

Организация учебного процесса

- кафедра планирует и организует учебный процесс;

- совершенствует формы проведения учебного процесса;

- адаптирует учебное расписание совместно с учебной частью и офис регистратором;

- обеспечивает студентов всеми формами учебно-методической документации;

- создает условия для осуществления НИР сотрудников и студентов;

- создает условия для получения дополнительных образовательных услуг.

Информационное обеспечение учебного процесса

- силлабусы, справочники-путеводители, методические рекомендации для практических занятий, СРС, СРСП предоставляются студентам на электронных носителях на кафедре и в библиотеке;

- расписание занятий, консультаций и др.информация по усмотрению кафедры отражаются на информационном стенде кафедры;

- доступность и своевременное информирование обучающихся о рейтинговых оценках.

Требования к проведению аудиторных занятий и СРС

- все аудиторные и внеаудиторные занятия должны быть обеспечены методическими рекомендациями;

Требования к обучающимся

- посещение практических занятий и лекций является обязательным;

- форма одежды;

- соблюдение трудовой дисциплины;

- штрафные санкции согласно положению об организации учебного процесса;

- за участие в СНО, студенческих конференциях - дополнительные бонусы по усмотрению кафедры.

Программа

2.1 Введение:

XXI век – век доказательной медицины. Это означает, что все большую роль в медицине играют методы точных наук, в первую очередь стстистики. Современная концепция научно обоснованной медицины немыслема без биометрических исследований. 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.

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

Биологическая статистика – система знаний о правилах планирования и анализа результатов натурных и экспериментальных исследований биологических объектов.

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.

 

2.2 Цель дисциплины: обучение теоретическим основам биостатистики и формирование навыков применения методов статистической обработки.

2.3 Задачи обучения: формирование основ знаний о современных статистических методах обработки биологических и медицинских данных: стати:

формирование основных навыков применения статистических методов для обработки биологических и медицинских данных.

2.4 Конечные результаты обучения:

Студент должен:

Знать:

§ генеральную и выборочную совокупности;

§ измерительные шкалы;

§ количественные и качественные признаки;

§ выборочные характеристики

§ репрезентативность выборки;

§ критерии согласия;

§ репрезентативность выборки;

§ возможные типы систематических ошибок оценки в исследованиях;

§ основные свойства закона нормального распределения;

§ статистические гипотезы, статистические критерии;

§ параметрические и непараметрические критерии проверки гипотез;

§ однофакторный, двухфакторный дисперсионные анализы;

§ 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, двухфакторного дисперсионного анализов;

§ проверять статистические гипотезы с применением критериев согласия: Хи квадрат Пирсона, Колмогорова-Смирнова;

§ вычислять выборочный коэффициент корреляции Пирсона и ранговый коэффициент Спирмена;

§ сроить кривую выживаемости;

§ работать с прикладными пакетами программ SPSS, SAS;

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

 

Владеть навыками:

§ работы с прикладными пакетами программ SPSS, Statistica, SAS;

§ работы с t –критерием Стьюдента.

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

Постреквизиты: эпидемиология, основы доказательной медицины,внутренниы болезни, хирургические болезни, детские болезни, акушерство и гинекология, общая врачебная практика, неврология, психиатрия, наркология.

2.6 Краткое содержание дисциплины: Биостатистика как область знания.Оценка параметров совокупностей. Основы теории проверки статистических гипотез. Основы анализа качественных признаков. Основы дисперсионного анализа. Статистические методы в эпидемиологическом анализе.Анализ выживаемости. Основы регрессионного и корреляционного анализа. Планирование и проведение медико-биологического исследования.

 

2.7 Тематический план занятий:

 

Тематический план лекций

 

№	Наименование тем лекции	Кол-во часов
	Введение. Биостатистика как область знания. Зарождение биостатистики и биометрии как наук. Роль ученых Ф. Гальтона и К. Пирсона в развитии биометрии. Вклад Р. Фишера в статистику и биометрику. Биометрические исследования и современная концепция доказательной медицины. Значение биостатистики для изучения истинной природы изучаемого явления.Объекты, предмет и задачи биостатистики..
	Выборочный метод. Генеральная совокупность и выборка. Выборочный метод изучения генеральных совокупностей. Основные типы измерительных шкал, применяемых в медико-биологических исследованиях. Количественные и качественные признаки. Нормальное распределение и его параметры. Стандартная ошибка. Выборочные характеристики как оценки генеральных параметров совокупности. Точечные и интервальные оценки параметров совокупности. Интервальные оценки параметров нормального распределения. Графический метод представления статистических данных.
	Основы теории проверки статистических гипотез. Понятие статистической гипотезы применительно к биомедицинским исследованиям. Уровень занчимости. Чувствительность критерия. Дорительные интервалы. Проверка гипотез с помощью доверительных интервалов. Нулевая и альтернативная гипотезы. Ошибки первого и второго рода. Основные этапы проверкигипотезы.
	Проверка статистических гипотез о виде распределения. Основная гипотеза о проверке нормальности распределения. Проверка гипотезы о виде распределения. Критерия согласия: Хи-квадрат Пирсона и Колмогорова-Смирнова. Применения критерия Шапиро-Уилки для распределенных совокупностей. Параметрические непараметрические критерии проверки гипотез.
	Основы анализа качественных признаков. Изучение взаимосвязи между качественными признаками. Важность проверки однородности сравниваемых популяций по распределениям качественных, дискретных признаков. Таблицы сопряженности. Использование таблиц сопряженности для проверки гипотез об однородности популяций. Анализ таблиц сопряженности с помощью критерия Хи-квадрат. Преобразование таблиц сопряженности. Точный критерий Фишера.
	Основы дисперсионного анализа. Сравнение нескольких групп: дисперсионный анализ. Основные понятия дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Статистические гипотезы, поверяемые с помощью дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии. Критерий Фишера. Сравнение двух групп: критерий Стьюдента. Принцип метода. Критическое значение t. Оценка коэффициента детерминации.
	Статистические методы в эпидемиологическом анализе. Анализ выживаемости. Основные критерии эпидемиологического анализа. Эпидемиологические показатели. Анализ заболеваемости по факторам риска. Особенности методов анализа выживаемости. Таблицы времени жизни. Сравнение двух кривых выживаемости. Логранговый критерий. Поправка Йетса.
	Анализ зависимостей. Корреляционно-регрессионный анализ. Основные понятия и задачи регрессионного анализа при изучении биомедицинских объектов. Уравнения регрессии. Оценка параметров уравнения регрессии по выборке. Метод наименьших квадратов (МНК). Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии. Основные понятия и задачи корреляционного анализа. Коэффициент корреляции Пирсона и его свойства. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Связь регрессии и корреляции. Коэффициент детерминации. Статистическая значимость корреляции.
	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.
Всего часов:

 

Тематический план практических занятий

 

№	Наименование темы занятия	Кол-во часов
	Выборочный метод. Дискретный статистический ряд распределения. Вариационный ряд. Числовые характеристики дискретного статистического распределения: выборочное среднее, выборочная дисперсия, среднее квадратическое отклонение, мода, медиана. Полигон частот и относительных частот.
	Интервальный статистический ряд распределения. Формула Стерджеса. Числовые характеристики интервального статистического ряда. Гистограмма частот и относительных частот. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью точечных и интервальных оценок. Нахождение доверительных интервалов с заданной надежностью.
	Проверка гипотезы о виде распределения. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. Чувствительность критерия по различным уровням значимости. Проверка гипотез с помощью доверительных интервалов. Доверительный интервал для среднего и разности средних.Основная гипотеза о проверке нормальности распределения. Критерий согласия Хи-квадрат Пирсона. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова.
	Применение параметрических и непараметрических критериев. t-критерий Стьюдента для оценки различий средних для двух выборок. F- критерий Фишера для оценки различия между двумя дисперсиями. Сравнение двух выборок; критерий Манна-Уитни.Проверка однородности сравниваемых популяций по распределениям качественных и дискретных признаков. Таблицы сопряженности. Анализ таблиц сопряженности с помощью критерия Хи-квадрат. Точный критерий Фишера.
	Рубежный контроль
	Дисперсионный анализ. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии. Метод однофакторного дисперсионного анализа. F-критерий Фишера. Решение задач биологического и медицинского содержания с применением основных методов однофакторного дисперсионного анализа.
	Статистические методы в эпидемиологическом анализе. Решение задач на предмет обработки эпидемиологических показателей с использованием методов статистического анализа.. Оценка эпидемиологических показателей. Метод анализа выживаемости. Функция выживания. Кривая выживаемости. Количественная оценка факторов риска развития заболеваний. Сравнение двух кривых выживаемости.
	Корреляционно-регрессионный анализ. Оценка параметров линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Нахождение выборочного уравнения прямой линии регрессии. Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии. Выборочный коэффициент корреляции Пирсона. Сила и характер связи между параметрами. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена.
	Создание базы данных в пакетах прикладных программ SPSS, Statistica, SAS. Создание базы данных в пакетах прикладных программ SPSS, Statistica, SAS.
	Применение пакета прикладных программ для статистических анализов медико-биологических данных.Выбор статистического метода обработки данных. Статистические пакеты для анализа биомедицинских данных. Применение пакета прикладных программ для статистических анализов медико-биологических данных. Прямой метод стандартизации. Непрямой метод стандартизации. Этапы стандартизации.
	Рубежный контроль
	Всего:

 

2.8 Задания для самостоятельной работы студентов:

Тематический план самостоятельной работы студента

№	Наименование темы занятия	Кол-во часов
	Методы отбора единиц наблюдения для выборочной совокупности. Возможные типы систематических ошибок оценки в исследованиях. Измерение разнообразия признака. Коэффициент вариации.
	Двухфакторный дисперсионный анализ.
	Многофакторный дисперсионный анализ. Основное различие многофакторного анализа от однофакторного. Эффекты взаимодействия.
	Множественные сравнения. Поправка Бонферрони.
	Критерий согласия. Практический пример применения критерия согласия. Закон Менделя.
	Оценка продолжительности воздействия фактора риска на человека.
	Ошибка измерения. Учет ошибки шкалы прибора и систематических ошибок. Оценка суммарной погрешности.
	Применение ППП: SPSS, Statistica и SAS для статистических анализов медико-биологических данных. (конкретные задачи на применение основных методов статистического анализа и интерпретацию полученных данных).
Всего

План организации самостоятельной работы студента (СРС)

 

№	Тема/подтемы СРС	Формы выполнения СРС	График контроля СРС (сроки)	Форма контроля
1.	Методы отбора единиц наблюдения для выборочной совокупности. Возможные типы систематических ошибок оценки в исследованиях. Измерение разнообразия признака. Коэффициент вариации.	Реферат	4 неделя	Устный опрос.
2.	Двухфакторный дисперсионный анализ.	Реферат	6 неделя	Устный опрос.
3.	Многофакторный дисперсионный анализ. Основное различие многофакторного анализа от однофакторного. Эффекты взаимодействия.	Реферат	8 неделя	Устный опрос.
4.	Множественные сравнения. Поправка Бонферрони.	Реферат	10 неделя	Устный опрос.
5.	Критерий согласия. Практический пример применения критерия согласия. Закон Менделя.	Реферат	12 неделя	Устный опрос.
6.	Оценка продолжительности воздействия фактора риска на человека.	Реферат	14 неделя	Устный опрос.
7.	Ошибка измерения. Учет ошибки шкалы прибора и систематических ошибок. Оценка суммарной погрешности.	Реферат	16 неделя	Устный опрос.
8.	Применение ППП: SPSS, Statistica и SAS для статистических анализов медико-биологических данных. (конкретные задачи на применение основных методов статистического анализа и интерпретацию полученных данных).	Реферат	18 неделя	Устный опрос.

2.9 Литература основная и дополнительная:

На русском языке:

Основная:

1. Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002.

2. Савилов Е.Д. Мамонтова Л.М. и др. Применение статистических

методов в эпидемиологическом анализе.-М. «МЕДпресс-информ», 2004.

3. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Высшая школа, 1973.

4. Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии. М.: Медицина, 2000.

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. Бектаев Қ. Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика.

Алматы: «Рауан»,1991.

2. Изтлеуов М.К., Беккужина А.И. и др. Математика, Ақтөбе, 2005 ж.

Дополнительная:

1. Ахметқазиев А.А., Кельтенова Р.Т. Математикалық статистика, Алматы

«Экономика», 2002.

 

На английском языке.

Основная:

1. Campbell R.C Statistics for biologists. 3^rb 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.

2.10. Методы обучения и преподавания: тестирование, ОСКЭ, ситуационные задачи, презентации и др.

2. 11. Критерии и правила оценки знаний: шкала и критерии оценки знаний на каждом уровне (текущий, рубежный, итоговый контроль), правила оценки всех видов занятий (аудиторные, СРС, СРСП*)

Текущий контроль по дисциплине включает решение тестовых заданий, проверяющих уровень теоретических знаний; индивидуальный или фронтальный устный опрос по обсуждению теоретического материала, и др. При текущем контроле письменная работа проводится по основным темам лекционного курса изучаемого кредита и оценивается преподавателем. Рубежный контроль проводится в форме тестов с помощью ПК. Итоговый контроль проводится в форме дифференцированного зачёта.

Система оценки знаний студентов

Итоговая оценка по дисциплине определяется как сумма максимальных показателей успеваемости по рубежным контролям – 40% и промежуточной аттестации (диф. зачёт) – 60% и составляет 100%, то есть итоговая оценка определяется по формуле:

 

где: Р₁- процентное соотношение оценки первого рейтинга;

Р₂ - процентное соотношение оценки второго рейтинга;

Э - процентное соотношение оценки диф. зачёта.

Поэтому для корректности подсчета итоговой оценки необходимо оценивать знания обучающегося на рубежном контроле (рейтинге) и итоговом диф. зачёте в процентах от 0 до 100 %.

 

 

Знания, умения и навыки студентов оцениваются по следующей системе:

 

Оценка по буквенной системе	Цифровой эквивалент баллов	Процентное содержание	Оценка по традиционной системе
А+	4,0	95-100	Отлично
А	3,67	90-94
B+	3,33	85-89	Хорошо
B	3,0	80-84
B-	2,67	75-79
C+	2,33	70-74	Удовлетворительно     Неудовлетворительно
C	2,0	65-69
C-	1,67	60-64
D+	1,33	55-59
D	1,0	50-54
F		0-49