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 Ә.Н. Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика элементтері. Оқу құралы. Алматы. «Экономика». 2008.

2. Бектаев Қ. Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика. Алматы: «Рауан»,1991.

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.

2.11 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:

где I – 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%.