- •Ргкп «западно-казахстанский государственнЫй медицинскИй университет имЕни марата оспанова» кафедра еСтественно-научных дисциплин Силлабус
- •1. Общие сведения:
- •1.1 Сведения о преподавателях:
- •1.2 Контактная информация
- •2. Программа
- •2.1 Введение:
- •2.4 Конечные результаты обучения:
- •2.7 Тематический план занятий: Тематический план лекций
- •Тематический план практических занятий
- •2.8 Задания для самостоятельной работы студентов: Тематический план самостоятельной работы студента
- •План организации самостоятельной работы студента (срс)
- •2.9 Литература основная и дополнительная: На русском языке:
- •На казахском языке:
- •На английском языке.
- •Система оценки знаний студентов
2. 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.