МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
ШКОЛА БИОМЕДИЦИНЫ
 РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
Статистика в клинических и экспериментальных исследованиях
060400.68 - «Общественное здравоохранение»
Форма подготовки очная
Школа биомедицины
Кафедра профилактической медицины
курс _1 ___ семестр 2 __
лекции __ (час.)
практические занятия_30__час.
семинарские занятия _____час.
лабораторные работы_______час.
консультации
всего часов аудиторной нагрузки 30___ (час.)
самостоятельная работа _78 ___ (час.)
реферативные работы
контрольные работы
зачет _______ семестр
экзамен_2__семестр
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования, утвержденного приказом Министерства образования и науки Российской Федерации № 800 от 22 декабря 2009 г.
Рабочая программа дисциплины обсуждена на заседании кафедры профилактической медицины, протокол № _9_от «26» июня 2012__г.
Заведующий кафедрой: д.м.н, профессор Кику П.Ф.
Составитель: к.м.н., доцент Сахарова О.Б.
Оборотная сторона титульного листа РПУД
I. Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «_____» _________________ 20___ г. № ______
Заведующий кафедрой _______________________ __________________
(подпись) (И.О. Фамилия)
II. Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «_____» _________________ 20___ г. № ______
Заведующий кафедрой _______________________ __________________
(подпись) (И.О. Фамилия)
Аннотация
Дисциплина «Статистика в клинических и экспериментальных исследованиях» входит в вариативную часть общенаучного цикла и является дисциплиной по выбору.
Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов. Учебным планом предусмотрены практические занятия (30 часов), самостоятельная работа студента (78 часов). Дисциплина реализуется на 1 курсе во 2 семестре.
Планы практических занятий определяют круг важных проблем, теоретическое понимание которых важно для их практического решения. Практические занятия предназначены для самостоятельной проработки магистрами ключевых проблем на основе активного привлечения как классической, так и современной литературы.
Контрольные вопросы позволяют определить степень соответствия знаний имеющимся требованиям. Использование контрольных вопросов и тестов облегчает усвоение теории, позволяет воспринимать учебную дисциплину как конкретную, практическую, рациональную науку, дает возможность эффективнее использовать время на занятиях.
Список рекомендуемой литературы содержит как перечень учебников, так и ряд монографических изданий, которые могут быть использованы при подготовке к занятиям или тестированию, в работе над темами теоретических сообщений.
Итоговой формой контроля знаний студентов, в соответствии с Учебным планом, является экзамен. В соответствующем разделе учебно-методического комплекса приводится перечень вопросов, которые могут быть использованы для его проведения.
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
способностью совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);
способностью и готовностью к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);
способностью самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК-6);
способностью к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями ООП магистратуры) (ОК-7);
способностью и готовностью к организации и проведению научных исследований в соответствии со специализацией, включая выбор цели и формулировку задач, планирование, подбор адекватных методов, обработка, анализ и представление полученных данных (ПК-1);
способностью к использованию современных информационных технологий, разработке, освоению и использованию новых теорий, моделей и методов (ПК-2).
Реализация компетентностного подхода предусматривает использование в учебном процессе интерактивных форм проведения занятий (10 часов).
Цели и задачи дисциплины
Цель дисциплины:
дать магистрам знания теоретических и практических основ современного эффективного управления, понятия менеджмента, как науки и искусства, без которого невозможно создание эффективного рынка и правового государства;
изучение основных концепций и подходов к управлению и самоуправлению организаций, разработанных наукой и практикой, как за рубежом, так и в нашей стране, формирование у менеджеров управленческого мировоззрения, мышления, умений и навыков по принятию и реализации управленческих решений.
Задачи дисциплины.
сформировать представление об основных подходах, направлениях и концепциях, сферах применения и использования статистических методов в общественном здоровье;
сформировать навыки планирования, организации процесса исследования с использованием статистических методов;
познакомить со статистическими методами, используемыми в практике общественного здоровья, их возможностями и ограничениями, преимуществами и недостатками;
сформировать представление по выбору наиболее оптимальных для данных исследований математических и статистических методов, для использования в своей дальнейшей деятельности
обучить студентов - магистрантов способам обработки и интерпретации результатов исследования с использованием статистических методов, написанию выводов и заключений;
познакомить с процедурой обработки эмпирического материала с использованием функционала программ Statistica, Биостат.
Преподавание курса связано с другими курсами государственного образовательного стандарта: философские проблемы науки и техники: введение в общественное здоровье/здравоохранение, информационные технологии, введение в биостатистику и математическое моделирование.
Начальные требования к изучению дисциплины: Курс «Статистика в клинических и экспериментальных исследованиях» является практическим курсом, углубляющим ранее полученные знания по предметам введение в биостатистику и математическое моделирование, философские проблемы науки и техники: введение в общественное здоровье/здравоохранение.
Знания и умения, полученные в результате изучения дисциплины.
В результате изучения дисциплины «Статистика в клинических и экспериментальных исследованиях» обучающиеся должны:
Знать:
типы измерительных шкал, иметь четкое и однозначное знание о правомерности использования параметрических и непараметрических методов обработки данных и построения моделей изучаемых явлений и процессов;
математические основы построения пространственных моделей;
технологические этапы разработки программы исследования;
техники факторного анализа; различные варианты кластерного анализа; методы логистического регрессионного анализа;
понятие о применимости методологии нейронных сетей.
Уметь:
применять адекватные методы для анализа данных клинических исследований;
строить математические модели клинических явлений и процессов;
применять многомерные статистические критерии при исследовании процессов и данных общественного здоровья и здравоохранения;
использовать статистические методы и математические модели при решении задач общественного здоровья и здравоохранения.
Владеть навыками обработки данных, полученных в результате эмпирических исследований, приемами использования статистических методов анализа и представления данных при разработке плана проведения исследования; применять различные статистические пакеты для анализа данных клинических исследований; моделировать социальные процессы и явления, пользоваться инструментом статистики для проведения клинико-экономических исследований.
СТРУКТУРА И содержание теоретической части курса
Лекционные занятия не предусмотрены учебным планом
II. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ПРАКТИЧЕСКОЙ ЧАСТИ КУРСА
Практические занятия (30 часов)
Занятие 1. «Выборочный метод» 4 часа.
1. Статистическая группировка, сводка и представление данных. Ошибки обработки данных в медицине.
2. Вычисление арифметической средней, среднего квадратического отклонения, стандартной ошибки. Ошибки обработки данных в медицине.
3. Представление статистических данных в виде полигона, гистограммы частот, диаграммы. Ошибки обработки данных в медицине.
Занятие 2. «Основы теории проверки статистических гипотез. Параметрические методы » 2 часа.
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. Проверка нулевой гипотезы Но при конкурирующей гипотезе H1.
Критерий Стьюдента: назначение, формула для вычисления и ограничения. Таблица критических значений t-критерия. Сравнение независимых групп.
Занятие 3. «Основы теории проверки статистических гипотез. Непараметрические методы» 3 часа.
Непараметрические критерии.
Условия использования критериев.
Непараметрический аналог критерия Стьюдента: критерий Манна – Уитни.
Критерий Уилкоксона.
Критерии согласия Хи-квадрат Пирсона, Колмогорова-Смирнова.
Занятие 4. «Дисперсионный анализ в медицине и организации здравоохранения» 3 часа.
Основные понятия и методика дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ.
Общая, факторная и остаточная дисперсия.
Применение дисперсионного анализа в общественном здравоохранении.
Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа.
Суммы квадратов отклонений.
Общая, факторная и остаточная дисперсии.
Метод однофакторного дисперсионного анализа. F-критерий Фишера.
Занятие 5. «Планирование и организация статистических исследований» 3 часа.
Этапы медико-биологического эксперимента.
Выбор статистического метода обработки данных.
Использование современной информационно-вычислительной техники в биостатистике.
Занятие 6. «Линейная регрессия в медицине и организации здравоохранения» 3 часа.
1. Оценка параметров по методу наименьших квадратов. Применение в организации здравоохранения
2. Уравнение линейной регрессии. Применение в организации здравоохранения
3. Проверка гипотез о параметрах уравнения регрессии. Применение в организации здравоохранения
Занятие 7. «Линейная корреляция в медицине и организации здравоохранения» 3 часа.
Линейная корреляция. Коэффициент корреляции Пирсона.
Сила и характер связи между параметрами.
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
Корреляционно-регрессионный анализ в среде Statistica.
Статистическая значимость корреляции.
Занятие 8. «Логистический регрессионный анализ в медицине и организации здравоохранения» 3 часа.
1. Назначение и классификация многомерных методов.
2. Множественный регрессионный анализ. Классификация методов по назначению. Классификация методов по исходным предположениям о структуре данных. Классификация методов по виду исходных данных.
3. Назначение регрессионного анализа. Математико-статистические идеи метода. Исходные данные, процедура и результаты. Обработка на компьютере.
Занятие 9. «Статистические методы в эпидемиологическом анализе» 3 часа.
Элементы эпидемиологии, требующие статистической обработки.
Типы исследований.
Рандомизация.
Систематическая ошибка.
Расчет отношения шансов.
Систематическая ошибка Неймана.
Применимость статистического анализа.
Ошибки в анализе.
Занятие 10. Работа с пакетами прикладных программ» 3 часа.
Разновидности пакетов прикладных программ для обработки статистических данных.
Графические методы представления данных.
Нахождение числовых характеристик выборки.
Нахождение статистических критериев.
Проведение дисперсионного анализа.
Построение модели линейной регрессии.
Построение кривой выживаемости.
Методология нейронных сетей.
Метод Монте-Карло.
III. Контроль достижениЯ целей курса
Вопросы к экзамену
Понятие биологической статистики. Предмет, цель и задачи биологической статистики,
Понятие термина «переменная». Типы данных.
Типы и характеристики качественных данных.
Типы и характеристики количественных данных.
Основные типы измерительных шкал и их характеристики.
Необходимость использования графических методов представления данных.
Основные графики, представляющие дискретные данные.
Основные графики, представляющие непрерывные данные.
Определение статистической совокупности.
Определение генеральной статистической совокупности.
Понятие выборочного метода.
Определение выборочной совокупности или выборки.
Основные требования к выборочной совокупности. Понятие репрезентативности.
Основные виды способов отбора данных.
Понятия объема совокупности, варианты, частоты и относительной частоты, их обозначения.
Определение вариационного ряда.
Определения дискретного и интервального статистических распределений.
Понятия полигона и гистограммы частот и относительных частот.
Чему равны площади частичных прямоугольников и суммы площадей частичных прямоугольников гистограммы частот и относительных частот.
Чему соответствует максимальная точка полигона частот.
Определение, обозначение и формула расчета выборочной средней.
Определение, обозначение и формула расчета выборочного среднего квадратического отклонения.
Числовые характеристики вариационного ряда мода и медиана, их обозначения и способы нахождения.
Понятие и формула вычисления выборочной дисперсии.
Виды ошибок выборочного обследования.
Нормальное распределение; график; параметры, описывающие нормальное распределение.
Основные характеристики нормального распределения.
Понятия точечной и интервальной оценок параметров распределения.
Оценки параметров генеральной совокупности.
Доверительный интервал.
Формулы для нахождения количества интервалов, шага интервала, размаха.
Определение проверки гипотез как процедуры.
Задачи статистической проверки гипотез.
Определение и примеры статистической гипотезы.
Понятия параметрических и непараметрических гипотез.
Определения нулевой и альтернативной гипотез.
Определения простой и сложной гипотез.
Понятия статистического критерия проверки гипотез, статистики критерия.
Основной принцип проверки гипотез.
Определения ошибок первого и второго рода.
Понятия уровня значимости критерия, мощности критерия, их числовые значения.
Определения несмещенной, состоятельной, эффективной оценок.
Методика проверки гипотез.
Определение критерия согласия.
Виды критериев согласия.
Критерий Стьюдента. Определение, предназначение, границы применимости, формула расчета t –критического.
Критерий согласия χ2(хи- квадрат) Пирсона. Определение, предназначение, границы применимости, формула.
Критерий согласия Колмогорова-Смирнова.Определение, предназначение, границы применимости, формула.
Понятия критической области, области принятия гипотезы, критической точки критерия.
Определения фактора, уровня фактора, отклика.
Понятие дисперсионного анализа, его виды, область применения.
Определения и формулы расчета факторной, остаточной и общей сумм квадратов.
Определения и формулы расчета факторной, остаточной и общей дисперсий.
Понятия межгрупповой и внутригрупповой дисперсий.
Методика проведения дисперсионного анализа.
Методика проверки гипотез.
Определение критерия согласия.
Виды критериев согласия.
Критерий Стьюдента. Определение, предназначение, границы применимости, формула расчета t –критического.
Критерий согласия χ2(хи- квадрат) Пирсона. Определение, предназначение, границы применимости, формула.
Критерий согласия Колмогорова-Смирнова.Определение, предназначение, границы применимости, формула.
Понятия критической области, области принятия гипотезы, критической точки критерия.
Определения фактора, уровня фактора, отклика.
Понятие дисперсионного анализа, его виды, область применения.
Определения и формулы расчета факторной, остаточной и общей сумм квадратов.
Определения и формулы расчета факторной, остаточной и общей дисперсий.
Понятия межгрупповой и внутригрупповой дисперсий.
Методика проведения дисперсионного анализа.
Понятия цензурированных и полных данных.
Определение времени жизни в статистике.
Требования к исследованию выживаемости.
Определение метода анализа выживаемости.
Определение и свойства функции выживания.
Понятие кривой выживаемости и ее особенности.
Определение медианы выживаемости.
Описательные методы исследования цензурированных данных.
Способы составления таблиц времени жизни, особенности их применения.
Определения и формулы понятий числа изучаемых объектов, доли исследуемых, доли выживших, кумулятивной доли выживших.
Понятие и формула стандартной ошибки выживаемости.
Формулы вычисления доверительных границ для функции выживаемости.
Определения статистической, корреляционной зависимостей.
Уравнение, описывающее корреляционную зависимость.
Понятия выборочной регрессии и выборочной линии регрессии.
Оценка коэффициента регрессии и свободного члена методом наименьших квадратов.
Виды регрессии, определение их по коэффициенту регрессии.
Статистика F критерия Фишера для проверки значимости коэффициента регрессии.
Понятие и формула коэффициента детерминации.
Выборочные уравнения линейной регрессии через коэффициент регрессии, через коэффициент корреляции.
Задачи регрессионного анализа.
Задачи корреляционного анализа.
Коэффициент линейной корреляции Пирсона, его свойства.
Сила и характер корреляционной связи, соответствие им коэффициента корреляции.
t – статистика критерия значимости коэффициента корреляции.
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
Последовательность операций при применении статистических методов для обработки данных.
Этапы медико- организационного эксперимента.
Что включает в себя планирование медико- организационного эксперимента.
Что включает в себя проведение медико- организационного эксперимента.
Что включает в себя анализ медико-организационного эксперимента.
Что включает в себя статистический анализ медико-организационного эксперимента.
Что подразумевают под выводами при проведении анализа данных медико-социального эксперимента.
Виды планов клинических исследований и их границы применимости.
Логистический регрессионный анализ в анализе явлений общественного здоровья.
Кластерный анализ в исследовании явлений общественного здоровья.
Метод многомерного шкалирования в медицине и биологии.
Метод нейронных сетей в анализе явлений общественного здоровья.
IV. ТЕМАТИКА И ПЕРЕЧЕНЬ КУРСОВЫХ РАБОТ И РЕФЕРАТОВ
Рефераты
1. Анализ данных по особенностям формирования и профилактика синдрома эмоционального выгорания у среднего медперсонала (на примере медицинского центра ДВФУ).
2. Анализ качества амбулаторно-поликлинической помощи больным цереброваскулярными заболеваниями в Приморском крае.
3. Анализ факторов, влияющих на структуру и динамику алкоголизма в приморском крае.
4. Статистика загруженности управления микробиологической лабораторией многопрофильного стационара.
5. Клинико-экономический анализ затрат общества на оказание медико-социальной помощи больным трудоспособного возраста с синдромом зависимости от употребления алкоголя.
6. Здоровье студентов: многофакторный анализ медико-социальных аспектов (на примере ДВФУ).
7. Многофакторный анализ заболевания туберкулезом (на примере Приморского края).
8. Многофакторный анализ заболеваний глаукомой.
9. Анализ эффективности диспансеризации гинекологических больных в Приморском крае.
10. Сравнительный анализ эффективности систем здравоохранения стран АТР.
V. Учебно-методическое обеспечение дисциплины
Основная литература
Калаев В.Н. Клинико-генеалогический и популяционно-статистический методы генетики человека: Учебное пособие для вузов. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2008. - 46 с.
Павлушков И.В. и др. Основы высшей математики и математической статистики (учебник для медицинских и фармацевтических вузов) М., «ГЭОТАР - МЕД»; 2008 - 424 с.
Хиггинс К. Расшифровка клинических лабораторных анализов / Пер. с англ.; под ред. проф. В.Л. Эмануэля. - 3-е изд., испр. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. - 376 с.: ил.
Вуколов Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL: учебное пособие. Москва: Форум , 2008. 463
Дополнительная литература
Брайен С. Эверит Большой словарь по статистике. – Проспект 2012 – 302 с.
Елисеева И. Статистика. Практикум. – Юрийт 2012. – 528 с.
Жижин К.С. Медицинская статистика. – Высшая школа. Феникс. Ростов-на-Дону, 2007. 160 с.
Банержи А. Медицинская статистика понятным языком. М., Практическая медицина, 2007. – 288 с.
Сергиенко В.И., Бондарева И.Б. «Математическая статистика в клинических исследованиях». М., «ГЭОТАР - Медиа»,2006. – 304 с.
Савилов Е.Д., Мамонтова Л.М. и др. Применение статистических методов в эпидемиологическом анализе. -М. «МЕДпресс-информ», 2004. -112 с.
Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002.
Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. М, Медиа Сфера, 2002. 312 с.
Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии. Руководство в 2 томах. Том 1. Теоретическая статистика. Том 2. Прикладная статистика здоровья М.: Медицина, 2001. – 764 с.
Гланц С. Медико-биологическая статистика – М.:Практика,1999. – 460 с.
Электронные образовательные ресурсы
Общественное здоровье и здравоохранение: медико-социологический анализ / В.А. Медик, А.М. Осипов. - М.: ИЦ РИОР: ИНФРА-М, 2012. - 358 с. http://znanium.com/bookread.php?book=243641
Организация, оценка эффективности и результативности оказания медицинской помощи: Монография / М.И. Гадаборшев, М.М. Левкевич, Н.В. Рудлицкая. - М.: НИЦ Инфра-М, 2012. - 424 с. http://znanium.com/bookread.php?book=372012
Статистика: Учебник / Л.П. Харченко, В.Г. Ионин, В.В. Глинский; Под ред. В.Г. Ионина. - 3-e изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2010. - 445 с. http://znanium.com/bookread.php?book=206690
|
