МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ
РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН
Государственный медицинский университет г.Семей
Самарова умытжан сапаргалиевна
МЫСАЕВ АЯН ОРАЛХАНОВИЧ
Кырыкбаева Садтанат Саятовна
Оразгалиева Жазира Ерлановна
БИОСТАТИСТИКА ДЛЯ МЕДИЦИНСКОГО ВУЗа
(Учебно-методическое пособие)
Семей
2016
МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ
РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН
Государственный медицинский университет г.Семей
Самарова умытжан сапаргалиевна
МЫСАЕВ АЯН ОРАЛХАНОВИЧ
Кырыкбаева Садтанат Саятовна
Оразгалиева Жазира Ерлановна
БИОСТАТИСТИКА ДЛЯ МЕДИЦИНСКОГО ВУЗа
(Учебно-методическое пособие)
Семей
2016
УДК 000.00 (получает автор в библиотеке вуза)
ББК 00.00 я 0 (получает автор в библиотеке вуза)
Г00 (получает автор в библиотеке вуза)
Рецензенты:
Ф.С. Рахимжанова – доцент, завуч кафедры Общественного здравоохранения ГМУ г.Семей, к.м.н.
З.А. Хисметова – и.о. доцента, завуч кафедры Общественного здравоохранения ГМУ г.Семей, к.м.н.
Г00 Мысаев А.О., Самарова У.С., Кырыкбаева С.С., Оразгалиева Ж.Е. Биостатистика для медицинского ВУЗа. – Учебно-методическое пособие. – г. Семей. – 2016 год. – (5 печатных листов)____с.
Аннотация
Биостатистика является важной дисциплиной в развитии научных компетенций обучающихся медицинских вузов. В пособии собран информационно-дидактической блок 12 наиболее важных тем биостатистики. Данное пособие будет полезным студентам бакалавриата всех специальностей, магистрантам (для более глубокого понимания) и докторантам (для повторения материала). Авторы постарались представить квинтэссенцию информации по данным темам, без лишней информации, на простом, доступном языке.
ББК 00.00 я 0
Утверждено и разрешено к печати решением Учебно-методического совета Государственного медицинского университета г.Семей.
Протокол №____ от ___. ___. 200___г.
© А.О. Мысаев, 2016 год.
Перечень сокращений (если имеются)
ОШ (OR) – отношение шансов
ОР (RR) – относительный риск
СО – стандартное отклонение
БОП – болезни органов пищеварения
СО (SE) – стандартная ошибка (standard error)
ДИ (CI) – доверительный интервал confidence interval
СОДЕРЖАНИЕ
Перечень сокращений 1
Введение 2
1. Введение в биостатистику. Типы данных. 4
2.Вариационный ряд. Числовая характеристика дискретного статистического ряда. Средние величины. Полигон. 6
3.Дисперсия. Стандартное отклонение. Стандартная ошибка среднего. Доверительный интервал. 8
4. Интервальный статистический дискретный ряд распределения. Числовые характеристики интервального статистического ряда. Гистограмма. 10
5. Нулевая гипотеза. Альтернативная гипотеза. Ошибки первого и второго рода.
6. Нормальное распределение, характеристика, графическая проверка.
7. t-критерий Стьюдента.
8. Дисперсионный анализ.
9. Отношение шансов. Относительный риск. Таблица сопряженности.
10. Критерий χ2 Пирсона.
11. Корреляционный анализ.
12. Анализ выживаемости.
Заключение
Тестовые задания
Эталоны ответов
Список литературы
Введение
Вниманию авторов! Требования к оформлению пособия.
Times New Roman, Шрифт 16. через один интервал, поля Верхние 2, левые 2, нижние 2, правые 2, нумерация страниц пособия по центру.
Иллюстрации
Таблицы (название таблицы указать жирным шрифтом, они должны иметь нумерацию и ссылку на них), рисунки (например: Рисунок 1. и его наименование располагаются снизу и по середине строки), схемы, диаграммы (также как рисунок).
Название главы в тексте писать прописными, они должны совпадать с «Содержанием».
Допускается акцентировать внимание на определенных терминах, формулах, теоремах, применяя жирным шрифтом или курсивом (жирным).
Учебные пособия на ученые звания ассоциированного профессора (доцента) и профессора объемом не менее 5 (пяти) печатных листов (т.е. не менее 80-85 листов)
Нумерация страницы
Нумеровать арабскими цифрами, соблюдать сквозную нумерацию по всему тексту. Номер страницы ставить в центре нижней части листа тез точки.
Номер страницы на титульном листе не проставляют, но она включается в общую нумерацию страниц.
[4,5]
Тема 1. Введение в биостатистику. Типы данных.
Схема 1. Этапы статистического исследования
I этап статистического исследования – составление программы и плана исследования |
|
Программа статистического исследования предусматривает решение следующих вопросов:
Определение единицы наблюдения и составление программы сбора материала;
Единица наблюдения — каждый первичный элемент статистической совокупности. Единица наблюдения наделена признаками сходства и различия, которые подлежат учету и дальнейшему наблюдению, поэтому эти признаки называются учитываемыми (учетными).
Учитываемые признаки — признаки, по которым различаются элементы единицы наблюдения в статистической совокупности.
Статистическая совокупность — это группа, состоящая из относительно однородных элементов, взятых вместе в известных границах времени и пространства в соответствии с поставленной целью. Структура статистической совокупности: статистическая совокупность состоит из единиц наблюдения (см. схему).
Схема 2. Структура статистической совокупности
На примере нашего исследования — статистическая совокупность — это студенты, обучающиеся в данном вузе на протяжении всего периода обучения.
Различают два вида совокупности — генеральная и выборочная.
Генеральная совокупность — это группа, состоящая из всех относительно однородных элементов в соответствии с поставленной целью.
Выборочная совокупность — отобранная для исследования часть генеральной совокупности и предназначенная для характеристики всей генеральной совокупности. Она должна быть репрезентативна (представительна) по количеству и качеству по отношению к генеральной совокупности.
Репрезентативность количественная основана на законе больших чисел и означает достаточную численность элементов выборочной совокупности, рассчитываемую по специальным формулам и таблицам.
Репрезентативность качественная основана на законе вероятности и означает соответствие (однотипность) признаков, характеризующих элементы выборочной совокупности по отношению к генеральной.
В нашем примере генеральной совокупностью являются все студенты медицинского вуза; выборочной совокупностью — часть студентов каждого курса и факультета данного вуза.
Как правило, основной задачей любого эксперимента является получение информации об изучаемых объектах и/или явлениях. Саму суть понятия «информация» достаточно сложно сформулировать, хотя бы из-за того, что любое определение данного понятия будет являться тавтологией по своей сути. Кроме того, еще А. Н. Колмогоров, стоявший у истоков создания теории информации, задавался вопросом о том, существует ли информация независимо от ее восприятия или определяется индивидуальными особенностями исследователя. Таким образом, возникает противоречие, которое можно лишь отчасти разрешить, если описывать информацию как потенциальное свойство.
Информация — это потенциальные свойства некого объекта или системы, которые доступны для хранения, передачи, преобразования и выявления при изучении разумным существом.
Данные — это информация, представленная в формализованном виде.
Формализация данных может достигаться различными методами.
Тип данных — это метод формализации, который определяется сущностью изучаемого параметра.
Переменная — это совокупность первичных сигналов, содержащая данные определенного типа, доступные для изменения.
Прежде чем перейти к анализу собранных данных, надо понять, какого они типа. Так же как знание пищевых предпочтений рыбы говорит рыбаку, на какую наживку ловить разные виды, знание типа данных подскажет нам выбор измерительного инструмента.
Первая попытка классификации переменных в статистике, сохранившая своё значение до настоящего времени, была предпринята в 1946 г. Стэнли Смитом Стивенсом (Stanley Smith Stevens). Схема классификации была основана на типах операций, допустимых для данной переменной. Например, для переменных, обозначающих пол или религию допустимы только сравнения типа равно – не равно, а сравнения типа больше – меньше или арифметические операции не допустимы; как следствие, для этих переменных может быть определена такая статистика, как мода (наиболее вероятное значение), и не может быть определено математическое ожидание (среднее значение). В порядке возрастания числа допустимых операций Стивенс ввёл следующие уровни классификации переменных: номинальный (nominal), порядковый (ordinal) и непрерывный (continuous), причём последний делился на подуровни интервальный (interval) и относительный (ratio).
Важность понимания различий типов данных обусловлена потребностью исследователя в их анализе и последующем осмыслении результатов. Различия в типах данных являются отправной точкой для выбора математических методов, которые должны применяться для анализа результатов эксперимента или наблюдения, а также для правомочности использования того или иного способа представления данных (схема 3).
ДАННЫЕ
КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ
ДАТЫ
КАТЕГОРИАЛЬНЫЕ
НЕПРЕРЫВНЫЕ
НОМИНАЛЬНЫЕ
ПОРЯДКОВЫЕ
ДИСКРЕТНЫЕ
ДИХОТОМИЧЕСКИЕ
ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ
ИНТЕРВАЛЬНЫЕ
Схема 3. Различные типы данных
Все переменные и результирующие показатели можно подразделить на два типа: категориальные и количественные. Дата и время представляют собой не абсолютно формализованную, но необходимую информацию, которая в зависимости от масштабов оценки может служить источником переменных различных типов. Поэтому в структуре типов данных дата и время будут располагаться вне рассматриваемой классификации.
Схема 4. Типы данных
Категориальные (качественные) данные встречаются, когда объект изучения может принадлежать лишь к одной из взаимоисключающих (альтернативных) категорий.
Порядковые данные — это категориальные данные, поддающиеся логическому упорядочению.
Номинальные данные — это категориальные данные, не поддающиеся логическому упорядочению.
а) Бинарные данные — это номинальные данные, которые можно описать с использованием одной из двух альтернативных категорий.
Количественные данные — это данные, которые можно описать с использованием числового значения.
Дискретные данные — это количественные данные, которые можно описать с идеальной точностью.
Непрерывные данные — это количественные данные, которые можно описать с точностью, которая была достигнута при измерении на непрерывной шкале.
а) Интервальные данные — это непрерывные данные о величинах, имеющих физический смысл.
б) Относительные данные — это непрерывные данные о безразмерных величинах.
Следует отметить, что определение типов данных для переменных следует проводить до начала сбора информации об изучаемых системах, объектах или явлениях. Это позволяет улучшить дизайн исследования, что значительно снижает вероятность возникновения систематических ошибок. Кроме того, при разработке и внедрении масштабных медицинских технологий, работа осуществляется с гигантскими массивами данных, хранение и анализ которых требуют значительных вычислительных