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.