Document 2720522

3
П ОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Основная идея доказательной медицины, сложившейся в конце 80-х
годов прошлого столетия в медицине и биологии, – применение в практике
только тех методов диагностики и лечения, эффективность которых доказана
на основе строгих научных принципов в результате клинических
исследований. Одним из основных инструментов доказательной медицины
является математическая статистика. В настоящее время статистическое
описание и количественный анализ клинических явлений присутствует, как
правило, во всех зарубежных и отечественных научных публикациях.
Дисциплина «Основы статистики» занимает важное место в системе
подготовки врачей, так как позволяет специалисту описывать группы
объектов, достоверно выявлять различия между группами, классифицировать
объекты и явления по их числовым характеристикам, по имеющемуся
экспериментальному материалу, делать выводы об изучаемых объектах и
предсказывать их поведение.
Дисциплина «Основы статистики» тесно связана с информационными
технологиями, клинической и лабораторной диагностикой, общественным
здоровьем и здравоохранением, общей и биоорганической химией.
Статистика в учреждениях высшего медицинского образования является
важной составной частью учебного процесса при подготовке специалиста,
способного формулировать и решать задачи, находящиеся на стыке
нескольких разделов естествознания.
Цели и задачи учебной дисциплины
Цель: сформировать у студентов знание основ грамотного применения
статистических методов обработки результатов экспериментов и измерений в
медико-психологических исследованиях; научить студента правильно
интерпретировать встречающиеся в специальной литературе термины и
результаты статистических исследований.
Задачи:
– сформировать представление о принципах и методах математической
статистики;
– научить планировать процесс сбора и статистической обработки
экспериментальных данных;
– научить
регистрировать,
группировать
и
представлять
экспериментальные данные;
– овладеть методами анализа и обработки статистических данных для
научных и практических целей;
– научить использованию компьютерных программ для группировки,
анализа и обработки экспериментальных данных.
Структура учебной программы «Основы статистики»:
1. Элементы описательной статистики и статистическая проверка
гипотез.
4
2. Параметрические критерии.
3. Элементы дисперсионного анализа.
4. Непараметрические критерии.
5. Элементы корреляционного анализа.
6. Описание и анализ статистических данных с помощью ЭВМ.
Требования к подготовке студента по окончании изучения
дисциплины
Студент должен знать:
- основные понятия математической статистики;
- статистические методы, применяемые в медицине;
уметь:
- применять статистические методы сбора, описания и анализа
медицинской информации;
- применять методы подтверждения или опровержения статистических
гипотез;
- использовать современные программные средства для решения задач
в области медицинской статистики;
владеть:
- статистическими методами сбора, обработки и анализа медицинской
информации;
- компьютерными методами решения задач медицинской статистики.
Методы обучения
Основными методами обучения, адекватно отвечающими целям
изучения данной дисциплины, являются:
– объяснение и консультация;
– лабораторные занятия;
– элементы проблемного обучения (учебно-исследовательская работа
студентов;
– научно-исследовательская работа студентов (работа в студенческом
научном обществе при кафедре).
На изучение дисциплины «Основы статистики» по специальностям
1-79 01 01 «Лечебное дело», 1-79 01 02 «Педиатрия», 1-79 01 04 «Медикодиагностическое дело» отведено 42 часа. Из них 28 часов – аудиторных, в
том числе лекций – 6 часов, практических занятий – 22 часов.
Форма текущей аттестации – зачет.
5
СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА
1. Элементы описательной статистики и статистическая проверка
гипотез
Понятие переменной (признака) в психологии. Шкалы измерения в
психологии. Измерения величин. Критерии измерений (критерий
надёжности, критерий достоверности, критерий завершённости, критерий
единственности). Точечный и интервальный ряды распределения.
Графическое представление распределений: полигон, гистограмма, кумулята,
коробковая диаграмма. Числовые характеристики измерений: меры
центральной тенденции (мода, медиана, среднее, взвешенное среднее),
характеристики вариации (размах, межквартильный размах, дисперсия,
среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации), квантили
распределения. Показатели асимметрии и эксцесса. Использование ЭВМ для
получения описательных статистик экспериментальных данных.
Статистическая гипотеза. Статистические критерии. Параметрические
и непараметрические критерии. Ошибка первого рода. Уровень
статистической значимости. Ошибка второго рода. Мощность критерия.
2. Параметрические критерии
F-критерий Фишера для сравнения дисперсий. t-критерий Стьюдента
для сравнения средних. z-критерий сравнения пропорций. Использование
ЭВМ для сравнения дисперсий, средних и пропорций.
3. Элементы дисперсионного анализа
Задачи дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный
анализ для несвязанных выборок. Однофакторный дисперсионный анализ
для связанных выборок. Основные идеи многофакторного дисперсионного
анализа. Использование ЭВМ для дисперсионного анализа.
4. Непараметрические критерии
4.1. Критерии выявления различий в уровне признака в независимых
выборках
Задачи выявления различий в уровне признака. Алгоритм принятия
решения о выборе критерия сравнения уровней признака. Q-критерий
Розенбаума. Правила ранжирования. U-критерий Манна-Уитни. Н-критерий
Крускала-Уоллиса. Использование ЭВМ для выявления различий в уровне
признака в независимых выборках.
4.2. Критерии выявления значимости сдвига значений признака в
зависимых выборках
Задачи выявления сдвига значений признака. Алгоритм принятия
решения о выборе критерия выявления значимости сдвига значений
признака. G-критерий знаков. T-критерий Вилкоксона. χ2r-критерий
Фридмана. Использование ЭВМ для оценки достоверности сдвига значений
исследуемого признака.
4.3. Критерии выявления различий в распределениях признака
6
Задачи выявления различий в распределении признака. χ2-критерий
Пирсона для сравнения эмпирического распределения с теоретическим. χ 2критерий Пирсона для сравнения эмпирических распределений. λ-критерий
Колмогорова-Смирнова. Использование ЭВМ для сравнения распределений.
5. Элементы корреляционного анализа
Задачи выявления степени согласованности изменения признаков.
Функциональная и статистическая зависимости. Понятие корреляционной
связи. Направление, сила и форма корреляционной связи. Параметрические
показатели корреляционной связи: ковариация, коэффициент линейной
корреляции Пирсона, коэффициент детерминации. Коэффициент корреляции
рангов Спирмена как непараметрический показатель корреляции.
Использование ЭВМ для расчета показателей корреляционной связи.
6. Описание и анализ статистических данных с помощью ЭВМ.
Использований табличных процессоров и статистических программ для
описаний результатов измерений. Использование табличных процессоров и
статистических программ для сравнения средних и дисперсий.
Использование табличных процессоров и статистических программ для
сравнения выборок по уровню признака. Использование табличных
процессоров и статистических программ для выявления сдвига значений
признака. Использование табличных процессоров и статистических
программ для сравнения распределений. Использование табличных
процессоров и статистических программ для дисперсионного анализа.
7
ИНФОРМАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
Литература
Основная:
1. Копыцкий, А.В. Основы статистики: Учебно-методическое пособие для
студентов лечебного, педиатрического и медико-диагностического
факультетов / А.В. Копыцкий, Е.П. Наумюк. – Гродно: ГрГМУ, 2014. – 107с.
2. Медик, В.А. Математическая статистика в медицине / В.А. Медик,
М.С. Токмачев. - М: Финансы и статистика, 2007. – 800 с.
3. Трухачёва, Н.В. Математическая статистика в медико-биологических
исследованиях с применением пакета Statistica / Н.В. Трухачёва – М. :
ГЭОТАР-Медиа, 2012. – 384 с.
Дополнительная:
4. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. - СПб: Речь, 2001. – 350 с.
5. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов /
О.Ю. Ермолаев. - М: Флинта, 2002. – 335 с.
6. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие. – Спб.:
Речь, 2004 — 392 с.
7. Иванов, О.В. Статистика / Учебный курс для социологов и менеджеров.
Часть 1. Описательная статистика. Теоретико-вероятностные основания
статистического вывода. – М. 2005. – 187 с.
8. Лобоцкая, Н.Л. Высшая математика / Н.Л. Лобоцкая, Ю.В. Морозов,
А.А. Дунаев. - Мн: Вышэйшая школа, 1987. – 319 с.
9. Гусев, А.Н. Дисперсионный анализ в экспериментальной психологии /
А.Н. Гусев. - М: Психология, 2000. – 136 с.
Перечень наглядных пособий, методических указаний,
электронных материалов, программных продуктов
10. Лабораторная работа №1 «Описательная статистика»
11. Индивидуальное домашнее задание по дисциплине
статистики»
«Основы
8
2.
управляемая
самостоятельная
работа студентов
3
4
5
6
0
2
0
4
Элементы описательной статистики
Статистическая проверка гипотез
Параметрические критерии
0
0
1,3
0
2
2
0
0
0
4
0
0
Форма контроля
знаний
1.2
2
Элементы описательной статистики и
статистическая проверка гипотез
Литература
1.1
лабораторные
занятия
1.
практические
(семинарские)
занятия
1
Название раздела, темы, занятия; перечень
изучаемых вопросов
лекции
Название раздела,
темы, занятия
Количество аудиторных часов
Материальное
обеспечение занятия
(наглядные,
методические пособия
и др.)
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КАРТА ДИСЦИПЛИНЫ
Специальность 1-79 01 05 «Медико-психологическое дело»
7
8
9
[10]
[2]
[3]
[7]
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[1]
[2]
[3]
[4]
[6]
Защита
лабораторной
работы
Устный опрос на
лабораторнопрактическом
занятии и
зачетном занятии;
Проверка
выполнения
индивидуальных
заданий;
Решение задач
Устный опрос на
лабораторнопрактическом
занятии и
зачетном занятии;
Проверка
4
5
6
3.
Элементы дисперсионного анализа
1,3
2
4.
Непараметрические критерии
2,1
6
4.1
Критерии выявления различий в уровне
признака в независимых выборках
0,7
2
0
0
7
8
[1]
[2]
[3]
[4]
[6]
[8]
[9]
Форма контроля
знаний
управляемая
самостоятельная
работа студентов
3
Литература
лабораторные
занятия
2
практические
(семинарские)
занятия
1
Название раздела, темы, занятия; перечень
изучаемых вопросов
лекции
Название раздела,
темы, занятия
Количество аудиторных часов
Материальное
обеспечение занятия
(наглядные,
методические пособия
и др.)
9
9
выполнения
индивидуальных
заданий;
Решение задач
Устный опрос на
лабораторнопрактическом
занятии и
зачетном занятии;
Проверка
выполнения
индивидуальных
заданий;
Решение задач
0
0
0
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
Устный опрос на
лабораторнопрактическом
занятии и
зачетном занятии;
Проверка
выполнения
индивидуальных
заданий;
Решение задач
4.3
5.
Критерии выявления значимости сдвига
значений признака в зависимых выборках
Критерии выявления различий в распределениях
признака
Элементы корреляционного анализа
управляемая
самостоятельная
работа студентов
4
5
6
0,7
0,7
1,3
2
2
2
0
0
0
0
0
0
7
8
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
Форма контроля
знаний
лабораторные
занятия
3
Литература
4.2
2
практические
(семинарские)
занятия
1
Название раздела, темы, занятия; перечень
изучаемых вопросов
лекции
Название раздела,
темы, занятия
Количество аудиторных часов
Материальное
обеспечение занятия
(наглядные,
методические пособия
и др.)
10
9
Устный опрос на
лабораторнопрактическом
занятии и
зачетном занятии;
Проверка
выполнения
индивидуальных
заданий;
Решение задач
Устный опрос на
лабораторнопрактическом
занятии и
зачетном занятии;
Проверка
выполнения
индивидуальных
заданий;
Решение задач
Устный опрос на
лабораторнопрактическом
занятии и
зачетном занятии;
практические
(семинарские)
занятия
лабораторные
занятия
управляемая
самостоятельная
работа студентов
Материальное
обеспечение занятия
(наглядные,
методические пособия
и др.)
Литература
1
2
3
4
5
6
7
8
6.
Промежуточный контроль знаний и навыков
0
2
0
0
[11]
7.
Описание и анализ статистических данных с
помощью ЭВМ
ЭВМ
[1]
Название раздела,
темы, занятия
лекции
Количество аудиторных часов
Название раздела, темы, занятия; перечень
изучаемых вопросов
Всего часов:
0
2
0
0
6
18
0
4
[2]
[3]
[6]
Форма контроля
знаний
11
9
Проверка
выполнения
индивидуальных
заданий;
Решение задач
Защита
индивидуальных
домашних
заданий;
Контрольная
работа
Устный опрос на
лабораторнопрактическом
занятии и
зачетном занятии;
Проверка
выполнения
индивидуальных
заданий;
Решение задач
12
Протокол согласования учебной программы
по основам статистики для специальностей:
1-79 01 01 «Лечебное дело»
1-79 01 02 «Педиатрия»
1-79 01 04 «Медико-диагностическое дело»
Название
дисциплины, с
которой требуется
согласование
Название кафедры
Общественное
здоровье и
здравоохранение
Кафедра
общественного
здоровья и
здравоохранения
Предложения об
изменениях в
содержании учебной
программы по
изучаемой учебной
дисциплине
Акцентировать
внимание на
изучение корреляций
Решение, принятое
кафедрой,
разработавшей
учебную программу
(с указанием даты и
номера протокола)
Принять к
сведению решение
кафедры
общественного
здоровья и
здравоохранения.
Протокол №18от
13.05.2014г.