Конечные результаты обучения

      Комментарии к записи Конечные результаты обучения отключены

Силлабус

дисциплина Биологическая статистика- BS2220

специальность 051301 «Общая медицина»

Курс Третий Семестр V, VІ
Всего 1 кредит (54 часа)
Лекции 3 часа
Практические занятия 15 часов
СРСП 18 часов
Всего аудиторных 36 часов
Самостоятельная работа 18 часов
Форма контроля: дифференцированный зачет

Алматы, 2013

Силлабус составлен доцентом Аймахановой А.Ш. и старшим преподавателем Раманкуловой А.А. на основе типовой программы дисциплины, утвержденной ТОО «Республиканский центр инновационных технологий медицинского образования и науки». Протокол №5 от 20.03.09г.

Силлабус обсужден на заседании модуля

от «____» _____ 2013 г., протокол №____.

Руководитель модуля, профессорНурмаганбетова М.О.

1. Общие сведения:

Наименование вуза Казахский национальный медицинский университет им. С.Д.Асфендиярова
Модуль Медицинская биофизика и биостатистика
Дисциплина «Биологическая статистика», код дисциплины BS2220
Специальность 051301 — «Общая медицина»
Объем учебных часов 1 кредит (54 ч)
Курс и семестр изучения 3 курс, 5,6 семестр

Сведения о преподавателях модуля:

Аймаханова Айзат Шалхаровна доцент
Раманкулова Алима Абдрамбековна старший преподаватель
Исмаилова Мадина Маликовна старший преподаватель

Контактная информация:

Модуль медицинской биофизики и биостатистики находится по адресу ул. Богенбай батыра 151, учебный корпус №2, второй этаж (правое крыло), тел. 2926986 внутренние номера 190, 219.

Политика дисциплины.

Студенты обязаны:

— посещать лекции, практические занятия без опозданий, в халатах;

— не пропускать занятия без уважительной причины, в случае отсутствия на занятии по уважительной причине, например, по болезни, предоставить разрешение с деканата на отработку пропущенных занятий;

— пропущенные занятия отрабатывать в определенное время, назначенное преподавателем;

— все задания практических занятий должны быть выполнены и оформлены соответственно требованиям;

— все виды работ должны быть сданы в установленные сроки;

— работы, сданные позже установленного срока не расматриваются;

— студенты, не набравшие 30 баллов (50%) за семестр, не сдавшие все контрольные работы и рубежные контроли, к экзамену не допускаются.

2. ПРОГРАММА:

ВВЕДЕНИЕ

В эпоху развития доказательной медицины потребность в применении статистики в медицине и биологии стало необходимостью. 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. Гибкий арсенал методов математической статистики, используемых в медицине, позволяет выявить закономерности в потоках случайных событий, сделать выводы и прогнозы, основанные на доказанном.

При изучении биологических совокупностей, являющихся типично статистическими, так же оказалось целесообразным применять методы математической статистики, которую в приложении к биологии стали называть биологической статистикой.

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.

Научно-технический прогресс, превращения науки в непосредственную производительную силу общества, предъявляет к подготовке специалистов все более высокие требования. Современный выпускник медицинского вуза должен не только хорошо знать свою специальность, но и приобщаться к исследовательской работе.

Студенту особенно важно уметь интерпретировать результаты вычисления на компьютере, использовать пакеты прикладных программ SPSS, Statisticа, SAS.

ЦЕЛЬ ДИСЦИПЛИНЫ

O Формироватьтеоретические основы биостатистики.

O Формировать навыки применения методов статистической обработки.

O Выработать у студентов умение проводить математический анализ прикладных задач.

O Формировать и развивать аналитические способности при работе с профессиональной литературой.

O Совершенствовать навыки межличностного общения.

ЗАДАЧИ ОБУЧЕНИЯ

  • формирование основы знаний о методах биологической статистики;
  • формирование основных навыков применения статистических методов анализа для обработки данных.

КОНЕЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ

В результате усвоения курса “Биологической статистики”

студент должен знать:

  • генеральную и выборочную совокупности;
  • измерительные шкалы;
  • критерии соответствия и согласия;
  • репрезентативность выборки;
  • возможные типы систематических ошибок оценки в исследованиях;
  • основные свойства закона нормального распределения;
  • статистические гипотезы, статистические критерии;
  • непараметрические критерии проверки гипотез;
  • однофакторный, двухфакторный дисперсионные анализы;
  • точный критерий Фишера;
  • 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, дисперсионного анализа;
  • проверять статистические гипотезы;
  • вычислять выборочный коэффициент корреляции;
  • получать результирующую таблицу: число случаев, среднее, стандартная ошибка, ошибка среднего.

владеть навыками:

  • работы с прикладными пакетами программ SPSS, Statistica;
  • работы с t –критерием Стьюдента.

2.5 Пререквизиты: информатика, медицинская биофизика, молекулярная биология и медицинская генетика, общественное здравоохранение.

2.6 Постреквизиты:

1. эпидемиология,

2. основы доказательной медицины,

3. внутренние болезни,

4. детские болезни,

5. акушерство и гинекология.

Краткое содержание дисциплины

Введение в предмет «Биологическая статистика». Выборочный метод. Основы теории проверки статистических гипотез. Оценка параметров генеральной совокупности. Основы дисперсионного анализа. Статистические методы в эпидемиологическом анализе. Анализ выживаемости. Элементы теории корреляционно-регрессионного анализа. Планирование и проведение медико-биологического исследования. Работа со статистическими пакетами прикладных программ SPSS, Statistica и SAS.

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ЛЕКЦИЙ, ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ, СРС.

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ЛЕКЦИЙ:

№ п\п Тема Форма проведения Продолжитель-ность в часах
Введение в предмет «Биологическая статистика».Предмет и задачи биологической статистики. Виды данных и их представление. Надежность и достоверность измерений в биостатистике. Выборочный метод. Генеральная совокупность и выборка. Репрезентативность выборки. Выборочное распределение и его числовые характеристики. Точечные и интервальные оценки параметров совокупности. Информа-ционное сообщение в форме презентации
Основы теории проверки статистических гипотез.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. Критерии согласия. Проверка гипотез о виде распределения. Критерии согласия Хи-квадрат Пирсона, Колмогорова-Смирнова. Непараметрические критерии Манна-Уитни, Уилкоксона. Информа-ционное сообщение в форме презентации
Анализ выживаемости.Особенности методов анализа выживаемости. Цензурированные данные. Функция выживания. Таблицы времени жизни. Кривые выживаемости. Доверительный интервал кривой выживаемости. Информа-ционное сообщение в форме презентации
Итого:

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ:

№ п/п Тема Форма проведения Продолжительность в часах
Статистический ряд распределения и его числовые характеристики.Вариационный ряд. Числовые характеристики дискретного статистического распределения: выборочное среднее, выборочная дисперсия, среднее квадратическое отклонение, мода, медиана. Графическое представление данных. Интервальный ряд. Вариационный коэффициент. Стандартная ошибка выборочного среднего. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью точечных и интервальных оценок.Тестовый контроль. Практические навыки, активные методы обучения
Основы теории проверки статистических гипотез.Основная гипотеза о проверке нормальности распределения. Кривая Гаусса. Правило 3-х сигм. Непарный критерий Стьюдента. Парный критерий Стьюдента: наблюдение до и после эксперимента. Критерий Фишера. Непараметрический аналог критерия Стьюдента: критерий Манна – Уитни. Сравнение наблюдений до и после лечения: критерий Уилкоксона (T-критерий).Решение ситуационной задачи. Практические навыки, активные методы обучения
Анализ качественных признаков.Таблицы сопряженности. Критерий согласия Хи-квадрат Пирсона. Точный критерий Фишера.Тестовый контроль. Практические навыки, активные методы обучения
Дисперсионный анализ.Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии.Метод однофакторного дисперсионного анализа.Решение ситуационной задачи. Практические навыки, активные методы обучения
Рубежный контроль №1
Анализ выживаемости.Метод анализа выживаемости. Функция выживания. Кривая выживаемости.Устный опрос. Практические навыки, активные методы обучения
Регрессионно-корреляционный анализ.Оценка параметров линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Нахождение выборочного уравнения прямой линии регрессии. Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии. Линейная корреляция. Выборочный коэффициент корреляции Пирсона. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена.Тестовый контроль. Практические навыки, активные методы обучения
Рубежный контроль №2.
Итого:

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН СРСП:

№ п/п Тема Форма проведения Продолжительность в часах
Оценка параметров генеральной совокупности.Стандартная ошибка выборочного среднего. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью точечных и интервальных оценок. Нахождение доверительных интервалов с заданной надежностью. Коллективное обсуждение
Непараметрические критерии.Критерий Манна – Уитни. Критерий Уилкоксона (T-критерий). Коллективное обсуждение
Анализ качественных признаков.Точный критерий Фишера Коллективное обсуждение
Дисперсионный анализ.Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Метод однофакторного дисперсионного анализа. Коллективное обсуждение
Корреляционный анализ.Линейная корреляция. Выборочный коэффициент корреляции Пирсона. Сила и характер связи между параметрами. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена. Коллективное обсуждение
Работа с пакетами прикладных программ.Создание базы данных и проведение статистических анализов медико-биологических данных в пакетах прикладных программ Statistica и БИОСТАТ. Коллективное обсуждение
Итого:

ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН СРС:

№ п/п Тема Форма проведения Продолжительность в часах
Выборочные коэффициенты асимметрии и эксцессы. Презентации, реферат, глоссарий, кроссворд, тесты, доклад
Множественные сравнения. Критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони.
Критерий согласия Колмогорова-Смирнова.
Двухфакторный дисперсионный анализ.
Непараметрический критерий Крускала-Уоллиса.
Сравнение двух кривых выживаемости. Критерий Гехана.
Сравнение двух кривых выживаемости. Логранговый критерий.
Оценка продолжительности воздействия фактора риска на человека.
Применение ПППSPSS для статистических анализов медико-биологических данных. Конкретные задачи на при-менение основ-ных методов статистичес-кого анализа и интерпретацию полученных данных
Применение ПППSAS для статистических анализов медико-биологических данных.
Итого:

2.9. Охват оцениваемых компетенций по курсу «Биологическая статистика»

Тема Вид занятия,количествочасов Охват оцениваемых компетенций
Практические занятия СРСП СРС ЗнанияMax 100% Практические навыкиMax 100% Коммуникативная компетенцияMax 100% Правовая компетенцияMax 100% СамообразованиеMax 100%
Статистический ряд распре-деления и его числовые характеристики Тесто-вый конт-роль
Выборочные коэффициенты асимметрии и эксцессы Работа с профильной литерату-рой
Основы теории проверки статистических гипотез Решение ситуацион-ной задачи.
Множественные сравнения. Критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони. Работа с профильной литерату-рой
Анализ качественных признаков Тесто-вый конт-роль
Критерий согласия Колмогорова-Смирнова Работа с профильной литерату-рой
Дисперсионный анализ. Решение ситуацион-ной задачи.
Двухфакторный дисперсионный анализ Работа с профильной литерату-рой
Непараметричес-кий критерий Крускала-Уоллиса Работа с профильной литерату-рой
Рубежный контроль №1 Колло-квиум
Анализ выживаемости Устный опрос
Сравнение двух кривых выживаемости. Критерий Гехана. Работа с профильной литерату-рой
Сравнение двух кривых выживаемости. Логранговый критерий. Работа с профильной литерату-рой
Регрессионно-корреляционный анализ Тесто-вый конт-роль
Рубежный контроль №2 Решение ситуацион-ной задачи
Оценка продолжительности воздействия фактора риска на человека Работа с профильной литерату-рой
Применение ПППSPSS для статистических анализов медико-биологических данных Работа с профильной литерату-рой
Применение ПППSAS для статистических анализов медико-биологических данных Работа с профильной литерату-рой
Итого 3+р/к 2+р/к

Рекомендуемая литература.

На русском языке

Основная:

1. Савилов Е.Д. Мамонтова Л.М. и др. Применение статистических методов в эпидемиологическом анализе.-М. «МЕДпресс-информ», 2004.

2. Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002.

3. Медик В.А.,Токмачев М.С.,Фишман Б.Б.Статистика в медицине и биологии. М.: Медицина, 2000.

4. И.В. Павлушков и др. Основы высшей математики и математической статистики. (учебник для медицинских и фармацевтических вузов) М., «ГЭОТАР — МЕД»; 2008

5. Гланц С. Медико-биологическая статистика – М.:Практика,1999.

6. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Высшая школа, 1973.

Дополнительная:

1. Лядов В.Р. Основы теории вероятностей и математической статистики: Для студентов мед. ВУЗов. – СПб.: Фонд «Инициатива»,1998.

2. Боровиков В.П., Боровиков И.П. Statistica. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. –М.: Инф. издат.дом «Филин»,1997.

3. Адибаев Б.М. Элементы математической статистики и основы теории вероятностей. /учебное пособие. – КазНМУ – Алматы, 2004.

4. StatSoft, Inc.(2001). Электронный учебник по статистике. Москва, StatSoft, WEB://www.statsoft.ru./home/textbook/default.htm.

На казахском языке

Основная:

1. Шыныбеков ?.Н. Ы?тималды?тар теориясы ж?не математикалы? статистика элементтері. О?у ??ралы. Алматы. «Экономика». 2008.

2. Бектаев ?. Ы?тималды?тар теориясы ж?не математикалы? статистика. Алматы: «Рауан»,1991.

Дополнительная:

1. Ахмет?азиев А.А., Кельтенова Р.Т. Математикалы? статистика, Алматы «Экономика», 2002.

На английском языке

Основная:

1. Campbell R.C Statistics for biologists. 3rb ed. – Cambridge University Press, 1989.

Дополнительная:

1. Dawson – Saunders Beth, Trapp Robert G. BasicClinical biostatistics – AppletonLange, 1994

2. Lee Elisa T. Statistical methods for survival data analysis – john WileySons, Ins. 1992.

2.11 Методы ОБУЧЕНИЯ И преподавания:

  • Лекции: обзорные и проблемные.
  • Практические занятия:семинары, решение ситуационных задач, работа в малых группах; деловые игры, разбор и обсуждение случаев, моделирование ситуаций.
  • Самостоятельная работа студентов: работа с литературой, электронными базами данных и компьютерными обучающими программами, решение ситуационных задач; составление тестовых заданий, подготовка и защита рефератов.

Дополнительные материалы:

Конечные результаты обучения и ключевые компетенции в


Похожие статьи:

  • Конечные результаты обучения

    Студент должен знать: основные биологические свойства микроорганизмов (морфологические, физиологические, антигенные), патогенные свойства микроорганизмов…

  • Требования к результатам обучения биологии

    Пояснительная записка Рабочая программа составлена на основе программы по биологии 5-9 кл системы «Алгоритм успеха» издательского центра «Вентана-Граф»,…

  • Личностные результаты обучения

    Учащиеся должны: — испытывать чувство гордости за российскую биологическую науку; — соблюдать правила поведения в природе; — понимать основные факторы,…