Основы практической медико-биологической статистики

ПРОГРАММА

курса

Москва – 2017

Учебный план

№ п/п Наименование разделов и тем
Общие понятия статистики
1.1 Принципы статистического метода. Понятие вероятности. Нулевая гипотеза. Ошибка первого рода. Ошибка второго рода. Планирование исследовательской работы, роль статистики.
1.2 Виды клинических исследований, их преимущества и недостатки. Виды статистических гипотез. Минимизация неопределенности оценки. Понятие популяции исследования. Систематические и случайные погрешности.
1.3 Контринтуитивность статистики. Задача с 3 дверями. Байесовская вероятность.
1.4 Расчет мощности исследования и размера выборки. Удачные и неудачные экспериментальные дизайны. Основные статистические программные комплексы. IBM SPSS, Statistica, R, SAS. Использование Microsoft Office.
Представление данных. Простые статистические методы.
2.1 Виды таблиц данных. Хранение результатов исследования. Понятие переменной. Виды переменных. Описательная статистика. Среднее, стандартное отклонение, ошибка среднего, доверительный интервал для среднего. Медиана, мода, квартили, межквартильный размах. Пропущенные данные.
2.2 Таблицы данных и манипуляции с ними в различных статистических пакетах, обзор. Описательная статистика в статистических программах. Графическое представление данных.
2.3 t-критерий Стьюдента. Условия применимости. Интерпретация результатов. Примеры использования. Множественные сравнения. Поправка Бонферрони. Дисперсионный анализ. Примеры использования. Попарные сравнения по результатам дисперсионного анализа. Примеры использования. Трактовка результатов
2.4 Методы непараметрической статистики. Таблицы сопряженности. Хи-квадрат. Точный тест Фишера. Трактовка результатов. Таблицы сопряженности более 2*2. Примеры использования.
2.5 Ранговые критерии. Тест Манна-Уитни. Тест Краскела-Уоллиса. Тест Вилкоксона. Другие непараметрические критерии. Примеры использования. Трактовка результатов.
Сложные статистические методы
3.2 Многофакторный дисперсионный анализ. Многомерный дисперсионный анализ. Дисперсионный анализ с повторными измерениями. Дисперсионный анализ со вложением данных. Трактовка результатов.
3.3 Корреляционный анализ. Трактовка результатов.
3.4 Регрессионный анализ. Трактовка результатов.
3.5 Анализ выживаемости. Трактовка результатов.
3.6 Практическое занятие по анализу результатов исследования

Требования к результатам обучения

Оценка уровня знаний слушателей курса проводится по результатам итоговой аттестации (собеседования). В процессе аттестации слушателю задается 2 вопроса из ниже перечисленных. Оценка уровня освоения программы осуществляется по пятибалльной системе.

Примерные вопросы к собеседованию (итоговой аттестации) по курсу:

1) Опишите правила сложения вероятностей.

2) Разъясните понятие «нулевая гипотеза».

3) Разъясните понятие «популяция исследования».

4) Разъясните понятие «мощность исследования».

5) Разъясните понятие «стандартное отклонение».

6) Разъясните понятие «ошибка среднего».

7) Перечислите известные Вам типы клинических исследований.

8) Почему следует избегать дизайна исследования, предусматривающего множественные сравнения?

9) Разъясните понятие «ошибка первого рода».

10) Разъясните понятие «ошибка второго рода».

11) О чем говорит «р»?

12) В чем отличие качественных, порядковых и количественных переменных? Какое это имеет значение для анализа данных?

13) Назовите условия применимости t-критерия Стьюдента.

14) Что такое поправка Бонферрони?

15) В каких случаях используются непараметрические критерии? Какова их чувствительность относительно параметрических критериев?

16) В чем преимущества и недостатки когортных исследований?

17) Что такое дисперсионный анализ со вложенными данными?

18) Что такое регрессионный анализ?

19) Что такое корреляционный анализ?

20) Назовите подходы к трактовке результатов анализа таблиц сопряженности более 2*2.

Список литературы

  • А. Герасимов. Медицинская статистика. 2007;
  • А. Шипунов и соавт. Наглядная статистика. Используем R! 2014;
  • Бююль А. Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. М, СПб, 2006;
  • В.П. Боровиков. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. 2009;
  • Курсы на www.datacamp.com;
  • Он-лайн курс: Основы статистики. https://stepik.org/course/Основы-статистики-76;
  • С. Гланц. Медико-биологическая статистика. 1998.

Составитель

Бердалин Александр Берикович, к.м.н., научный сотрудник лаборатории анализа изображений клеточных структур Факультета фундаментальной медицины Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова;

Вебинар \


Похожие статьи.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: