Силлабус ОЗ 2013-14

Министерство здравоохранения республики казахстан

РГП на ПХВ «Западно-КазахстанскИЙ государственнЫЙ медицинскИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени Марата Оспанова»


Кафедра ЕСТЕСТВЕННО-НАУЧНЫХ ДИСЦИПЛИН










Силлабус





Дисциплина: Биостатистика

Код дисциплины: Bio 3214

Специальность: 5В110200 - «Общественное здравоохранение»

Объем учебных часов/кредитов:* 45/1

Курс и семестр изучения: 3/5


















Актобе 2014 г.
Силлабус (рабочая программа студента) составлена кафедрой Естесвенно-научных дисциплин на основании типовой учебной программы «Биостатистика»;
(наименование дисциплины)


Обсуждено на заседании кафедры от « 27 » « _____08_____» 2014
Протокол №__1__
Руководитель кафедры, д.м.н., профессор ________ Изтлеуов М.К.
Сведения о преподавателях:
Ст. преп.: Емжарова Гульмира Уахитовна – преподаватель курса биостатистики, математики и информатики. Ведёт практические занятия и читает лекции на русском и казахском языках.
Ст. преп.: Ахметова Айнур Болатовна – преподаватель курса биостатистики и информатики. Ведёт практические занятия и читает лекции на казахском языке.

Контактная информация
Место нахождения кафедры: улица Маресьева 68, №2-учебный корпус, 2-этаж
Учебные аудитории: № 213, 222, 224.
телефоны: 56-48-66, электронный адрес: [email protected]

Политика дисциплины:

Организация учебного процесса
- кафедра планирует и организует учебный процесс;
- совершенствует формы проведения учебного процесса;
- адаптирует учебное расписание совместно с учебной частью и офис регистратором;
- обеспечивает студентов всеми формами учебно-методической документации;
- создает условия для осуществления НИР сотрудников и студентов;
- создает условия для получения дополнительных образовательных услуг.

Информационное обеспечение учебного процесса
- силлабусы, справочники-путеводители, методические рекомендации для практических занятий, СРС, СРСП предоставляются студентам на электронных носителях на кафедре и в библиотеке;
- расписание занятий, консультаций и др.информация по усмотрению кафедры отражаются на информационном стенде кафедры;
- доступность и своевременное информирование обучающихся о рейтинговых оценках.

Требования к проведению аудиторных занятий и СРС
- все аудиторные и внеаудиторные занятия должны быть обеспечены методическими рекомендациями;

Требования к обучающимся
- посещение практических занятий и лекций является обязательным;
- форма одежды;
- соблюдение трудовой дисциплины;
- штрафные санкции согласно положению об организации учебного процесса;
- за участие в СНО, студенческих конференциях - дополнительные бонусы по усмотрению кафедры.
1. Введение
Биостатистика – научная отрасль, связанная с разработкой и использованием статистических методов в научных исследованиях в медицине, здравоохранении и эпидемиологии. Внедрение в практику принципов доказательной медицины диктует современному выпускнику медицинских вузов необходимость понимания биостатистики.
Необходимость повышения культуры статистического анализа биологических и медицинских данных, как в теоретических исследованиях, так и в практической деятельности организатора общественного здравоохранения диктуется, прежде всего современными достижениями в вопросах представления и системизации данных компьютерными средствами. Студенту особенно важно уметь использовать статистические профессиональные пакеты прикладных программ SAS, SPSS,универсальный пакет Statistica и адекватно интерпретировать полученные результаты.
2. Цель дисциплины: обучение теоретическим основам биостатистики и формирование навыков применения методов статистической обработки.
3. Задачи дисциплины:
формирование основы знаний о современных статистических методах обработки биологических и медицинских данных;
формирование основных навыков применения современных статистических методов для обработки биологических и медицинских данных.
4. Конечные результаты обучения:
Студент должен знать:
типы данных и способы их представления;
измерительные циклы;
критерии соответствия и согласия;
типы систематических ошибок и их оценку в исследованиях;
свойства закона нормального распределения признаков;
дисперсионный анализ;
корреляционную зависимость;
коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент ранговой корреляции Спирмена;
непараметрические критерии проверки гипотез;
t-критерии Стъюдента;
основные критерии эпидемиологического анализа, эпидемиологические показатели;
этапы медико-биологического эксперимента, планирование;
компьютерные статистические программы? Пакет прикладных программ SPSS, Statistica, SAS;
Студент должен уметь:
применять статистические методы обработки данных;
оценивать надежность и достоверность измерений в биостатистике, определять статистическую значимость различий;
отбирать единицы для выбранной совокупности;
определить статистические ряды распределения и оценить их соответствие теоретическим законам распределение;
оценить их точность и надежность;
определить доверительные интервалы по числовым характеристикам, мощность критерия;
применять основные методы однофакторного дисперсионного анализа;
проверять статистические гипотезы;
вычислить выборочный коэффициент корреляции;
получать результирующую таблицу: число случаев, среднее, стандартная ошибка, ошибка среднего;
интерпретировать полученные результаты;
работать с прикладными пакетами программ SPSS, Statistica, SAS.
Владеть навыками:
Обработка и анализа результатов измерения
5. Пререквизиты: математика, информатика, медицинская биофизика.
Постреквизиты: общественное здравоохранение, эпидемиология инфекционных болезней, основы доказательной медицины.
6. Краткое содержание дисциплины:
Биостатистика в общественном здравоохранении. Оценка параметров совокупностей. Основы теории проверки статических гипотез. Основы дисперсионного анализа. Статистические методы в эпидемиологическом анализе. Корреляция и регрессия. Планирование и организация статических исследований.

7. Тематический план занятий

Тематический план лекций


Наименование тем
Кол-во
часов

1
Введение. Основы биостатистики.
Предмет и задачи биостатистики. Роль ученых Р. Фишера, К. Пирсона, Ф. Гальтона в развитии биометрики. Классификация, сбор и представление данных. Виды измерительных шкал.
1

2
Основы теории проверки статистических гипотез.
Статистические гипотезы, применительно к биостатистическим исследованиям. Доверительная вероятность и уровень значимости. Критерий согласия
·2 Пирсона, Колмагорова-Смирнова. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совакупностей t-критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. Непараметрические критерии проверки гипотез. Мощность критерия.
1

3
Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении
Основные понятия и методика дисперсионного анализа. Однофакторный и двухфакторный дисперсионные анализы. Общая факторная и остаточная дисперсия. Применение дисперсионного анализа в общественном здравоохранении.
1

4
Статистические методы в эпидемиологическом анализе.
Основные критерии эпидемиологического анализа. Средние величины, их размеры и количественные отношения признаков. Анализ заболеваемости по факторам риска. Количественная оценка факторов риска заболевания.
1

5
Планирование и организация статистических исследований
Этапы медико-биологического эксперимента. Выбор статистического метода обработки данных. Использование современной информационно-вычислительной техники в биостатистике. Классификация статистических пакетов и современные требования к ним.
1

Всего:
5






Тематический план практических занятий


Наименование тем
Кол-во
часов

1
Статистическая группировка и сводка данных. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью выборочного метода. Оценки статистического наблюдения. Доверительный интервал.
1

2
Проверка статистических гипотез. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. Проверка нулевой гипотезы Но при конкурирующей гипотезе H1.
1

3
Критерий Стьюдента: назначение, формула для вычисления и ограничения. Таблица критических значений t-критерия. Критерий
·2: назначение, формула для вычисления и ограничения. Схема анализа. Таблица критических значений
·2.
1

4
Дисперсионный анализ. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии. Метод однофакторного дисперсионного анализа. T-критерий Фишера.
1

5
Метод двухфакторного дисперсионного анализа. Дисперсионный анализ в среде Statistica.
1

6
Статистические методы и эпидемиологических показателей. Анализ заболеваемости по факторам риска.
1

7
Корреляционный и регрессионный анализ. Оценка параметров по методу наименьших квадратов. Уравнение линейной регрессий.
1

8
Ранговая корреляция. ранговой корреляции Спирмена. Корреляционно-регрессионный анализ в среде Statistica.
1

9
Стандартизированные коэффициенты. Прямой метод стандартизации.
1

10
Анализ динамических рядов. Типы динамических рядов. Вычисление показателей динамического ряда.
1

Всего:
10


Тематический план самостоятельной работы с преподавателем (СРСП)


Наименование темы занятия
Кол-во
часов

1.
Вычисление арифметической средней, среднего квадратического отклонения, стандартной ошибки. Преставление данных в виде полигона, гистограммы частот, диаграммы.
1

2.
Мощности критерия по различным уровням значимости. Критерий согласия Хи-квадрат Пирсона. Закон больших чисел.
1

3.
t-критерий Стъюдента для анализа биомедицинских данных.
1

4.
Метод однофакторного дисперсионного анализа. Вычисление общей, факторной и остаточной дисперсии.
1

5.
Решение задач биологического и медицинского содержания с применением основных методов двухфакторного дисперсионного анализа.
1

6.
Решение задач на предмет обработки эпидемиологических показателей с использованием методов статистического анализа.
1

7.
Линейная корреляция. Коэффициент корреляции Писрсона. Сила и характер связи между параметрами.
1

8.
Связь регрессии и корреляции. Статистическая значимость корреляции.
Рубежный контроль №1
1

9.
Этапы и применения прямого метода стандартизации.
1

10
Непрямой и косвенный методы стандартизации.
1

11
°Планирование и организация статистического исследования. Основные этапы. Составление плана и программы исследования. Определение сил и средств для проверки исследования.
1

12.
Программа статистического исследования. Постановка цели и задачи. Программа сбора материала. Составление бланка исследования, выбор учетного или отчетного документа органов и организаций здравоохранения.
1

13
Собирание статистического материала. Порядок записи результатов наблюдений или измерений. Качественный и количественный контроль собранного материала.
1

14
Разработка материала. Группировка признаков. Составление макетов таблицы таблиц. Получение абсолютных величин с последующим вычислением производных величин.
1

15
Статистический анализ. Сравнение полученных статистических данных. Взаимосвязь целей и задач исследования.
Рубежный контроль №2
1

Всего:
15


8. Задания для самостоятельной работы студентов
Тематический план самостоятельной работы студента


Наименование тем
Кол-во часов

1
Статистические методы прогнозирования.
3

2
Критерий согласия. Практический пример применения критерия согласия. Закон Менделя.
3

3
Метод многофакторного дисперсионного анализа.
3

4
Анализ временных рядов.
3

5
Ошибка измерения. Учет ошибки шкалы прибора и систематических ошибок. Оценка суммарной погрешности.
3

Всего:
15


План организации самостоятельной работы студента (СРС)



Тема/подтемы СРС
Задания/ формы проведения СРС
Формы контроля СРС
График контроля СРС (сроки)

1
Статистические методы прогнозирования.
Проверка знаний на практических занятиях.
Реферат.
4 неделя

2
Критерий согласия. Практический пример применения критерия согласия. Закон Менделя.
Проверка знаний на практических занятиях.
Реферат.
6 неделя

3
Метод многофакторного дисперсионного анализа.
Проверка знаний на практических занятиях.
Реферат.

8 неделя

4
Анализ временных рядов.
Проверка знаний на практических занятиях.
Реферат

10 неделя

5
Ошибка измерения. Учет ошибки шкалы прибора и систематических ошибок. Оценка суммарной погрешности.
Проверка знаний на практических занятиях.
Реферат.

12 неделя

9. Рекомендуемая литература: основная и дополнительная
На русском языке:
Основная:
Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002.
Савилов Е.Д. Мамонтова Л.М. и др. Применение статистических
методов в эпидемиологическом анализе.-М. «МЕДпресс-информ», 2004.
Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Высшая школа, 1973.
Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии. М.: Медицина, 2000.
Дополнительная:
Лядов В.Р. Основы теории вероятностей и математической статистики:
Для студентов мед. ВУЗов. –СПб.: Фонд «Инициатива»,1998.
Боровиков В.П., Боровиков И.П. Statistica. Статистический анализ и
обработка данных в среде Windows. –М.: Инф. издат.дом «Филин»,1997.
Адибаев Б.М. Элементы математической статистики и основы теории
вероятностей. / учебное пособие. – КазНМУ – Алматы, 2004.
StatSoft, Inc.(2001). Электронный учебник по статистике. Москва,
StatSoft, WEB: //www.statsoft.ru./home/textbook/default.htm.

На казахском языке:
Основная:
1. Бектаев J. ЫKтималдыKтар теориясы ж‰не математикалыK статистика.
Алматы: «Рауан»,1991.
2. Изтлеуов М.К., Беккужина А.И. и др. Математика, АKт™бе, 2005 ж.
3. Койчубеков Б.К., Абдыкешова Д.Т., Алибиева Д.Т. биостатистикаCа кіріспе курсы, Алматы: «Эверо», 2014ж.

Дополнительная:
1. АхметKазиев А.А., Кельтенова Р.Т. МатематикалыK статистика, Алматы
«Экономика», 2002.

На английском языке.
Основная:
Campbell R.C Statistics for biologists. 3rb ed. – Cambridge University Press, 1989.
Дополнительная:
Dawson – Saunders Beth, Trapp Robert G. Basic & Clinical biostatistics – Appleton & Lange, 1994
Lee Elisa T. Statistical methods for survival data analysis – john Wiley & Sons, Ins. 1992.

10. Методы обучения и преподавания: (малые группы, дискуссия, ситуационные задачи, работа в парах, презентации, кейс - стади и т.д.)
Лекции: обзорные и проблемные
Практические занятия: семинары, решение ситуационных задач, письменное выполнение индивидуальных заданий с помощью преподавателя, обратная связь студент-преподаватель, работа в малых группах, контроль знаний предшествующей темы, закрепление новых знаний, обсуждение задания на следующее занятие
Самостоятельная работа студентов под руководством преподавателя: работа студентов в парах, работа в малой группе с учебниками, решение ситуационных задач, консультации, дискуссии, презентации рефератов, обсуждение результатов выполнения индивидуальных и групповых заданий, математические диктанты, обсуждение тем самостоятельной работы.
Самостоятельная работа студентов: работа студентов с литературой, подготовка рефератов по темам, предусмотренным для самостоятельного изучения, самооценка уровня подготовки по темам самостоятельной работы

11. Критерии и правила оценки знаний: шкала и критерии оценки знаний на каждом уровне (текущий, рубежный, итоговый контроль), правила оценки всех видов занятий (аудиторные, СРС, СРСП*)
Текущий контроль по дисциплине включает решение тестовых заданий, проверяющих уровень теоретических знаний; индивидуальный или фронтальный устный опрос по обсуждению теоретического материала, и др. При текущем контроле письменная работа проводится по основным темам лекционного курса изучаемого кредита и оценивается преподавателем. Рубежный контроль проводится в форме тестов с помощью ПК. Итоговый контроль проводится в форме экзамена.
Система оценки знаний студентов
Экзаменационная оценка по дисциплине определяется как сумма максимальных показателей успеваемости по рубежным контролям – 40% и промежуточной аттестации (экзамену) – 60% и составляет 100%, то есть итоговая оценка определяется по формуле:

13 EMBED Equation.3 1415
где: Р1- процентное соотношение оценки первого рейтинга;
Р2 - процентное соотношение оценки второго рейтинга;
Э - процентное соотношение экзаменационной оценки.
Поэтому для корректности подсчета итоговой оценки необходимо оценивать знания обучающегося на рубежном контроле (рейтинге) и итоговом экзамене в процентах от 0 до 100 %.
Знания, умения и навыки студентов оцениваются по следующей системе:
Оценка по буквенной системе
Цифровой эквивалент баллов
Процентное содержание
Оценка по традиционной системе

А
4,0
95-100
Отлично

А-
3,67
90-94


B+
3,33
85-89
Хорошо

B
3,0
80-84


B-
2,67
75-79


C+
2,33
70-74
Удовлетворительно

C
2,0
65-69


C-
1,67
60-64


D+
1,33
55-59


D
1,0
50-54


F
0
0-49
Неудовлетворительно


Выставление оценок по бально-рейтинговой системе осуществляется согласно требованиям, приведенным ниже:
Оценке «отлично» соответствует оценки А, имеющая цифровой эквивалент 4,0 и процентное содержание 95-100% и А- имеющая цифровой эквивалент 3,67 и процентное содержание 90-94%. Данная оценка ставится в том случае, если обучающийся показал полное усвоение программного материала и не допустил каких-либо ошибок, неточностей, своевременно и правильно выполнил контрольные и лабораторные работы и сдал отчеты по ним, проявил при этом оригинальное мышление, своевременно и без каких-либо ошибок сдал коллоквиумы и выполнил домашние задания, занимался научно-исследовательской работой, самостоятельно использовал дополнительную научную литературу при изучении дисциплины, умел самостоятельно систематизировать программный материал.
Оценке «хорошо» соответствует оценки В+, имеющая цифровой эквивалент 3,33 и процентное содержание 85-89% и В. имеющая цифровой эквивалент 3,0 и процентное 80-84% и В-. имеющая цифровой эквивалент 2,67 и процентное содержание 75-79%. Данная оценка ставится в том случае, если студент освоил программный материал не ниже чем на 75% и при этом не допустил грубых ошибок при ответе, своевременно выполнил контрольные и лабораторные работы и сдал их без принципиальных замечаний, правильно выполнил и своевременно сдал коллоквиумы и домашние задания без принципиальных замечаний, использовал дополнительную литературу по указанию преподавателя, занимался научно-исследовательской работой, допускал непринципиальные неточности или принципиальные ошибки, исправленные самим студентом, сумел систематизировать программный материал с помощью преподавателя.
Оценке «удовлетворительно» соответствует оценки С+, имеющая цифровой эквивалент 2,33 и процентное содержание 70-74% и С. имеющая цифровой эквивалент 2,0 и процентное 65-69% и С-. имеющая цифровой эквивалент 1,67 и процентное содержание 60-64%. Данная оценка ставится в том случае, если студент освоил программный материал не менее чем на 50%, при выполнении контрольных и лабораторных работ, домашних заданий нуждался в помощь преподавателя, при сдаче коллоквиума допускал неточности, не проявил активность в исследовательской работе, ограничивался только учебной литературой, указанной преподавателем, испытывал больше затруднения в систематизации материала.
Оценке «неудовлетворительно» соответствует оценка F, имеющая цифровой эквивалент 0 и процентное содержание 0-49%. Данная оценка ставится в том случае, если студент обнаружил пробелы в знании основного материала, предусмотренного программой, не освоил более половины программы дисциплины, в ответах допустил принципиальны ошибки, не выполнил отдельные задания, предусмотренные формами текущего, промежуточного и итогового контроля, не проработал всю основную литературу, предусмотренную программой.

Текущий контроль: тестирование, письменный/устный опрос, программированный контроль, решение ситуационных задач, проверка оформления результатов выполнения заданий и т.д. самооценка и групповая оценка при работе в малых группах.
Рубежный контроль: коллоквиум
Итоговый контроль: экзамен, влючающий тестирование, собеседование.








Н БJММУ 703-06-12. Силлабус. Бірінші басылым.
Ф ЗКГМУ 703-06-12. Силлабус. Издание третье.



Root Entry

Приложенные файлы

  • doc 26489595
    Размер файла: 143 kB Загрузок: 0

Добавить комментарий