 |
V. Задания для самостоятельной работы студента
|
|
|
|
Южно-Казахстанская государственная фармацевтическая академия
Кафедра медицинской биофизики, информатики и математики
Дисциплина: Биологическая статистика
Код дисциплины: Bio 3214
Специальность: 5В110400 «Медико-профилактическое дело»
Курс: 3
Семестр 6
СРС: 60 (часов)
МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
2014 – 2015 учебный год
 |
Обсуждено на заседании кафедры протокол № ____
от «___»_________20___ г.
Зав.кафедрой _______________
Содержаниe тем СРС и требования к ним:
I. Самостоятельная работа студентов – работа с учебной и дополнительной литературой, с электронными носителями информации, самостоятельное решение задач, самооценка уровня подготовки по темам самостоятельной работы, статистическая обработка материала с использованием компьютерной программы Statistica, подготовка рефератов и их защита по теме.
II. Требования к выполнению СРС: студент должен своевременно и в полном объеме выполнить задание. СРС рассматривается во время внеаудиторной работы, проверочные работы могут быть выполнены во время проведения практических занятий и СРСП.
При выполнении заданий:
· Для самостоятельного освоения темы можно получать консультации преподавателя;
· Студенты должны уметь классифицировать основную и дополнительную литературу, статистические данные для решения конкретных задач;
· Задание может быть выполнено индивидуально или вместе с группой.
III. Виды сдачи СРС:
v Реферат
v Презентация
Самостоятельная работа студента принимается в электронном виде.
· Реферат – готовится студентами по выбору. Реферат должен раскрыть суть вопроса, быть максимально информативным и содержать собственные выводы. Реферат выполняется аккуратно, пишется самостоятельно, с использованием не менее 3 литературных источников. Приводятся схемы, таблицы и рисунки, соответствующие теме реферата. Примерная схема: тема, цели и задачи, актуальность, перечень конкретных вопросов, изученных по данной теме. Объем реферата 5-10 страниц. Содержание включает введение, перечень номеров и заголовков всех разделов, выводы и предложения, список использованной литературы. Требования: грамотность, четкость, конкретность и логическая последовательность, убедительность. Формат А4, шрифт Times New Roman, размер шрифта 14, поля сверху, справа, снизу по 2 см, слева 3 см.
|
|
|
· Презентация – выполнятся самостоятельно по выбранной теме, используется не менее 3 литературных источников. Слайды должны быть содержательные и лаконичные. При защите автор должен демонстрировать глубокие знания по теме, не допускать ошибок при ответе на вопросы во время обсуждения.это наглядное объяснение своих мыслей, выбранной одной из тем по своему желанию. Время показа презентации – 7-10 минут. Презентация должна раскрыть тему, вызвать интерес у слушателя, оценивается профессионализм и уровень выполнения. Презентация хранится на компакт-диске (CD-R).
IV. В СРС оценивается сложность работы и полнота выполнения требований к данной теме.
Оценка студента производится по бальной системе:
| Критерий оценки СРС | 95-100 | 90-94 | 85-89 | 80-84 | 75-79 | 70-74 | 65-69 | 60-64 | 55-59 | 50-54 | 49-0 |
| Балл выставляется при: | |||||||||||
| полном оформлении, выполнении и защите СРС; | |||||||||||
| публичной защите; | |||||||||||
| выполнении работы в виде электронной презентации (на CD-носителе); | |||||||||||
| выполнении наглядных пособий; | |||||||||||
| составлении тестовых заданий; | |||||||||||
| подготовке глоссария по теме; | |||||||||||
| граммотно выполненной работе; | |||||||||||
| объяснении сути материала готовой работы; | |||||||||||
| выполнении работы на компьютере в виде реферата; | |||||||||||
| выполнении СРС не по требованиям; | |||||||||||
| выполнении работы СРС позже срока сдачи или не выполнении его. |
|
|
|
V. Задания для самостоятельной работы студента
| № | Темы | Форма сдачи | График контроля (с указанием сроков) | Кол-во часов |
| 1. | Интервальный статистический ряд распределения.Формула Стерджеса. Числовые характеристики интервального статистического ряда. Полигон и гистограмма частот. | Индивиду-альное задание | 1-я неделя | |
| 2. | Вычисление описательных статистик выборки и графическое представление данных в среде Statistica 10. | Индивиду-альное задание | 2-я неделя | |
| 3. | Параметрические методы проверки статистических гипотез: основная гипотеза о проверке нормальности распределения. | Индивиду-альное задание | 3-я неделя | |
| 4. | Проверка статистической гипотезы о нормальности распределения в среде Statistica 10. | Индивиду-альное задание | 4-я неделя | |
| 5. | Непараметрические методы проверки статистических гипотез: критерий знаков. | Индивиду-альное задание | 5-я неделя | |
| 6. | Непараметрические методы проверки статистических гипотез в среде Statistica 10. | Индивиду-альное задание | 6-я неделя | |
| 7. | Метод однофакторного дисперсионного анализа. Вычисление общей, факторной и остаточной дисперсии. | Индивиду-альное задание | 8-я неделя | |
| 8. | Дисперсионный анализ в среде Statistica 10. | Индивиду-альное задание | 9-я неделя | |
| 9. | Линейная корреляция. Коэффициент корреляции Пирсона. | Индивиду-альное задание | 10-я неделя | |
| 10. | Метод ранговой корреляции: коэффициент корреляции Спирмена. | Индивиду-альное задание | 11-я неделя | |
| 11. | Связь регрессии и корреляции. Статистическая значимость корреляции. | Индивиду-альное задание | 12-я неделя | |
| 12. | Корреляционно-регрессионный анализ в среде Statistica 10. | Индивиду-альное задание | 13-я неделя | |
| 13. | T-критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. Наблюдение до и после эксперимента. | Индивиду-альное задание | 2-7 недели | |
| 14. | Множественные сравнения. Критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони. | Индивиду-альное задание | 2-7 недели | |
| 15. | Критерий согласия. Практический пример применения критерия согласия (закон Менделя). | Индивиду-альное задание | 2-7 недели | |
| 16. | Непараметрический аналог однофакторного дисперсионного анализа: критерий Крускала-Уоллиса. | Индивиду-альное задание | 2-7 недели | |
| 17. | Метод двухфакторного дисперсионного анализа. | Индивиду-альное задание | 2-7 недели | |
| 18. | Непараметрические методы оценки корреляции. | Индивиду-альное задание | 2-7 недели | |
| 19. | Множественная регрессия. | Индивиду-альное задание | 2-7 недели | |
| 20. | Анализ заболеваемости по факторам риска. | Индивиду-альное задание | 8-14 недели | |
| 21. | Анализ временных рядов. | Индивиду-альное задание | 8-14 недели | |
| 22. | Статистические методы прогнозирования. | Индивиду-альное задание | 8-14 недели | |
| 23. | Организация статистического исследования. | Индивиду-альное задание | 8-14 недели | |
| 24. | Ошибка измерения. Учет ошибки шкалы прибора и систематических ошибок. Оценка суммарной погрешности. | Индивиду-альное задание | 8-14 недели | |
| 25. | Применение программы SPSS для статистического анализа медико-биологических данных. | Индивидуальное задание, работа на платформе G-Global (просмотр, комментарии совместно с преподавателем) | 8-14 недели | |
| 26. | Применение программы SАS для статистического анализа медико-биологических данных. | Индивиду-альное задание | 8-14 недели | |
| 27. | Осуждение проблем на коммуникативной платформе G-Global «Инфраструктура, инновации, инвестиции», сессия «Проблемы и перспективы инвестицион-ного климата в IT-отрасли Казахстана» Применение программы Statistica для статистического анализа медико-биологических данных. | Просмотры с указани-ем статьи, коммента-рии сов-местно с преподава-телем | 8-14 недели | |
| 28. | Рубежный контроль по темам: «Введение. Основы биостатистики», «Основы теории проверки статистических гипотез», «Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении». | Тестовые задания, собеседование | 7-я неделя | |
| 29. | Рубежный контроль по темам: «Статистические методы в эпидемиологическом анализе», «Регрессионный анализ», «Планирование и организация статистических исследований». | Тестовые задания, собеседование | 14-я неделя | |
| 30. | Итоговое занятие | Тестовые задания | 15-я неделя | |
| Всего часов: |
|
|
|
|
|
|
*Виды индивидуальных заданий: реферат, презентация.
Тема №1
1. Тема: Интервальный статистический ряд распределения.Формула Стерджеса. Числовые характеристики интервального статистического ряда. Полигон и гистограмма частот.
2. Цель: Сформировать навыки работы со статистическими совокупностями при анализе клинических и фармацевтических данных.
3. Задания:
1. Из таблицы 1.1 чисел выборки из нормального распределения N(0,1) возьмите подряд 100 чисел, начиная с номера 4 N, где N – ваш порядковый номер в списке группы (дойдя до конца таблицы, перейдите в ее начало). Возьмите в качестве интервалов группировки интервалы (-3,-2), (-2,-1)…(2,3) и напишите таблицу выборочного распределения для этих интервалов. По этой таблице постройте гистограмму и полигон, сосчитайте выборочные среднее, дисперсию, среднеквадратическое отклонение. Выпишите теоретические значения для этих величин и сравните их с эмпирическими.
Таблица 1.1.
| 0,414 | 0,011 | 0,666 | -1,132 | -0,410 | -1,077 | 1,484 | -0,340 | 0,789 | -0,494 | 0,364 |
| -1,237 | -0,044 | -0,111 | -0,210 | 0,931 | 0,616 | -0,377 | -0,433 | 1,048 | -0,037 | 0,759 |
| 0,609 | -2,043 | -2,290 | 0,404 | -0,543 | 0,486 | 0,869 | 0,347 | 2,816 | -0,464 | -0,632 |
| -1,614 | 0,372 | -0,074 | -0,916 | 1,314 | -0,038 | 0,673 | 0,563 | -0,107 | 0,131 | -1,808 |
| 0,284 | 0,458 | 1,307 | -1,625 | -0,629 | -0,504 | -0,0056 | -0,131 | 0,048 | 1,879 | -1,016 |
| 0,360 | -0,119 | 2,331 | 1,672 | -1,053 | 0,840 | 0,246 | -0,237 | -1,312 | 1,603 | -0,952 |
| -0,566 | 1,600 | 0,465 | 1,951 | 0,110 | 0,251 | 0,116 | -0,957 | -0,190 | 1,479 | -0,986 |
| 1,249 | 1,934 | 0,070 | -1,358 | -1,246 | -0,959 | -1,297 | -0,722 | 0,925 | 0,783 | -0,402 |
| 0,619 | 1,826 | 1,272 | -0,945 | 0,494 | 0,050 | -1,696 | 1,876 | 0,063 | 0,132 | 0,682 |
| 0,544 | -0,417 | -0,666 | -0,104 | -0,253 | -2,543 | -1,133 | 1,987 | 0,668 | 0,360 | 1,927 |
| 1,183 | 1,211 | 1,765 | 0,035 | -0,359 | 0,193 | -1,023 | -0,222 | -0,616 | -0,060 | -1,319 |
| -0,785 | -0,430 | -0,298 | 0,248 | -0,088 | -1,379 | 0,295 | -0,115 | -0,621 | -0,618 | 0,209 |
| 0,979 | 0,906 | -0,096 | -1,376 | 1,047 | -0,872 | -2,200 | -1,384 | 1,425 | -0,812 | 0,748 |
2. В условиях предыдущей задачи построить 95%-ный доверительный интервал для математического ожидания генеральной совокупности, при условии, что дисперсия генерального распределения известна и равна единице. Проверить попадание оцениваемого значения в доверительный интервал.
|
|
|
4. Форма выполнения: указанов пункте III.
5. Критерии и оценки выполнения СРС: указано в таблице IV пункта.
6. Срок сдачи: указано в таблице V пункта.
7. Литература:
1. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ.-М.: Практика, 1998. - 459 с.
2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.
3. Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии: Руководство. В 2-х томах / Под ред. Ю.М. Комарова. Т. 1. Теоретическая статистика. - М.: Медицина, 2000. - 412 с.
4. Основы высшей математики и математической статистики: Учебник / И.В. Павлушков и соавт. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 424 с.
5. Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика /А. Петри, К. Сэбин; пер. с англ. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2009. - 168 с.
6. Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения: учебное пособие / ред. Кучеренко В.З. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2011. - 256 с.
Контроль.
v Вопросы:
1. Как производится группировка данных?
2. Как определяется число интервалов и их величина?
3. Как вычисляются числовые характеристики интервального статистического ряда?
4. Что такое полигон?
5. Что такое гистограмма?
Тема №2
1. Тема: Вычисление описательных статистик выборки и графическое представление данных в среде Statistica 10.
2. Цель: Cформировать навыки вычисления описательных статистик выборки и ее графического представления в среде Statistica 10.
3. Задания:
1. Ознакомиться с интерфейсом программы Statistica 10.
2. В программе Statistica 10 создать 100 случайных чисел, имеющих нормальное распределение с параметрами: M(X)=170 - математическое ожидание, σ=7 - стандартное среднеквадратическое отклонение и являющимися результатами измерения роста 100 студентов ЮКГФА 1-го курса.
С помощью модуля Descriptive Statistics (Описательные статистики) рассчитать: среднее значение, сумму, моду, медиану, геометрическую среднюю, гармоническую среднюю, стандартное отклонение, дисперсию, стандартную ошибку среднего, доверительный интервал среднего, асимметрию, эксцесс.
Построить гистограмму и нормальный вероятностный график.
Интерпретировать результаты.
Форма выполнения: указанов пункте III.
Критерии и оценки выполнения СРС: указано в таблице IV пункта.
Срок сдачи: указано в таблице V пункта.
Литература:
Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник - М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. - 512 с.
Боровиков В.П. Популярное введение в программу Statistica. 2-е изд. Учебник - М.: Компьютер-Пресс, 2000. - 269 с.
Электронный учебник по статистике. StatSoft, Inc. 2012. Москва. StatSoft. WEB: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.
Контроль.
v Вопросы:
Перечислите основные элементы интерфейса программы Statistica 10?
Как осуществляется создание случайных чисел в программе Statistica 10?
Как в программе Statistica 10 вычисляются описательные статистики выборки?
Как в программе Statistica 10 строятся гистограммы и нормальные вероятностные графики?
Тема №3
1. Тема: Параметрические методы проверки статистических гипотез: основная гипотеза о проверке нормальности распределения.
2. Цель: сформировать навыки применения критерия χ2 Пирсона для проверки нормальности распределения при анализе клинических и фармацевтических данных.
3. Задания:
В таблице 3.1. представлены результаты измерений веса 3-хлетних мальчиков. Возьмите подряд 100 чисел, начиная с номера «4 N», где «N» – ваш порядковый номер в списке группы (дойдя до конца таблицы, перейдите в ее начало).
С помощью формулы Стерджеса рассчитайте число интервалов и величину интервала. Напишите таблицу выборочного распределения для этих интервалов. По этой таблице постройте гистограмму и полигон; сосчитайте выборочные среднее, дисперсию, среднее квадратическое отклонение. По критерию χ2 Пирсона проверить гипотезу о том, что случайная величина имеет нормальный закон распределения.
Таблица 3.1.
| 8,0 | 10,2 | 16,2 | 17,0 | 18,1 | 14,0 | 9,4 | 14,4 | 15,1 | 14,4 | 19,9 |
| 18,0 | 19,1 | 13,0 | 15,8 | 12,4 | 15,8 | 12,4 | 11,2 | 14,9 | 14,7 | 8,0 |
| 13,5 | 13,8 | 13,4 | 12,3 | 18,6 | 16,0 | 15,8 | 17,3 | 18,9 | 14,7 | 16,4 |
| 18,8 | 16,0 | 12,8 | 12,8 | 15,0 | 10,6 | 15,3 | 15,2 | 19,9 | 8,0 | 17,8 |
| 13,8 | 18,2 | 13,8 | 15,5 | 18,7 | 12,7 | 15,7 | 14,3 | 11,2 | 17,3 | 14,3 |
| 11,1 | 13,1 | 15,7 | 9,6 | 12,1 | 8,8 | 14,8 | 18,4 | 17,7 | 15,9 | 14,8 |
| 15,1 | 14,8 | 16,6 | 16,2 | 13,9 | 16,6 | 12,9 | 13,9 | 14,5 | 13,9 | 8,1 |
| 11,7 | 13,7 | 13,8 | 16,3 | 15,7 | 18,2 | 18,4 | 8,9 | 13,5 | 13,6 | 15,5 |
| 12,8 | 16,3 | 10,5 | 15,7 | 9,1 | 11,4 | 15,9 | 12,6 | 15,6 | 17,9 | 16,9 |
| 16,6 | 16,0 | 14,4 | 15,6 | 10,3 | 16,4 | 15,1 | 15,0 | 19,2 | 12,9 | 17,7 |
| 17,9 | 18,1 | 11,5 | 11,4 | 17,7 | 14,8 | 16,7 | 13,7 | 14,7 | 13,3 | 14,0 |
| 13,5 | 13,6 | 13,1 | 14,6 | 24,5 | 20,6 | 11,1 | 20,9 | 13,2 | 19,6 | 16,7 |
| 15,0 | 11,9 | 10,8 | 12,0 | 9,3 | 18,1 | 14,7 | 13,2 | 16,2 | 10,0 | 13,2 |
4. Форма выполнения: указанов пункте III.
5. Критерии и оценки выполнения СРС: указано в таблице IV пункта.
6. Срок сдачи: указано в таблице V пункта.
Литература
1. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ.-М.: Практика, 1998. - 459 с.
2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.
3. Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии: Руководство. В 2-х томах / Под ред. Ю.М. Комарова. Т. 1. Теоретическая статистика. - М.: Медицина, 2000. - 412 с.
4. Основы высшей математики и математической статистики: Учебник / И.В. Павлушков и соавт. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 424 с.
5. Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика /А. Петри, К. Сэбин; пер. с англ. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2009. - 168 с.
6. Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения: учебное пособие / ред. Кучеренко В.З. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2011. - 256 с.
8. Контроль:
v Вопросы:
1. Почему при клинических и фармацевтических исследованиях нормальное распределение играет важную роль?
2. Какова общая схема применения критерия χ2 Пирсона?
Тема №4
1. Тема: Проверка статистической гипотезы о нормальности распределения в среде Statistica 10.
2. Цель: Cформировать навыки проверки статистической гипотезы о нормальности распределения в среде Statistica 10 с помощью параметрических методов.
3. Задания:
В программе Statistica 10 создать 100 случайных чисел, имеющих нормальное распределение с параметрами: M(X)=18,6 - математическое ожидание, σ=3,5 - стандартное среднеквадратическое отклонение и являющимися результатами измерения веса 5-летних девочек.
Вычислить основные числовые характеристики выборки. С помощью критериев Колмогорова - Смирнова и Лиллиефорса, а также критерия Шапиро-Уилка, содержащихся в модуле Descriptive Statistics (Описательные статистики) проверить гипотезу о том, что рассматриваемая случайная величина имеет нормальный закон распределения. Построить гистограмму и нормальный вероятностный график. Интерпретировать результаты.
4. Форма выполнения: указанов пункте III.
5. Критерии и оценки выполнения СРС: указано в таблице IV пункта.
6. Срок сдачи: указано в таблице V пункта.
7. Литература:
1. Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник - М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. - 512 с.
2. Боровиков В.П. Популярное введение в программу Statistica. 2-е изд. Учебник - М.: Компьютер-Пресс, 2000. - 269 с.
3. Электронный учебник по статистике. StatSoft, Inc. 2012. Москва. StatSoft. WEB: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.
Контроль:
v Вопросы:
Какими способами можно проверить нормальность распределения в среде Statistica 10?
Как интерпретировать нормальный вероятностный график?
Как интерпретировать результаты критериев Колмогорова-Смирнова, Лиллиефорса, Шапиро-Уилка в среде Statistica 10?
Тема №5
1. Тема: Непараметрические методы проверки статистических гипотез: критерий знаков.
2. Цель: Сформировать навыки применения критерия знаков при анализе клинических и фармацевтических данных.
3. Задания:
1. При обследовании контрольной группы получены колебания показателей щелочной фосфатазы нейтрофилов (в процентах): 32, 44, 28, 32, 38, 31, 41, 31, 28, 24, 31, 30, 26, 27, 31, 25, 27, 36, 29, 33, 38, 41, 35, 26, 29, 33, 37, 41, 40, 36. С помощью критерия знаков определить случайны или нет эти колебания.
2. Исследуется влияние антиагрегантной терапии на функциональную активность тромбоцитов при стабильной стенокардии. В качестве показателя используется тромбоцитарный тромбопластин. Измерение параметра проводилось в первый (27, 40, 24, 35, 60, 70, 27, 26, 39, 38) и пятый (20, 31, 19, 37, 52, 50, 24, 25, 27, 31) дни лечения. Необходимо выяснить эффективность данного лечения.
3. У 10 больных изучалось количество билирубина в желчи до и после введения антибиотиков (Таблица 5.1). Определить значимость различий количества билирубина.
Таблица 5.1.
| № | Количество билирубина | |
| До введения | После введения | |
4. Форма выполнения: указанов пункте III.
5. Критерии и оценки выполнения СРС: указано в таблице IV пункта.
6. Срок сдачи: указано в таблице V пункта.
Литература
Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения: учебное пособие / ред. Кучеренко В.З. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2011. - 256 с.
Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях. - Л.: Медицина, 1973. - 147 с.
8. Контроль:
Вопросы:
1. В каких случаях применяется критерий знаков?
2. Какова общая схема применения критерия знаков?
Тема №6
1. Тема: Непараметрические методы проверки статистических гипотез в среде Statistica 10.
2. Цель: Сформировать навыки применения непараметрических критериев знаков и Уилкоксона при анализе клинических и фармацевтических данных в среде Statistica 10.
3. Задания:
1. С помощью непараметрических критерев знаков и Уилкоксона, содержащихся в модуле Nonparametrics (Непараметрическая статистика)проверить эффективность специальной диеты, позволяющей избавиться от избыточного веса. До начала эксперимента и через месяц соблюдения диеты была зафиксирована вес каждого участника. Данные для группы из пяти добровольцев представлены в таблице 6.1.Построить диаграмму разброса и интерпретировать результаты.
Таблица 6.1
| № | Вес (кг) до эксперимента | Вес (кг) после эксперимента |
| 93,2 | 88,9 | |
| 98,2 | 94,5 | |
| 105,6 | 106,1 | |
| 86,8 | 84,3 | |
| 95,5 | 92,5 |
2. С помощью непараметрических критерев знаков и Уилкоксона, содержащихся в модуле Nonparametrics (Непараметрическая статистика), проверить есть ли разница в содержании сахара в крови натощак до работы и через три часа после работы у 12 работающих на ультразвуковых установках. Исходные данные представлены в таблице 6.2.
Построить диаграмму разброса и интерпретировать результаты.
Таблица 6.2
| № | Содержание сахара до работы | Содержание сахара после работы |
4. Форма выполнения: указанов пункте III.
5. Критерии и оценки выполнения СРС: указано в таблице IV пункта.
6. Срок сдачи: указано в таблице V пункта.
Литература
1. Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник - М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. - 512 с.
2. Боровиков В.П. Популярное введение в программу Statistica. 2-е изд. Учебник - М.: Компьютер-Пресс, 2000. - 269 с.
3. Электронный учебник по статистике. StatSoft, Inc. 2012. Москва. StatSoft. WEB: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.
8. Контроль:
Вопросы:
1. Как осуществляется проверка гипотезы о равенстве средних зависимых выборок с помощью непараметрических методов в среде Statistica 10?
2. Как интерпретировать результаты критериев знаков и Уилкоксона в среде Statistica 10?
3. Как интерпретировать диаграмму разброса?
Тема №7
1. Тема: Метод однофакторного дисперсионного анализа. Вычисление общей, факторной и остаточной дисперсии.
2. Цель: Сформировать навыки проведения однофакторного дисперсионного анализа при анализе клинических и фармацевтических данных.
3. Задания:
1. Произведено по пять испытаний на каждом из четырех уровней фактора «F». Методом дисперсионного анализа при уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу о равенстве средних для разных уровней фактора. Предполагается, что выборки извлечены из нормальных совокупностей с одинаковыми дисперсиями. Результаты измерений приведены в таблице 7.1. Указание. Принять yij = xij – 58
Таблица 7.1.
2. Произведено по шесть испытаний на каждом из пяти уровней фактора «F». Методом дисперсионного анализа при уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу о равенстве средних для разных уровней фактора. Предполагается, что выборки извлечены из нормальных совокупностей с одинаковыми дисперсиями. Результаты измерений приведены в таблице 7.2. Указание. Принять yij= xij – 10.
Таблица 7.2.
4. Форма выполнения: указанов пункте III.
5. Критерии и оценки выполнения СРС: указано в таблице IV пункта.
6. Срок сдачи: указано в таблице V пункта.
Литература
1. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ.-М.: Практика, 1998. - 459 с.
2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.
3. Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии: Руководство. В 2-х томах / Под ред. Ю.М. Комарова. Т. 1. Теоретическая статистика. - М.: Медицина, 2000. - 412 с.
4. Основы высшей математики и математической статистики: Учебник / И.В. Павлушков и соавт. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 424 с.
5. Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика /А. Петри, К. Сэбин; пер. с англ. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2009. - 168 с.
8. Контроль:
Вопросы:
1. Как формулируется нулевая гипотеза при использовании дисперсионного анализа?
2. Какова методика проведения однофакторного дисперсионного анализа?
Тема №8
1. Тема: Дисперсионный анализ в среде Statistica 10.
2. Цель: Сформировать навыки проведения однофакторного и многофакторного дисперсионного анализа в среде Statistica при обработке клинических и фармацевтических данных.
3. Задания:
1. Произведено по пять испытаний на каждом из четырех уровней фактора «F». Методом дисперсионного анализа при уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу о равенстве средних для разных уровней фактора. Предполагается, что выборки извлечены из нормальных совокупностей с одинаковыми дисперсиями. Результаты измерений приведены в таблице 8.1. Указание. Для решения использовать пакет прикладных программ Statistica 10 и интерпретировать результаты.
Таблица 8.1.
2. Произведено по шесть испытаний на каждом из пяти уровней фактора «F». Методом дисперсионного анализа при уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу о равенстве средних для разных уровней фактора. Предполагается, что выборки извлечены из нормальных совокупностей с одинаковыми дисперсиями. Результаты измерений приведены в таблице 8.2. Указание. Для решения использовать пакет прикладных программ Statistica 10 и интерпретировать результаты.
Таблица 8.2.
4. Форма выполнения: указанов пункте III.
5. Критерии и оценки выполнения СРС: указано в таблице IV пункта.
6. Срок сдачи: указано в таблице V пункта.
Литература
1. Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник - М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. - 512 с.
2. Боровиков В.П. Популярное введение в программу Statistica. 2-е изд. Учебник - М.: Компьютер-Пресс, 2000. - 269 с.
3. Электронный учебник по статистике. StatSoft, Inc. 2012. Москва. StatSoft. WEB: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.
8. Контроль:
Вопросы:
1. Какова общая схема проведения однофакторного дисперсионного анализа в среде Statistica 10?
2. Как интерпретировать результаты дисперсионного анализа, представленные в итоговой таблице?
Тема №9
1. Тема: Линейная корреляция. Коэффициент корреляции Пирсона.
2. Цель: сформировать навыки установления корреляционной зависимости методом наименьших квадратов, а также оценки силы и направленности полученного коэффициента корреляции при анализе клинических и фармацевтических данных.
3. Задания:
1. Было проведено изучение зависимости между длительностью курения и числом заболеваний. Исходные данные представлены в таблице 9.1.
Таблица 9.1.
| Стаж курения (лет), х | |||||||||
| Число заболеваний, у |
Вычислить коэффициент корреляции, определить направление и силу связи между показателями. Сделать вывод.
2. Было проведено изучение зависимости между толщиной кожного рубца и временем его замораживания в целях криодеструкции. Исходные данные представлены в таблице 9.2.
Таблица 9.2.
| Толщина кожного рубца (мм), х | ||||||||
| Время замораживания (мин.), у | 0,6 | 1,6 | 1,5 | 1,7 | 1,6 | 2,4 |
Вычислить коэффициент корреляции, определить направление и силу связи между показателями. Сделать вывод.
4. Форма выполнения: указанов пункте III.
5. Критерии и оценки выполнения СРС: указано в таблице IV пункта.
6. Срок сдачи: указано в таблице V пункта.
Литература
1. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ.-М.: Практика, 1998. - 459 с.
2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.
3. Медик В.А., Токмачев М.С., Фишман Б.Б. Статистика в медицине и биологии: Руководство. В 2-х томах / Под ред. Ю.М. Комарова. Т. 1. Теоретическая статистика. - М.: Медицина, 2000. - 412 с.
4. Основы высшей математики и математической статистики: Учебник / И.В. Павлушков и соавт. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 424 с.
5. Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика /А. Петри, К. Сэбин; пер. с англ. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2009. - 168 с.
6. Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения: учебное пособие / ред. Кучеренко В.З. - 4-е изд., перераб. и доп. – М.: ГЭОТАР - Медиа, 2011. - 256 с.
8. Контроль:
Вопросы:
1. Как вычисляется линейный коэффициент корреляции?
2. Как определяется достоверность коэффициента корреляции?
Тема №10
1. Тема: Метод ранговой корреляции: коэффициент корреляции Спирмена.
2. Цель: Сформировать навыки установления корреляционной зависимости с помощью коэффициента ранговой корреляции Спирмена, а также оценки силы, направленности и достоверности полученного коэффициента ранговой корреляции при анализе клинических и
|
|
|
