Характеристика дисциплины




СИЛЛАБУС

 

Дисциплина: «Биостатистика»

 

Специальность: 6М110400 «Фармация»

 

Объем учебных часов: 90 (2 кредит)

 

Учебный год

Силлабус обсуждён и одобрен заседании кафедры.

 

Зав.каф., к.ф.-м.н., профессор ______________ Кудабаев К.Ж.

 

Протокол №____ от «_____ »______________201__г.

 

 

· Сведения о преподавателях:

Ф.И.О. Ученная степень Должность Приоритетные научные интересы, достижения Электронный адрес
  Кудабаев Канапия Жумагазиевич к.ф.-м.н., профессор Зав.кафедрой Издано более 90 научно-методических публикаций, из них: 5 учебников, 5 учебных пособий и более 10 типовых программ Kanash48@ mail.ru
  Сапрыгина Марина Борисовна к.ф.-м.н. И.о. доцента Издано 15 научных статей, а также учебное пособие и методические указания, разработаны рабочие программы и комплексы методических рекомендаций для преподаваемых дисциплин marina-iv@mail.ru
  Халметов Закиржан Султанкулович магистр И.о. доцента Опубликовано несколько научных статей, разработаны рабочие программы и комплексы методических рекомендаций для преподаваемых дисциплин zakir78@mail. ru

 

· Контактная информация:

Местонахождение кафедры: пл. Аль-Фараби, 1, главный корпус ЮКГФА, 5 этаж, ауд. 500–510, тел. 40 82 22 (126).

Электронный адрес кафедры (e-maіl) – Fіzmatіn@maіl.ru

· Политика и процедуры:

Требования к магистрантам:

1. не пропускать занятия без уважительных причин;

2. не опаздывать на занятия;

3. на занятия приходить в форме;

4. активность во время практических занятий;

5. подготовка к занятиям;

6. своевременно, по графику, выполнять и сдавать самостоятельные работы магистрантов;

7. не заниматься посторонними делами во время занятий;

8. быть терпимым, открытым и доброжелательным к сокурсникам и преподавателям;

9. бережно относится к имуществу кафедры.

 

Программа

Характеристика дисциплины

В фармации часто используются различные статистические концепции при принятии решений по таким вопросам, как клинический диагноз, прогнозирование возможных результатов осуществления тех или иных программ в данной группе населения, прогнозирование течения заболевания у отдельного больного; выбор соответствующей программы для данной группы населения или выбор лечения для конкретного больного и т.п.

Статистика находит повседневное применение в лабораторной практике. Знание статистики стало важным для понимания и критической оценки сообщений в современных медицинских публикациях. Таким образом, знание принципов статистики абсолютно необходимо для планирования, проведения и анализа исследований, посвященных оценке различных ситуаций и тенденций в здравоохранении, а также для выполнения научных исследований в области медицинской биологии, клиники и здравоохранения.

Биостатистика - научная отрасль, связанная с разработкой и использованием статистических методов в научных исследованиях в медицине, фармации, здравоохранении и эпидемиологии. Внедрение в практику принципов доказательной медицины диктует современному выпускнику медицинских вузов необходимость понимания биостатистики.

Необходимость повышения культуры статистического анализа биологических, медицинских и фармацевтических данных, как в теоретических исследованиях, так и в практической деятельности диктуется, прежде всего, современными достижениями в вопросах представления и систематизации данных. Магистранту особенно важно уметь использовать статистические профессиональные пакеты прикладных программ (Statisticа и др.), и адекватно интерпретировать полученные результаты.

Цель дисциплины:

обучение теоретическим основам биостатистики и формирование навыков применения методов статистической обработки.

 

 

Задачи:

· формирование основы знаний о современных статистических методах обработки биологических, фармацевтических и медицинских данных;

· формирование основных навыков применения современных статистических методов для обработки биологических, фармацевтических и медицинских данных.

Магистрант должен знать:

· определение значения для будущей профессии предмета, целей и задач статистического анализа и ее применение в профессиональной деятельности;

· специальные прикладные программы для обработки, анализа и интерпретации статистической информации;

· как работать с различными источниками информации в процессе медико-фармацевтических и биологических исследований (базы данных, электронные и бумажные журналы, справочные и нормативные документы и т.д.), основы поиска медицинской информации;

· методологию исследовательской деятельности (формулировка гипотезы, принципы проведения научно-медицинского исследования).

· основы статистического анализа в медицине и фармации;

· как использовать математический аппарат для расчёта основных экономических показателей при проведении медико-биологических и фармацевтических исследований.

Магистрант должен уметь:

· определять адекватность использования и ограничения качественных и количественных данных;

· определять сферу научного поиска;

· доносить полученную в процессе поиска и обработки информацию до других пользователей;

· проводить критический анализ научных публикаций;

· уметь обрабатывать статистический материал с помощью специальных прикладных программ;

· обрабатывать и анализировать материал с использованием методов статистического анализа и информационных технологий;

· публиковать презентации собственных результатов исследований в режиме online и электронных конференций;

· делиться своими идеями на многогранной платформе G-Global.

 

Конечные результаты обучения:

 

Дескрипторы Компетенции специальности, разработанные ЮКГФА Результаты обучения дисциплины Результаты обуче-ния по концепции (ГОСО)
A. Демонстрировать знания и понимание в изучаемой области, включая элементы наиболее передовых знаний в этой области Компетенция в области естественных и специальных наук Дает определение значения для будущей профессии предмета, целей и задач биологической статистики и ее применение в профессиональной деятельности. Р2
Знает научную терминологию, используемую в медико-биологических и фармацевтических исследованиях.
Компьютерная и информационная компетентность Знает специальные прикладные программы для обработки, анализа и интерпретации статистической информации.
Знает как работать с различными источниками информации в процессе медико-биологических и фармацевтических исследований (базы данных, электронные и бумажные журналы, справочные и нормативные документы и т.д.), основы поиска медицинской информации.
Компетенция «Адвокат здоровья» Знает этические и правовые нормы, необходимые при проведении экспериментальных исследований. Р10
Компетенция «Навыки научных исследований» Знает типы данных и способы их представления.
Знает виды измерительных шкал.
Знает критерии соответствия и согласия.
Знает типы систематических ошибок и их оценку в исследованиях.
Знает свойства закона нормального распределения признаков.
Знает методику проведения дисперсионного анализа.
Знает как определять корреляционную зависимость с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона и рангового коэффициента корреляции Спирмена.
Знает непараметрические критерии проверки гипотез.
Знает t-критерии Стьюдента.
Знает основные критерии эпидемиологического анализа, эпидемиологические показатели.
Знает этапы медико-биологического и фармацевтического эксперимента, планирование.
Знает программу «Statistica 10».
Компетенция предпринимательства Знает как использовать математический аппарат для расчёта основных экономических показателей при проведении медицинских и фармацевтических исследований.
B. Применять эти знания и понимание на профессиональном уровне Компетенция «Навыки научных исследований» Умеет применять статистические методы обработки данных.
Умеет оценивать надежность и достоверность измерений в биостатистике, определять статистическую значимость различий.
Умеет отбирать единицы для выбранной совокупности.
Умеет определить статистические ряды распределения и оценить их соответствие теоретическим законам распределения, а так же оценить их точность и надежность.
Умеет определить доверительные интервалы по числовым характеристикам, мощность критерия.
Умеет применять основные методы однофакторного дисперсионного анализа.
Умеет проверять статистические гипотезы.
Умеет вычислять выборочный коэффициет корреляции.
Умеет получать результирующую таблицу.
Умеет интерпретировать полученные результаты.
Умеет работать с программой «Statistica 10».
Компетенция «Коммуникатив-ные навыки» Умеет доносить полученную в процессе поиска и обработки информацию до других пользователей.
Компьютерная и информационная компетентность Умеет проводить критический анализ научных публикаций.
Умеет проводить поиск научной информации, используя библиографические указатели, каталоги, картотеки, электронные базы данных, ресурсы Интернет.
Умеет обрабатывать статистический материал с помощью специальных пркладных программ.
C. Формулировать аргументы и решать проблемы в изучаемой области Компетенция «Навыки научных исследований» Формулирует цели и задачи научного исследования, составляет план научного исследования, адекватно отвечающий цели и задачам. Р2
Проводит сбор материала.
Обрабатывает и анализирует материал с использованием методов статистического анализа и информационных технологий.
Анализирует и обобщает данные, полученные в результате статистического исследования.
D.     Осуществлять сбор и интерпритацию информации для формирования суждений с учетом социальных, этических и научных соображений Компьютерная и информационная компетентность Умеет интерпретировать результаты, полученные с помощью программы «Statistica 10».
Грамотно оформляет различные документы и излагает результаты исследований.
Компетенция «Навыки научных исследований» Использует результаты статистического анализа при написании научных статей.
Выступает на студенческих научных конференциях внутри ВУЗа и областных конференциях, республиканских и международных конференциях.
E. Сообщать информацию, идеи и проблемы и решения, как специалистам, так и не специалистам Компетенция «Коммуникатив-ные навыки» Способен передавать студентам/ преподавателям/ экзаменаторам собственные знания и умения при обработке медицинской, биологической и фармацевтической информации, сборе и анализе информации о состоянии здоровья населения, объяснять наблюдаемые факты и полученные результаты.
Способен участвовать в дискуссии и оппоненции.
Компетенция «Навыки научных исследований» Способен делиться своими идеями на многогранной платформе G-Global.
  Способность продолжить дальнейшее самостоятельное обучение   Владеет навыками приобретения новых знаний в области доказательной медицины. Р3

Примечание:

Р2 – Обладает навыками обращения с современной техникой, умеет использовать информационные технологии в сфере профессиональной деятельности.

Р3 – Владеет навыками приобретения новых знаний, необходимых для повседневной профессиональной деятельности и продолжения образования в магистратуре.

Р10 – Умеет ориентироваться в современных информационных потоках и адаптироваться к динамично меняющимся явлениям и процессам в мировой экономике.

 

 

Методология обучения

· Лекции: проблемные, обзорные, информационные

· Практические занятия: письменное выполнение индивидуальных заданий, решение тестовых заданий, статистическая обработка материалов с использованием компьютерной программы Statistica.

· Самостоятельная работа магистрантов под руководством преподавателя (СРМП) - статистическая обработка материалов по заданной теме с использованием компьютерной программы Statistica.

· Самостоятельная работа магистрантов (СРМ) - работа с основной и дополнительной литературой, с электронными носителями информации, самостоятельное решение задач, самооценка уровня подготовки по темам самостоятельной работы, статистическая обработка материалов с использованием компьютерной программы Statistica, подготовка и защита тематических рефератов.

 

Календарно-тематический план занятий:

 

№ п/п Название разделов и тем Количество учебных часов Всего креди-тов (часы)
Лек-ции Практические занятия СРМП СРМ
1. Основы биостатистики.        
2. Обзор возможностей статистического пакета для обработки медико-биологических и фармацевтических данных «Statistica».        
3. Оценка параметров совокупностей.        
4. Создание и анализ выборки с помощью программы «Statistica».        
5. Основы теории проверки статистических гипотез.        
6. t -критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных.        
7. Параметрический критерий: t -критерий Стьюдента. Реализация t -критерия Стьюдента в программе «Statistica».        
8. Использование непараметрических критериев для проверки гипотезы об однородности средних.        
9. Непараметрические критерии: критерий Манна-Уитни, критерий Уилкоксона.        
10. Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении.        
11. Основы дисперсионного анализа.        
12. Корреляционный анализ.        
13. Регрессионный анализ.        
14. Планирование и организация статистических исследований.        
15. Метод стандартизации, его значение и применение. Анализ динамических рядов.        
16. Графическое представление медико-биологических и фармацевтических данных (гистограммы, диаграммы).        
17. Эмпирическая функция распределения. Основные характеристики распределений: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение.        
18. Статистическая группировка и сводка данных. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью выборочного метода. Доверительный интервал.        
19. Интервальный статистический ряд распределения.Формула Стерджеса. Числовые характеристики интервального статистического ряда. Полигон и гистограмма частот.        
20. Определение объема выборки.        
21. Критерий согласия χ2-Пирсона. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова.        
22. Сравнение двух групп: критерий Стьюдента.        
23. Непараметрический метод проверки гипотез: критерий Манна-Уитни.        
24. Сравнение наблюдений до и после лечения: критерий Уилкоксона.        
25. Решение задач биологического, медицинского и фармацевтического содержания с применением основных методов однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа.        
26. Количественная оценка факторов риска развития заболевания.        
27. Оценка параметров линейной регрессии по методу наименьших квадратов.        
28. Значение биостатистики для изучения истинной природы изучаемого явления. Роль Ф. Гальтона, К. Пирсона, Р. Фишера в развитии биометрики.        
29. Дизайн научного исследования.        
30. Клинические исследования. Классификация.        
31. Анализ относительных величин.        
32. Специфика возникновения нормального распределения применительно к объектам биологии и медицины.        
33. Закон больших чисел.        
34. Множественные сравнения. Поправка Бонферрони.        
35. Критерий согласия. Практический пример применения критерия согласия (закон Менделя).        
36. Анализ качественных признаков. Таблицы сопряженности.        
37. Осуждение проблем на коммуникативной платформе G-Global «Инфраструктура, инновации, инвестиции», сессия «Проблемы и перспективы инвестицион-ного климата в IT-отрасли Казахстана» Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении.        
38. Непараметрические методы оценки корреляции.        
39. Множественная регрессия.        
40. Статистические методы прогнозирования.        
41. Анализ временных рядов.        
42. Ошибка измерения. Учет ошибки шкалы прибора и систематических ошибок. Оценка суммарной погрешности.        
43. Рубежный контроль по темам: «Основы биостатистики», «Оценка параметров совокупностей», «Основы теории проверки статистических гипотез», «t- критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных», «Использование непараметрических критериев для проверки гипотезы об однородности средних».        
44. Рубежный контроль по темам: «Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении», «Корреляционный анализ», «Регрессионный анализ», «Планирование и организация статистических исследований».        
45. Итоговое занятие          
46. Итого:        
                 

Тематический план лекций

Наименование тем лекции Краткое содержание Объём кредитов (часов)
Кредит № 1
1. Основы биостатистики. Предмет и задачи биостатистики. Роль ученых Ф. Гальтона, К. Пирсона, Р. Фишера в развитии биометрики. Сбор, классификация и представление данных. Основные типы измерительных шкал, применяемых в медико-биологических исследованиях. Надежность и достоверность измерений в биостатистике.  
  Оценка параметров совокупностей. Генеральная и выборочная совокупности. Статистическое распределение выборки. Дискретный ряд распределения. Интервальный ряд распределения. Графическое представление статистических рядов исследования: полигон и гистограмма. Основные характеристики вариационного ряда. Оценка параметров генеральной совокупности. Стандартная ошибка. Доверительный интервал генеральной средней. Оценка требуемого объема выборки.  
3. Основы теории проверки статистических гипотез. Статистические гипотезы, применительно к биостатистическим медико-биологическим исследованиям. Уровень значимости, доверительная вероятность, мощность критерия. Схема проверки статистических гипотез. Критерии согласия. Критерий согласия χ2 - Пирсона. Критерий согласия Колмогорова – Смирнова.  
4. t -критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. t -критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. Схема применения двухвыборочного t -критерия Стьюдента. Пример применения двухвыборочного t -критерия Стьюдента. Схема применения парного t -критерия Стьюдента. Примеры применения парного t -критерия Стьюдента.  
5. Использование непараметрических критериев для проверки гипотезы об однородности средних. Параметрические и непараметрические критерии. Непараметрические критерии Манна-Уитни и Уилкоксона - аналоги t -критерия Стьюдента. Схема применения критерия Манна-Уитни. Пример применения критерия Манна-Уитни. Схема применения критерия Уилкоксона. Пример применения критерия Уилкоксона.  
    Итого:    
Кредит № 2
1. Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении. Основные понятия и методика дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии. Схема применения однофакторного дисперсионного анализа. Пример применения однофакторного дисперсионного анализа. Непараметрический критерий Крускала-Уоллиса - аналог однофакторного дисперсионного анализа. Схема применения критерия Крускала-Уоллиса. Пример применения критерия Крускала-Уоллиса. Двухфакторный дисперсионный анализ.  
2. Корреляционный анализ. Корреляционный анализ как метод количественной оценки факторов риска развития заболевания. Диаграммы рассеяния. Коэффициент парной корреляции Пирсона. Оценка достоверности коэффициента корреляции. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.  
3. Регрессионный анализ. Регрессионный анализ: основные понятия. Виды регрессии. Оценка параметров линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Проверка гипотезы о значимости коэффициентов регрессии. Проверка гипотезы о значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации. Пример построения уравнения парной линейной регрессии и его анализ.  
4. Планирование и организация статистических исследований. Этапы медико-биологического эксперимента. Выбор статистического метода обработки данных. Использование программного обеспечения в биостатистике. Классификация статистических пакетов и современные требования к ним.  
  Итого  
Всего часов:  

Тематический план практических занятий.

Наименование тем практических занятий Краткое содержание Объем кредитов (часов)
Кредит № 1, 2
1. Обзор возможностей статистического пакета для обработки медико-биологических и фармацевтических данных «Statistica». Создание, редактирование и сохранение таблиц исходных данных. Построение простейших графиков в программе «Statistica».  
2. Оценка параметров совокупностей. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью выборочного метода. Доверительный интервал. Дискретный и интервальный статистические ряды распределения, их числовые характеристики. Графическое представление рядов распределения.  
3. Создание и анализ выборки с помощью программы «Statistica». Создание выборки чисел, подчиняющейся нормальному закону распределения, определение ее числовых характеристик с помощью программы «Statistica».  
  Основы теории проверки статистических гипотез. Проверка нулевой гипотезы Н0 при конкурирующей гипотезе Н1. Критерий согласия χ2 - Пирсона. Критерий согласия Колмогорова – Смирнова. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей.  
  Параметрический критерий: t -критерий Стьюдента. Реализация t -критерия Стьюдента в программе «Statistica». Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. t -критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. Реализация t -критерия Стьюдента в программе «Statistica».  
  Непараметрические критерии: критерий Манна-Уитни, критерий Уилкоксона. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. t -критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. Реализация t -критерия Стьюдента в программе «Statistica».  
  Основы дисперсионного анализа. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии. Метод однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа. Непараметрический критерий Крускала-Уоллиса - аналог однофакторного дисперсионного анализа.  
  Корреляционный анализ. Выборочный коэффициент корреляции Пирсона. Сила и характер связи между параметрами. Ранговая корреляция. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.  
  Регрессионный анализ. Линейная регрессия. Нахождение линейного уравнения парной регрессии. Оценка достоверности показателей регрессии. Коэффициент детерминации. Корреляционно-регрессионный анализ в программе «Statistica».  
  Метод стандартизации, его значение и применение. Анализ динамических рядов. Прямой метод стандартизации. Типы динамических рядов. Вычисление показателей динамического ряда.  
Всего часов:  

· Задания самостоятельной работы (СРМП/СРМ)

Темы Форма сдачи График контроля (с указанием сроков) Продолжительность занятия (в часах)
1. Графическое представление медико-биологических и фармацевтических данных (гистограммы, диаграммы). Индивидуальное задание 1-я неделя  
2. Эмпирическая функция распределения. Основные характеристики распределений: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. Индивидуальное задание 2-я неделя  
3. Статистическая группировка и сводка данных. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью выборочного метода. Доверительный интервал. Индивидуальное задание 3-я неделя  
4. Интервальный статистический ряд распределения.Формула Стерджеса. Числовые характеристики интервального статистического ряда. Полигон и гистограмма частот. Индивидуальное задание 4-я неделя  
5. Определение объема выборки. Индивидуальное задание 5-я неделя  
6. Критерий согласия χ2-Пирсона. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова. Индивидуальное задание 6-я неделя  
7. Сравнение двух групп: критерий Стьюдента. Индивидуальное задание 8-я неделя  
8. Непараметрический метод проверки гипотез: критерий Манна-Уитни. Индивидуальное задание 9-я неделя  
9. Сравнение наблюдений до и после лечения: критерий Уилкоксона. Индивидуальное задание 10-я неделя  
10. Решение задач биологического, медицинского и фармацевтического содержания с применением основных методов однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа. Индивидуальное задание 11-я неделя  
11. Количественная оценка факторов риска развития заболевания. Индивидуальное задание 12-я неделя  
12. Оценка параметров линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Индивидуальное задание 13-я неделя  
13. Значение биостатистики для изучения истинной природы изучаемого явления. Роль Ф. Гальтона, К. Пирсона, Р. Фишера в развитии биометрики. Индивидуальное задание 2-7 недели  
14. Дизайн научного исследования. Индивидуальное задание 2-7 недели  
15. Клинические исследования. Классификация. Индивидуальное задание 2-7 недели  
16. Анализ относительных величин. Индивидуальное задание 2-7 недели  
17. Специфика возникновения нормального распределения применительно к объектам биологии и медицины. Индивидуальное задание 2-7 недели  
18. Закон больших чисел. Индивидуальное задание 2-7 недели  
19. Множественные сравнения. Поправка Бонферрони. Индивидуальное задание 2-7 недели  
20. Критерий согласия. Практический пример применения критерия согласия (закон Менделя). Индивидуальное задание 8-14 недели  
21. Анализ качественных признаков. Таблицы сопряженности. Индивидуальное задание 8-14 недели  
22. Осуждение проблем на коммуникативной платформе G-Global «Инфраструктура, инновации, инвестиции», сессия «Проблемы и перспективы инвестицион-ного климата в IT-отрасли Казахстана» Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении. Просмотры с указанием статьи, комментарии совместно с преподавателем 8-14 недели  
23. Непараметрические методы оценки корреляции. Индивидуальное задание 8-14 недели  
24. Множественная регрессия. Индивидуальное задание 8-14 недели  
25. Статистические методы прогнозирования. Индивидуальное задание 8-14 недели  
26. Анализ временных рядов. Индивидуальное задание 8-14 недели  
27. Ошибка измерения. Учет ошибки шкалы прибора и систематических ошибок. Оценка суммарной погрешности. Индивидуальное задание 8-14 недели  
28. Рубежный контроль по темам: «Основы биостатистики», «Оценка параметров совокупностей», «Основы теории проверки статистических гипотез», «t- критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных», «Использование непараметрических критериев для проверки гипотезы об однородности средних». Коллоквиум 7-я неделя  
29. Рубежный контроль по темам: «Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении», «Корреляционный анализ», «Регрессионный анализ», «Планирование и организация статистических исследований». Коллоквиум 14-я неделя  
  Итоговое занятие Тестовые задания 15-я неделя  
Всего часов:  

Примечание

* Виды индивидуальных заданий: выполнение индивидуальных заданий, реферат, презентация.

 

Время консультации:

Консультации для магистрантов проводятся в следующее время: в соответствии графика консультации преподавателей кафедры-2 часа

  Ф.И.О.   Степень должности дата время
  Кудабаев Канаш Жумагазиевич к.ф-м.н., профессор, заведующий кафедры Среда 10.00-11.50
  Сапрыгина Марина Борисовна К.ф.-м.н., и.о. доцента Четверг 12.00-13.50
  Халметов Закиржан Султанкулович Магистр, и.о. доцента Вторник 10.00-11.50

 

Литература:

На русском языке

· Основная:

1. Герасимов А.Н. Медицинская статистика: учебное пособие/ Герасимов А.Н. – М.: МИА, 2007. - 480 с.

2. Зайцев В.М., Лифляндский В.Г., Маринкин В.И. Прикладная медицинская статистика. Учебное пособие. – СПб:, Фолиант, 2006. – 432 с.

3. Жидкова О.И. Медицинская статистика (конспект лекций). – М.: Эксмо, 2007. – 160 с.

4. 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.

5. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. - М.: Медиасфера, 2008.

6. Савилов Е.Д., Мамонтова Л.М. и др. Применение статистических методов в эпидемиологическом анализе. – М.: «МЕД пресс-информ», 2008. – 112 с.

· Дополнительная:

1. Банержи А. Медицинская статистика понятным языком: вводный курс / Банержи А.; пер. Леонов В.П. – М.: Практическая медицина, 2007. - 287 с.

2. Биостатистика в примерах и задачах: учебно - методическое пособие / Койчубеков Б.К., Сорокина М.А. [и др.]. – Алматы: Эверо, 2012. - 80 с.

3. Петри А. Наглядная медицинская статистика: учебное пособие / Петри А., Сэбин К. – М.: ГЭОТАР - Медиа, 2009. - 168 с.

4. Плавинский С.Л. Биостатистика: планирование, обработка и представление результатов биомедицинских исследований при помощи системы SAS/ Плавинский С.Л. – СПб: СПбМАПО, 2005. - 560 с.

5. Юнкеров В.И., Григорьев С.Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. – СПб.: ВМсдА, 2006 - 266 с.

6. Жижин К.С. Медицинская статистика: Учебное пособие / К.С. Жижин. - Ростов н/Д: Феникс, 2007. - 160 с.

7. Платонов А.Е. Статистический анализ в медицине и биологии: задачи, терминология, логика, компьютерные методы. - М.: Издательство РАМН, 2009. - 52 с.

 

Литература:

 

На казахском языке

· Основная:

1. Ахметказиев А.А., Кельтенова Р.Т. Математикалық статистика. - Алматы, «экономика», 2002.

2. Бөлешов М.Ə. Медициналық статистика: оқулық/ Бөлешов М.Ə. – Алматы: Эверо, 2010. - 144 б.

3. Шыныбеков Ə.Н. Ықтималдықтар теориясы жəне математикалық элементтерi: оқу құралы/ Шыныбеков Ə.Н. – Алматы: Экономика, 2008. - 236 б.

· Дополнительная:

1. Бектаев Қ.Б. Ықтималдықтар теориясы жəне математикалық статистика: оқу құралы/ Бектаев Қ.Б. – Алматы: Эверо, 2009. - 410 б.

 

На русском языке

· Основная:

1. Герасимов А.Н. Медицинская статистика: учебное пособие/ Герасимов А.Н. – М.: МИА, 2007. - 480 с.

2. Зайцев В.М., Лифляндский В.Г., Маринкин В.И. Прикладная медицинская статистика. Учебное пособие. – СПб:, Фолиант, 2006. – 432 с.

3. Жидкова О.И. Медицинская статистика (конспект лекций). – М.: Эксмо, 2007. – 160 с.

4. Применение методов статистического анализа для изучения



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2017-11-23 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: