Южно-Казахстанская Государственная фармацевтическая академия
Южно-Казахстанская Государственная ФАРМАЦЕВТИЧЕСКАЯ академия
Кафедра медицинской биофизики, информатики и математики
Утверждаю»
Проректор по УМиВР
________________________ ________________________
«____»____________ 2015г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
Дисциплина Биологическая статистика
Код дисциплины Bio 3214
Специальность 5В110400 «Медико-профилактическое дело»
Объем учебных часов 90
кредитов 2
Курс 3
Семестр 6
2015 г.
Рабочая программа дисциплины «Биологическая статистика» составлена кафедрой «Медицинская биофизика, информатика и математика» на основании типовой учебной программыпо специальности 5В110400–«Медико-профилактическое дело»,утвержденной Приказом Министерства здравоохранения РК № 734 от 26 октября 2011 г.
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры медицинской биофизики, информатики и математики
Протокол №____ от «_____»__________2015 г.
Зав. каф., к.ф.-м.н., профессор ______________ Кудабаев К.Ж.
Обсуждена цикловой методической комисией теоритических дисциплин
|
|
от «_____»__________2015 г.
Протокол №____
Председатель, профессор _______________ Патсаев А.К.
Утверждена Методическим Советом
от «_____»__________2015 г.
Протокол №____
2. Программа
2.1 Введение:
Изучение и анализ эпидемической ситуации в различных регионах с целью выявления и устранения причин возникновения инфекционных заболеваний представляет важную научную и практическую задачу. На основании знаний закономерностей эпидемического процесса и факторов, способствующих его проявлению, можно сделать заключение о дальнейшем ходе развития этого процесса во времени и пространстве. Практическое использование результатов прогноза связано с более четким планированием на ближайшее будущее и отдаленную перспективу как профилактических мероприятий с учетом региональных особенностей, так и научных изысканий подходов к управлению инфекционной заболеваемостью населения.
Необходимость использования статистических методов анализа в эпидемиологии обусловлена тем, что показатели проявления эпидемического процесса даже на одной и той же территории значительно варьируют во внутригодовом аспекте и испытывают межгодовые колебания. Статистический анализ позволяет оценивать достоверность информации об изменениях проявлений эпидемического процесса, о влиянии отдельных условий на него, в том числе антропогенного загрязнения, и позволяет убедительно доказать значимую роль конкретных факторов для данной территории. Таким образом, современный этап развития эпидемиологии предполагает знания различных статистических приемов, границы их применения в эпидемиологической диагностике.
|
|
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, для понимания и критической оценки сообщений в современных медицинских публикациях.
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.
Рабочая программа по биостатистике включает в себя основы теории статистики, проверки статистических гипотез, метод стандартизации, основы дисперсионного, корреляционного, регрессионного анализов, основы теории организации и планирования эксперимента.
|
|
Необходимость повышения культуры статистического анализа биологических и медицинских данных, как в теоретических исследованиях, так и в практической деятельности специалиста по гигиене и эпидемиологии диктуется, прежде всего, современными достижениями в вопросах представления и систематизации данных. Студенту особенно важно уметь использовать статистические профессиональные пакеты прикладных программ, например, универсальный пакет «Statisticа», и адекватно интерпретировать полученные результаты.
2.2 Цель дисциплины:обучение теоретическим основам биостатистики и формирование навыков применения статистических методов в гигиеническом и эпидемиологическом анализе.
2.3Задачи обучения:
· 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.
|
|
2.4 Конечные результаты обучения:
Дескрипторы | Компетенции специальности, разработанные ЮКГФА | Результаты обучения дисциплины | Резуль-таты 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 биостатистики и ее применение в профессиональной деятельности. | Р2 |
Знает научную терминологию, используемую в медико-биологических 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 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 и медицинских 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 эксперимента, планирование. | ||||
Знает ППП «Statistica». | ||||
Компетенция предпринимательства | Знает как использовать математический аппарат для расчёта основных экономических показателей при проведении медицинских 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 ППП «Statistica». | ||||
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 ППП «Statistica». | |
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.
2.5 Пререквизиты: школьный курс математики, информатика, медицинская биофизика.
2.6 Постреквизиты: эпидемиология с основами дезинфекционного дела.
2.7 Тематический план: (темы, форма проведения и продолжительность каждого занятия) лекций, практических занятий и самостоятельной работы студента.
Тематический план лекций
№ | Темы | Форма проведения | Кол-во часов |
Кредит № 1 | |||
1. | Основы биостатистики. Выборочный метод. Предмет и задачи биостатистики. Сбор, классификация и представление данных. Основные типы измерительных шкал, применяемых в медико-биологических исследованиях. Генеральная и выборочная совокупности. Статистическое распределение выборки. Основные характеристики вариационного ряда. | Обзорная лекция | 1 |
2. | Основы теории проверки статистических гипотез. Параметрические критерии. Статистические гипотезы, применительно к медико-биологическим исследованиям. Уровень значимости, доверительная вероятность, мощность критерия. Схема проверки статистических гипотез. t-критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. Схема применения двухвыборочного t-критерия Стьюдента. Схема применения парного t-критерия Стьюдента. | Проблемная лекция | 1 |
3. | Основы теории проверки статистических гипотез. Непараметрические критерии. Параметрические и непараметрические критерии. Непараметрические критерии Манна-Уитни и Уилкоксона - аналоги t-критерия Стьюдента. Схема применения критерия Манна-Уитни. Схема применения критерия Уилкоксона. Критерии согласия. Критерий согласия χ2-Пирсона. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова. | Проблемная лекция | 1 |
Кредит № 2 | |||
4. | 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. | Проблемная лекция | 1 |
5. | 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. | Проблемная лекция | 1 |
6. | 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. | Проблемная лекция | 1 |
Всего часов: | 6 |
Тематический план практических занятий
№ | Темы | Форма проведения | Кол-во часов |
Кредит № 1 | |||
1. | Введение в программу «Statistica». Создание, редактирование и сохранение таблиц исходных данных. Построение простейших графиков в программе «Statistica». | Компьютерный практикум | 2 |
2. | Основные виды случайных величин в биомедицине. Дискретные и непрерывные случайные величины. Законы распределения случайных величин. Анализ случайных величин с помощью программы «Statistica». | Практикум решения задач. Компьютерный практикум | 2 |
3. | Статистическая группировка и сводка данных. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью выборочного метода. Доверительный интервал. Дискретный и интервальный статистические ряды распределения, их числовые характеристики. Графическое представление рядов распределения. | Практикум решения задач | 2 |
4. | Создание и анализ выборки с помощью программы «Statistica». Создание выборки чисел, подчиняющейся нормальному закону распределения, определение ее числовых характеристик с помощью программы «Statistica». | Компьютерный практикум | 2 |
5. | Проверка статистических гипотез. Проверка нулевой гипотезы Н0при конкурирующей гипотезе Н1. Критерий согласия χ2 - Пирсона. Критерий согласия Колмогорова – Смирнова. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. | Практикум решения задач | 2 |
6. | Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. t-критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. Реализация t-критерия Стьюдента в программе «Statistica». | Практикум решения задач. Компьютерный практикум | 2 |
Кредит № 2 | |||
7. | Непараметрические критерии проверки статистических гипотез. Критерий Манна-Уитни, критерий Уилкоксона.Назначение, алгоритмы вычисления и ограничения. | Практикум решения задач. Компьютерный практикум | 2 |
8. | Дисперсионный анализ. 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. | Практикум решения задач. Компьютерный практикум | 2 |
9. | Корреляционный анализ. Выборочный коэффициент корреляции Пирсона. Сила и характер связи между параметрами. Ранговая корреляция. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. | Практикум решения задач | 2 |
10. | Регрессионный анализ. Линейная регрессия. Нахождение линейного уравнения парной регрессии. Оценка достоверности показателей регрессии. Коэффициент детерминации. Корреляционно-регрессионный анализ в программе «Statistica». | Практикум решения задач. Компьютерный практикум | 2 |
11. | Стандартизированные коэффициенты. Прямой метод стандартизации. | Практикум решения задач | 2 |
12. | Анализ динамических рядов. Типы динамических рядов. Вычисление показателей динамического ряда. | Практикум решения задач | 2 |
Всего часов: | 24 |
Тематический план самостоятельной работы студента
№ | Темы | Форма сдачи | Кол-во часов |
1. | Графическое представление медико-биологических данных (гистограммы, диаграммы). | Индивидуальное задание | 2 |
2. | Эмпирическая функция распределения. Основные характеристики распределений: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. | Индивидуальное задание | 2 |
3. | Статистическая группировка и сводка данных. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью выборочного метода. Доверительный интервал. | Индивидуальное задание | 2 |
4. | Интервальный статистический ряд распределения.Формула Стерджеса. Числовые характеристики интервального статистического ряда. Полигон и гистограмма частот. | Индивидуальное задание | 2 |
5. | Определение объема выборки. | Индивидуальное задание | 2 |
6. | Критерий согласия χ2-Пирсона. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова. | Индивидуальное задание | 2 |
7. | Сравнение двух групп: критерий Стьюдента. | Индивидуальное задание | 2 |
8. | Непараметрический метод проверки гипотез: критерий Манна-Уитни. | Индивидуальное задание | 2 |
9. | Сравнение наблюдений до и после лечения: критерий Уилкоксона. | Индивидуальное задание | 2 |
10. | Решение задач биологического и медицинского содержания с применением основных методов однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа. | Индивидуальное задание | 2 |
11. | Количественная оценка факторов риска развития заболевания. | Индивидуальное задание | 2 |
12. | Оценка параметров линейной регрессии по методу наименьших квадратов. | Индивидуальное задание | 2 |
13. | Значение биостатистики для изучения истинной природы изучаемого явления. Роль Ф. Гальтона, К. Пирсона, Р. Фишера в развитии биометрики. | Индивидуальное задание | 2 |
14. | Дизайн научного исследования. | Индивидуальное задание | 2 |
15. | Клинические исследования. Классификация. | Индивидуальное задание | 2 |
16. | Анализ относительных величин. | Индивидуальное задание | 2 |
17. | Специфика возникновения нормального распределения применительно к объектам биологии и медицины. | Индивидуальное задание | 2 |
18. | Закон больших чисел. | Индивидуальное задание | 2 |
19. | Множественные сравнения. Поправка Бонферрони. | Индивидуальное задание | 2 |
20. | Критерий согласия. Практический пример применения критерия согласия (закон Менделя). | Индивидуальное задание | 2 |
21. | Анализ качественных признаков. Таблицы сопряженности. | Индивидуальное задание | 2 |
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 | 2 |
23. | Непараметрические методы оценки корреляции. | Индивидуальное задание | 2 |
24. | Множественная регрессия. | Индивидуальное задание | 2 |
25. | Статистические методы прогнозирования. | Индивидуальное задание | 2 |
26. | Анализ временных рядов. | Индивидуальное задание | 2 |
27. | Ошибка измерения. Учет ошибки шкалы прибора и систематических ошибок. Оценка суммарной погрешности. | Индивидуальное задание | 2 |
28. | Рубежный контроль по темам: «Основы биостатистики. Выборочный метод», «Основы теории проверки статистических гипотез. Параметрические критерии», «Основы теории проверки статистических гипотез. Непараметрические критерии». | Коллоквиум | 2 |
29. | Рубежный контроль по темам: «Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении», «Корреляционный анализ», «Регрессионный анализ». | Коллоквиум | 2 |
30 | Итоговое занятие. | Тестовые задания | 2 |
Всего часов: | 60 |
Примечание:Виды индивидуальных заданий:самостоятельное решение задач,реферат, презентация.
2.8 Методы обучения и преподавания (малые группы, дискуссия, ситуационные задачи, самостоятельная работа, работа в парах, упражнение, электронное обучение, тест, презентации, кейс-стади и т.д.)
· Лекции:обзорные и проблемные;
· Практические занятия: письменное выполнение индивидуальных заданий, решение тестовых заданий, статистическая обработка материалов с использованием компьютерной программы «Statistica».
· Самостоятельная работа студентов под руководством преподавателя(СРСП) – консультации по наиболее сложным вопросам учебной программы, решение задач, статистическая обработка материалов по заданной теме с использованием компьютерных программ.
· Самостоятельная работа студентов (СРС) - работа с учетной и дополнительной литературой, с электронными носителями информации, самостоятельное решение задач, самооценка уровня подготовки по темам самостоятельной работы, статистическая обработка материалов с использованием компьютерных программ, подготовка и защита тематических рефератов.
2.9 Методы оценки знаний и навыков обучающихся:
Для оценки знаний и навыков студента по завершении изучения дисциплины «Биостатистика» используются рейтинговая и накопительная система оценки. На аудиторных занятиях студент оценивается согласно сложности тем, решения задач и выполнения практических работ. Темы занятий, задания по темам и задания для самостоятельных работ предварительно выдаются студенту и их выполнение дает возможность получить более высокую оценку.
· Текущий контроль –это систематическая проверка учебных достижений обучающихся, проводимая преподавателем на текущих занятиях в соответствии с силлабусом дисциплины. При текущем контроле успеваемости учебные достижения студентов оцениваются по 100 бальной шкале за каждое выполненное задание (при выполнении тестовых заданий на текущих занятиях, ответа в устной и письменной форме, выполнении упражнений, работе с модулем, подготовке презентаций и т.п.) и окончательный результат текущего контроля успеваемости подводится расчетом среднеарифметической суммы всех оценок, полученных в течение академического периода.
· Рубежный контроль– это контроль, проводимый не менее двух раз в течение одного академического периода в рамках одной учебной дисциплины во время СРСП (на 7-8-ой и 14-15-ой неделях теоретического обучения). Эти темы по практическим занятиям и СРС проводятся в виде коллоквиума.
· Итоговый контроль:(экзамен) проводится в форме тестирования.
Обеспечение вспомогательным материалом, оснащение и оборудование:
· Оборудование: компьютеры, мультимедийный проектор, экран;
· Оснащение:компьютерная программа«Statistica 10» и мультимедийных учебных пособий, комплекты тестовых заданий и задач, учебные видеоролики; специальные статистические таблицы; доступ в Интернет.
2.10 Рекомендуемая литература:
На русском языке
· Основная:
1. Герасимов А.Н. Медицинская статистика: учебное пособие/ Герасимов А.Н. – М.: МИА, 2007. - 480 с.
2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов.- 9-е изд., стер. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.
3. Зайцев В.М., Лифляндский В.Г., Маринкин В.И. Прикладная медицинская статистика. Учебное пособие. – СПб:, Фолиант, 2006. – 432 с.
4. 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.
5. 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.
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. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов / В. Боровиков. - СПб.: Питер, 2004. - 688 с.
4. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ.-М.: Практика, 1998. - 459 с.
5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.
6. Жижин К.С. Медицинская статистика: Учебное пособие / К.С. Жижин. - Ростов н/Д: Феникс, 2007. - 160 с.
7. Койчубеков Б.К. Биостатистика: Учебное пособие. - Алматы: Эверо, 2014. - 154 с.
8. Петри А. Наглядная медицинская статистика: учебное пособие / Петри А., Сэбин К. – М.: ГЭОТАР - Медиа, 2009. - 168 с.
9. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. - М.: Медиасфера, 2008.
10. Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник - М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. - 512 с.
11. Юнкеров В.И., Григорьев С.Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. – СПб.: ВМсдА, 2006 - 266 с.
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 английском языке
· Основная:
1. Norman G.R., Streiner D. Biostatistics: the bare essentials. - McMaster Univ., Hamilton, Ontario, Canada, 2008. - 260 p
2. Newman S.C. Biostatistical Methods in Epidemiology. - Wiley, 2007. - 388 p.
3. Petrie A., Sabin C. Medical Statistics at a Glance. - Wiley, 2006. - 168 p.
· Дополнительная:
1. Le C.T. Introductory biostatistics. - Wiley, 2003. - 536 p.
2. Armitage P. Encyclopedia of Biostatistics. - Wiley, 2006. - 6100 p.
Южно-Казахстанская Государственная фармацевтическая академия
Дата добавления: 2018-04-05; просмотров: 396; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!