Кафедра: Медицинская биофизика, информатика и математика
Силлабус
Дисциплина: Биологическая статистика
Код дисциплины:Bio 3214
Специальность: 5B110400 «Медико-профилактическое дело»
Объем учебных часов/кредитов..………….90/2
Курс…………………………………………....3
Семестр………………………………………..5
Учебный год
Силлабус составлен кафедрой «Медицинской биофизики, информатики и математики» на основании рабочей программы по дисциплине «Биологическая статистика» от ___________2014 г. протокол №____
Обсужден на заседании кафедры от «____» «__________» 2015г.
Протокол № _____
Зав. кафедрой, к.ф.-м.н., профессор _________________Кудабаев К.Ж.
· Сведения о преподавателях:
| № | Ф.И.О. | Ученная степень | Должность | Научно-методические достижения | Электронный адрес |
| 1 | Кудабаев Канаш 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 |
| 2 | 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 |
| 3 | Байділдаева Ақмарал Сағынтайқызы | магистр | Старший преподава-тель | Опубликовано несколько научных статей, разработаны рабочие программы и комплексы методических рекомендаций для преподаваемых дисциплин | 68.akmaral@mail.ru |
| 4 | Халметов Закиржан Султанкулович | магистр | Старший преподава-тель | Опубликовано несколько научных статей, разработаны рабочие программы и комплексы методических рекомендаций для преподаваемых дисциплин | zakir78@mail. ru |
| 5 | Абдримова Захира Маратқызы | магистр | Старший преподава-тель | Опубликовано несколько научных статей, разработаны рабочие программы и комплексы методических рекомендаций для преподаваемых дисциплин | zakira75@mail.ru |
· Контактная информация:
|
|
|
Местонахождение кафедры: пл. Аль-Фараби, 1, главный корпус ЮКГФА, 5 этаж, ауд. 500–511, тел. 40 82 22 (126).
Электронный адрес кафедры (e-maіl) – Fіzmatіn@maіl.ru
· Политика дисциплины:
Требования изучения данной дисциплины:
1. не пропускать занятия без уважительных причин;
2. не опаздывать на занятия;
3. приходитьна занятия в форме;
4. проявлять активность во время практических занятий;
5. осуществлять подготовку к занятиям;
6. своевременно, по графику, выполнять и сдавать самостоятельные работы студентов;
|
|
|
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
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-татыобуче-ния по концепции (ГОСО) | |
| F. | 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. | |||
| G. | 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. | ||||
| H. | 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. | ||||
| I.
| 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. | ||||
| J. | 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 Краткое содержание дисциплины:Основы биостатистики. Выборочный метод. Основы теории проверки статистических гипотез. Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении. Статистические методы в эпидемиологическом анализе. Регрессионный анализ.
2.8 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 двухвыборочногоt-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 | График контроля (с указанием сроков) | Продолжительность занятия (в часах) |
| 1. | Графическое представление медико-биологических данных (гистограммы, диаграммы). | Индивидуальное задание | 1-я неделя | 3 |
| 2. | Эмпирическая функция распределения. Основные характеристики распределений: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. | Индивидуальное задание | 2-я неделя | 3 |
| 3. | Статистическая группировка и сводка данных. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью выборочного метода. Доверительный интервал. | Индивидуальное задание | 3-я неделя | 3 |
| 4. | Интервальный статистический ряд распределения.Формула Стерджеса. Числовые характеристики интервального статистического ряда. Полигон и гистограмма частот. | Индивидуальное задание | 4-я неделя | 3 |
| 5. | Определение объема выборки. | Индивидуальное задание | 5-я неделя | 3 |
| 6. | Критерий согласия χ2-Пирсона. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова. | Индивидуальное задание | 6-я неделя | 3 |
| 7. | Сравнение двух групп: критерий Стьюдента. | Индивидуальное задание | 8-я неделя | 3 |
| 8. | Непараметрический метод проверки гипотез: критерий Манна-Уитни. | Индивидуальное задание | 9-я неделя | 3 |
| 9. | Сравнение наблюдений до и после лечения: критерий Уилкоксона. | Индивидуальное задание | 10-я неделя | 3 |
| 10. | Решение задач биологического и медицинского содержания с применением основных методов однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа. | Индивидуальное задание | 11-я неделя | 3 |
| 11. | Количественная оценка факторов риска развития заболевания. | Индивидуальное задание | 11-я неделя | 3 |
| 12. | Оценка параметров линейной регрессии по методу наименьших квадратов. | Индивидуальное задание | 12-я неделя | 3 |
| 13. | Значение биостатистики для изучения истинной природы изучаемого явления. Роль Ф. Гальтона, К. Пирсона, Р. Фишера в развитии биометрики. | Индивидуальное задание | 2-7 недели | 3 |
| 14. | Дизайн научного исследования. | Индивидуальное задание | 2-7 недели | 3 |
| 15. | Клинические исследования. Классификация. | Индивидуальное задание | 2-7 недели | 3 |
| 16. | Анализ относительных величин. | Индивидуальное задание | 2-7 недели | 3 |
| 17. | Специфика возникновения нормального распределения применительно к объектам биологии и медицины. | Индивидуальное задание | 2-7 недели | 3 |
| 18. | Закон больших чисел. | Индивидуальное задание | 2-7 недели | 3 |
| 19. | Множественные сравнения. Поправка Бонферрони. | Индивидуальное задание | 2-7 недели | 3 |
| 20. | Критерий согласия. Практический пример применения критерия согласия (закон Менделя). | Индивидуальное задание | 8-14 недели | 3 |
| 21. | Анализ качественных признаков. Таблицы сопряженности. | Индивидуальное задание | 8-14 недели | 3 |
| 22. | Обсуждение проблем на коммуникативной платформе G-Global «Инфраструктура, инновации, инвестиции», сессия «Проблемы и перспективы инвестиционного климата в IT-отрасли Казахстана» Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении. | Просмотры с указанием статьи, комментарии совместно с преподавателем | 8-14 недели | 3 |
| 23. | Непараметрические методы оценки корреляции. | Индивидуальное задание | 8-14 недели | 3 |
| 24. | Множественная регрессия. | Индивидуальное задание | 8-14 недели | 3 |
| 25. | Статистические методы прогнозирования. | Индивидуальное задание | 8-14 недели | 3 |
| 26. | Анализ временных рядов. | Индивидуальное задание | 8-14 недели | 3 |
| 27. | Ошибка измерения. Учет ошибки шкалы прибора и систематических ошибок. Оценка суммарной погрешности. | Индивидуальное задание | 8-14 недели | 3 |
| 28. | Рубежный контроль по темам: «Основы биостатистики», «Случайные величины», «Нормальное распределение и его свойства», «Оценка параметров совокупностей», «Основы теории проверки статистических гипотез», «t-критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных». | Коллоквиум | 7-я неделя | 3 |
| 29. | Рубежный контроль по темам: «Использование непараметрических критериев для проверки гипотезы об однородности средних», «Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении», «Статистические методы в эпидемиологическом анализе: корреляционный анализ», «Регрессионный анализ», «Планирование и организация статистических исследований». | Коллоквиум | 14-я неделя | 3 |
| 30 | Итоговое занятие | Тестовые задания | 15-я неделя | 3 |
| Всего часов: | 90 | |||
Примечание:
*Виды индивидуальных заданий:самостоятельное решение задач,реферат, презентация.
** Рубежный контроль включает изученные темы лекционных, практических занятий и СРС
Литература: основная и дополнительная
На русском языке
· Основная:
7. Герасимов А.Н. Медицинская статистика: учебное пособие/ Герасимов А.Н. – М.: МИА, 2007. - 480 с.
8. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб.пособие для вузов.- 9-е изд., стер. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.
9. Зайцев В.М., Лифляндский В.Г., Маринкин В.И. Прикладная медицинская статистика. Учебное пособие. – СПб:, Фолиант, 2006. – 432 с.
10. 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.
11. 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.
12. 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.
12. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов / В. Боровиков. - СПб.: Питер, 2004. - 688 с.
13. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ.-М.: Практика, 1998. - 459 с.
14. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб.пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.
15. Жижин К.С. Медицинская статистика: Учебное пособие / К.С. Жижин. - Ростов н/Д: Феникс, 2007. - 160 с.
16. Койчубеков Б.К. Биостатистика: Учебное пособие. - Алматы: Эверо, 2014. - 154 с.
17. Петри А. Наглядная медицинская статистика: учебное пособие / Петри А., Сэбин К. – М.: ГЭОТАР - Медиа, 2009. - 168 с.
18. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. - М.: Медиасфера, 2008.
19. Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник - М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. - 512 с.
20. 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. Ықтималдықтартеориясыжəнематематикалықэлементтерi: оқуқұралы/ Шыныбеков Ə.Н. – Алматы: Экономика, 2008. - 236 б.
· Дополнительная:
1. Бектаев Қ.Б. Ықтималдықтартеориясы жəне математикалық статистика: оқуқұралы/ Бектаев Қ.Б. – Алматы: Эверо, 2009. - 410 б.
На английском языке
· Основная:
4. Norman G.R., Streiner D. Biostatistics: the bare essentials. - McMaster Univ., Hamilton, Ontario, Canada, 2008. - 260 p
5. Newman S.C. Biostatistical Methods in Epidemiology. - Wiley, 2007. - 388 p.
6. Petrie A., Sabin C. Medical Statistics at a Glance. - Wiley, 2006. - 168 p.
· Дополнительная:
3. Le C.T. Introductory biostatistics. - Wiley, 2003. - 536 p.
4. Armitage P. Encyclopedia of Biostatistics. - Wiley, 2006. - 6100 p.
2.10 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.
· 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 и СРСП занятий.
При выполнении заданий:
- для самостоятельного освоения темы можно получать консультации преподавателя;
- студенты должны уметь классифицировать основную и дополнительную литературу, статистические данные для решения задач;
- задание может быть выполнено индивидуально или вместе с группой.
Виды сдачи СРС:
- Самостоятельное решение задач
- Реферат
- 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 TimesNewRoman, 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 пока презентации – 7-10 минут. Презентация должна раскрыть тему, вызвать интерес у слушателя, оценивается профессионализм и уровень выполнения. Презентация хранится на компакт-диске (CD-R)
Дата добавления: 2018-04-05; просмотров: 781; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!