Биологическая статистика – система знаний о правилах планирования и анализа результатов натурных и экспериментальных исследований биологических объектов.
Поле для приложения статистических методов в биологии очень значительно, так как многие экологические, генетические, цитологические, микробиологические, радиобиологические явления – массовые по своей природе. Осуществление событий в таких совокупностях может быть оценено вероятностями, а анализ их требует применения статистических методов.
2. Цель дисциплины: обучение теоретическим основам биостатистики и формирование навыков применения методов статистической обработки.
3. Задачи обучения формирование основ знаний о современных статистических методах обработки биологических и медицинских данных: стати:
формирование основных навыков применения статистических методов для обработки биологических и медицинских данных.
4. Конечные результаты обучения
Студент должен:
Знать:
генеральную и выборочную совокупности;
измерительные шкалы;
количественные и качественные признаки;
выборочные характеристики
репрезентативность выборки;
критерии согласия;
репрезентативность выборки;
возможные типы систематических ошибок оценки в исследованиях;
основные свойства закона нормального распределения;
статистические гипотезы, статистические критерии;
параметрические и непараметрические критерии проверки гипотез;
однофакторный, двухфакторный дисперсионные анализы;
основные критерии эпидемиологического анализа,
эпидемиологические показатели;
анализ выживаемости;
корреляционную зависимость;
коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент ранговой корреляции
Спирмена;
исследования;
компьютерные статистические программы: пакет прикладных программ
SPSS, Statistica, SAS .
Уметь:
оценивать надежность и достоверность измерений в биостатистике, определять статистическую значимость различий;
отбирать единицы для выборочной совокупности;
определить статистические ряды распределения и оценить их соответствие теоретическим законам распределения;
находить числовые характеристики статистического распределения и оценить их точность и надежность;
определять доверительные интервалы по числовым характеристикам, мощность критерия;
строить полигон и гистограмму;
применять основные методы однофакторного, двухфакторного дисперсионного анализов;
проверять статистические гипотезы с применением критериев согласия: Хи квадрат Пирсона, Колмогорова-Смирнова;
вычислять выборочный коэффициент корреляции Пирсона и ранговый коэффициент Спирмена;
сроить кривую выживаемости;
работать с прикладными пакетами программ SPSS, SAS;
получать результирующую таблицу: число случаев, среднее, стандартная ошибка, ошибка среднего;
Достарыңызбен бөлісу: |