Учебный план краткосрочного цикла тематического усовершенствования статистический анализ биомедицинских баз данных с использованием spss (36 часов)
Вид материала | Самостоятельная работа |
СодержаниеУчебно-тематический план Учебная программа Контрольные задания. |
- Учебный план цикла тематического усовершенствования «Организация и проведение экспериментальных, 119.51kb.
- Анализ данных маркетинговых исследований: Корреляционно-регрессионный анализ и анализ, 91.98kb.
- Программа учебной дисциплины " публикация баз данных в интернете, 81.35kb.
- Проектирование базы данных, 642.58kb.
- Учебный план цикла тематического усовершенствования «Неотложная педиатрия», 48.8kb.
- Методическое объединение учителей предметов естественно научного цикла Банк данных, 489.05kb.
- Учебно-тематический план цикла тематического усовершенствования «Хирургия кисти с элементами, 194.99kb.
- Учебный план цикла общего усовершенствования (ОУ) пульмонология, 984.14kb.
- Пульмонология и фтизиатрия, 5638.12kb.
- Учебный план цикла общего усовершенствования «Неонатология», 26.52kb.
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова»
Факультет последипломного образования
Кафедра доклинических и клинических исследований лекарственных средств
УЧЕБНЫЙ ПЛАН
краткосрочного цикла тематического усовершенствования
«СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ БИОМЕДИЦИНСКИХ БАЗ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ SPSS" (36 ЧАСОВ)
Цель: получение теоретических знаний и освоение методов планирования научного эксперимента и статистического анализа результатов на базе пакета программ SPSS.
Категория слушателей: врачи, научные сотрудники.
Срок обучения: две недели (без отрыва от работы), 1 неделя (с отрывом от работы)
Форма обучения: без отрыва от работы/ с отрывом от работы
Режим занятий: три часа в день пять дней в неделю или 6 часов/неделю 5 дней
№ п/п | Наименование разделов, дисциплин и тем | Всего часов | В том числе | Форма контроля | ||
Лекций | Практические занятия | Самостоятельная работа | ||||
| Введение в SPSS для Windows. Организация базы данных | 3 | 2 | 1 | | |
| Эффективные приемы работы с файлами и данными | 4 | 2 | 1 | 1 | Тест контроль |
| Описательная статистика для номинальных и порядковых шкал | 4 | 2 | 1 | 1 | |
| Описательная статистика для количественных шкал. | 4 | 2 | 1 | 1 | Тест контроль |
| Сравнение средних. Параметрические методы | 6 | 3 | 1 | 2 | Тест контроль |
| Сравнение средних. Непараметрические методы | 2 | 1 | 1 | 0 | Тест контроль |
| Выявление статистической связи между количественными переменными. | 4 | 2 | 1 | 1 | Тест контроль |
| Представление данных и результатов анализа в графическом и табличном виде. | 4 | 2 | 1 | 1 | Тест контроль |
| Анализ выживаемости, логистическая регрессия | 4 | 2 | 1 | 1 | Тест контроль |
| Зачетное занятие | 1 | 0 | 1 | 0 | Зачет |
| | 36 | 18 | 10 | 8 | |
Зав. кафедрой,
профессор:
Э.Э. Звартау
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова»
Факультет последипломного образования
Кафедра доклинических и клинических исследований лекарственных средств
УЧЕБНО-ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН
краткосрочного цикла тематического усовершенствования
«СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ БИОМЕДИЦИНСКИХ БАЗ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ SPSS» (36 часов)
Цель | Получение теоретических знаний и освоение методов планирования научного эксперимента и статистического анализа результатов. |
Категория слушателей | врачи, научные сотрудники. |
Срок обучения | 36 часов |
Режим занятий | Две недели по 3 часа ежедневно |
№ | Наименование разделов и дисциплин | Всего часов | В том числе | Форма контроля | |||
Лекции | Практи-ческие, лабора-торные, семинар-ские занятия | Самостоя-тельная работа | |||||
1. | Введение в SPSS для Windows. Организация базы данных | Контрольное задание | |||||
| 1 | 1 | | | |||
| 2 | 1 | 1 | | |||
2. | Эффективные приемы работы с файлами и данными | | |||||
| 2 | 1 | 0,5 | 0,5 | |||
| 2 | 1 | 0,5 | 0,5 | |||
3. | Описательная статистика для номинальных и порядковых шкал | Контрольное задание | |||||
| 2 | 1 | 0,5 | 0,5 | |||
| 2 | 1 | 0,5 | 0,5 | |||
4 | Описательная статистика для количественных шкал. | Контрольное задание | |||||
| 2 | 1 | 0,5 | 0,5 | |||
| 2 | 1 | 0,5 | 0,5 | |||
5 | Сравнение средних. Параметрические методы | Контрольное задание | |||||
| 0,5 | 0,5 | | | |||
| 1,5 | 0,5 | 0,5 | 0,5 | |||
| 1,5 | 1 | 0,5 | 0,5 | |||
| 1,5 | 1 | 0,5 | 0,5 | |||
| 1 | 0,5 | 0,5 | | |||
6 | Сравнение средних. Непараметрические методы | Контрольное задание | |||||
| 1 | 0.5 | 0.5 | | |||
| 2 | 0.5 | 0.5 | 1 | |||
7. | Выявление статистической связи между количественными переменными. | Контрольное задание | |||||
Корреляция параметрическая и не параметрическая | 2 | 1 | 0,5 | 0,5 | |||
Линейная регрессия | 2 | 1 | 0,5 | 0,5 | |||
8. | Представление данных и результатов анализа в графическом и табличном виде. | Контрольное задание | |||||
| 1 | 0,5 | 0,5 | | |||
| 1 | 0,5 | 0,5 | | |||
9. | Анализ выживаемости Задачи классификации, понятие о многомерной статистике | Контрольное задание | |||||
Анализ выживаемости Каплана-мейера, регрессия Кокса | 1 | 1 | 1 | | |||
Логистическая регрессия, понятие о многомерной статистик | 1 | 1 | | | |||
10. | Зачет | 1 | | 1 | | Зачет | |
| Итого: | 36 | 19 | 10 | 7 | |
Зав. кафедрой,
профессор:
Э.Э. Звартау
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова»
Факультет последипломного образования
Кафедра доклинических и клинических исследований лекарственных средств
УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА
краткосрочного цикла тематического усовершенствования
«СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ БИОМЕДИЦИНСКИХ БАЗ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ SPSS" (36 ЧАСОВ)
Введение.
По современным определениям ВОЗ исследование, включающее любое воздействие на человека как пациента, является клиническим исследованием и должно проводиться по правилам определенным для клинических испытаний. Одним из этих требований является качественное выполнение анализа данных с применением рекомендованных международными регулирующими органами валидизированными современными программами. Одной из таких программ является SPSS. Как показал ряд исследований, врачи и научные сотрудники слабо разбираются в современных принципах статистического анализа результатов и применении современных статистических пакетов.
Данный курс предназначен для врачей, научных сотрудников и всех желающих. Курс призван научить пользователей создавать базы данных и проводить анализ биомедицинских данных с применением статистического пакета SPSS. Также в процессе обучения разбираются основные этапы и методология научного поиска, дается представление об источниках научных данных, а также об основах планирования собственных клинических исследований, даются основные понятия о принципах сбора, хранения научных результатов, создания баз данных и современных подходах к обработке полученных результатов. Также предполагается обучение общим принципам представления результатов исследований, и развитию навыков работы с графическими возможностями программы. По окончании курса слушатель должен уметь создавать базу данных в SPSS, уметь проводить анализ качественных и количественных данных основываясь на базовых статистических методах, строить простые линейные модели, строить графики и работать с таблицами.
2. Перечень тем.
- Введение в SPSS для Windows. Организация базы данных
- Эффективные приемы работы с файлами и данными
- Описательная статистика для номинальных и порядковых шкал
- Описательная статистика для количественных шкал.
- Сравнение средних. Параметрические методы
- Сравнение средних. Непараметрические методы
- Выявление статистической связи между количественными переменными.
- Представление данных и результатов анализа в графическом и табличном виде.
- Анализ выживаемости, логистическая регрессия
- Зачет
- Реферативное описание тем или разделов:
- Введение в SPSS для Windows. Организация базы данных
- Введение в SPSS:
- Запуск SPSS для Windows
- Открытие файла данных SPSS
- Запуск процедуры анализа
- Завершение работы SPSS
- Главные окна в SPSS для Windows
- Использование стандартной панели инструментов
- Справочная система
- Запуск SPSS для Windows
- Организация базы данных
- Источники данных
- Организация данных в SPSS
- Вопросы для выборочного обследования
- Описание переменных, типы переменных
- Источники данных
- Введение в SPSS:
- Эффективные приемы работы с файлами и данными
- Импорт данных из других источников
- Слияние файлов
- Пребразование базы
- сортировка
- Отбор наблюдений
- Перекодировка
- Ранжирование
- Вычисление новых переменных
- сортировка
- Импорт данных из других источников
- Описательная статистика для номинальных и порядковых шкал
- Частотные таблицы
- Отображение информации о встречаемости
- Нормирование в диаграммах
- Круговые диаграммы
- Таблицы сопряженности
- Проверка на независимость по критерию Хи-квадрат
- Другие критерии проверки на независимость
- Частотные таблицы
- Описательная статистика для количественных шкал.
- Выборки и генеральная совокупность
- Типы переменных
- Шкалы измерения
- Независимые и зависимые переменные
- Обнаружение несостоятельных наблюдений
- Действия при обнаружении ошибок
- Частотные таблицы и гистограммы
- Шкалы измерения
- Разведочный анализ данных
- Обработка пропущенных значений
- Меры положения распределения
- Меры разброса
- Доверительный интервал для среднего
- Форма распределения
- Диаграмма "ствол и листья
- Ящичная диаграмма
- Обработка пропущенных значений
- Объем выборки и точность оценок
- Виды статистических ошибок
- Статистическая значимость и практическая важность
- Точность оценок средних значений
- Определение необходимого объема выборки
- Виды статистических ошибок
- Выборки и генеральная совокупность
- Сравнение средних. Параметрические методы
- Статистические гипотезы и их проверка
- Тесты на нормальность распределения
- Тесты на равенство дисперсий
- Критерий Стьюдента для для 2-х непарных выборок
- Критерий Стьюдента для для 2-х парных выборок
- Однофакторный дисперсионный анализ
- Логика тестирования (проверки гипотез) на наличие средних различий
- Факторы
- Выполнение однофакторного дисперсионного анализа
- Результаты однофакторного дисперсионного анализа
- Отсутствие однородности дисперсии
- Апостериорные критерии для сравнения средних
- Графическое представление результатов
- Групповые различия для рангов
- Логика тестирования (проверки гипотез) на наличие средних различий
- Двухфакторный дисперсионный анализ
- Логика тестирования и предположения
- Число факторов
- Взаимодействия
- Двухфакторный дисперсионный анализ
- Логика тестирования и предположения
- Апостериорные критерии
- Статистические гипотезы и их проверка
- Сравнение средних. Непараметрические методы.
- Критерии сравнения непарных выборок
- для 2-х непарных выборок
- для 3-х и более непарных выборок
- для 2-х непарных выборок
- Критерии сравнения для парных выборок
- для 2-х парных выборок
- для 3-х и более парных выборок
- для 2-х парных выборок
- Критерии сравнения непарных выборок
- Выявление статистической связи между количественными переменными.
- Корреляция
- Диаграммы рассеяния и статистики
- Диаграммы рассеяния
- Корреляции
- Диаграммы рассеяния и статистики
- Регрессия
- Введение и основные понятия
- Уравнение регрессии и меры согласия
- Остатки и выбросы, предположения
- Простая регрессия
- Множественная регрессия
- Графики остатков
- Результаты множественной регрессии
- Пошаговая регрессия
- Результаты пошаговой регрессии
- Введение и основные понятия
- Представление данных и результатов анализа в графическом и табличном виде.
- Работа с мобильными таблицами
- Простые и интерактивные графики
- Создание диаграмм:
- Редактирование диаграммы:
- Менеджер диаграмм
- Экспорт диаграмм
- Сохранение диаграммы
- Примеры построения диаграмм
- Работа с мобильными таблицами
- Анализ выживаемости, логистическая регрессия
- Анализ выживаемости
- Организация данных
- Таблицы времен жизни
- Анализвыживаемости Каплана-Мейера
- Анализ выживаемости Кокса
- Анализ выживаемости
- Логистическая регрессия
- Понятие о логистической регрессии
- Организация данных
- Построение однофакторной логистической регрессии
- Построение многофакторной логистической регрессии
- Понятие о логистической регрессии
- Зачет
- Методические рекомендации по реализации учебной программы.
Занятия проходят в виде лекций и практических занятий. Курсанты самостоятельно создают учебную базу данных и проводят ее анализ с обоснованием и описанием результатов.
- Контрольные задания.
По окончании курса предусмотрен зачет. Курсанты представляют выполненное зачетное задание на компьютере с использованием программы SPSS с анализом, его обоснованием и описанием результатов.
- Литература.
- Наследов А.Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках 2-е изд– СПб.: Питер, - 2007, - С. 416
- Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, : Пер. с нем. М.: Diasoft, - 2005, - 608
Зав. кафедрой,
профессор:
Э.Э. Звартау