Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ставропольский государственный медицинский университет»

Государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Ставропольский государственный медицинский университет»
Министерства здравоохранения Российской Федерации
Кафедра общественного здоровья, организации здравоохранения и
медицинской информатики
УТВЕРЖДАЮ
И.О. проректора по учебной работе,
профессор
А.Б. Ходжаян
«____» _______________
2014 г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
«СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА В БИОЛОГИИ»
Направление подготовки 06.03.01 - Биология
Квалификация выпускника - БАКАЛАВР
Форма обучения – очная
Всего ЗЕТ - 5
Всего часов –180, из них:


аудиторных занятий –72 часа, в том числе
o лекций – 18 часов
o практических занятий – 54 часа
самостоятельная работа –72 часа
Промежуточная аттестация:


Зачет в 3 семестре
Экзамен в 4 семестре (36 часов)
г. Ставрополь 2014 г.
Рабочая программа разработана в соответствии с нормативными
документами:
 ФГОС ВПО по направлению подготовки 06.03.01 Биология
(уровень бакалавриата), утвержденный приказом Минобрнауки
России от 07.08.2014 г. № 944;
 основная образовательная программа направлению подготовки
06.03.01
Биология,
утвержденная
Ученым
советом
университета от 28 августа 2014 г., протокол № 1;
 учебный план по направлению подготовки 06.03.01 Биология,
утвержденный Ученым советом университета от 28 августа
2014 г., протокол № 1
Рабочая учебная программа рассмотрена на заседании кафедры
общественного
здоровья,
организации
здравоохранения
и
медицинской информатики
«31» августа 2014 года, протокол № 1.
Заведующий кафедрой, профессор
Одобрена цикловой методической
дисциплин
« ____ » _____________ 2014 года
Председатель ЦМК, профессор
Согласована:
Декан факультета гуманитарного и
медико-биологического образования
В.Н. Муравьева
комиссией
гуманитарных
Т.Б. Сергеева
Н.А. Федько
Рецензенты:
Директор Института живых систем, заведующий кафедрой
медицинской биохимии, клинической лабораторной диагностики и
фармации ФГАОУ ВПО СКФУ Минобрнауки России, д.м.н.,
профессор Т.П. Бондарь
Заведующий кафедрой общественного здоровья и здравоохранения
ГОУ ВПО СтГМУ Минздрава России, к.м.н., профессор Н.А. Шибков.
2
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Цель дисциплины – подготовить специалиста, обладающего
теоретическими знаниями основных математических методов и
умением использовать статистические методы при обработке
результатов
медико-биологических
исследований,
анализе
биологических, экологических и других данных, получаемых на
разных
стадиях
научных
исследований,
математического
моделирования свойств объектов и процессов при решении
прикладных и научных задач в разных областях экологии и
природопользования.
Задачи дисциплины:
 Владеть навыками статистической обработки данных в биологии,
позволяющих выпускнику успешно работать в избранной сфере
деятельности.
 Знать возможности использования математических методов для
обработки информации и анализа биологических данных и
экспериментального материала.
 Уметь применять методы систематизации экспериментального
материала и принципы доказательной биологии при интерпретации
научных фактов.
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП
Данная дисциплина входит составной частью в базовую часть
математического и естественнонаучного цикла федерального
государственного образовательного стандарта.
При изучении дисциплины студенты закрепляют знания и
навыки,
полученные
при
изучении
математических
и
общепрофессиональных дисциплин, и получают знания и навыки,
необходимые при изучении специальных дисциплин.
Дисциплина «Статистические методы анализа в биологии»
изучает методы обработки биологических и экологических данных,
закономерности распределения на площади и в пространстве
рассчитываемых параметров, вопросы классификации объектов и
распознавания образов, типы моделей и принципы моделирования
биологических объектов и процессов, методы построения моделей по
данным различных видов опробования с применением современной
компьютерной техники.
3
4. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
№
Наименование раздела
Коды и содержание
компетенции
1.
Организация
проведения
биологического
исследования.
Способность
применять
на
практике
приемы
составления научнотехнических
отчетов,
обзоров,
аналитических карт
и
пояснительных
записок, излагать и
критически
анализировать
получаемую
информацию
и
представлять
результаты полевых
и
лабораторных
биологических
исследований (ПК-2)
2.
Статистические
Способность решать
В результате изучения дисциплины обучающиеся должны:
Знать
Уметь
Владеть
- основные
математические
методы,
применяемые в
биологии для
статистического
анализа и
моделирования;
- фундаментальные
понятия биометрии;
-методы обработки
- выбирать
оптимальные
схемы обработки
данных с
применением
математических
методов;
- выбирать
математические
модели,
наиболее полно
отражающие
свойства
объектов и тип
решаемой
задачи;
- оценивать
достоверность
информации,
сопоставляя
различные
источники;
-
основные
- современными
методами
обработки,
анализа и
синтеза полевой
и лабораторной
биологической
информации.
- навыками
Оценочные
средства
-компьютерное
тестирование,
-типовые
расчеты,
индивидуальные
задания
-компьютерное
методы обработки
результатов
биологических
исследований
стандартные задачи
профессиональной
деятельности
на
основе
информационной и
библиографической
культуры
с
применением
информационнокоммуникационных
технологий
и
с
учетом
основных
требований
информационной
безопасности (ОПК1)
Способность
применять
на
практике
приемы
составления научнотехнических
отчетов,
обзоров,
аналитических карт
и
пояснительных
записок, излагать и
критически
анализировать
получаемую
информацию
и
представлять
результаты полевых
и
лабораторных
экспериментальных
данных
математические
методы,
применяемые в
биологии
для
статистического
анализа
и
моделирования
интерпретировать
результаты
исследований
проведения
статистического
исследования,
необходимыми
для освоения
теоретических
основ биологии
и экологии
тестирование,
-типовые
расчеты,
индивидуальные
задания
- основные
математические
методы,
применяемые в
биологии для
статистического
анализа и
моделирования;
- фундаментальные
понятия биометрии;
- выбирать
оптимальные
схемы обработки
данных с
применением
математических
методов;
- выбирать
математические
модели,
наиболее полно
отражающие
свойства
объектов и тип
решаемой
задачи;
- современными
методами
обработки,
анализа и
синтеза полевой
и лабораторной
биологической
информации.
-компьютерное
тестирование,
-типовые
расчеты,
индивидуальные
задания
5
биологических
исследований (ПК-2)
3.
Автоматизированный
анализ статистических
данных в биологии
Способность решать
стандартные задачи
профессиональной
деятельности
на
основе
информационной и
библиографической
культуры
с
применением
информационнокоммуникационных
технологий
и
с
учетом
основных
требований
информационной
безопасности (ОПК1)
- оценивать
достоверность
информации,
сопоставляя
различные
источники;
-методы обработки
экспериментальных
данных
основные
математические
методы,
применяемые в
биологии
для
статистического
анализа
и
моделирования
интерпретировать
результаты
исследований
- навыками
проведения
статистического
исследования,
необходимыми
для освоения
теоретических
основ биологии
и экологии
-компьютерное
тестирование,
-типовые
расчеты,
индивидуальные
задания
6
4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
4.1 СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛОВ ДИСЦИПЛИНЫ
Раздел 1. Организация проведения биологического
исследования.
Тема 1. Значение количественных методов в биологии.
Основные понятия и термины биологической статистики
Определение биологической статистки, ее теоретические
основы. Биометрия как наука. Значение биометрии в
исследовательской работе и профессиональной подготовке
специалистов- биологов. Роль работ У. Петти, Дж. Гранта, П.-С.
Де Лапласа, П. Пуассона, П. Л. Чебышева, А. Кетле, К. Ф.
Гаусса, Ф. Гальтона, К. Пирсона, У. Госсета, Р. Фишера и
других ученых в развитии биометрии.Математическая теория
вероятностей и разработанный на её основе закон больших
чисел как теоретическое обоснование выборочному методу.
Роль математики, кибернетики, информатики, вычислительной
техники, автоматизированных систем обработки информации в
развитии теории и практики биологической статистики.
Изучение изменчивости морфологических, физиологических и
экологических
признаков
животных
и
растений,
количественный учет и процессы, происходящие в популяциях,
сходство и различия между видами, подвидами и иными
систематическими категориями, рост индивидуальный и рост
популяций с помощью математических и математикостатистических
методов.Фундаментальные
понятия
биологической статистики: статистическая совокупность
(генеральная, выборочная) и ей присущие свойства (характер
распределения изучаемого явления; его средний уровень,
разнообразие единиц наблюдения, взаимосвязь между
изучаемыми признаками; репрезентативность признаков
выборочной совокупности по отношению к генеральной),
единица наблюдения, учетные признаки (количественные,
атрибутивные, факторные, результативные).
Тема
2.
Особенности
проведения
биологического
исследования.
Методы
биологических
исследований:
полевой,
лабораторный и опытно-экспериментальный.
Пять этапов медико-биологического исследования:
1) Планирование исследования (выбор объекта исследования,
формулировка цели, разработка задач, программы и плана
исследования).
2) Статистическое наблюдение (сбор материала для его
последующей статистической обработки).
3) Статистическая группировка и сводка материалов
наблюдения.
4) Первичная статистическая обработка данных.
5) Научно-статистический анализ, графическое и литературное
оформление результатов исследования.
Составление программы и плана исследования: объект
исследования, статистическая совокупность и ее структура,
виды статистической совокупности (генеральная, выборочная),
единица наблюдения, учетные признаки (количественные,
атрибутивные,
факторные,
результативные),
макеты
статистических таблиц, виды статистических исследований
(сплошное, выборочное), определение численности выборочной
совокупности, способы отбора материала (случайный,
механический, типический, серийный, комбинированный и др.).
Статистическая группировка собранного материала, подготовка
материалов для сводки, статистическая сводка, статистические
таблицы, обработка данных с использованием современных
математико-статистических методов и вычислительных средств.
Раздел 2. Статистические методы обработки результатов
биологических исследований
Тема 3. Методы расчета обобщающих коэффициентов,
характеризующих
различные
аспекты
изучаемых
признаков:
Вариационная статистика. Методы расчета относительных
величин. Понятие об относительных величинах, типы
относительных величин - экстенсивные, интенсивные,
соотношения,
наглядности,
их
определение,
способы
вычисления, область применения и их характеристики.
8
Методы расчета средних величин. Вариационный ряд.
Последовательность построения вариационного ряда.Группировка
данных в вариационный ряд. Способы графического
изображения
вариационного
ряда:
полигон
(кривая)
распределения, гистограмма. Теоретические распределения
случайных величин и их свойства. Виды вариационных
рядов.Средняя величина признака как важнейшая обобщающая
характеристика вариационного ряда. Виды средних величин
(средняя арифметическая – простая и взвешенная, средняя
гармоническая, средняя квадратичная). Значение средней
арифметической величины в практике биологических
исследований. Способы расчета средней арифметической
величины. Константы вариационного ряда (мода, медиана).
Величины, характеризующие вариационный ряд (среднее
квадратическое отклонение, коэффициент вариации, лимит,
амплитуда), их свойства и применение.
Средняя ошибка средней арифметической и относительных
показателей
Тема 4. Оценка достоверности результатов исследования.
Общие
положения
параметрических
и
непараметрических методов оценки достоверности результатов,
их
значение
и
практическое
применение.
Оценка
репрезентативности выборочных показателей при помощи
стандартной
ошибки
или.ошибка
представительности
(репрезентативности). Средняя ошибка средней арифметической
(mM) и средняя ошибка относительных показателей (mP).
Способы их расчета и применение для оценки достоверности
результатов исследования. Доверительные границы средних и
относительных величин.
Параметрические
методы
сравнения
различных
статистических совокупностей, их применение.Критерии
значимости. Сравнение двух групп. Критерий Стьюдента как
частный случай дисперсионного анализа. t-распределение.
Использование критерия F Фишера для малых по объему
выборок при определении достоверности различий разнообразия
признаков.
9
Непараметрические методы сравнения статистических
совокупностей. Анализ качественных переменных. Анализ
таблиц сопряженности при помощи χ2-критерия. Использование
критерия χ2 для определения нормальности распределения
данных. Определение числа степеней свободы при анализе
таблиц сопряженности.
Тема 5. Методы оценки взаимодействия факторов.
Понятие о функциональной и корреляционной
зависимости. Корреляционный анализ. Виды корреляционных
связей. Основные характеристики корреляционной связи –
степень связи (сила), направление и форма связи.
Коэффициент корреляции. Достоверность коэффициента
корреляции.
Коэффициент
корреляции,
его
оценка.
Параметрические и непараметрические методы расчета
коэффициента корреляции, их значение и практическое
применение.
Регрессионный анализ.Регрессия, методика вычисления
и использования в биологии. Коэффициент регрессии,
методика расчета и использование практике исследования
физического развития детей и подростков. Уравнение, регрессии,
сигма регрессии, шкала регрессии.
Тема 6. Метод стандартизации.Методы расчета
условных (стандартизированных) показателей, заменяющих
собой интенсивные (или средние) величины в тех случаях,
когда их сравнение затруднено из-за неоднородности составов
сравниваемых совокупностей.
Сущность,
значение
и
применение метода стандартизации. Способы расчета
стандартизованных показателей. Прямой метод стандартизации,
методика
вычисления
и
анализа
стандартизованных
показателей.
Тема 7. Методы анализа динамики явления.
Динамический ряд, определение. Типы динамических
рядов в зависимости от составляющих их величин. Уровни
динамического ряда. Преобразование динамических рядов.
Выравнивание
уровней
динамических
рядов.
Анализ
динамического ряда. Показатели динамического ряда
10
(абсолютный прирост или убыль, темп прироста или убывания,
темп роста или снижения, показатели наглядности), их
вычисление и практическое применение.
Тема 8. Графическое изображение в статистике, виды
графических изображений, их использование для анализа
явлений
Значение графических изображений для анализа
исследуемых
явлений
в
биологии.Виды
графических
изображений: диаграммы (линейные, плоскостные, объемные,
фигурные), картограммы и картодиаграммы, их применение для
наглядной иллюстрации уровня, структуры и динамики явлений.
Раздел 3. Автоматизированный анализ статистических
данных в биологии
Тема 9 Средства анализа статистических данных на
персональных компьютерах
Специализированные
статистические
пакеты
прикладных программ; статистические пакеты прикладных
программ общего назначения; статистические модули
математических пакетов прикладных программ; статистические
модули (программные надстройки) табличных процессоров и
баз данных. Возможности табличного процессора MS Excel по
анализу статистических данных.
Тема 10. Общие сведения о табличном процессоре MS
Excel.
Понятия электронной таблицы и табличного процессора.
Основные приемы работы с MS Excel: ввод и форматирование
данных (ввод и редактирование формул, вставка формул с
помощью инструмента " Мастер функций", перемещение по
таблицам, способы выделения ячеек, операции с рабочими
листами, форматирование текста); копирование и перемещение
данных; копирование и перемещение формул; абсолютные и
относительные ссылки в формулах. Графическое представление
данных с помощью инструмента "Мастер
диаграмм".
Статистические функции.
11
Тема 11. Классификация и назначение статистических
функций табличного процессора MS Excel и инструментов
егопрограммной надстройки "Пакет анализа"
Общая
классификация
статистических
функций
табличного процессора MS Excel и инструментов его
программной надстройки "Пакет анализа" по типу решаемых
задач. Классификация и назначение статистических функций
табличного процессора MS Excel и инструментов его
программной надстройки "Пакет анализа" для решения задач
описательной статистики, для решения задач аналитической
статистики и для решения задач реализации техники
статистической обработки данных. Назначение инструментов
программной надстройки "Пакет анализа" MS Excel, не
связанных со статистической обработкой экспериментальных
данных.
Тема 12. Инструменты программной надстройки "Пакет
анализа" MS Excel, не связанные со статистической
обработкой экспериментальных данных
Общие сведения об инструменте "Генерация
случайных чисел" (назначение и параметры окна инструмента).
Характеристика типовых законов распределения вероятностей,
имитируемых с помощью инструмента "Генерация случайных
чисел".
Особенности
задания
параметров
типовых
распределений вероятностей в окне инструмента "Генерация
случайных чисел". Формирование псевдослучайных чисел в
соответствии с дискретным законом, заданным пользователем.
Возможности инструмента "Выборка" по отбору элементов
генеральной совокупности в выборку. Алгоритм формирования
выборки механическим способом. Алгоритм формирования
выборки методом простого случайного повторного отбора.
Тема 13. Статистические функции для определения
характеристик положения случайной величины
Статистические функции МАХ, МИН, МАКСА,
МИНА, НАИБОЛЬШИЙ, НАИМЕНЬШИЙ для определения
экстремальных значений выборки. Статистические функции
СРЗНАЧ, СРЗНАЧА, СРГЕОМ, СРГАРМ, УРЕЗСРЕДНЕЕ для
вычисления выборочных степенных средних значений.
12
Статистические функции МОДА и МЕДИАНА для
вычисления выборочных структурных средних значений.
Статистическая функция КВАРТИЛЬ.
Тема 14. Статистические функции для определения
характеристик рассеивания и формы распределения
вероятностей случайной величины
Статистические функции СРОТКЛ, КВАДРОТКЛ.
Статистические функции ДИСП, ДИСПА, ДИСПР, ДИСПРА
для вычисления выборочной дисперсии. Статистические
функции
СТАНДОТКЛОН,
СТАНДОТКЛОНА,
СТАНДОТКЛОНП, СТАНДОТКЛОНПА для вычисления
выборочного
среднего
квадратического
отклонения.
Статистические функции СКОС и ЭКСЦЕСС для определения
выборочных характеристик формы распределения вероятностей.
Тема
15.Инструмент
"Описательная
статистика"
программной надстройки "Пакет анализа"
Общие сведения об инструменте "Описательная
статистика"
(назначение
инструмента,
перечень
и
характеристика рассчитываемых им показателей положения,
рассеивания и формы выборочной совокупности). Параметры
диалогового окна инструмента " Описательная статистика".
Тема 16. Статистические функции табличного процессора
MS Excel для подсчета количества значений признака в
выборке с заданным свойством
Анализ взаимного расположения значений признака в
выборке, интервальное оценивание математического ожидания
случайной величины и графическое изображения вариационных
рядов. Статистические функции СЧËТ, СЧËТЗ, СЧËТЕСЛИ,
СЧИТАТЬПУСТОТЫ, ЧАСТОТА для подсчета количества
значений признака в выборке с заданным свойством.
Статистические
функции
РАНГ,
ПРОЦЕНТРАНГ,
ПЕРСЕНТИЛЬ и инструмент "Ранг и перцентиль" программной
надстройки "Пакет анализа" для анализа взаимного
расположения значений признака в выборке. Статистические
функции ДОВЕРИТ и ВЕРОЯТНОСТЬ для интервального
оценивания математического ожидания случайной величины.
Инструмент "Гистограмма" программной надстройки "Пакет
13
анализа" для графического изображения интервальных
вариационных рядов. Графическое изображение дискретных
вариационных рядов с помощью инструмента табличного
процессора "Мастер диаграмм" в режиме "График".
Тема 17. Статистические функции табличного процессора
MS Excel для проверки статистических гипотез
Статистические функции ZТЕСТ и ХИ2 ТЕСТ для
проверки статистических гипотез о параметрах распределения
вероятностей одной выборки. Статистические функции
табличного процессора MS Excel и инструменты его
программной надстройки "Пакет анализа" для проверки
статистических
гипотез
о
параметрах
распределений
вероятностей двух выборок: инструмент "Двухвыборочный zтест для средних" для проверки статистических гипотез о
средних значениях двух выборок из нормально распределенных
генеральных
совокупностей
с
известными
дисперсиями;инструменты
"Двухвыборочный
t-тест
с
одинаковыми дисперсиями", "Двухвыборочный t-тест с
различными дисперсиями", "Парный двухвыборочный t-тест для
средних" и статистическая функция ТТЕСТ для проверки
статистических гипотез о средних значениях двух выборок из
нормально распределенных генеральных совокупностей с
неизвестными дисперсиями; статистическая функция ФТЕСТ и
инструмент "Двухвыборочный F- тест для дисперсии" для
проверки статистических гипотез о значениях дисперсии двух
выборок
из
нормально
распределенных
генеральных
совокупностей. Инструменты программной надстройки "Пакет
анализа"
"Однофакторный
дисперсионный
анализ",
"Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений" и
"Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями" для
проверки статистических гипотез о средних значениях
нескольких выборок из нормально распределенных генеральных
совокупностей.
Тема 18. Статистические функции табличного процессора
MS Excel для анализа взаимосвязи выборочных
совокупностей
14
Статистические функции КОВАР, КОРРЕЛ, ПИРСОН,
КВПИРСОН и инструменты "Ковариация" и "Корреляция" для
анализа
взаимосвязи
выборочных
совокупностей
с
использованием корреляционного анализа. Статистические
функции ЛИНЕЙН, ОТРЕЗОК, НАКЛОН, СТОШУХ и
ЛГРФПРИБЛ и инструмент "Регрессия" для анализа
взаимосвязи выборочных совокупностей с использованием
регрессионного анализа.
Тема 19.Статистические функции табличного процессора
MS Excel для выравнивания динамических рядов.
Инструменты "Скользящее среднее" и "Экспоненциальное
сглаживание" для механического выравнивания динамических
рядов. Статистические функции ТЕНДЕНЦИЯ, ПРЕДСКАЗ и
РОСТ для аналитического выравнивания динамических рядов
без периодической компоненты. Инструмент "Анализ Фурье"
для аналитического выравнивания динамических рядов с
периодической компонентой.
Тема 20. Статистические функции табличного процессора
MS Excel для определения параметров распределений
вероятностей
непрерывных
случайных
величин.
Статистические
функции
НОРМРАСП,
НОРМОБР,
НОРМАЛИЗАЦИЯ, НОРМСТРАСП и НОРМСТОБР для
определения
параметров
нормального
распределения
вероятностей. Статистические функции ЛОГНОРМРАСП и
ЛОГНОРМОБР для определения параметров логарифмически
нормального распределения вероятностей. Статистические
функции СТЬЮДРАСП и СТЬЮДРАСПОБР для определения
параметров распределения Стьюдента. Статистические
функции ХИ2 РАСП и ХИ2 ОБР для определения параметров
хи-квадрат распределения. Статистические функции FРАСП,
FРАСПОБР, ФИШЕР и ФИШЕРОБР для определения
параметров
распределения
Фишера-Снедекора.
Статистические функции ГАММАРАСП, ГАММАОБР и
ГАММАНЛОГ
для
определения
параметров
гамма
распределения. Статистическая функция ЭКСПРАСП для
определения параметров экспоненциального распределения.
Статистические функции БЕТАРАСП и БЕТАОБР для
15
определения параметров бета распределения. Статистическая
функция
ВЕЙБУЛЛ
для
определения
параметров
распределения Вейбулла.
Тема 21. Статистические функции табличного процессора
MS Excel для определения параметров распределений
вероятностей
дискретных
случайных
величин.
Статистические функции БИНОМРАСП, КРИТБИНОМ и
ПЕРЕСТ для определения параметров биномиального
распределения вероятностей. Статистическая функция
ОТРБИНОМРАСП
для
определения
параметров
отрицательного биномиального распределения вероятностей.
Статистическая функция ПУАССОН для определения
параметров распределения Пуассона. Статистическая функция
ГИПЕРГЕОМЕТ
для
определения
параметров
гипергеометрического распределения вероятностей.
Заключение. Краткий итог изучения дисциплины. Задачи на
предстоящую аттестацию.
№
пп
Семестр
5.2. РАЗДЕЛЫ ДИСЦИПЛИНЫ, ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ И
ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ
Наименование
разделов
дисциплины
Виды учебной работы (в акад.
часах)
Л
4
ЛП
ПЗ
4
КПЗ
С
СРС
6
1.
III
Организация
проведения
биологического
исследования
2.
III
Статистические
методы обработки
результатов
биологических
исследований
8
26
28
3.
IV
Автоматизированный
анализ статистических
6
24
38
Оценочные
средства
-компьютерное
тестирование,
-типовые
расчеты,
индивидуальные
задания
-компьютерное
тестирование,
-типовые
расчеты,
индивидуальные
задания
-компьютерное
тестирование,
16
данных в биологии
Всего часов
-типовые
расчеты,
индивидуальные
задания
18
54
72
1.
2
Наименование лекции
Перечень учебных вопросов
Биометрия как наука.
Значение количественных
методов в биологии.
Основные понятия и
термины биологической
статистики
1.История становления
биологической статистики.
2.Фундаментальные понятия
биометрии, ее теоретические
основы (теория вероятности,
закон больших чисел).
3. Требования предъявляемые к
выборочной совокупности.
4.Учетные признаки и их
характеристики.
1.Планирование исследования
(формулировка цели, разработка
задач, программы и плана
исследования).
2. Сбор и первичная обработка
данных, методы оценки
численности популяций.
3. Статистическая группировка и
сводка материалов наблюдения.
4. Научно-статистический анализ,
графическое и литературное
оформление результатов
исследования.
Организация проведения
биологического
исследования
2.
2
Коды
формируемых
компетенций
№
п/п
Кол-во часов
4.3 ЛЕКЦИИ
17
ОПК-1
ПК-2
ОПК-1
ПК-2
3.
2
4.
2
5.
2
6.
2
Методы расчета
обобщающих
коэффициентов,
характеризующих
различныеаспекты
изучаемых признаков
1. Относительные показатели и
их применение биологами.
2. Величины, характеризующие
вариационный ряд, их свойства и
применение.
3. Средние величины. Методика
вычисления
и
оценка
достоверности.
Оценка
достоверности 1) Параметрические методы
результатов исследования. оценки достоверности результатов
исследования,
2) Достоверности различий
разнообразия признаков для малых
выборок,
3) Непараметрические методы
оценки достоверности результатов
Методы
оценки 1) Функциональная и
взаимодействия факторов корреляционная связь между
явлениями,
2) Методы расчета
корреляционной связи: метод
Спирмена и Пирсона,
3) Характер и сила
корреляционной связи,
4) Статистическая ошибка и
критерий достоверности
коэффициента корреляции
Метод стандартизации
1) Сравнение общих показателей в
однородных и неоднородных по
составу группах,
2) Устранение неоднородности
групп при помощи
стандартизированных показателей,
3) Сравнение групп по
интенсивным и стандартизованным
показателям
18
ОПК-1
ПК-2
ОПК-1
ПК-2
ОПК-1
ПК-2
ОПК-1
ПК-2
7.
2
Средства анализа
статистических данных
на персональных
компьютерах
1. Специализированные и общие ОПК-1
статистические пакеты
ПК-2
прикладных программ.
2. Возможности табличного
процессора MS Excel по
анализу статистических данных.
8.
2
Общие сведения о
табличном процессоре
MS Excel
9.
2
Классификацияиназначе
ниестатистическихфункц
ийтабличногопроцессора
MSExcelиинструментове
гопрограммнойнадстройк
и"Пакетанализа"
1. Понятия электронной
таблицы и табличного
процессора. Основные приемы
работы с MS Excel.
2.
Графическоепредставлениеданн
ыхспомощьюинструмента"М а с
т ер ди а г р а м м " .
3 . Статистические функции.
Классификация и назначение
статистических функций
инструментов программной
надстройки MS Excel "Пакет
анализа" для решения задач
описательной, аналитической
статистики
2. Реализация техники
статистической обработки
данных.
3. Назначение инструментов
программной надстройки
"Пакет анализа" MS Excel,
несвязанных со статистической
обработкой экспериментальных
данных
ПК-2
ОПК-1
ПК-2
Наименование
практикумов
Перечень учебных вопросов
Коды
формируемых
компетенций
Кол-во часов
4.4. ЛАБОРАТОРНЫЕ ПРАКТИКУМЫ
№
п/п
19
4.5. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ
1
Перечень учебных вопросов
Коды
формируемых
компетенций
Наименование занятия
Кол-во часов
№
п/п
3
Биологическая статистика.
История
формирования,
основные
понятия
и
термины
биологической
статистики
1. Биометрия как наука, её ОПК-1
значение
в
изучении ПК-2
биологических процессов
2. История
развития
биологической статистики
3. Основные понятия и термины
биологической статистики
Особенности проведения
биологического
исследования
2
3
1. Этапы
статистического ОПК-1
исследования. План и программа ПК-2
статистического исследования
2. Методы сбора статистического
материала
3. Методы оценки численности
популяций
4. Группировка
и
сводка
статистического материала
5. Виды статистических таблиц,
требования, предъявляемые к
ним
20
Методы
расчета
обобщающих
коэффициентов,
характеризующих
различныеаспекты
изучаемых признаков
3
3
Оценка
достоверности
результатов исследования
4
3
Корреляция
5
3
1. Виды относительных величин: ОПК-1
интенсивные,
экстенсивные ПК-2
показатели,
показатели
соотношения и наглядности.
2. Средние
величины,
возможности их использования в
практической
деятельности
биолога
3. Виды средних величин: мода,
медиана, средняя арифметическая
4. Методика вычисления средней
арифметической и параметров,
характеризующих среднюю.
5. Средняя
ошибка
средней
величины
и
относительного
показателя.
6. Доверительные
границы
производных величин.
1. Математические
законы,
позволяющие
теоретически
обосновать
достоверность
статистических данных.
2. Оценка достоверности различий
средних и относительных величин
при
помощи
доверительного
коэффициента t.
3. Определение
достоверности
различий разнообразия признаков
для малых выборок (критерий F
Фишера)
4. Непараметрические
методы
оценки достоверности результатов
исследования.
Критерий
соответствия
2,
методика
вычисления
1. Виды связи, существующие
между явлениями.
2. Корреляционная связь. Методы
расчета и оценки достоверности
коэффициента корреляции.
3. Определение направления и
силы связи по коэффициенту
корреляции
ОПК-1
ПК-2
ОПК-1
ПК-2
21
Стандартизация,
использование
деятельности биолога
6
3
3
7
3
8
9
3
1. Возможности для сравнения
явлений в неоднородных по
составу группах;
2. Сущность,
значение
и
применение
метода
стандартизации,
3. Способы
расчета
стандартизированных показателей,
4. Прямой метод стандартизации,
методика вычисления и анализа
стандартизованных показателей
Динамические ряды и их 1. Типы динамических рядов в
анализ
зависимости от составляющих их
величин,
2. Уровни динамического ряда,
3. Преобразование динамических
рядов. Выравнивание уровней
динамических рядов.
4. Анализ динамического ряда.
Показатели динамического ряда
Графические изображения 1. Значение
графических
в статистике
изображений
для
анализа
исследуемых явлений в биологии,
2. Виды
графических
изображений,
3. Применение
диаграмм
для
наглядной иллюстрации уровня,
структуры и динамики явлений
Инструменты программной 1. Характеристика
типовых
надстройки
"Пакет законов
распределения
анализа" MS Excel, не
вероятностей, имитируемых с
связанные
со
статистической обработкой помощью инструмента "Генерация
случайных чисел".
экспериментальных
2. Возможности
инструмента
данных
"Выборка" по отбору элементов
генеральной
совокупности
в
выборку.
3. Алгоритм
формирования
выборки механическим способом.
4. Алгоритм
формирования
выборки
методом
простого
случайного повторного отбора.
в
ОПК-1
ПК-2
ОПК-1
ПК-2
ОПК-1
ПК-2
ОПК-1
ПК-2
22
10
3
11
3
12
3
Статистические функции 1. Статистические функции для ОПК-1
экстремальных ПК-2
MS Excel для определения определения
значений
выборки.
характеристик положения
2. Статистические функции для
случайной величины
вычисления
выборочных
степенных и структурных средних
значений.
Статистические функции 1. Статистические функции для ОПК-1
MS Excel для определения вычисления
выборочной ПК-2
характеристик рассеивания дисперсии.
и формы распределения 2. Статистические функции для
вероятностей
случайной определения
выборочных
величины
характеристик
формы
распределения вероятностей
Инструмент "Описательная
статистика" программной
надстройки "Пакет
анализа"
Статистические функции
табличного процессора MS
Excel для подсчета
количества значений
признака в выборке с
заданным свойством
13
3
1. Общие
сведения
об ОПК-1
инструменте
"Описательная ПК-2
статистика"
2. Параметры диалогового окна
инструмента " Описательная
статистика".
1. Анализ
взаимного ОПК-1
расположения значений признака ПК-2
в
выборке,
интервальное
оценивание
математического
ожидания случайной величины и
графическое
изображения
вариационных рядов.
2. Статистические функции для
подсчета количества значений
признака в выборке с заданным
свойством.
3. Статистические функции для
интервального
оценивания
математического
ожидания
случайной величины.
4. Графическое
изображение
дискретных вариационных рядов
с
помощью
инструмента
табличного процессора "Мастер
диаграмм".
23
14
3
15
3
Статистические функции
1. Статистические функции для ОПК-1
табличного процессора MS проверки статистических гипотез о ПК-2
параметрах
распределения
Excel для проверки
вероятностей одной выборки.
статистических гипотез.
2. Статистические
функции
табличного процессора MS Excel и
инструменты его программной
надстройки "Пакет анализа" для
проверки статистических гипотез о
параметрах
распределений
вероятностей двух выборок.
3. Инструменты
программной
надстройки "Пакет анализа" для
проверки статистических гипотез о
средних значениях нескольких
выборок
из
нормально
распределенных
генеральных
совокупностей.
Статистические функции
1. Статистические функции для ОПК-1
табличного процессора MS анализа взаимосвязи выборочных ПК-2
совокупностей с использованием
Excel для анализа
корреляционного анализа.
взаимосвязи выборочных
2. Статистические функции для
совокупностей.
анализа взаимосвязи выборочных
совокупностей с использованием
регрессионного анализа.
16
3
Статистические функции
1. Инструменты
для ОПК-1
выравнивания ПК-2
табличного процессора MS механического
динамических рядов.
Excel для выравнивания
2. Статистические функции для
динамических рядов.
аналитического
выравнивания
динамических
рядов
без
периодической компоненты.
3. Инструмент "Анализ Фурье"
для аналитического выравнивания
динамических
рядов
с
периодической компонентой
24
17
18
3
3
Статистические функции
табличного процессора MS
Excel для определения
параметров распределений
вероятностей непрерывных
случайных величин.
1. Статистические функции для ОПК-1
определения
параметров ПК-2
нормального
распределения
вероятностей.
2. Статистические функции для
определения
параметров
хиквадрат
распределения,
распределения Фишера-Снедекора,
гамма распределения, параметров
экспоненциального распределения,
параметров бета распределения и
распределения Вейбулла.
Статистические функции
MS Excel для определения
параметров распределений
вероятностей дискретных
случайных величин.
1. Статистические функции для
определения
параметров
биномиального
распределения
вероятностей,
параметров
распределения
Пуассона
и
гипергеометрического
распределения вероятностей.
ОПК-1
ПК-2
Наименование
клинического
практического занятия
Перечень учебных вопросов
Коды
формируемых
компетенций
№
п/п
Кол-во часов
4.6. КЛИНИЧЕСКИЕ ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ
4.7. СЕМИНАРЫ
Перечень учебных вопросов
Коды
формируемых
компетенций
Наименование семинара
Кол-во часов
№
п/п
25
5. ЗАНЯТИЯ, ПРОВОДИМЫЕ В ИНТЕРАКТИВНОЙ
ФОРМЕ
№
п/п
Виды
учебной
работы
1.
ПЗ
2.
ПЗ
3.
ПЗ
4.
5.
Наименование занятий
Используемые
интерактивные
образовательные
технологии
Количе
ство
часов
Особенности проведения Деловая игра
биологического
исследования
Стандартизация,
Деловая игра
использование
в
деятельности биолога
Статистические функции Деловая игра
MS Excel для определения
характеристик положения
случайной величины
3
ПЗ
Статистические функции
табличного процессора
MS Excel для проверки
статистических гипотез.
Деловая игра
3
ПЗ
Статистические функции
табличного процессора
MS Excel для анализа
взаимосвязи выборочных
совокупностей.
Деловая игра
3
3
3
Всего 20,8% интерактивных занятий от объема аудиторной работы
1.
6
Наименование разделов
дисциплины
Организация проведения
биологического
Виды самостоятельной работы
Коды
формируемых
компетенций
№
п/п
Кол-во часов
5.7. Самостоятельная (внеаудиторная работа)
Чтение доп. литературы, работа ОПК-1
над учебным материалом, работа ПК-2
26
2.
28
3.
38
исследования
Статистические методы
обработки результатов
биологических
исследований
Автоматизированный
анализ статистических
данных в биологии
с источниками в сети Интернет
Чтение доп. литературы, работа ОПК-1
над учебным материалом, работа ПК-2
с источниками в сети Интернет
Чтение доп. литературы, работа ОПК-1
над учебным материалом, работа ПК-2
с источниками в сети Интернет
7. Оценочные средства
7.1 Текущий (рубежный) контроль
7.1.1. Примерные тестовые задания:
Выбрать один правильный ответ:
КОЛИЧЕСТВЕННАЯ РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ ВЫБОРОЧНОЙ
СОВОКУПНОСТИ ОБЕСПЕЧИВАЕТСЯ ЗА СЧЕТ:
а) десятипроцентной выборки из генеральной совокупности
б) пятидесятипроцентной выборки
в) выборки, включающей достаточное число наблюдений
(рассчитывается по специальным формулам)
Эталон ответа: в)
Выбрать несколько правильных ответов:
ДЛЯ НАГЛЯДНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ИНТЕНСИВНЫХ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИСПОЛЬЗУЮТ ДИАГРАММЫ:
а) секторную
б) линейную
в) внутристолбиковую
г) радиальную
д) столбиковую
е) фигурную
Эталоны ответа: б), д)
27
Критерии оценки результатов тестирования:
Оценка
Критерии
5 (отлично)
91-100% правильных ответов
4 (хорошо)
81-90% правильных ответов
3 (удовлетворительно)
71-80% правильных ответов
2 (неудовлетворительно)
менее 70% правильных ответов
7.2. Промежуточный контроль
7.2.1. Перечень экзаменационных вопросов
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
История формирования биометрии как науки и практики
профессиональной деятельности
Вариационные ряды, их виды, методика построения.
Обобщенная числовая характеристика изучаемого признака в
вариационном ряду.
Основные понятия теории вероятностей. Закон больших чисел
как теоретическая основа выборочного метода. Требования к
выборочному методу.
Средние величины, их виды. Методика вычисления и
применение в биологических исследованиях. Способ
графического изображения вариационных рядов: кривая
распределения признака, полигон
Статистические методы как основа доказательной биологии.
Уровень доказательности результатов научно-практических
исследований в биологии
Методика определения доверительных границ средних и
относительных показателей
Использование статистических методов при интерпретации
научных фактов.
Графические изображения в статистических исследованиях, их
виды и возможности применения в биологических
исследованиях.
28
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
Виды статистических исследований. Выборочный метод
исследования, достоинства и недостатки.
Оценка достоверности разности средних и относительных
показателей. Методика вычисления и применение в научной и
практической деятельности биолога.
Определение численности выборочной совокупности, способы
сбора
статистического
материала
в
биологических
исследованиях.
Организация статистического исследования, его этапы.
Особенности проведения научных исследований в биологии.
Организация
и
этапы
проведения
статистического
исследования в биологии.
Изучение взаимосвязи между признаками. Корреляция.
Методика вычисления и использование в практической
деятельности биолога.
Содержание
плана
и
программы
статистического
исследования, понятие единицы наблюдения и учетных
признаков, виды статистических таблиц и правила их
построения.
Методика оценки достоверности средних и относительных
показателей.
Теория вероятностей и закон больших чисел как основа
выборочного метода исследования.
Вариационные ряды, их виды, методика построения.
Обобщенная числовая характеристика изучаемого признака в
вариационном ряду.
Параметрические
методы
сравнения
различных
статистических совокупностей, их применение.
Величины, характеризующие вариационный ряд (мода,
медиана, средняя арифметическая, среднее квадратическое
отклонение, коэффициент вариации, лимит, амплитуда), их
свойства и применение.
Свойства среднего квадратического отклонения (σ). Ошибки
выборочных показателей. Значение при оценке достоверности
результатов исследования.
Динамические ряды и их анализ в практической деятельности
биолога.
Стандартизированные показатели. Методика вычисления и
использование в практике работы биолога.
Методика оценки достоверности средних и относительных
показателей.
29
25. Биометрия как наука. Значение количественных методов в
биологии. Основные понятия и термины биологической
статистики: генеральная, выборочная совокупность, единица
наблюдения, учетные признаки и их характеристики.
26. Основные виды диаграмм. Цели графического метода в
статистике.
27. Способы группировки первичных данных. Статистические
таблицы, их виды, правила построения.
28. Непараметрические методы оценки достоверности результатов
исследования, их значение и практическое применение
Критерии оценки знаний студента на экзаменах:
Оценка
Критерии
5 (отлично)
Полное понимание и четкое изложение
ответов по экзаменационному билету и
дополнительным вопросам, заданным
экзаменатором.
4 (хорошо)
Студент полностью ответил на вопросы
экзаменационного задания и показал знания
основных понятий в соответствии с
обязательной программой курса, но в
ответе имеются небольшие недочеты.
3 (удовлетворительно)
Студент ответил на вопросы
экзаменационного задания, но допустил
ошибки в ответах и устранил их с помощью
экзаменатора, а также неполно ответил на
вопросы, но дополнил их при ответе на
дополнительные вопросы экзаменатора
2 (неудовлетворительно)
Студент обнаружил значительные пробелы
в знаниях материала по основной
программе курса, допустил ошибки в
ответах и не сумел их квалифицированно
30
устранить под руководством экзаменатора
8. Библиотечно-информационные ресурсы
8.1. Литература
Основная
1.Статистические методы анализа в здравоохранении. Краткий
курс лекций. [Электронный ресурс]Подготовлены авторским
коллективом в составе: д.м.н., проф. Леонов С.А., при участии
к.м.н. Вайсман Д.Ш., Моравская С.В, Мирсков Ю.А. - М.: ИД
"Менеджер здравоохранения", 2011. - 172 с.– Режим доступа:
http://www.studmedlib.ru/ru/book/ISBN9785903834112.html (ЭБС
«Консультант студента»)
2. Основы высшей математики и математической статистики:
учебник. [Электронный ресурс]Павлушков И.В. и др. 2-е изд.,
испр.
2012.
432
с.:
ил.http://www.studmedlib.ru/ru/book/ISBN9785970415771.html
(ЭБС «Консультант студента»)
Дополнительная
1. Избранные лекции по общественному здоровью и
здравоохранению: учебное пособие [Электронный ресурс] / под
ред. В.З. Кучеренко. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2010. - 464 с. –
Режим
доступа:
http://www.studentlibrary.ru/book/ISBN5225034640.html?SSr=2301
3378ec1038388d3f57828011959 (ЭБС «Консультант студента»)
2. Применение методов статистического анализа для изучения
общественного здоровья и здравоохранения: учебное пособие
[Электронный ресурс] / под ред. В.З. Кучеренко. -4 изд.,
перераб. и доп. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2011. - 256 с. – Режим
доступа:
http://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785970419151.html?SSr=2
3013378ec1038388d3f57828011959
(ЭБС
«Консультант
студента»)
8.2. Электронные образовательные ресурсы
31
 пакет офисных прикладных программ;
 базы данных, информационно-справочные и поисковые
системы:
 ЭБС Консультант студента www.studmedlib.ru
 Федеральная электронная медицинская библиотека
(ФЭМБ) http://feml.scsml.rssi.ru/feml
 Научная электронная библиотека
“КиберЛенинка”http://cyberleninka.ru/
 Библиотеки сети БЕН РАН
http://www.benran.ru/ben_push.htm
 Электронная библиотека учебников: http://studentam.net
9. Материально-техническое обеспечение
Перечень материально-технического обеспечения включает в
себя:
- Специально оборудованные аудитории и компьютерный класс
кафедры: мультимедийный комплекс (ноутбук, проектор, экран)
– 2, телевизор - 2
- Наборы наглядных материалов по различным разделам
дисциплины: видеофильмы, мультимедийные
презентации.
- Микрокалькуляторы.
10. Междисциплинарный протокол согласования
10.2 Последующие дисциплины
№
п/п
Наименование последующих
дисциплин
Коды
компетенций
1.
Биометрия
ОПК-1, ПК-2
Согласовано
(подпись зав.
каф.)
Разработчики
Зав. кафедрой, д.м.н., профессор
_________ В.Н. Муравьева
Доцент, к.м.н.
_________ Л.Л. Максименко
Доцент, к.м.н.
__________ А.А. Хрипунова
Старший преподаватель, к.м.н.
____________ В.Б. Зафирова
32