Учебный план краткосрочного цикла тематического усовершенствования статистический анализ биомедицинских баз данных с использованием spss (36 часов)

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. Введение в SPSS:

1

1

    1. Организация базы данных

2

1

1

2.

Эффективные приемы работы с файлами и данными

  1. Импорт данных из других источников, Слияние файлов

2

1

0,5

0,5

  1. Пребразование базы

2

1

0,5

0,5

3.

Описательная статистика для номинальных и порядковых шкал

Контрольное задание

    1. Частотные таблицы, Таблицы сопряженности

2

1

0,5

0,5

    1. Показатели рисков и эпидемиологической статистики

2

1

0,5

0,5

4

Описательная статистика для количественных шкал.

Контрольное задание

  1. Описательная статистика, Графическое представление

2

1

0,5

0,5

  1. Виды статистических ошибок, Определение необходимого объема выборки

2

1

0,5

0,5

5

Сравнение средних. Параметрические методы

Контрольное задание

  1. Статистические гипотезы и их проверка, тесты на нормальность распределения

0,5

0,5

  1. Критерий Стьюдента, Тесты на равенство дисперсий

1,5

0,5

0,5

0,5

  1. Однофакторный дисперсионный анализ

1,5

1

0,5

0,5

  1. Двухфакторный дисперсионный анализ

1,5

1

0,5

0,5

1

0,5

0,5

6

Сравнение средних. Непараметрические методы

Контрольное задание

    1. Описательная статистика для не параметрических данных, Меры связи для двух переменных

1

0.5

0.5

    1. Непараметрические критерии сравнения выборок

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. Работа с мобильными таблицами

1

0,5

0,5

    1. Простые и интерактивные графики

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.

  1. Введение в SPSS для Windows. Организация базы данных

  2. Эффективные приемы работы с файлами и данными

  3. Описательная статистика для номинальных и порядковых шкал

  4. Описательная статистика для количественных шкал.

  5. Сравнение средних. Параметрические методы

  6. Сравнение средних. Непараметрические методы

  7. Выявление статистической связи между количественными переменными.

  8. Представление данных и результатов анализа в графическом и табличном виде.

  9. Анализ выживаемости, логистическая регрессия

  10. Зачет

    1. Реферативное описание тем или разделов:

  1. Введение в SPSS для Windows. Организация базы данных

    1. Введение в SPSS:

      1. Запуск SPSS для Windows

      2. Открытие файла данных SPSS

      3. Запуск процедуры анализа

      4. Завершение работы SPSS

      5. Главные окна в SPSS для Windows

      6. Использование стандартной панели инструментов

      7. Справочная система

    2. Организация базы данных

      1. Источники данных

      2. Организация данных в SPSS

      3. Вопросы для выборочного обследования

      4. Описание переменных, типы переменных

  1. Эффективные приемы работы с файлами и данными

    1. Импорт данных из других источников

    2. Слияние файлов

    3. Пребразование базы

      1. сортировка

      2. Отбор наблюдений

      3. Перекодировка

      4. Ранжирование

      5. Вычисление новых переменных

  1. Описательная статистика для номинальных и порядковых шкал

    1. Частотные таблицы

    2. Отображение информации о встречаемости

    3. Нормирование в диаграммах

    4. Круговые диаграммы

    5. Таблицы сопряженности

    6. Проверка на независимость по критерию Хи-квадрат

    7. Другие критерии проверки на независимость

  1. Описательная статистика для количественных шкал.

    1. Выборки и генеральная совокупность

    2. Типы переменных

      1. Шкалы измерения

      2. Независимые и зависимые переменные

      3. Обнаружение несостоятельных наблюдений

      4. Действия при обнаружении ошибок

      5. Частотные таблицы и гистограммы

    3. Разведочный анализ данных

      1. Обработка пропущенных значений

      2. Меры положения распределения

      3. Меры разброса

      4. Доверительный интервал для среднего

      5. Форма распределения

      6. Диаграмма "ствол и листья

      7. Ящичная диаграмма

    4. Объем выборки и точность оценок

      1. Виды статистических ошибок

      2. Статистическая значимость и практическая важность

      3. Точность оценок средних значений

      4. Определение необходимого объема выборки

  1. Сравнение средних. Параметрические методы

    1. Статистические гипотезы и их проверка

    2. Тесты на нормальность распределения

    3. Тесты на равенство дисперсий

    4. Критерий Стьюдента для для 2-х непарных выборок

    5. Критерий Стьюдента для для 2-х парных выборок

    6. Однофакторный дисперсионный анализ

      1. Логика тестирования (проверки гипотез) на наличие средних различий

      2. Факторы

      3. Выполнение однофакторного дисперсионного анализа

      4. Результаты однофакторного дисперсионного анализа

      5. Отсутствие однородности дисперсии

      6. Апостериорные критерии для сравнения средних

      7. Графическое представление результатов

      8. Групповые различия для рангов 

    7. Двухфакторный дисперсионный анализ

      1. Логика тестирования и предположения

      2. Число факторов

      3. Взаимодействия

      4. Двухфакторный дисперсионный анализ

    8. Апостериорные критерии

  1. Сравнение средних. Непараметрические методы.

    1. Критерии сравнения непарных выборок

      1. для 2-х непарных выборок

      2. для 3-х и более непарных выборок

    2. Критерии сравнения для парных выборок

      1. для 2-х парных выборок

      2. для 3-х и более парных выборок

  1. Выявление статистической связи между количественными переменными.

  2. Корреляция

      1. Диаграммы рассеяния и статистики

      2. Диаграммы рассеяния

      3. Корреляции

  3. Регрессия

      1. Введение и основные понятия

      2. Уравнение регрессии и меры согласия

      3. Остатки и выбросы, предположения

      4. Простая регрессия

      5. Множественная регрессия

      6. Графики остатков

      7. Результаты множественной регрессии

      8. Пошаговая регрессия

      9. Результаты пошаговой регрессии

  1. Представление данных и результатов анализа в графическом и табличном виде.

    1. Работа с мобильными таблицами

    2. Простые и интерактивные графики

    3. Создание диаграмм:

    4. Редактирование диаграммы:

    5. Менеджер диаграмм

    6. Экспорт диаграмм

    7. Сохранение диаграммы

    8. Примеры построения диаграмм

  1. Анализ выживаемости, логистическая регрессия

    1. Анализ выживаемости

    2. Организация данных

    3. Таблицы времен жизни

    4. Анализвыживаемости Каплана-Мейера

    5. Анализ выживаемости Кокса

  1. Логистическая регрессия

    1. Понятие о логистической регрессии

    2. Организация данных

    3. Построение однофакторной логистической регрессии

    4. Построение многофакторной логистической регрессии

  1. Зачет

    1. 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.

    1. 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.

    1. Литература.

  1. Наследов А.Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках 2-е изд– СПб.: Питер, - 2007, - С. 416

  2. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, : Пер. с нем. М.: Diasoft, - 2005, - 608

Зав. кафедрой,

профессор:

Э.Э. Звартау

  1. Учебное пособие (3-е издание, 2000 г.) (1)

    Учебное пособие
    На основе обобщения многолетнего врачебного опыта и исследований, проведенных под руководством автора, в настоящем издании систематизированно излагаются теоретические, клинико-диагностические, терапевтические и организационные вопросы
  2. Учебное пособие (3-е издание, 2000 г.) (2)

    Учебное пособие
    На основе обобщения многолетнего врачебного опыта и исследований, проведенных под руководством автора, в настоящем издании систематизированно излагаются теоретические, клинико-диагностические, терапевтические и организационные вопросы
  3. Учебное пособие. Оглавление

    Учебное пособие
    На основе обобщения многолетнего врачебного опыта и исследований, проведенных под руководством автора, в настоящем издании систематизированно излагаются теоретические, клинико-диагностические, терапевтические и организационные вопросы
  4. Настоящее учебное пособие концентрирует внимание на одном из важнейших аспектов миссии биологии в современном мире на ее социально-политических приложениях (2)

    Учебное пособие
    XXI веку, вероятно, предстоит быть «веком биологии». Биология все в большей мере приобретает статус не только естественнонаучной, но и социогуманитарной дисциплины.
  5. Настоящее учебное пособие концентрирует внимание на одном из важнейших аспектов миссии биологии в современном мире на ее социально-политических приложениях (3)

    Учебное пособие
    Настоящее учебное пособие концентрирует внимание на одном из важнейших аспектов миссии биологии в современном мире – на ее социально-политических приложениях.
  6. Итоговый отчет московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (наименование вуза) по результатам реализации (1)

    Содержательный отчет
    вовлеченность внешних партнеров в реализацию программы, в т.ч. структура и объемы привлеченных ресурсов стратегических партнеров (региональные и муниципальные власти,
  7. Итоговый отчет московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (наименование вуза) по результатам реализации (2)

    Содержательный отчет
    НАУЧНОЕ И КАДРОВОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ, ОБЪЕКТОВ И ТЕХНОЛОГИЙ, ОТВЕЧАЮЩИХ ТРЕБОВАНИЯМ МИРОВОГО УРОВНЯ К КАЧЕСТВУ, НАДЕЖНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ
  8. Программа формирования инновационного образовательного пространства Московской медицинской академии имени И. М. Сеченова Объем запрашиваемого финансирования (млн руб.) 980. 000. 000 (девятьсот восемьдесят млн.) руб (1)

    Программа
    Название инновационной образовательной программы Программа формирования инновационного образовательного пространства Московской медицинской академии имени И.
  9. Программа формирования инновационного образовательного пространства Московской медицинской академии имени И. М. Сеченова Объем запрашиваемого финансирования (млн руб.) 980. 000. 000 (девятьсот восемьдесят млн.) руб (2)

    Программа
    Ректор вуза М.А. Пальцев, академик РАН и РАМН, доктор медицинских наук, профессор, член президиума РАН, заместитель академии-секретаря отделения биологических наук, руководитель секции физиологии РАН, член президиума ВАК Министерства

Другие похожие документы..