Яндекс.Метрика Типовые разделы Программ обучения биостатистике.

Каждый слышит то, что понимает. Гете


"Люди перестают мыслить,
когда перестают читать
". Д. Дидро

Статистика посещаемости БИОМЕТРИКИ

Наш адрес:

Выбрав любое изображение, кликните по нему мышкой, и Вы узнаете о статистике ...


Редактор БИОМЕТРИКИ
В. Леонов

  • 385
data-counter data-url="http://www.biometrica.tomsk.ru/">
Популярные страницы посещаемые читателями

http://www.biometrica.tomsk.ru/index.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_1.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_2.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_3.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_4.htm

http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_5.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_6.htm

http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_7.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_8.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_9.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_10.htm

http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_11.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/nauka_33.htm

http://www.biometrica.tomsk.ru/potencial.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/nauka_19.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_0.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/stat_cardio_1998.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_3.html
http://www.biometrica.tomsk.ru/student.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/stat_cardio1.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/error.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/leonov_vak.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_4.html
http://www.biometrica.tomsk.ru/student.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/stat_cardio1.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biometrica_18.htm

  САМАЯ ПОПУЛЯРНАЯ СТАТЬЯ САЙТА 
"ОЦЕНКА СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА В СТАТЬЯХ ЖУРНАЛА..."

 
Оригинальная статья "Вероятная ошибка среднего" Вильяма Госсета (Стьюдента),
предложившего t-критерий Стьюдента.
Опубликована в журнале BIOMETRIKA в 1908 году.


ТИПОВЫЕ РАЗДЕЛЫ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ПРОГРАММ ОБУЧЕНИЯ НА КУРСАХ БИОСТАТИСТИКИ*

Введение
Зарождение биометрики как науки. Роль Ф.Гальтона и К.Пирсона в развитии биометрики. Р.Фишер и его вклад в статистику и биометрику. История развития российской биометрики. Роль Лысенко в разгроме отечественной биометрической школы. Биометрические исследования и современная концепция научно-обоснованной биомедицины. Недостатки отечественной парадигмы экспериментальной биомедицины. 

Раздел "Основные понятия теории вероятностей"
Понятие о случайных событиях применительно к объектам биологии и медицины. Понятие случайной величины. Связь между случайным событием и случайной величиной. Основные виды случайных величин (СВ) в биомедицине. Непрерывные и дискретные СВ. Количественные и качественные СВ. Закон распределения вероятностей СВ. Понятие о функции распределения вероятностей СВ. Функция плотности распределения вероятностей СВ. Выборочные распределения. Одномодальные и полимодальные распределения биологических объектов. Нормальное распределение и его свойства. Специфика возникновения нормального распределения применительно к объектам биологии и медицины. Распределения связанные с нормальным: F- распределение Фишера, Xи-квадрат распределение Пирсона и t-распределение Стьюдента. Основные характеристики распределений: математическое ожидание и дисперсия, асимметрия и эксцесс.

Раздел "Оценка параметров совокупностей"
Понятие о генеральной совокупности. Выборки из генеральных совокупностей. Выборочный метод изучения генеральных совокупностей. Измерительные шкалы: шкала наименований, порядковые шкалы, шкала интервалов и абсолютная шкала. Деление на количественные и качественные признаки. Выборочные характеристики как оценки генеральных параметров совокупности. Точечные и интервальные оценки параметров совокупности. Понятие о доверительной вероятности. Интервальные оценки параметров нормального распределения. Меры положения, рассеяния и формы распределения. Специфические отличия мер положения, рассеяния и формы групп контрольных и опытных биомедицинских объектов. Проявление взаимосвязи среднего и дисперсии в группах здоровых (контроль) и больных (опыт). 

Раздел "Основы проверки статистических гипотез"
Понятие статистической гипотезы применительно к биомедицинским исследованиям. Основные ошибки допускаемые исследователями в биомедицине при сравнении групп контроля и опытных групп. Ограниченность сдвиговой парадигмы отечественной экспериментальной биомедицины. Понятие об уровне статистической значимости. Ошибки первого и второго рода. Нулевая и альтернативная гипотеза; односторонние и двусторонние гипотезы. Основные этапы проверки гипотезы. Основная гипотеза о проверке нормальности распределения. Критерии согласия: Хи-квадрат Пирсона и Колмогорова-Смирнова. Применение критерия Шапиро-Уилка для проверки основной гипотезы. Применение графического способа оценки нормальности распределения. Сравнение графиков распределения признаков на вероятностной бумаге для групп больных и здоровых. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных распределений. Типичные ошибки использования t-критерия Стьюдента при анализе биомедицинских данных. Проблема Беренса-Фишера. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных распределений. Изменение дисперсии признаков в группе больных. Проверка гипотез о долях и отношениях. Параметрические и непараметрические критерии проверки гипотез. Проверка статистических гипотез в пакете STATISTICA.

Раздел "Изучение взаимосвязи между качественными признаками"
Основные комбинации между переменными разной природы и особенности исследования их взаимосвязей. Двухвходовые таблицы сопряженности типа 2*2 и R*C. Использование таблиц сопряженности для проверки гипотез об однородности популяций. Вычисление точного критерия Фишера. Анализ таблиц сопряжённости с помощью критерия Хи-квадрат и поправка Йетса на непрерывность. Меры связанности для таблиц 2*2, основанные на статистике Хи-квадрат: коэффициент Ф, коэффициент связанности Юла, отношение шансов. Логистическая модель. Меры связанности для таблиц R*C, основанные на статистике Хи-квадрат: коэффициент сопряжённости признаков Пирсона С, мера Крамера V. Продвинутый анализ таблицы сопряжённости при отвержении нулевой гипотезы. Меры связанности тау-Кендалла и тау-Стьюарта, коэффициент ранговой корреляции Спирмэна. Анализ таблиц сопряжённости в среде пакете STATISTICA. Проверка статистических гипотез о долях и отношениях. Построение доверительного интервала для отношения. Выполнение процедур сравнения долей и отношений в среде Excel. 

Раздел "Основы дисперсионного анализа"
Линейные модели как один из основных инструментов статистического анализа биомедицинских данных. Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA). Основные условий корректности выполнения однофакторного дисперсионного анализа. Статистические гипотезы проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Оценка коэффициента детерминации. Метод линейных контрастов по Шеффе. Использование контрастов Шеффе для проверки объективности градаций группирующего признака. Последствия нарушений допущений используемых в ANOVA. Реализация однофакторного дисперсионного анализа в среде пакете STATISTICA. Двухфакторный и многофакторный дисперсионный анализ. Основное отличие многофакторного анализа от однофакторного. Случайные, смешанные и постоянные эффекты. Эффекты взаимодействия. Составляющие компоненты коэффициента детерминации в многофакторном дисперсионном анализе. Реализация многофакторного дисперсионного анализа в среде пакете STATISTICA.

Раздел "Основы корреляционного анализа"
Основные понятия и задачи корреляционного анализа. Корреляционный эллипс. Вычисление парного коэффициента корреляции Пирсона и проверка его значимости. Понятие о частном коэффициенте корреляции. Изменения частного и парного коэффициентов корреляции в группе здоровых (контроль) и группе больных (опыт). Необходимость сравнения парного и частного коэффициентов корреляции. Нормализующее преобразование Фишера при построении доверительного интервала для коэффициента корреляции. Проверка гипотезы о равенстве двух и более коэффициентов корреляции. Коэффициент ранговой корреляции Спирмэна. Другие виды коэффициентов корреляции. Корреляционный анализ в среде пакетов пакете STATISTICA. 

Раздел "Основы регрессионного анализа"
Отображение структуры взаимодействия характеристик объекта. Основные понятия и задачи регрессионного анализа при изучении биомедицинских объектов. Основные условия корректности выполнения регрессионного анализа. Виды регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов (МНК). Множественный регрессионный анализ. Оценка параметров регрессионного уравнения. Регрессионные уравнения со свободным членом и без свободного члена. Анализ размерности переменных биомедицинских признаков и регрессионных коэффициентов. Методы генерации новых комплексных признаков с помощью методов анализа размерности и подобия. Безразмерные коэффициенты регрессии. Проверка значимости оценок параметров. Дисперсионный анализ уравнения регрессии. Коэффициент множественной корреляции и его вычисление в множественной регрессии. Показатель силы связи R-квадрат. Анализ остатков в регрессионом анализе. Оценка аномальных наблюдений в регрессионном анализе. Статистика Кука для оценки аномальных наблюдений. Явление мультиколлинеарности в регрессионном анализе. Пошаговые методы  включения и  исключения предикторов в уравнение регрессии. Влияние нарушений основных предположений на результаты регрессионного анализа. Регрессионный анализ в среде пакете STATISTICA.

Раздел "Основы нелинейного регрессионного анализа"
Аппроксимация зависимостей с помощью нелинейной регрессии. Методы линеаризации нелинейных зависимостей. Оценка мультипликативных уравнений регрессии. Полиномиальная, степенная и экспоненциальная регрессия. Анализ данных выживаемости. Понятие логит-преобразования. Логистическая регрессия. Точки перегиба зависимостей в логистических моделях.  Нелинейный регрессионный анализ в среде пакете STATISTICA.

Раздел "Математическая теория планирования экспериментов"
Понятие о диффузных системах. Живые организмы как типичные примеры дифффузных систем. Традиционные методы проведения многофакторного эксперимента. Почему необходимо применять математическое планирование экспериментов в биомедицинских исследованиях. Понятие об активном эксперименте. Модели первого и второго порядков. Планирование активного эксперимента для получения линейных и нелинейных моделей. Оптимизация процесса на основе регрессионной модели. Ортогональные планы второго порядка. Ротатабельные планы второго порядка. Анализ поверхности отклика регрессионного уравнения. Дробные реплики в планировании эксперимента; разрешающие эффекты дробных реплик. Смешение эффектов в дробных репликах. Планирование и анализ экспериментов в среде пакете STATISTICA. 

Раздел "Исследование структуры признаков и объектов многомерными методами"
Живые организмы как многомерные системы. Сдвиговая парадигма экспериментальной биомедицины как одномерное восприятие многомерных системы. Основные цели применения многомерных методов в анализе биомедицинских данных. Методы многомерной статистики: метод главных компонент и факторный анализ, дискриминантный анализ, кластерный анализ, анализ канонических корреляций. Их применение в исследовании структуры признаков и наблюдений. Интерпретация главных компонент и факторов. Основные методы вращения факторов. Выделение основных компонент и факторов. Оценка числа значимых компонент и факторов. Исcледование подсистем живых объектов методами канонической корреляции. Цели применения дискриминантного анализа в исследовании структуры объектов и признаков. Проверка значимости дискриминантных функций. Анализ стандартизованных коэффициентов дискриминантных функций. Проверка информативности дискриминантных функций с помощью переклассификации наблюдений. Основные понятия и задачи кластерного анализа. Выбор метрик и алгоритмов кластеризации. Метод К-средних и иерархическая кластеризация. Подготовка переменных перед проведением кластерного анализа. Анализ дендрограмм кластерных решений. Методы оценки оптимальности полученных кластерных структур. Многомерный статистический анализ в среде пакете STATISTICA. 


* Примечание. Конкретная Программа обучения согласовывается исходя из содержания присланных слушателями массивов данных, и описания решаемых ими задач исследования.

Мониторинг качества научных медицинских публикаций


Обращение межрегионального Общества специалистов доказательной медицины в ВАК РФ


Ответ на письмо Леонова В.П. от  начальника Управления аттестации научных и научно-педагогических работников Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки Н.И. Аристера


СТАТИСТИКА УМЕЕТ МНОГО ГИТИК. С.Е. Бащинский, главный редактор 
Международного журнала медицинской практики, 1998; №4, с.13-15.



СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ ДИССЕРТАНТОВ

НЦ БИОСТАТИСТИКА выполняет работы по статистическому анализу экспериментальных данных уже более 30 лет. В его составе исследователи России, США, Израиля, Англии, Канады и других стран. Услугами Центра пользуются аспиранты и докторанты в области медицины, биологии, социологии, психологии и т.д. Стандартные сроки анализа данных: для статей и докладов - 5-10 дней, для кандидатских диссертаций 1 месяц, для докторских диссертаций 1,5 месяца. (См. далее)

Отзывы исследователей по статистическому анализу данных

Примеры оформления базы данных, описания признаков и целей исследования, для статистического анализа в НЦ БИОСТАТИСТИКА.

Островок  здоровья
Пример 1
  Пример 2
Пример 3

Дистантное обучение биостатистике с помощью Скайп. Информация о специализированных курсах и семинарах по прикладной биостатистике для студентов, аспирантов, докторантов и научных сотрудников НИИ и вузов работающих в области биологии, медицины, социологии, психологии и т.д.(См. далее)

Отзывы по дистантному обучению статистике

Наши возможности  О возможностях статистического анализа биомедицинских экспериментальных данных, которыми располагает Центр "Биостатистика".


Интересная ссылка


В. Леонов. Применение методов статистики в кардиологии (по материалам журнала "Кардиология" за 1993-1995 гг.)    Журнал "Кардиология!, 1998, № 1 

В. Леонов. . Статистика в кардиологии. 15 лет спустя. Журнал "Медицинские технологии. Оценка и выбор", 2014, №1, с. 17-28.

Сравниваем средние, а также и ... В. Леонов

     Исследователям в медицине и биологии весьма большую пользу приносит сравнение не только групповых средних, но также и иных параметров. Такими новыми сравнениями являются проверки равенства дисперсий, коэффициентов корреляции, коэффициентов регрессии или векторов групповых средних, сравнение групп многомерными методами, и т.д. В статье объяснена большая ценность обнаружения не нормального распределения признака. Показано, что не нормальное распределение количественного признака, означает наличие взаимосвязей данного признака с другими признаками.


Проценты - статистический анализ? Или проценты - арифметический анализ? В. Леонов.

В. Леонов. Цели, возможности, и проблемы использования биостатистики в доказательной медицине. Доклад на Конференции по доказательной медицине в Ереване «От доказательной медицины к доказательному здравоохранению» (24 - 26 сентября 2015 года).

Фоторепортаж с Конференции по доказательной медицине в Ереване.

Фоторепортаж с семинара по биометрике в Ереване, прошедшего после конференции по доказательной медицине (24 - 26 сентября 2015 года).

Отзывы слушателей семинара по биометрике в Ереване в сентябре 2015 г.

Леонов В.П. Классификация ошибок применения статистики в отечественной медицине. Материалы научной конференции "Системный анализ в медицине" (САМ 2007). Благовещенск, 2007, Амурский государственный университет.

Леонов В.П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных. Доклад на научно-практическая конференция "Роль эпидемиологических и клинических исследований в здравоохранении: планирование, организация, внедрение результатов в практику", посвящённая памяти доктора медицинских наук, профессора В.П. Алексеева в Якутске (12-13 ноября 2009).

 

1997 - 2020.© Василий Леонов. E-mail:

Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты.

Отклики читателей статьи "Доказательная или сомнительная?"

Возврат на главную страницу.

Возврат в КУНСТКАМЕРУ

Т. Кун "Структура научных революций"