Яндекс.Метрика Типовые разделы Программ обучения биостатистике.
Каждый слышит то, что понимает. Гете Трудных наук нет, есть только трудные изложения. А.И. Герцен. Часть учебно-методических материалов сайта, в том числе электронная библиотека, доступны только заказчикам работ по анализу данных для кандидатских и докторских диссертаций, а также слушателям системы дистанционного обучения и консультаций. Запрос на выполнение анализа данных, обучение и консультации направляйте на мэйл E-Mail редактора БИОМЕТРИКИ

Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты.

Почему и как надо учить медиков статистике?

ВАК для учёных? или ВАК для… бумагомарак? «ТРОИЦКИЙ ВАРИАНТ» № 8 (127), 2013 год.

БИОМЕТРИКЕ - 15 лет! А что было раньше? И что теперь? 

Статистика в кардиологии. 15 лет спустя.

Семинары по биометрике.

 
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.

Если Вы сторонник
использования статистики в науке,
разместите на своём сайте
HTML-код нашего баннера:

BIOMETRICA - журнал для сторонников доказательной биологии и медицины



СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ ДИССЕРТАНТОВ

Центр 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 заказчиков по статистическому анализу данных

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


Ценовой шок: обед в Кремле стоит 20 рублей 12 копеек

Ад русских больниц

Высокую медицину опустили ниже плинтуса

Неравнодушные! Приглашаем в ДИССЕРНЕТ!
Это не про науку. Это про репутацию и враньё

DisserNet

Игра в «диссер»:
итоги года

«Вопрос не только об автомобилях, но и об унитазах»
Я на совещании в Генпрокуратуре побывала в туалете — там подогреваемые японские унитазы c пультом управления и инструкцией из 16 пунктов, как этим унитазом пользоваться. Он 15 тысяч долларов стоит. Зачем такой унитаз Генпрокуратуре, непонятно. Поэтому вопрос не только об автомобилях, но и об унитазах тоже

Счетная Палата узнала страшное: 70% госконтрактов заключают в «серой зоне» 
В сфере госзакупок доходит до анекдотичных примеров - ёршики для унитазов по 12 тыс. руб. за штуку (мэрия Санкт-Петербурга), комплекты мебели за 4,4 млн (МВД) и ремонт туалета за 1,6 млн (мэрия Красноярска). 

Под сенью липы
В каждой десятой диссертации по истории из фондов РГБ нашли плагиат

«Ливанов сделал великое дело»
Лауреат Нобелевской премии по физике Андрей Гейм в интервью «Газете.Ru» предложил свой вариант реформы РАН

1997 - 2017.© 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"