0

К сожалению, в Вашей корзине нет ни одного товара.

▼ ▼ Почитать книгу онлайн можно внизу страницы ▼ ▼
Купить книгу Медицинская статистика: учебное  пособие Трухачёва и читать онлайн
Cкачать книгу издательства Феникс Медицинская статистика: учебное  пособие (автор - Трухачёва в PDF

▲ Скачать PDF ▲
для ознакомления

Бесплатно скачать книгу издательства Феникс "Медицинская статистика: учебное пособие Трухачёва" для ознакомления. The book can be ready to download as PDF.

Все отзывы (рецензии) на книгу

Оставьте свой отзыв, он будет первым. Спасибо.
> 5000 руб. – cкидка 5%
> 10000 руб. – cкидка 7%
> 20000 руб. – cкидка 10% БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА мелкооптовых заказов.
Тел. +7-928-622-87-04

Медицинская статистика: учебное пособие Трухачёва


Новые тиражи или похожие книги

▼ ▼ Книги этого издания на складе уже НЕТ!
ВНИМАНИЕ! Посмотрите, пожалуйста, возможно, новое издание интересующей Вас книги уже есть на складе. В этом случае книга будет в следующем списке книг (сразу после этого текста!). Перейдите на страницу книги и ее можно будет купить. Спасибо. ▼ ▼
Название учебного пособия Медицинская статистика: учебное пособие
ФИО автора
Год публикации 2017
Издательство Феникс
Раздел каталог Здравоохранение. Гигиена. Эпидемиология
Серия книги Высшее медиц.образование
ISBN 978-5-222-27580-1
Артикул O0078583
Количество страниц 324 страниц
Тип переплета матовая
Полиграфический формат издания 84*108/32
Вес книги 371 г
Книг в наличии
Книга закончилась, ее нет на складе.
Возможно, через некоторое время появится следующее издание, однако, указать точную дату сейчас сложно.

Аннотация к книге "Медицинская статистика: учебное пособие" (Авт. Трухачёва)

В учебном пособии представлены основы математической статистики для анализа медицинских данных, отражены основные педагогические проблемы, возникающие при ее изучении, и предложены пути решения данных проблем. Пособие предназначено для студентов медицинских вузов, обучающихся по специальностям 32.05.01 Медико-профилактическое дело, 33.05.01 Фармация, 31.05.02 Педиатрия, 31.05.01 Лечебное дело.

Читать книгу онлайн...

В целях ознакомления представлены отдельные главы и разделы издания, которые Вы можете прочитать онлайн прямо на нашем сайте, а также скачать бесплатно и распечатать демо-PDF-файл.

Способы доставки
Сроки отправки заказов
Способы оплаты

Другие книги серии "Высшее медиц.образование"


Другие книги раздела "Здравоохранение. Гигиена. Эпидемиология"

Читать онлайн выдержки из книги "Медицинская статистика: учебное пособие" (Авт. Трухачёва)

Серия «Высшее медицинское образование»
Н. В. Трухачева
МЕДИЦИНСКАЯ СТАТИСТИКА
Рекомендовано
Федеральным государственным автономным учреждением «Федеральный институт развития образования» (ФГАУ «ФИРО») в качестве учебного пособия для использования в учебном процессе образовательных организаций, реализующих программы высшего образования по специальности 32.05.01 Медико-профилактическое дело (Протокол заседания Экспертного совета по профессиональному образованию ФГАУ «ФИРО» от 27.05.2016 г. № 5, рецензия № 182 от 03.06.2016 г.)
Ростов-на-Дону «Феникс» 2017
УДК 311:614(075.8)
ББК 51.1(2)я73
КТК 300
Т 7 9
Рецензенты:
Кирколуп Е.Р. — кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий ИФМО Алтайского государственного педагогического университета; Насонов А.Д. — кандидат физико-математических наук, профессор кафедры физики и методики обучения физике ИФМО Алтайского государственного педагогического университета
Трухачева Н.В.
Т79 Медицинская статистика : учеб. пособие / Н.В. Трухаче- ва. — Ростов н/Д : Феникс, 2017. — 324 с. : ил. — (Высшее медицинское образование).
ISBN 978-5-222-27580-1
В учебном пособии представлены основы математической статистики для анализа медицинских данных, отражены основные педагогические проблемы, возникающие при ее изучении, и предложены пути решения данных проблем.
Пособие предназначено для студентов медицинских вузов, обучающихся по специальностям 32.05.01 Медико-профилактическое дело, 33.05.01 Фармация, 31.05.02 Педиатрия, 31.05.01 Лечебное дело.
УДК 311:614(075.8) ББК 51.1(2)я73
ISBN 978-5-222-27580-1
© Трухачева Н.В., 2017
© Оформление: ООО «Феникс», 2017
За последнее время статистические методы, проникнув в самые отдаленные разделы медицины, стали основными приемами анализа и обработки опытных данных. Однако сила и могущество уже разработанных наукой статистических методов исследования все чаще приходят в противоречие с недостатком соответствующих знаний у врачей, которым эти методы приходится применять. Основы математической статистики превращаются самой жизнью в необходимый элемент математического образования студентов медицинских вузов.
В связи с распространением идеологии «доказательной медицины» как на Западе, так и в России медицинским работникам придется взглянуть на используемые ими средства с точки зрения их реальной отдачи. Чтобы принять полноправное участие в обсуждении поиска новых методов диагностики и лечения, выбора наилучшего из уже принятых методов, врач должен быть знаком с принципами и основными методами статистики. Дидактической задачей книги является формирование «статистического мышления» у студентов медицинских вузов.
На необходимость формирования «статистического мышления» не только у врачей, но и у любого современного человека указывает английский писатель Г.Д. Уэллс: «Однажды статистическое мышление будет иметь для совершеннолетнего гражданина такое же значение, как и способность уметь читать и писать».
Настоящая книга представляет собой обработанную запись лекций, прочитанных автором в течение ряда лет студентам и научным сотрудникам Алтайского государственного медицинского университета. В книге
представлены основы математической статистики для анализа медицинских данных, отражены основные педагогические проблемы, возникающие при ее изучении, и предложены пути решения данных проблем.
Неотъемлемой частью книг по математической статистике обычно бывает обширный раздел, посвященный теории вероятностей. Теория вероятностей, несомненно, обладает большой самостоятельной ценностью и прикладными возможностями.
Желание сделать книгу доступной для широкого круга лиц привело к необходимости жертвовать строгостью математического изложения: громоздкие доказательства чаще всего заменены простыми и не очень строгими объяснениями. Во всех разделах примеры либо взяты из клинической практики, либо построены гипотетически для наглядного и краткого описания применяемого метода. Это позволяет формировать у обучаемых интерес к будущей профессии. Каждая математическая теория становится более понятной и доступной, если ее удается применять для решения практических задач, поэтому кроме теоретических основ в книге излагаются способы решения задач с использованием программ Excel и Statistica. В приложении к книге даны статистические таблицы, что избавляет читателя от необходимости привлекать другие литературные источники при анализе и обработке наблюдений по примерам данной книги.
Книга предназначена для студентов медицинских вузов следующих специальностей: 32.05.01 — «Медикопрофилактическое дело», 33.05.01 — «Фармация», 31.05.02 — «Педиатрия», 31.05.01 — «Лечебное дело». Содержание книги соответствует рабочей программе по дисциплине «Статистика, медицинская статистика и информатика» для специальности 32.05.01 — «Медикопрофилактическое дело», разработанной Н.В. Трухачевой (доцент кафедры физики и информатики Алтайского государственного медицинского университета ГБОУ ВПО АГМУ Минздрава России), а также примерной программе учебно-методического объединения по медицинскому и фармацевтическому образованию вузов России (разработчики: профессор П.Г. Ромашов — председатель УМК по специальности МПД СПбГМА им. И.И. Мечникова, доцент, к.ф.н. В.А. Телешев — ГОУ ВПО УГМА, кафедра медицинской физики, информатики и математики). Название разделов соответствует рабочей программе дисциплины.
В каждом модуле содержатся теоретический материал, задания для закрепления изученного материала, которые включают задачи и вопросы для оценки и самооценки пройденных тем. Изучение студентами курса дисциплины «Медицинская статистика» направлено на формирование следующих компетенций:
а)ОК-1 — способность к абстрактному мышлению, анализу, синтезу, способность и готовность анализировать социально значимые проблемы и процессы, использовать на практике методы гуманитарных, естественнонаучных, медико-биологических и клинических наук в различных видах профессиональной и социальной деятельности;
б)ПК-2 — способность и готовность к пониманию и анализу экономических проблем и общественных процессов, владение знаниями консолидирующих показателей, характеризующих степень развития экономики, рыночных механизмов хозяйства, методикой расчета показателей медицинской статистики;
в)ПК-3 — способность в условиях развития науки и изменяющейся социальной практики к переоценке накопленного опыта, анализу своих возможностей, приобретению новых знаний, использованию различных форм обучения, информационно-образовательных технологий;
г)ПК-4 — владение основами делопроизводства с использованием и анализом учетно-отчетной документации;
д)ПК-21 — способность к участию в проведении научных исследований.
Как было сказано выше, в данном учебном пособии теоретический материал изложен не в полном объеме, поэтому предусмотрено использование дополнительных источников, указанных в списке литературы.
Закрепление практических навыков возможно с помощью вопросов в конце каждой главы, а также с помощью задач для самостоятельного решения. Глава 5 предусматривает самостоятельное изучение материала.
Методика оценки знаний основана на балльномодульном подходе. Материал книги может быть выложен в любой учебной платформе, как, например, Moodle, что позволит осуществлять дистанционное обучение и контроль с помощью тестов.
Выражаю свою признательность и глубокую благодарность за поддержку и обсуждение данной работы доц. Н.П. Пупыреву, проф. кафедры нормальной анатомии Ю.А. Высоцкому, доц. кафедры латинского языка С.В. Хлыбовой. Благодарю за помощь в оформлении Е.И. Ворсина, И.Н. Майорова.
Рассмотренный в пособии материал достаточно обширен и не может быть полностью освещен в одной книге, поэтому буду весьма признательна читателям за критические замечания, направленные на ее улучшение.
Н. Трухачева
ГЛАВА 1. ВВЕДЕНИЕ В МЕДИЦИНСКую СТАТИСТИКу
§ 1.1. История развития теории вероятностей и математической статистики
Теория вероятностей, подобно другим математическим наукам, развивалась исходя из потребностей практики. Уже в XVII в. возникла необходимость создания математического аппарата, приспособленного специально для анализа случайных явлений в области страхования, анализа заболеваемости и смертности, статистики несчастных случаев.
Однако теория вероятностей как математическая наука сформировалась в основном не на материале указанных выше практических задач: эти задачи слишком сложны; в них законы, управляющие случайными явлениями, проступают недостаточно отчетливо.
Закономерности случайных явлений начали изучать на более простом материале — азартных играх. Эти игры создавались рядом поколений именно так, чтобы в них исход опыта был чисто случайным, т. е. был независим от условий опыта. Само слово «азарт» (фр. le hazard) означает «случай». Схемы азартных игр дают исключительные по простоте и прозрачности модели случайных явлений. Они позволяют в наиболее отчетливой форме наблюдать и изучать управляющие ими специфические законы; а возможность неограниченно повторять один и тот же опыт обеспечивает экспериментальную проверку этих законов в условиях массовости явлений. Именно по этой причине при изучении теории вероятностей применяются задачи на «схему урн» как упрощенные модели случайных явлений, примеры из области азартных игр и аналогичные им. Они в простом и наглядном виде иллюстрируют основные законы и правила теории вероятностей.
Возникновение теории вероятностей как науки относится к середине XVII в. и связано с исследованиями Б. Паскаля (1623—1662), П. Ферма (1601—1665) и Х. Гюйгенса (1629—1695) в области теории азартных игр. В их работах постепенно сформировались такие важные понятия, как вероятность и математическое ожидание; были установлены их основные свойства и приемы вычисления. Практическое применение вероятностные методы нашли ранее всего в задачах страхования. Уже с конца XVII в. страхование велось на научной математической основе.
Крупный шаг вперед в развитии теории вероятностей связан с работами Якоба Бернулли (1654—1705). Ему принадлежит первое доказательство одного из важнейших положений теории вероятностей — так называемого закона больших чисел.
Еще до Якоба Бернулли многие отмечали как эмпирический факт ту особенность случайных явлений, которую можно назвать «свойством устойчивости частот при большом числе опытов». Теорема Якоба Бернулли устанавливает связь между вероятностью события и частотой его появления: при достаточно большом числе опытов можно с практической достоверностью ожидать сколь угодно близкого совпадения частоты с вероятностью.
Дальнейшее развитие теории вероятностей связано с именем французского математика П.С. Лапласа (1749— 1827). Он впервые дал стройное и систематическое изложение основ теории вероятностей, а также доказательство одной из форм центральной предельной теоремы (теоремы Муавра—Лапласа) и предложил применить законы теории вероятностей к вопросам практики, например, к анализу ошибок наблюдений и измерений.
ГЛАВА 5. ПРИМЕНЕНИЕ ТАбЛИЦы ExcEl
ДЛЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИзА
§ 5.1. Числовые оценки случайных величин
Использование пакета анализа
Пример 5.1. При измерении роста студентов получили результаты из таблицы 5.1. Введите данные и заголовок в столбец А1:А11.
Таблица 5.1
Для выполнения элементарной статистической обработки воспользуйтесь панелью Лента, вкладка Данные, блок Анализ данных; в появившемся списке нажмите на строку Описательная статистика и нажмите кнопку ОК.
В появившемся диалоговом окне (рис. 5.1) укажите входной диапазон, т. е. введите ссылку на ячейки, содержащие анализируемые данные А1:А11.
Укажите выходной диапазон, т. е. ссылку на ячейку С1, в которую будут выведены результаты анализа. Для этого следует поставить переключатель в положение Выходной диапазон.
В разделе Группировка установите переключатель в положение по столбцам.
Установите флажок в поле Итоговая статистика.
В поле Уровень надежности укажите вероятность 95% (данный флажок позволит нам определить полуширину доверительного интервала для заданной доверительной вероятности) и нажмите кнопку ОК.
Поставьте флажок Метки в первой строке.
NB! Если в вашей таблице значений, введенных в Excel, нет заголовков у переменной, то Метки ставить не нужно!
В результате анализа в указанном выходном диапазоне для каждого столбца данных выводятся следующие статистические характеристики: среднее, стандартная ошибка (среднего), медиана, мода, стандартное отклонение, дисперсия выборки, эксцесс, асимметричность, интервал, минимум, максимум, сумма, счет, наибольшее, наименьшее, уровень надежности.
Таблица 5.2
Окончание табл. 5.2
Здесь наиболее важными для нормального распределения являются показатели Среднее, Стандартная ошибка (среднего) и Стандартное отклонение. Счет означает количество измерений, т. е. объем выборки. О характере распределения можно судить по значениям Эксцесса и Асимметричности. Из таблицы 5.2 видно, что параметр Эксцесс отрицательный, но близок к нулю, Асимметричность также не превышает единицы. Это означает, что распределение близко к нормальному, но немного полого в вершине и справа имеет небольшой хвост.
§ 5.2. Построение графиков и диаграмм
Использование пакета анализа
Пример 5.2. Дан ряд значений случайной величины: 2,5; 2,4; 2,5; 2,6; 2,5; 2,7; 2,5; 2,4; 2,4; 2,5; 2,6; 2,6; 2,6; 2,5; 2,7; 2,5; 2,5; 2,5; 2,6; 2,4; 2,3; 2,4; 2,6; 2,7; 2,4; 2,3; 2,6; 2,5; 2,4; 2,6. Постройте гистограмму по этим данным с помощью пакета анализа.
Введите указанные числа в блок А1:А30. Сначала получите общие сведения о случайной величине с помощью Описательной статистики, как в первом примере. Получите итоговую таблицу.
Из таблицы 5.3 видно, что параметры Эксцесс и Асимметричность отрицательны, но близки к нулю. Это означает, что распределение близко к нормальному, но немного полого в вершине и слева. Далее постройте гистограмму, используя некоторые параметры Описательной статистики. Для этого необходимо весь ряд значений разбить на интервалы, или карманы (данный термин используется в таблице Excel).
Таблица 5.3
Интервалы группировок (карманов) могут быть закрыты как слева [...), так и справа (...]. В первом случае значения левого края входят в интервал, а правого — нет. Например, из ряда значений 2,2; 2,4; 2,6; 2,6 в интервал 2,2—2,6 в первом случае попадают только два значения — 2,2 и 2,4. Во втором случае, при интервале, закрытом справа, из этого же ряда значений в заданный интервал попадают три значения — 2,4; 2,6; 2,6.
Сначала по формуле Стерджесса k = 1 + 3,322*lg(n) (в Excel десятичный логарифм записывается LOG10(n), где n — число значений) определите число интервалов, на которые будет разбит весь ряд значений. Число измерений n = 30 (параметр Счет в Описательной статистике). Вычисленное значение поместите в ячейку F1, оно
Предисловие 3
и математической статистики7
§ 1.2. Применение методов статистической
обработки данных в биологии и медицине12
§ 1.3. Роль информационных технологий
в формировании умений и навыков в области математической статистики 13
Глава 2. Основы теории вероятностей
и описательной статистики15
§ 2.1. Основные понятия теории вероятностей15
§ 2.2. Случайные события и случайные величины27
§ 2.3. Нормальное распределение случайной величины. Числовые характеристики
нормального распределения и их точечные оценки44
§ 2.5. Распределение, отклоняемое
от нормального, его числовые характеристики 68
§ 2.6. Определение необходимых объемов выборок 75
Глава 3. Основы теории гипотез 78
§ 3.1. Понятие гипотезы. Виды гипотез.
Критерии принятия решения 78
§ 3.2. Гипотезы о равенстве числовых
характеристик 84
§ 3.3. Проверка гипотезы о равенстве долей
двух биномиальных распределений 93
§ 3.4. Дисперсионный анализ 96
Глава 4. Анализ зависимостей103
§ 4.1. Корреляционный анализ103
§ 4.2. Регрессионный анализ115
§ 4.3. Множественная корреляция и регрессия 122
§ 5.1. Числовые оценки случайных величин129
§ 5.3. Интервальное оценивание 134
§ 5.4. Проверка статистических гипотез138
§ 5.5. Дисперсионный анализ (ANOVA) 148
§ 5.6. Корреляция157
§ 5.7. Регрессия 162
Глава 6. Применение пакета Statistica
для количественного и качественного анализа171
§ 6.1. Сравнение групп по количественному признаку171
§ 6.2. Сравнение групп по качественному
признаку238
Задачи 279
Ответы на задачи 299
Приложения304
Литература319