Nazwa modułu: Statystyka w medycynie Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JFM-2-202-TO-s Punkty ECTS: 3 Wydział: Fizyki i Informatyki Stosowanej Kierunek: Fizyka Medyczna Specjalność: Techniki obrazowania i biometria Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Język wykładowy: Polski Profil kształcenia: Ogólnoakademicki (A) Semestr: 2 Strona www: Osoba odpowiedzialna: Majewski Janusz (majew@agh.edu.pl) Osoby prowadzące: dr inż. Głut Barbara (glut@agh.edu.pl) Majewski Janusz (majew@agh.edu.pl) Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń) Wiedza M_W001 Student zna zaawansowane techniki statystycznego opisu, pozyskiwania danych oraz tworzenia opartych o statystykę modeli procesów biomedycznych. FM2A_W01, FM2A_W02 Kolokwium M_W002 Student ma uporządkowaną wiedzę w zakresie statystyki używanej w medycynie i ochronie zdrowia pozwalającą na formułowanie i rozwiązywanie zadań o różnym stopniu zaawansowania FM2A_W06 Kolokwium Umiejętności M_U001 Student potrafi zastosować metodologię opartą o statystykę do rozwiązywania problemów badawczych w medycynie i ochronie zdrowia FM2A_U08, FM2A_U11 M_U002 Student potrafi wybrać, zastosować i ocenić przydatność dostępnych metod oraz narzędzi statystycznych niezbędnych do rozwiązania wybranych problemów biomedycznych o różnym stopniu skomplikowania FM2A_U03, FM2A_U18 Kompetencje społeczne 1 / 5
M_K001 M_K002 Student ma świadomość ważności zachowania się w sposób profesjonalny i przestrzegania zasad rzetelności zawodowej przy dobieraniu metod i opracowywaniu wyników metodami statystycznymi Student potrafi konstruktywnie współpracować w zespole wykonującym projekt Aktywność na zajęciach Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć Wykład audytoryjne laboratoryjne projektowe Konwersatori um seminaryjne praktyczne Inne terenowe E-learning Wiedza M_W001 M_W002 Umiejętności M_U001 M_U002 Student zna zaawansowane techniki statystycznego opisu, pozyskiwania danych oraz tworzenia opartych o statystykę modeli procesów biomedycznych. Student ma uporządkowaną wiedzę w zakresie statystyki używanej w medycynie i ochronie zdrowia pozwalającą na formułowanie i rozwiązywanie zadań o różnym stopniu zaawansowania Student potrafi zastosować metodologię opartą o statystykę do rozwiązywania problemów badawczych w medycynie i ochronie zdrowia Student potrafi wybrać, zastosować i ocenić przydatność dostępnych metod oraz narzędzi statystycznych niezbędnych do rozwiązania wybranych problemów biomedycznych o różnym stopniu skomplikowania + - - - - - - - - - - + - - - - - - - - - - Kompetencje społeczne M_K001 Student ma świadomość ważności zachowania się w sposób profesjonalny i przestrzegania zasad rzetelności zawodowej przy dobieraniu metod i opracowywaniu wyników metodami statystycznymi 2 / 5
M_K002 Student potrafi konstruktywnie współpracować w zespole wykonującym projekt Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć) Wykład Istota biometrii. Przekształcanie danych ilościowych i jakościowych - 2h Systemy biomedyczne, istota badania statystycznego, pomiar w systemach biomedycznych. Skale pomiarowe. Cele przekształcania danych. Przekształcenie logitowe, probitowe, kątowe, potęgowe, logarytmiczne, przykłady, zasada trzech sigma, eliminowanie obserwacji nietypowych, kontrola kompletności danych. Wybrane wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa. Rozkłady: normalny, dwumianowy, Poissona - 2h Przypomnienie: prawdopodobieństwo warunkowe, niezależność zdarzeń, wzór Bayesa, zmienne losowe dyskretne i ciągłe. Rozkłady j. w., przykłady. Podstawowe wiadomości ze statystyki opisowej. 2h. Miary pozycyjne, miary tendencji centralnej, miary rozrzutu, obliczenia dla szeregów rozdzielczych, estymacja punktowa. Analiza wariancji 4h. Analiza wariancji w klasyfikacji pojedynczej, porównywanie wielu średnich, wyodrębnienie kontrastów liniowych, ostrożne metody wielokrotnego porównywania, test jednorodności wariancji, analiza wariancji w klasyfikacji podwójnej, test interakcji, analiza wariancji w klasyfikacji hierarchicznej, analiza wariancji w schemacie kwadratu łacińskiego i inne schematy uproszczone. Planowanie badań statystycznych 2h. Sformułowanie celu badania statystycznego, określenie przedmiotu badania, organizacji i metody zbierania danych, analiza statystyczna, opracowanie wyników. Regresja i korelacja 4h. Regresja prostoliniowa, metoda najmniejszych kwadratów, współczynnik korelacji, wnioskowanie o istotności związku prostoliniowego, test na liniowość, regresja w grupach, pionowa i pozioma odległość prostych regresji dla potrzeb badań biologicznych, analiza kowariancji, wprowadzenie do regresji wielorakiej i krzywoliniowej. Podstawowe testy nieparametryczne 2h. Efektywność testów, badanie charakteru rozkładów, test normalności Shapiro-Wilka, test λ Kołmogorowa, test zgodności χ2, test Manna-Whitneya, test Kołmogorowa- Smirnowa, test Wilcoxona, test Kruskala-Wallisa, współczynnik korelacji Sprearmana. Estymacja przedziałowa parametrów 2h. Istota estymacji przedziałowej, poziom ufności, estymatory, wyznaczanie przedziałów ufności dla średniej, wariancji, frakcji, szacowanie niezbędnej liczebności próby Podstawowe parametryczne testy istotności 4h. Istota testu statystycznego, hipotezy, błąd pierwszego i drugiego rodzaju, poziom istotności, moc testu. Testy parametryczne średnich, wariancji i frakcji dla jednej i dwóch populacji. 3 / 5
Wielopolowe tablice kontyngencji i testy niezależności χ2. 4h. Tablice czteropolowe, test niezależności χ2, dokładny test Fishera, miary siły związku, test interakcji, tablice 2 k, porównanie kilku frakcji, test trendu frakcji, test χ2 w klasyfikacji hierarchicznej, kombinowany test niejednorodności i zgodności, test niezależności dla tablic r c, miary siły związku, wyodrębnianie składników χ2. Kolokwium zaliczeniowe 2h projektowe Przygotowanie danych, wybór metody, analiza, opracowanie wynikó Studenci otrzymują rzeczywiste (odpersonalizowane) dane zbierane w pewnym szpitalu przez okres kilku lat, związane z problemem rejestracji i analizy zakażeń wewnątrzszpitalnych, realizują w oparciu o te dane różne tematy w niewielkich zespołach projektowych, począwszy od etapu przygotowania danych, wyboru metody, a na końcowym opracowaniu wyników kończąc. Efekt kształcenia: - student potrafi analizować dane, wybrać rzetelną metodę ich analizy dostosowaną do celu badania, przeprowadzić wiarygodną analizę i opracować wyniki. Sposób obliczania oceny końcowej Oceny z kolokwium (K), oraz z projektu (P) obliczane są następująco: procent uzyskanych punktów przeliczany jest na ocenę zgodnie z Regulaminem Studiów AGH. Ocena końcowa (OK) obliczana jest jako średnia ważona ocen z kolokwium (K) i projektu (P): OK = 0.5 x K + 0.5 x P Wymagania wstępne i dodatkowe Znajomość podstaw algebry i podstaw rachunku prawdopodobieństwa. Zalecana literatura i pomoce naukowe 1.P. Amitage Metody statystyczne w badaniach medycznych 2.R. F. Mould Introductory Medical Statistics 3.R. E. Parker Wprowadzenie do statystyki dla biologów 4.R. Tadeusiewicz, A. Izworski, J. Majewski Biometria 5.B. Żuk Biometria stosowana Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu Nie podano dodatkowych publikacji Informacje dodatkowe Brak 4 / 5
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS) Forma aktywności studenta Udział w wykładach Samodzielne studiowanie tematyki zajęć Udział w ćwiczeniach projektowych Wykonanie projektu Sumaryczne obciążenie pracą studenta Punkty ECTS za moduł Obciążenie studenta 30 godz 20 godz 15 godz 15 godz 80 godz 3 ECTS 5 / 5