Аннотация рабочей программы дисциплины «Программы статистического анализа медицинских данных» по направлению подготовки «Медицинская кибернетика» Цель дисциплины: - овладение возможностями базовых программных средств для статистического анализа медико-биологических данных. Задачи дисциплины: - получение студентами знаний о принципах статистического анализа данных медикобиологических и клинических исследований - получение студентами основных навыков работы с компьютерными системами статистического анализа медицинской информации - получение представления о возможностях статистического анализа при построении экспертных систем для решения задач медицинской диагностики и прогноза состояний Место дисциплины в структуре ООП ВПО: Дисциплины специальности Профессиональный цикл. Вариативная часть. Содержание дисциплины: Анализ данных в программе MicrosoftExcel Формулы статистического анализа данных.Пакет анализа. графиках. Анализ данных в ППП “STATISTICA” Статистический анализ в Структура ППП “STATISTICA”. Подготовка данных к анализу. Типы данных. Операции со строками и столбцами.Описательная статистика в ППП “STATISTICA”. Количественные признаки - описательная статистика, проверка гипотез, доверительные интервалы, сравнение 2х групп (связанных-несвязанных, параметрическоенепараметрическое), сравнение 3х и более групп. Интервал нормы.Качественные признаки - описательная статистика, сравнение групп. Диагностические тесты..Анализ связей двух признаков в ППП “STATISTICA”. Анализ времени до события. Планирование объемов групп. Многомерные методы в ППП “STATISTICA”. Многомерный анализ (обзор методов, регрессионный анализ - линейный, логистический). Анализ данных в ППП “SPSS” Структура ППП “ SPSS ”. Подготовка данных к анализу. Типы данных. Операции со строками и столбцами.Описательная статистика в ППП “ SPSS ”. Количественные признаки - описательная статистика, проверка гипотез, доверительные интервалы, сравнение 2х групп (связанных-несвязанных, параметрическое-непараметрическое), сравнение 3х и более групп. Интервал нормы.Качественные признаки - описательная статистика, сравнение групп. Диагностические тесты.Анализ связей двух признаков в ППП “ SPSS ”. Анализ времени до события. Планирование объемов групп. Многомерные методы в ППП “ SPSS ”. Многомерный анализ (обзор методов, регрессионный анализ линейный, логистический). ROC- кривые и диагностическая информативность признаков. Скользящий экзамен для оценки точности решающих правил диагностики. Общая трудоемкость дисциплины: 72ак.ч.