Медициналық биофизика және биостатистика модулі поәК

Мамандық: Жалпы медицина

Курс: 3

Құрастырушылар: доцент Аймаханова А.Ш.

аға оқыт. Раманкулова А.А.

аға оқыт.Исмаилова М.М.

талқыланды және бекітілді

№ 1 хаттама 31.08.2012 ж.

Модуль жетекшісінің м.а., профессор _________ Нұрмағанбетова М.О.

1. 
   «Биологиялық статистика» пәні.
   
2. 
   Биологиялық статистика міндеттері.
   
3. 
   Зерттелінді құбылыстың ақиқат жаратылысын зерттеу үшін биостатистиканң мәні.
   
4. 
   Статистикалық әдістерді қолданудың төрт негізгі аймақтары.
   
5. 
   Өлшеу шкалаларының негізгі типтері.
   
6. 
   Биостатистикадағы өлшеулердің сенімділігі мен шынайылығы.
   

ХХI ғасыр – дәлелді медицина ғасыры. Бұл дегеніміз, медицинада күннен-күнге нақты ғылымдар әдістері, соның ішінде, әсіресе, бірінші кезекте статистика үлкен роль атқарып келеді. Ғылыми негізделген медицинаның заманауи тұжырымдамасы биометриялық зерттеулерсіз мүмкін емес. Медициналық зерттеулер деректерін маТақырыптикалық-статистикалық бейнелеу және профилактикалық, диагностикалық және емдеу шаралары мен процедураларының тиімділігін сипаттайтын туынды шамалардың айырмашылық мәндерін бағалау – дәлелді медицинаның бірден бір негізге алынатын бөлімі болып саналады.

Түрі статистикалық болып келетін биологиялық жиынтықтарды оқып- үйрену барысында да маТақырыптикалық статистика әдістерін қолдану орынды болып отыр.МаТақырыптикалық статистика әдістерін биологияда қолдануды биологиялық статистика деп атайды.

Статистика- бұл кездейсоқ деректер арасынан заңдылықтарды көруге, олардың ішіндегі нық байланыстарды ерекшелеуге, қабылданған барлық шешімдер үлесін арттыру әрекетін анықтауға мүмкіндік беретін ғылым

Статистика - бұл деректерді (бақылау нәтижелерін) жинау, топтау, жүйелеу, сипаттау, талдау және түсіндіру. Бұл бас жиынтықты және олардың өзгергіштігін зерттеу.

Статистиканың қоғамдық өмірдің қай саласын зерттеуіне байланысты өзіне тән арнайы атауы болады. Мәселен, өнеркәсіптік, ауылшаруашылық, соттық статистикалар бар.

Медицина және биологияға байланысты сұрақтарды зерттейтін статистика биологиялық статистика деп аталады.

Биологиялық статистика – биологиялық нысандарды табиғи және экспериментті түрде зерттеулерді жоспарлау мен олардың нәтижелерін талдау ережелері туралы білімдер жүйесі.

Совет ғалымы П.Ф.Рокицкий 1967 жылы алғаш рет биологиялық статистика терминін енгізді.

Ғылыми негізделген медицинаның заманауи тұжырымдамасы биометриялық зерттеулерсіз мүмкін емес.

Биостатистика – пән ретінде биологиялық статистиканың негізгі жағдайлары мен әдістері.

Пән мақсаты – тірі табиғатта болып жатқан үрдістерді дұрыс сандық бағалауға үйрету.

Пән міндеттері- биологиялық жиынтықтарды бағалау үшін негізгі статистикалық критерийлермен таныстыру және оларды қолдануды үйрету.
Иллюстрациялық материал:

«БС1 - Дәріс» Power Point презентациясы.

1. 
   Савилов Е.Д. Мамонтова Л.М. и др. Применение статистических методов в эпидемиологическом анализе.-М. «МЕДпресс-информ», 2004.
   
2. 
   Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002.
   
3. 
   Гланц С. Медико-биологическая статистика – М.:Практика,1999.
   
4. 
   Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Высшая школа, 1973.
   

1. 
   Биологиялық статистиканы оқыту пәні қандай?
   
2. 
   Биологиялық статистиканың алдында тұрған негізгі міндеттерді атаңыз.
   
3. 
   Биологиялық статистиканы қолданудың негізгі аймақтарын атаңыз.
   
4. 
   Өлшеу шкалаларының негізгі түрлері қандай?
   
5. 
   Биостатистиканың сенімділігі мен шынайылығы қандай әдістермен анықталады?
   

1. 
   Жорамалдарды статистикалық тексеру міндеттері.
   
2. 
   Статистикалық жорамал. Статистикалық критерий. Жорамалды тексерудің негізгі қағидасы.
   
3. 
   Жорамалдарды тексеру әдістемесі.
   
4. 
   Қалыпты таралған бас жиынтықтың параметрлері жөніндегі жорамалды тексеру. Стьюдент критерийі.
   
5. 
   Параметрлік емес критерийлер және оларды қолдану.
   
6. 
   Манн-Уитни критерийі.
   
7. 
   Тәуелді таңдамалар критерийлері: Уилкоксон критерийі.
   
8. 
   Колмогоров-Смирнов, Пирсонның Хи-квадрат критерийі.
   

Медициналық зерттеулерде ағзаның қалыпты және патологиялық, емдеуге дейін және емдеуден кейінгі немесе әртүрлі емдеу әдістерін қолданған жағдайларындағы көрсеткіштерін салыстыру маңызды орын алады. Басқаша айтқанда, статистикалық жорамалдарды тексеру интуициялық медицинаның емес, дәлелді медицинаның негізгі құралы болып табылады.

Статистикалық есептерді қолданумен байланысты практикада жиі кездесетін есептердің бірі, берілген таңдама негізінде бас жиынтыққа қатысты айтылған қандай-да бір ұйғарымды қабылдау немесе жоққа шығару туралы сұраққа жауап беру болып табылады.

Статистикалық әдістерді қолданумен байланысты практикада жиі кездесетін есептердің бірі, берілген таңдама негізінде бас жиынтыққа қатысты айтылған қандай да бір ұйғарымды қабылдау немесе жоққа шығару туралы сұраққа жауап беру болып табылады.

Мылалы, жаңа дәрі адамдардың белгілі бір санында сыналды делік. Осы емдеу нәтижесі бойынша, жаңа дәрі бұдан бұрын қолданып келген емдеу әдісіне қарағанда тиімді деп дәлелді қорытынды жасауға бола ма?

Айтылған ұйғарымды (жорамалды) таңдама деректерімен салыстыру үрдісі жорамалдарды тексеру деп аталады.

Статистикалық жорамал – бұл таңдама көрсеткіштерінің негізінде тексеру болатын бас жиынтықтың таралу түрі жөніндегі немесе белгісіз параметрлерінің шамасы жөнінднгі ұйғарым.

Статистикалық жорамалдардың мысалы:

1. 
   Бас жиынтық қалыпты таралған.
   
2. 
   Қалыпты таралған екі жиынтықтың орта мәндері тең.
   

Статистикалық жорамалдар таңдама деректері негізінде статистикалық әдістермен тексеріледі. Жорамалдарды статистикалық тексеруге әртүрлі үрдістерді салыстыру және бағалау жатады: емдеудің тиімділігі, ауырудың және одан жазылу кезеңдерінің ұзақтығы, сырқаттың ауырлығы, емдеу әдістері.

Тексерілуге жататын негізгі жорамал нөлдік жорамал деп аталады және Н₀ арқылы белгіленеді.

Нөлдік жорамалмен бәсекелес, яғни оған қарама-қайшы келетін жорамал балама жорамал деп аталады және Н₁ арқылы белгіленеді.

Бір ғана ұйғарымнан тұратын жорамал жай, ал жай жорамалдардың шекті немесе шексіз санынан тұратын жорамал күрделі деп аталады.

Мысалы, Н₀: а=а₀ - жай,

Н₀: а>5 - күрделі.
Н₀ жорамалын қабылдау немесе жоққа шығару жөніндегі ереже статистикалық критерий деп аталадыназывается.

Жорамалды тексеру X₁,X₂,…,X_n таңдамаларының нәтижелері негізінде T_n=T(X₁,X₂,…,X_n ) таңдама функциясын құру арқылы жүзеге асады. T_n функциясын критерий статистикасы деп атайды.

T_n критерий статистикасының мүмкін мәндер жиыны екі қиылыспайтын ішкі жиындарға бөлінеді:

1. 
   S сыни аймағы, яғни Н₀ жорамалын жоққа шығару аймағы,
   
2. 
   жорамалды қабылдау аймағы.
   

Статистикалық жорамалдарды қабылдау немесе жоққа шығару туралы шешім таңдама деректері бойынша қабылданады. Сондықтан, шешімнің қате болу мүмкіндігімен санасу қажет. Қателік екі текті болуы мүмкін.

Бірінші текті қателікті жіберу ықтималдығы критерийдің мәнділік деңгейі деп аталады және (альфа) арқылы белгіленеді.

Екінші текті қателікті жібермеу ықтималдығы критерийдің қуаттылығы деп аталады және (бета) арқылы белгіленеді.

Параметрлік критерийлер қалыпты таралған жиынтықтың параметрлері жөніндегі жорамалдарды тексеру үшін қолданады. Ең көп таралған параметрлік критерий - Стьюденттің t-критерийі. Тәуелді және тәуелсіз таңдамалар үшін сәйкес Стьюденттің жұптасқан және жұптаспаған критерийлері қолданылады.

Стьюдент критерийі медициналық-биологиялық зерттеулерге тән көлемдері аз таңдамалар үшін қолданылады.

Бас жиынтықтан алынған кейбір таңдамалардың таралу түрі белгісіз, алайда оның қандай-да бір түрі туралы айтуға болатындай жағдайлар жиі кездеседі.Мұндай жағдайларда нөлдік жорамал төмендегідей түрде ұйғарылады: Н₀ – бас жиынтық А заңы бойынша таралған.

Параметрлік емес критерийлер бас жиынтықтың таралу түріне тәуелсіз, берілген жиынтықтың варианталары мен олардың жиіліктеріне ғана тәуелді функциялар болып табылады.Параметрлік емес критерийлер параметрлік критерийлер үшін қажетті болып табылатын таралудың кейбір параметрлерін есептеуді талап етпейді.Сондықтан параметрлік емес критерийлерді және параметрлік емес статистика әдістерін параметрден бос немесе еркін таралған деп атайды.

Параметрлік емес критерийлерді қолданудың тиімділігі мен мүмкіндіктері:

• 
  зерттелетін жиынтықтың таралу түрі белгісіз, бұл көбіне көлемі аз жиынтықтармен жұмыс істегенде мәнді;
  
• 
  сандық және сапалық белгілермен жұмыс істеуге мүмкіндік береді;
  
• 
  таңдама орта және таңдама ортаның стандартты қатесін есептеу талап етілмейді;
  
• 
  зерттеліп отырған жиынтықтар арасында айырмашылықтардың бар немесе жоқ екендігін анықтауға, егер бар болса олардың кездейсоқ немесе заңдылық екендігін тағайындауға мүмкіндік береді;
  
• 
  зерттелетін құбылыстар немесе белгілер арасындағы байланысты немесе тәуелділікті анықтауға мүмкіндік береді;
  

Әрбір зерттеу үшін сәйкес статистикалық өңдеу әдісін дұрыс таңдау – кез-келген зерттеудің бірден-бір ең маңызды мезеттерінің бірі.

Салыстырылатын тәуелсіз таңдамалардың бір бас жиынтыққа қатысы туралы болжамды тексеру үшін Манн—Уитни U-критерийін келтіреміз.

Манн-Уитнидің U- критерийі.

Критерий екі таңдама арасындағы айырмашылықты қандай-да бір сандық өлшенген белгінің деңгейі бойынша бағалау үшін арналған, және ең бастысы, Манна-Уитни критерийі таңдамаларды варианталарының таралуы қалыпты болмаған жағдайда бағалауға мүмкіндік береді. Сонымен бірге ол көлемдері аз таңдамалар немесе арасындағы айырмашылықты айқындауға мүмкіндік береді.

Бұл әдіс екі таңдама арасындағы мәндердің қаншалықты әлсіз қиылысатын (беттесетінін) анықтайды.

Қиылысатын мәндер неғұрлым аз болса, айырмашылықтың шынайлық ықтималдығы соғұрлым көп.

U_тәж неғұрлым аз болса, айырмашылықтың бар болу ықтималдығы соғұрлым көп.

U Манн-Уитни критерийін есептеу схемасы:

1. Кесте құру, оның бір бағанында салыстырылатын топтың біреуі, ал екінші бағанында – екіншісі болады.

2. Екі бағандағыда варианталардың мәндерін ранжирлеу.

(Ескерту: ранг бергенде үлкен бір таңдамамен жұмыс істегендей болу керек).

Барлық рангтердің саны екі бағандағы варианталар санына тең болады .

3. Бірінші және екінші бағандар үшін бөлек рангтер қосындысын есептеу. Рангтердің жалпы қосындысы есептелген рангтер сәйкес келетіні, келмейтінгі тексеру.

4. Екі рангілік қосындылардың үлкенін анықтау.

5. U мәнін формула бойынша табу: .

Мұндағы - 1 таңдамадағы варианталар саны;

- 2 таңдамадағы варианталар саны;

- екі рангтік қосындылардың үлкені;

- рангілердің қосындысы үлкен топтағы варианталар саны.

6. Кесте бойынша U сыни нүктелерін анықтау.

Егер , онда қабылданады.

Егер , онда жоққа шығарылады.

Егер берілген мәнділік деңгейінде есептелген Т мәні критикалық мәннен үлкен болса (жұп бақылаулар санын алып тасталған нольдік айырмалар санын азайтады), онда нөлдік болжам қабылданады, яғни «дейінгі» «кейінгіге» қарағанда өзгерген жоқ.

Осылайша, нольдік болжам дұрыс болса, Т+ және Т- статистикалары жуықтап алғанда тең, T-статистикалардың салыстырмалы аз немесе көп мәндері айырмалар бары туралы нөлдік болжамды қабылдамауға мәжбүрлейді.

Хи-квадрат сәйкестік критерийі

критерийі тәжірибелік және теориялық таралулардағы белгінің әртүрлі мәндері бірдей жиілікпен кездесе ме деген сұраққа жауап береді. (тәжірибелік таралу мен теориялық таралу сәйкес келе ме, : екі таралудың арсында айырмашылық жоқ).

Әдістің артықшылығы сонда: «атау» шкаласынан бастап ол кез келген шкалада, берілген белгілердің таралуларын салыстыруға мүмкіндік береді.

О – бақыланған белгілердің жиілігі, Е – теориялық жиілік (күтілетін сан).

1. 
   Таңдама көлемі жеткілікті үлкен болуы керек: . болғанда критерийі өте жуық мән береді.
   
2. 
   Теориялық жиілік кестенің әрбір ұяшығы үшін 5 тен кем болмау керек. к – класстар саны.
   
3. 
   Бар болғаны 2 мәнді қабылдайтын белгілердің таралуларын салыстырғанда міндетті түрде Йейтс түзетуін енгізу қажет.
   

• 
  Бақылау нәтижесінде алынған деректер бойынша орайластық кестесін құру.
  
• 
  Әрбір қатардағы және әрбір бағандағы нысандар санын есептеу және бұл шамалар нысандардың жалпы санының қандай үлесін құрайтынын табу.
  
• 
  Нүктеден кейін екі таңбаға дейінгі дәлдікпен күтілетін сандарды – қатарлар мен бағандар арасында байланыс болмаған жағдайдағы әрбір торкөзге түсетін нысандар санын есептеу.
  
• 
  Бақыланғанжәне күтілетін мәндердің айырмашылығын сипаттайтын шамасын табу. Егер орайластық кестесінің өлшемі 2х2 болса, Йейтс түзетуін қолдану.
  
• 
  Еркіндік дәрежесінің санын есептеу, мәнділік деңгейін таңдау және кестеден сыни нүктесін табу. Оны кесте бойынша алынған мәнмен салыстыру.
  

Егер сыни мәнге тең немесе одан үлкен болса, тараулар арасындағы айырмашылық статистикалық ақиқат.

«БС2 - Дәріс» Power Point презентациясы.

1. 
   Медик В.А.,Токмачев М.С.,Фишман Б.Б.Статистика в медицине и биологии. М.: Медицина, 2000.
   
2. 
   Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002.
   
3. 
   Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Высшая школа, 1973.
   
4. 
   И.В. Павлушков и др. Основы высшей математики и математической статистики. (учебник для медицинских и фармацевтических вузов) М., «ГЭОТАР - МЕД»; 2008
   

1. 
   Жорамалдарды статистикалық тексеру теориясының міндеттерін атаныз.
   
2. 
   Жорамалдарды тексеру әдістемесі қалай жүзеге асады?
   
3. 
   Параметрлік критерийлер мен олардың қолданылу жағдайларын атаңыз.
   
4. 
   Параметрлік емес критерийлер үшін жорамалдарды ұйғарыңыз
   
5. 
   Ранжирлеу қалай жүзеге асырылады?
   
6. 
   Келісім критерийлері мен олардың қолданылу жағдайларын атаңыз
   

1. Цензуирирленген деректер.

2. Өміршеңдік функциясы. Өміршеңдік қисығы.

3. Өмір уақытының кестесі.

4. Екі өміршеңдік қисықтарын салыстыру.
Дәріс тезисі:

1. 
   Бұл дәрісте қарастырылатын статистикалық әдістер ең алғаш медициналық, биологиялық зерттеулерде қарастырылған, кейін әлеуметтік және экономикалық ғылымдарда кеңінен қолданыла бастады.
   

Зерттеу жұмысы аяқталған кезде бақылаудың барлық кезеңінде «тірі» қалған пациенттер, сонымен бірге зерттеу жұмысының аяғына дейін байланыс үзіліп қалған пациенттер (мысалы, оларды басқа клиникаға ауыстырған) болуы мүмкін. Мұндай жағдайда зерттеу жұмысын толық емес деректермен жүргізуге тура келеді.

2. 
   Бақыланатын шама қандай-да бір критикалық оқиғаның пайда болғанына дейінгі уақытты белгілейтін болса, ал бақылау ұзақтығы уақыт жағынан шектеулі болса, онда цензурирленген бақылау қолданылады.
   

1. 
   Барлық зерттелушілер үшін бақылаудың басталу уақыты белгілі.
   
2. 
   Барлық зерттелушілер үшін бақылаудың аяқталу уақыты,сол сияқты оқиғаның басталуы немесе зерттелушінің шығып кетуі белгілі.
   
3. 
   Бақыланушылар кездейсоқ таңдалынып алынған.
   

Бұл әдісте өміршеңдік функциясы деген ұғым қолданылады.

Бұл формуланың орнына S(t) = 1 - P(T –оқиғаның (апаттың) t уақытына дейін пайда болу ықтималдығы.

1. S(t) = 1 t=0;

2. S(t) = 0 t=∞.

S(t) функциясының графигі өміршеңдік қисығы деп аталады.

Тіктеу график төмен өміршеңдікті , жазыңқы график жоғары өміршеңдікті көрсетеді. Өміршеңдіктің жалпыланған сипаттамасын өміршеңдік медианасы береді.

Әдетте 95%-тік сенім ықтималдығын табады. Онда α=1-0,95=0,05. Сәйкес z_α=1.96.

Графикке сенім шекараларын салып, өміршеңдік үшін «жең» - сенім аймағын табамыз.
Иллюстрациялық материал:

«БС3 - Дәріс» Power Point презентациясы.

1. 
   Медик В.А.,Токмачев М.С.,Фишман Б.Б.Статистика в медицине и биологии. М.:
   

2. 
   Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002.
   
3. 
   Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Высшая школа, 1973.
   

1. 
   Өміршеңдік деректері нені көрсетеді?
   
2. 
   Өміршеңдікті зерттеуге қойылатын талаптар.
   
3. 
   Өміршеңдік функциясы деген не?
   
4. 
   Бұл функцияның қасиеттерін атаңыз.
   

Мамандық: Жалпы медицина

Курс: 3

Құрастырған:доцент Аймаханова А.Ш.

аға оқыт. Раманқұлова А.А.

аға оқыт. Исмаилова М.М.

Алматы, 2012 ж.

Модуль отырысында

талқыланды және бекітілді

№ 1 хаттама 31.08.2012 ж.

Модуль жетекшісінің м.а., профессор _________ Нұрмағанбетова М.О.