Primjena matematičkih i statističkih metoda u medicini

Informacije o predmetu

 

Status predmeta Semestar Predavanja SIR  ESPB  
 obavezni I  60 45  8  

 

Vrsta i nivo studija, studijski programi: Doktorske akademske studije III ciklusa iz Biomedicinskih istraživanja. Studije traju 6 semestara, 180 ESPB.

Ciljevi izučavanja predmeta: Savladavanje statističke metodologije od deskripcije izračunavane pojave (sređivanje i prikazivanje podataka; izračunavanje mjera centralne tendencije i mjera varijabilnosti) do primjene analize i donošenja zaključaka (testiranje nulte hipoteze parametriskim i neparametriskim testovima; izračunavanje stepena korelacionih veza i procjena parametara osnovnog skupa na osnovu uzorka).
Nakon završene edukacije studenti će biti obučeni da samostalno kreiraju i izvršavaju istraživanja u medicini i da budu osposobljeni da primijenjuju statističku metodologiju za obradu podataka, da vrše analizu podataka i da tumače rezultate u skladu sa savremenim statističkim analizama.

Ime i prezime nastavnika i saradnika: Prof. dr Nataša Milić, Doc. dr Srđan Mašić, Milan Gajić, stručni saradnik.

Ishodi predmeta: znanja, vještine i stavovi

Po završetku nastave studenti će steći znanja u vezi:

  • Metodologije sređivanja i prikazivanja podataka,
  • Metodologije prikupljanja podataka za statističke analize,
  • Mogućnosti analiziranja podataka uz primjenu adekvatne statističke metodologije,
  • Načina grafičke i pismene interpretacije rezutata.
  • Po završetku nastave studenti će biti obučeni da:
  • Prepoznaju koji tip statističke analize treba primijeniti u odgovarajućem slučaju
  • Da samostalno koriste računar u obradi svojih podataka,
  • Da tumeče značaj dobijenih statističkih podataka u diskusiji svojih rezultata
  • Da razumiju značajnosti i analize statističkih istraživanja u radovima od značaja za sopstveno naučno istraživanje

 

Sadržaj predmeta

Predavanja

OBLAST 1: ELEMENTI TEORIJE VEROVATNOĆE, UVOD U STATISTIKU. Definicija vjerovatnoće. Osobine jverovatnoće. Uslovna vjerovatnoća. Nezavisni događaji. Raspodjela vjerovatnoća. Binomna, Puasonova, normalna, Hi-kvadrat, Studentova i Fišerova raspodjela. Matematičko očekivanje. Standardno odstupanje. Koeficijent varijacije. Populacija. Uzorak. Obeležje. Statistika. Tabele. Poligoni raspodele. Histogrami.
OBLAST 2: EMPIRIJSKE RASPODELE, TESTIRANJE STATISTIČKIH HIPOTEZA. Aritmetička sredina, geometrijska sredina, harmonijska sredina, medijana, percentili, kvartili, mod. Mjere odstupanja: varijansa, standardna devijacija. Testovi značajnosti. Vrste hipoteza. Vrste testova. Prag značajnosti.
OBLAST 3:. PARAMETARSKI TESTOVI, NEPARAMETARSKI TESTOVI. Testiranje hipoteze o srednjoj vrijednosti. Testiranje hipoteze o jednakosti srednjih vrijednosti. Testiranje hipoteze o jednakosti disperzija. Analiza varijansi. Višestruko poređenje (Bonferroni, Dunnet). Testiranje procentualne zastupljenosti. Intervali povjerenja. Pirsonov Hi-kvadrat test. Test Kolmogorov-Smirnov. Tabele kontigencije – Hi-kvadrat test, Mc Nemar test, Fisherov test. Test sume rangova. Wilcoxonov test ekvivalentnih parova. Kruskal-Wallisov test. Friedmanov test.
OBLAST 4: REGRESIONA ANALIZA. Regresiona prava. Određivanje parametara regresione prave. Testiranje značajnosti ocjenjenih parametara. Regresiona ravan. Određivanje parametara regresione ravni. Testiranje značajnosti. ocjenjenih parametara. Binarna logistička regresija. Modeli (backward, forward).
OBLAST 5: TEORIJA KORELACIJA, METODE PREŽIVLJAVANJA, ROC. Koeficijent linearne korelacije. Testiranje koeficijenta korelacije. Korelacija ranga. Spearmanov koeficijent korelacije. Kaplan-Meierova analiza. Cox-ova regresija. Risk Ratio. Specifičnost. Senzitivnost. Cut point. ROC krive. AUROC. Risk ratio. Odds ratio.

Istraživački rad

Izrada histograma. Određivanje mjera centralne tendencije i varijabiliteta. Testiranje hipoteze određivanje parametara regresione prave i ravni. Testiranje značajnosti parametara. Izrada modela binarne logističke regresije. Određivanje i testiranje koeficijenta korelacije. Praktični primjeri analize preživljavanja i Koksove regresije. Određivanje parametara rizika na praktičnim primjerima. Izračunavanje statističkih parametara dijagnostičkih testova

Metode izvođenja nastave: Predavanja, studentski istraživački rad u vidu seminara

Preporučena literatura:
1. Masanori Karakawa, M.D. Katsuro Igarashi, M.D, A Mathematical Approach to Cardiovascular Disease, Kokuseido Publishing Co.Ltd., Hongo, Bunkyo, Tokyo, 1998.
2. Milosavljević S. Strukturne instrumentalne metode. Beograd Hemijski fakultet, 2004
3. Ingram D, Ralph F. Bloch Mathematical Methods in Medicine: Statistical and Analytical Techniques (Part I). 1984.
4. Ingram. Mathematical Methods In Medicine: Pt.2: Applications In Clinical Specialities. 1986.
5. Bland M. An Introduction to Medical Statistics. Oxford Medical Publications, 2000.
6. Hulley SB, et al. Designing slinical research, 2nd ed. Lippincott Williams & Wilkins, 2001
7. Stanišić Z. Opšta i poslovna i demografska statistika: praktikum. Kraljevo:Kvark, 2006.
8. Janjanin M. Osnovne metode statističke analize. Beograd: Zavod za udžbenike i nastavna sredstva, 1996

Oblici provjere znanja i ocjenjivanje:

  • aktivnost na nastavi,
  • seminarski rad,
  • testovi,
  • kolokvijum,
  • završni ispit,

≤50=5, 51-60=6, 61-70=7, 71-80=8, 81-90=9 i 91-100=10

Ime i prezime nastavnika koji je pripremio podatke: Prof. dr Nataša Milić