Современный курс по биостатистике

Курс аккумулирует последние достижения StatSoft в области анализа медицинских и фармацевтических данных.

В основе курса лежит методология и технология анализа данных, международные стандарты, включая стандарты ICH, реальные кейсы, разбор медицинских статей и высокий уровень компетенции в области биостатистических исследований.

Курс особенно рекомендуется представителям фармацевтических компаний, работающих в соответствии с международными требованиями и стандартами.

Программа курса

1. Современная биостатистика: обзор задач, методов и приложений

2. Основные понятия биостатистики
• Популяция
• Выборка, размер выборки, репрезентативность выборки
• Выборочный метод исследования популяции, методы построения выборок
• Закон больших чисел – основа выборочного метода
• Описательные статистики и их интерпретация
• Нормальное распределение и его свойства
• Z-скоры, практическое использование нормального распределения
• Правила 2-х и 3-х сигма
• Логнормальное распределение
• Вероятностный калькулятор STATISTICA
• Преобразования данных
3. Статистические оценки и их свойства
• Точность оценок
• Зависимость точности оценок от размера выборки
• Доверительный интервал
• Смещение оценок, способы устранения смещения (ослепление, рандомизация)
• Принцип рандомизации Фишера
4. Проверка гипотез
• Постановка задачи
• Ошибки при проверке гипотез
• Применение к диагностическим тестам
• Критерии проверки гипотез
• Критерии, основанные на предположении нормальности
• Непараметрические критерии
5. Вербальная постановка задач клинических исследований, терминология, виды клинических исследований, доклинические исследования
6. Статистические принципы анализа данных клинических исследований (международный стандарт ICH E9)
7. SAP – Statistical Analysis Plan, protocol: Safety and Effectiveness
8. Анализ мощности и оценка объема выборки
• Оценка мощности критериев
• Оценка объема выборки при проведении клинических испытаний
• Визуальный подход к анализу мощности
9. Анализ результатов клинических исследований на STATISTICA
• Основные этапы обработки
• Систематика обработки
• Построение таблицы базовых характеристик (Baseline Clinical Characteristics)
10. Структура файла данных STATISTICA, рабочие книги, импорт из Excel
11. Чистка данных, заполнение пропусков, удаление выбросов и повторных наблюдений
12. Описательный анализ, группировка
13. Визуализация, построение стандартных графиков, используемых в клинических испытаниях
• Гистограммы
• Ящики-усы
• Диаграммы рассеяния и др.
14. Использование средства Кисть для визуального анализа данных
15. Корреляционный анализ
• Коэффициенты корреляции Пирсона: вычисление, значимость, интерпретация
• Коэффициенты корреляции Спирмена
• Коэффициенты корреляции Кендалла
16. Анализ зависимостей и связей:
• Парная регрессия
• Множественная регрессия
• Логит-регрессия
17. Сравнение средних в двух выборках для нормально распределенных величин
• T-критерий Стьюдента и его разновидности
• Условия применимости критерия Стьюдента
18. Работа в модуле Непараметрическая статистика
• Критерии для независимых групп (U-критерий Манна-Уитни, Вальда-Вольфовица)
• Критерий Вилкоксона для зависимых наблюдений
• Q-статистика Кохрена
19. Таблицы сопряженности
• Выявление связи между категориальными переменными
• Критерий хи-квадрат
• Точный критерий Фишера
20. Дисперсионный анализ
• Классический дисперсионный анализ
• Непараметрический дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса
21. Дискриминантный анализ
22. Факторный анализ
23. Анализ выживаемости
• Таблицы жизни
• Оценки Каплана-Мейера
• Относительный риск
• Сравнение выживаемости в нескольких группах
24. Кластерный анализ
• Иерархическая классификация
• Кластеризация методом k-средних
25. Деревья классификации
26. Мета-анализ: основные принципы, примеры применения
    
27. Кейсы StatSoft
28. Вопросы-ответы, обсуждение задач слушателей

Длительность курса

16 академических часов, курс разбивается на 4 рабочих дня