Introduction to Biostatistics

Syllabus

Course Description

Introduction to Biostatistics provides an introduction to selected important topics in biostatistical concepts and reasoning. This course represents an introduction to the field and provides a survey of data and data types. Specific topics include tools for describing central tendency and variability in data; methods for performing inference on population means and proportions via sample data; statistical hypothesis testing and its application to group comparisons; issues of power and sample size in study designs; and random sample and other study types. While there are some formulae and computational elements to the course, the emphasis is on interpretation and concepts.

Course Objectives

Upon completion of the course, students are able to:

· Recognize and give examples of different types of data arising in public health and clinical studies

· Interpret differences in data distributions via visual displays

· Calculate standard normal scores and resulting probabilities

· Calculate and interpret confidence intervals for population means and proportions

· Interpret and explain a p-value

· Perform a two-sample t-test and interpret the results; calculate a 95% confidence interval for the difference in population means

· Select an appropriate test for comparing two populations on a continuous measure, when the two sample t-test is not appropriate

· Understand and interpret results from Analysis of Variance (ANOVA), a technique used to compare means amongst more than two independent populations

· Choose an appropriate method for comparing proportions between two groups; construct a 95% confidence interval for the difference in population proportions

· Use SPSS package to

o Perform two sample comparisons of means and create confidence intervals for the population mean differences

o Compare proportions amongst two independent populations

o Interpret output from the statistical software package related to the various estimation and hypothesis testing procedures covered in the course

Lessons

Lesson 1. Descriptive
statistics. Variables and Graphs.  Frequency Distributions. Measures of Central Tendency and Dispersion.

Lesson 2. Elementary Probability Theory. Special Discrete and Continuous Distributions.

Lesson 3. Central Limit Theorem. Normal distribution. Statistical Estimation Theory.

Lesson 4. Statistical Decision Theory. Methods for the Comparison of Two Populations.

Lesson 5. Test for Frequency Distributions. Analysis of variances (ANOVA). Correlation Theory. Nonparametric Tests

Recommended Literature

Daniel "Biostatistics", Willey (2005)

Spiegel "Statistics", Schaum's Outline Series in Mathematics, McGrow Hill Book

Введение в Биостатистику

Учебный План

Биостатистика связана с использованием статистических методов в биологии и медицине и занимается организацией, описанием и анализом данных исследования, позволяющий с заданным уровнем доказательности подтвердить или отвергнуть гипотезы, выдвигаемые в ходе исследования.

Цели курса

Слушатели учатся вычислять описательные статистики, визуализировать данные, строить различные таблицы, находить зависимости и устанавливать общие закономерности, правильно интерпретировать полученные результаты, а также сформировать у слушателей практические и систематические навыки анализа медицинских данных при помощи программы SPSS

 • Вычисление описательных статистик, визуализизация данных

 • Нахождение зависимостей и установление общие закономерностей

 • Интерпретация различий в распределениях данных

 • Посчет вероятностей

 • Расчет и интерпретация доверительных интервалов

 • Сравнение результатов

 • Выбор соответствующего теста для сравнения двух и более популяций

 • Дисперсионный анализ (ANOVA)

 • Непараметрические методы сравнения

 • Использование SPSS

Лекции

 Лекция 1. Описательная статистика. Переменные и графиков. Распределение частот. Меры центральной тенденции и дисперсии.

 Лекция 2. Элементарная теория вероятностей. Специальные дискретные и непрерывные распределения.

 Лекция 3. Центральная предельная теорема. Нормальное распределение. Статистической теории оценивания.

 Лекция 4. Теории статистических решений. Методы сравнения двух групп популяций.

 Лекция 5. Тест на частотные распределения. Дисперсионный анализ (ANOVA). Теория Корреляции. Непараметрические тесты