1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | Цель изучения дисциплины формирование у слушателей теоретических знаний и практических навыков решения исследовательских, аналитических, инженерных и производственных задач с помощью статистических методов Задачами дисциплины является: -ознакомление слушателей с современной практикой применения статистических методов в управлении процессами, приемочного контроля, проведении анализа данных стабильности лекарственных средств и валидационных работ; -освоение слушателями теоретических основ и выработки практических навыков проведения анализа данных с помощью их статистической обработки; -выработка основных навыков сбора и регистрации исходных данных для их последующего анализа и осмысления; -выработка практических навыков применения процедур статистического анализа, -изучение основ регулирования и управления технологическими процессами. |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.03 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ПК-1 | Способен разрабатывать лекарственные средства и проводить их доклинические исследования |
| ПК-1.1 | Знает: - основы фармакологии и биофармации, клинической фармакологии, фармацевтической токсикологии, фармакопейные методы анализа, используемые для испытаний лекарственных средств. -технологии получения фармацевтических субстанций, вспомогательных веществ и лекарственных форм, операций по упаковке и маркировке в отношении разрабатываемых лекарственных средств; - этапы и требования к объему фармацевтической разработки по отдельным группам лекарственных средств и лекарственных форм; - принципы надлежащей лабораторной практики в части, имеющей отношение к выполняемому исследованию; - требования к порядку проведения, объему и видам, методам планирования доклинических исследований лекарственных средств; - методы математической статистики, применяемые при оценке полученных результатов испытаний и экспериментальной работы, а так же для обработки результатов доклинических исследований |
| ПК-1.2 | Умеет разрабатывать нормативную документацию на лекарственные средства в части химических и фармацевтических разделов регистрационного досье |
| ПК-1.3 | Умеет осуществлять поиск и анализ регуляторной, научной и научно- технической информации для решения профессиональных задач по фармацевтической разработке и в области доклинических исследований лекарственных средств и их безопасности |
| ПК-1.4 | Владеет навыком разработки проектов нормативной и технологической документации на лекарственные средства |
| ПК-2 | Способен организовывать сопровождение прикладных исследований в области разработки лекарственных средств и технологий их получения |
| ПК-2.1 | Знает: - принципы разработки и постановки на производство новых лекарственных средств (фармакологические, фармацевтические и технологические аспекты); - правила государственного регулирования обращения лекарственных средств, регуляторные процедуры и прецеденты в отношении лекарственных средств; - способы и методы управления проектами по фармацевтической разработке; - принципы валидации технологических процессов и аналитических методик, квалификации помещений и оборудования, инженерных систем |
| ПК-2.2 | Умеет планировать исследования и экспериментальные работы по фармацевтической разработке |
| ПК-2.3 | Умеет оценивать результаты работ по фармацевтической разработке и условия их проведения |
| ПК-2.4 | Владеет навыком интерпретации результатов работ по фармацевтической разработке и принятия решения о ее продолжении или остановке |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | - методы математической статистики, применяемые при оценке полученных результатов испытаний и экспериментальной работы, а так же для обработки результатов доклинических исследований; - проблемы и методы прикладных исследований в области разработки лекарственных средств и технологий их получения. |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | - оценивать результаты работ по фармацевтической разработке и условия их проведения; - сопровождать прикладные исследования в области разработки лекарственных средств и технологий их получения. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | - навыком интерпретации результатов работ по фармацевтической разработке и принятия решения о ее продолжении или остановке; - способностью организовывать сопровождение прикладных исследований в области разработки лекарственных средств и технологий их получения. |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Введение: статистические методы в фармации | ||||||
| 1.1. | Введение в статистические методы | Лекции | 2 | 2 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 1.2. | Введение в теорию вероятности | Практические | 2 | 6 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 1.3. | Выборка, аналоги закона распределения и числовых характеристик случайной величины, проверка гипотез. | Сам. работа | 2 | 20 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 1.4. | Доверительные интервалы для средних значений. Примеры проверки статистических гипотез | Практические | 2 | 2 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 1.5. | Области применения статистических методов, применяемых в фармацевтической промышленности, основные стандарты статистических методов | Сам. работа | 2 | 20 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| Раздел 2. Задачи ранжирования объектов в фармации | ||||||
| 2.1. | Метод экспертных оценок по Кендаллу и примеры задач в промышленной фармации | Лекции | 2 | 4 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 2.2. | Технология ранжирования объектов исследования. Статистическая оценка согласованности мнений экспертов | Практические | 2 | 4 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 2.3. | Цели, задачи и участники проведения экспертных оценок на практике на примере ранжирования ЛС фармакотерапии микозов кожи и слизистых | Сам. работа | 2 | 20 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 2.4. | Расчетная задача ранжирования ЛС фармакотерапии микозов кожи и слизисты | Практические | 2 | 2 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| Раздел 3. Задачи анализа статистических закономерностей. Метод наименьших квадратов | ||||||
| 3.1. | Статистические закономерности. Теоретические и эмпирические модели процессов | Лекции | 2 | 2 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 3.2. | Метод наименьших квадратов (МНК) и статистические оценки эмпирических зависимостей | Лекции | 2 | 2 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 3.3. | Планирование оптимальных экспериментов. Примеры в промышленной фармации | Практические | 2 | 2 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 3.4. | Критерии работоспособности и адекватности регрессионных уравнений. Правильные (идеальные) и реальные схемы наблюдений. | Сам. работа | 2 | 10 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| Раздел 4. Автоматизация технологических процессов. Пример ТП очистки смесей | ||||||
| 4.1. | Многостадийные процессы химических производств и статистические методы их моделирования | Лекции | 2 | 2 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 4.2. | Постановка задачи оптимизации режимов многостадийных процессов с последовательной структурой. Математическая модель технологического процесса очистки смесей и оптимизация процесса методом ДП. | Практические | 2 | 2 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
| 4.3. | . Компьютерная модель оптимизации и управления процессом очистки смесей. Схема автоматического управления и контроля работы аппаратов 4-х стадийного процесса очистки смесей в реальном времени. | Сам. работа | 2 | 8 | ПК-2.2, ПК-1.1 | Л2.2, Л2.1, Л2.3, Л1.1 |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Оценочные материалы для текущего контроля по разделам и темам дисциплины в полном объеме размещены в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ» https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=10981 ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ПК-2: Способен организовывать сопровождение прикладных исследований в области разработки лекарственных средств и технологий их получения Тестовые задания для проверки сформированности компетенции: Вопрос 1. Как организовать множественное ветвление на одном уровне на языке Python? Варианты ответов: А. С помощью конструкции if-elif-else Б. С помощью конструкции if-else В. С помощью конструкции try-except Г. С помощью оператора case Д. С помощью конструкции if-ifelse-else Вопрос 2. Какая из предложенных функций позволяет вычислить среднее значение по выборке на языке Python? Варианты ответов: А. sred() Б. mean() В. average() Г. half() Вопрос 3. Какая из предложенных функций позволяет вычислить медианное значение по выборке на языке Python? Варианты ответов: А. .med() Б. .mode() В. .mean() Г. .median() Вопрос 4. Какая из предложенных функций позволяет вычислить минимальное значение по выборке на языке Python? Варианты ответов: А. min() Б. max() В. minimal() Г. extrema() Вопрос 5. Какая из предложенных функций позволяет вычислить максимальное значение по выборке на языке Python? Варианты ответов: А. min() Б. max() В. minimal() Г. extrema() Вопрос 6. Какая из предложенных функций позволяет вычислить среднее квадратичное по выборке на языке Python? Варианты ответов: А. meansq() Б. sqrt() В. srq() Г. std() Вопрос 7. Какая из предложенных функций позволяет выполнить проверку t-теста по выборке на языке Python? Варианты ответов: А. ttest_ind() Б. ttest() В. t_test() Г. test_crit() Вопрос 8. Какая из предложенных функций позволяет вывести гистограмму распределений по выборке на языке Python? Варианты ответов: А. gist() Б. hist() В. histogramm() Г. plot() Вопрос 9. Какая из предложенных функций позволяет вывести boxplot распределений по выборке на языке Python? Варианты ответов: А. box() Б. create_box() В. plotbox() Г. boxplot() Вопрос 10. Какая из предложенных функций позволяет вычислить коэффициент детерминации R2 для линейной регрессионной модели по выборке на языке Python? Варианты ответов: А. score() Б. R2() В. CoefR2() Г. LinerScore() Вопрос 11. Какая из предложенных функций позволяет выполнить проверку гипотезы о нормальности распределения (Шапиро-Уилка тест) случайной величины по выборочным наблюдениям на языке Python? Варианты ответов: А. shapuil() Б. normrasp() В. shapiro() Г. shapirohyp() Вопрос 12. Какие форматы файлов наиболее удобны для загрузки датафреймов на Python? Варианты ответов: А. .csv Б. .xlsx В. .txt Г. .doc 13 Что не входит в основные принципы здравоохранения? а. Сочетание текущего и перспективного планирования. б. Экономическая эффективность планов. в. Изменение статуса медицинских учреждений г. Соблюдение врачебной тайны. 14. Какое из определений является верным? Определение А. Планирование является основным разделом экономики и определяет направление действий субъекта или системы здравоохранения для достижения целей их деятельности. Определение Б. Планирование – это административный инструмент, который обеспечивает рациональную основу для принятия решений. Варианты ответов: а. Определение А б. Определение Б в. Оба определения неверны. г. Оба определения верны. 15. Какие задачи решаются при планировании на федеральном уровне? а. Формирование годовых заявок на реализацию программы госгарантий б. Использование нормативного метода в. Обоснование стратегических направлений развития здравоохранения РФ г. Формирование и проведение комплекса мероприятий для развития здравоохранения РФ 16. Какой формы планирования не существует? а. Долгосрочной б. Информативной в. Оперативной г. Краткосрочной 17. Какое из определений является верным? а. Планирование в здравоохранении – это определение объема материальных, кадровых и финансовых ресурсов для осуществления организационных и лечебно-профилактических мероприятий на определенный период времени с целью предупреждения возникновения заболеваний, укрепления здоровья населения, снижения инвалидности и смертности граждан. б. Планирование здравоохранения – это методы определения необходимой численности персонала, уровня знаний и умений сотрудников, финансовых и природных ресурсов в. Планирование здравоохранения – это использование определенного соотношения потребностей населения в медицинской помощи, лекарственном обеспечении и санитарно-противоэпидемическом обслуживании с возможностями их частичного удовлетворения. г. Планирование здравоохранения – это плановая разработка мероприятий по медицинскому обслуживанию населения, направленных на повышение уровня здоровья народа, активной средней продолжительности жизни. 18. Какую цель НЕ преследует биоинформатика? а. Разработку программных средств и создание специализированных информационных ресурсов б. Автоматизацию анализа биологических данных, интерпретацию и использование полученных результатов в. Организацию и сохранение биологических данных г. Частичное или даже полное автоматизированное решение различных сложных аналитических задач 19. Важной вехой в становлении и развитии биоинформатики стал проект по секвенированию генома кого или чего? а. Человека б. Гороха в. Обезьяны г. Мышей 20. Система управления не включает в себя: а. Объект управления б. Субъект управления в. Отсчёт времени управления г. Цель управления 21. Информационные процессы не включают в себя: а. Защиту информации б. Сбор информации в. Передачу информации г. Обработку информации д. Прогнозирование информации 22. Прогнозирование – это… а. Деятельность, связанная с постановкой целей, пониманием методов и необходимых действий для их достижения в будущем. б. Предсказание, предвидение будущего состояния объекта. в. Оценка качеств объекта, отражающих возможность достижения целей управления. г. Прогнозирование - это процесс составления прогнозов на основе прошлых и настоящих данных. Ключ к тестам 1 А 2 Б 3 Г 4 А 5 Б 6 Г 7 А 8 Б 9 Г 10 А 11 В 12 А Б В 13 В 14 Г 15 В 16 Б 17 А 18 Г 19 А 20 В 21 Д 22 Б Примеры заданий открытого типа Вопрос 1. Планирование – это Примерный ответ: Планирование представляет процедуру или деятельность по разработке мероприятий по распределению ресурсов (финансовых, материальных, трудовых), их использованию для ведения хозяйственной (или производственной) деятельности с целью достижения целевых показателей функционирования объекта в заданном временном промежутке. Упрощенное определение: Планирование – это деятельность, связанная с постановкой целей, пониманием методов и необходимых действий для их достижения в будущем. Вопрос 2. Сформируйте цель планирования здравоохранения. Примерный ответ: Цель планирования здравоохранения заключается в обеспечении наиболее эффективной и экономичной комбинации навыков и умений специалистов для эффективного, квалифицированного и безопасного медицинского обслуживания на основе имеющихся ресурсов. Вопрос 3. Что следует учитывать при планировании здравоохранения? Примерный ответ: Половозрастной состав населения; климатические и географические условия; уровень болезненности и заболеваемости; уровень и структуру обращаемости за медицинской помощью; структуру и мощность медицинских организаций; тенденции развития медицинской помощи и организации ее оказания; системы управления здравоохранением; внедрение современных технологий лечебно-диагностической помощи; финансовые ресурсы здравоохранения. Вопрос 4. Что является основными задачами планирования в здравоохранении? Примерный ответ: Обеспечение населения гарантированными видами и объемами медицинской помощи. Оптимизация бюджетных расходов. Эффективное использование ресурсов. Вопрос 5. Как планирование и прогнозирование дополняют друг друга? Примерный ответ: Планирование деятельности объекта, как правило, опирается на результаты прогнозирования процессов, которые изменяются согласно некоторой тенденции и влияние на которые либо невозможно, либо ограничено. Таким образом, прогнозирование позволяет подготовить необходимые сведения или информацию о будущем состоянии окружающей среды объекта планирования, которая должна учитываться при разработке планов. Вопрос 6. Для чего используется язык программирования Python в медико-статистических исследованиях? Примерный ответ: Язык программирования Python представляет собой среду для интерактивной обработки больших объемов медико-биологических данных. Одно из самых простых применений языка Python в медицинских целях – это ведение базы данных, с расчетом и выводом различных характеристик данных в интерактивном режиме, визуализация в виде графиков распределений данный, нахождение и анализ зависимостей. В здравоохранении инструменты, разработанные на основе данного языка, наполняют самообучающиеся системы предоставляют возможность систематизировать множество данных и осуществлять предсказания для пациента, основанные на эмпирических данных и истории болезни. Вопрос 7. Каковы преимущества программной обработки данных на языке Python? Примерный ответ: Python с открытым исходным кодом и прост в освоении. Это инструмент, используемый при обработке больших объемов данных, что является необходимостью, когда речь идет о медико-статистических данных даже на уровне региона. Python довольно популярен и имеет сотни различных библиотек и фреймворков, которые могут использоваться для обработки данных, в том числе в медицине и здравоохранении. Python обладает высокой скоростью обработки данных, что дает ему преимущества относительно работы со статистическими пакетами. Вопрос 8. Какие правила информационной безопасности должен соблюдать исследователь при работе с медицинскими данными? Примерный ответ: Для предотвращения несанкционированного доступа развертываются средства авторизации, внедряются системы обнаружения и предотвращения вторжений, а также утечек информации. Может устанавливаться антивирусное программное обеспечение, препятствующее выполнению несанкционированных действий на компьютере пользователя. Существует успешная практика использования файерволов. Также важным является использование криптографически средств защиты, к которым относятся алгоритмы шифрования данных и внедрение электронной цифровой подписи. Системы аутентификации предполагают внедрение защиты с паролем, подпись сертификатами и открытие доступа по биометрическим данным. С целью предотвращения взлома и краж используются специальные средства, включая электронные ключи и смарт-карты. Отдельно следует отметить особенности работы с медицинскими данными, данными карты заболеваемости пациента, или персональными данными. Работа с персональными данными осуществляется согласно требованиям ФЗ "О персональных данных" от 27.07.2006 N 152-ФЗ. Данные о результатах лабораторной диагностики или поставленных диагнозах относятся к специальной категории персональных данных. Работа с медицинскими данными также регламентируется ФЗ от 21.11.2011 N 323-ФЗ (ред. от 28.12.2022) "Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации", в частности статьей 13 «Соблюдение врачебной тайны». Одно из основных правил обработки медицинских данных – это обезличивание, т.е. исключение из массива данных сведений, позволяющих идентифицировать личность пациента. Вопрос 9. Какова роль программных средств и информационных технологий в деятельности врача в настоящее время? Примерный ответ: Внедрение информационных технологий в сферу здравоохранения предоставляет возможность повысить качество обслуживания пациентов, существенно ускорить работу медперсонала и уменьшить расходы на информационное сопровождение работы врача и отрасли в целом. ИТ в области здравоохранения позволяют решить следующие задачи: ведение учета пациентов; дистанционное наблюдение за состоянием больных; контроль назначенного способа лечения; сохранение и передача результатов обследований; консультирование начинающих сотрудников; дистанционное обучение. Информационные технологии в медицине позволят оптимизировать действия как непосредственно врачей, так и регистратуры, приемного покоя и всех остальных служб. Вопрос 10. Какие задачи можно решать в области здравоохранения с помощью имитационного моделирования? Примерный ответ: Имитационное моделирование – инструмент, позволяющий решать массу управленческих задач в сфере здравоохранения: от оптимизации планировки помещений в клинике и организации работы медицинского учреждения, до разработки стратегии вывода на рынок новых фармацевтических продуктов и планирования мер предотвращения эпидемий. Вопросы для оценки сформированности компетенции: ПК-1: Способен разрабатывать лекарственные средства и проводить их доклинические исследования. Тестовые задания для проверки сформированности компетенции: 1. первая особенность биологических данных последнего поколения: а. данные стали информативными б. данные стали дискретными в. данные стали количественными г. данные стали количественными 2. Каких этапов анализа данных не существует: а. обоснование данных б. очистка данных в. подсчет данных г. исследование и визуализация данных 3. Описательная статистика или дескриптивная статистика занимается обработкой каких данных? а. эмпирических; б. количественных; в. качественных; г. логических. 4. Как называется варианта, которая делит вариационный ряд пополам и расположена в центре ряда? а. стандартное отклонение; б. среднее арифметическая; в. медиана; г. мода. 5. Что такое мода? а. Разница между первым и последним значением; б. Среднее значение всех вариант ряда; в. Варианта, которая делит ряд на две равные части и находится в центре ряда; г. Наиболее часто встречающееся значение в вариационном ряду. 6. Наблюдали две группы пациентов. В первой группе средний вес составил 75 кг, σ = 5 кг. Во второй группе средний вес составил 75 кг, σ = 15 кг. Какое заключение из предложенных будет верным? а. в группе 2 наблюдается большее разнообразие веса среди пациентов, чем в группе 1; б. в группе 1 наблюдается большее разнообразие веса среди пациентов, чем в группе 2; в. группы 1 и 2 обладают одинаковым разнообразием веса среди пациентов; г. в группе 2 наблюдается меньшее разнообразие веса среди пациентов, чем в группе 1; д. в группе 1 наблюдается меньшее разнообразие веса среди пациентов, чем в группе 2. 7. При анализе данных на нормальность распределения с помощью теста Шапиро-Уилка было получено значение p=0,845. Какое распределение в данном случае? а. нельзя сделать вывод о нормальности распределения; б. отличное от нормального; в. нормальное; г. меньше значения от нормы. 8. С помощью каких инструментов рекомендуется визуализировать распределение данных выборки в случае распределения отличного от нормального? а. круговые диаграммы; б. столбчатые диаграммы (гистограммы); в. boxplot диаграммы; г. столбиковая диаграмма. 9. Что такое амплитуда (ранг)? а. максимальное значение в ряду; б. разница между третьим и первым квартилями; в. разница между максимальным и минимальным значением в ряду; г. значение, которое делит ряд на две равные части. 10. При анализе данных веса среди пациентов были получены следующие результаты: min=45 кг, max=145 кг, Q1=60 кг, Q2=80 кг, Q3=110 кг. Чему будет равен интерквартильный (межквартильный) размах? а. 20 кг; б. 100 кг; в. 50 кг; г. 30 кг. 11. Какой доверительный интервал чаще всего используется в медицинских исследованиях? а. 95%-й; б. 68%-й; в. 90%-й; г. 99%-й. 12. О чем говорит нулевая гипотеза? а. в группе контроля эффект больше, чем в группе исследования; б. между сравниваемыми группами (контрольной и тестовой) нет никакой разницы; в. между сравниваемыми группами есть разница; г. в группе исследования эффект больше, чем в группе контроля. 13. Какие из величин можно использовать для описания качественных данных, измеренных по порядковой шкале? а. с помощью среднего и стандартного отклонения; б. с помощью указания минимального и максимального значений; в. с помощью медианы и интерквантильного размаха; г. с помощью абсолютных величин и процентных долей, моды. 14. Какое p-значение (p-value) в медико-биологических исследованиях считается критическим? а. 0,05; б. 0,5; в. 0,01; г. 0,005. 15. Характеристика данных качественной переменной ПОЛ (группы: 1-мужской, 2-женский): а. бинарные; б. независимые; в. порядковые; г. зависимые. 16. Характеристика данных качественной переменной ВОЗРАСТНАЯ ГРУППА (группы: 1-до 20, 2-20-29, 3-30-39, 4-40-49 лет): а. бинарные; б. независимые; в. порядковые; г. зависимые. 17. Какой критерий различий среднего используется для нормально распределенных независимых количественных переменных в тестовой и контрольной выборках? а. t-тест сравнения средних; б. парный t-тест сравнения средних; в. тест Уилкоксона (Wilxoc-test); г. хи-квадрат тест. 18. Виды регрессионных зависимостей: а. сложная; б. логистическая; в. простая; г. линейная. 19. Основной показатель достоверности регрессионной зависимости: а. коэффициент корреляции R; б. коэффициент детерминации R2; в. стандартные ошибки коэффициентов регрессии; г. значение F-критерия. 20. Модель логистической регрессии используется для: а. классификации, предсказания бинарных исходов моделируемой величины; б. предсказания значений непрерывной переменной; в. оценки значений дискретной переменной, измеренной согласно ординальной шкале; г. классификация произвольных исходов модели. 21. Бинарный исход (случайная величина) может описывать следующие варианты: а. пациент здоров / болен; б. наличие/отсутствие новообразования; в. пол – мужчина / женщина; г. возраст (до 30 лет, 30-60 лет, старше 60 лет). Ключ к тестам 1 Б 2 Б В 3 А 4 В 5 Г 6 А 7 В 8 В 9 В 10 В 11 А 12 Б 13 Г 14 А 15 А Б 16 Б В 17 А 18 Б Г 19 Б 20 А 21 Б В Примеры заданий открытого типа: Вопрос 1. Дескриптивная статистика – это… Примерный ответ: Система показателей, характеризующих статистические свойства выборочной совокупности. Дескриптивная статистик представлена показателями среднее значение, стандартное отклонение, медиана, среднее, дисперсия, размах, асимметрия, эксцесс, коэффициент вариации. Вопрос 2. Основная цель медицинской статистики – … Примерный ответ: Доказать объективность полученных на выборке данных, отражающих фактические данные, обеспечить доказательность медицинских рекомендаций. Вопрос 3. Корреляция – это… Примерный ответ: Статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин. Корреляция означает, что при изменении значений одной из величин наблюдаются определенные изменения значений другой (связанной) величины. Вопрос 4. Линейная регрессионная зависимость – это… Примерный ответ: Зависимость между зависимой переменной, описываемой линейной комбинацией независимых переменных или регрессоров. В линейной регрессионной модели прирост на единицу изменения фактора (независимой переменной) приводит к увеличению значения моделируемой переменной на величину коэффициента. Примером простейшей линейной регрессионной модели является уравнение вида: Y=a*x+b, где Y – зависимая, моделируемая переменная, x – независимая переменная (фактор), a, b – параметры (коэффициенты модели). Вопрос 5. Что такое логистическая модель, для каких целей ее можно использовать? Примерный ответ: Модель логистической регрессии позволяет описать зависимость между вероятностью получения положительных исходов (Y=1) и множеством факторов (предикторов), позволяющих объяснить роль этих факторов в формировании положительных исходов и/или спрогнозировать вероятность положительного исхода. Модель логистической регрессии или логит-модель используется для моделирования и предсказания вариантов бинарных сходов. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ЗАКРЫТЫХ ВОПРОСОВ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом: • «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий; • «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ОТКРЫТЫХ ВОПРОСОВ. • «Отлично» (зачтено): Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет. • «Хорошо» (зачтено): Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны. • «Удовлетворительно» (зачтено): Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны. • «Неудовлетворительно» (не зачтено): Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| Промежуточная аттестация заключается в проведении в конце семестра зачета. Обучающиеся, выполнившие в срок задания текущего контроля (в соответствии с технологической картой) и набравшие не менее 60 баллов, получают зачет автоматически. Для обучающихся, не получивших зачет по результатам текущей успеваемости, организуется зачет в форме письменного опроса по всему изученному курсу. Контрольно-измерительный материал для письменного опроса формируется из заданий открытого типа текущего контроля, размещенных в Контрольных вопросах и заданиях для проведения текущей аттестации по дисциплины, а также заданий текущего контроля в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ». Количество заданий в письменном опросе для промежуточной аттестации - 5. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ в целом: «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий. |
| Приложения |
|
Приложение 1.
ФОС-СМФП магистранты каф ОХ.docx
|
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | В. Ш. Берикашвили, С. П. Оськин. | Берикашвили, В. Ш. Статистическая обработка данных, планирование эксперимента и случайные процессы : учебное пособие для вузов : учебное пособие для вузов | Москва : Издательство Юрайт, 2023, 2023 | urait.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Статистическая обработка данных в среде MathCAD: Учебники и учебные пособия для ВУЗов | Воронежский государственный университет инженерных технологий, 2011 | biblioclub.ru | |
| Л2.2 | Рожков Н. Н. | СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ : учебное пособие для вузов | М.:Издательство Юрайт, 2020 | urait.ru |
| Л2.3 | О. А. Воейко, Е. А. Жидкова | Статистические методы в управлении качеством и инновациями: учебное пособие | Директ-Медиа, 2021 | biblioclub.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Электронный учебный курс в разделе цифрового университета (Moodle) | portal.edu.asu.ru | ||
| Э2 | Свободная энциклопедия «Википедия» | |||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Microsoft Office, Microsoft Windows, 7-Zip, AcrobatReaderMicrosoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Профессиональные базы данных: 1. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/). 2. Научная электронная библиотека (http://elibrary.ru/). 3. Единый образовательный портал http://portal.edu.asu.ru 4. Электронная база данных ZBMATH: https://zbmath.org/ | ||||
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска, мультимедийное оборудование стационарное или переносное) |
| Помещение для самостоятельной работы | помещение для самостоятельной работы обучающихся | Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| В курсе «Статистические методы в фармацевтической промышленности» предусмотрено проведение практических занятий, выполнение индивидуальных расчетных работ по проблемным вопросам курса, что способствует лучшему и углубленному освоению теоретического материала. Теоретические разделы курса представлены в методической литературе, в которой приведены задания на самостоятельную работу, разделы вопросов и описание индивидуальных расчетных работ. В процессе выполнения расчетных работ студенты знакомятся с описанием каждого расчетного задания с примером его выполнения, с файлом задания на содержание расчетной работы, теоретическим материалом по отдельному методическому указанию и используемым программным средствам в среде MS Excel. Смотри ЭУМК (moodle) https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=10981 1. Для успешного освоения содержания дисциплины необходимо посещать и принимать активное участие в работе на практических занятиях, а также выполнять задания, предлагаемые преподавателем для самостоятельного изучения. 2. Семинарское (практическое) занятие – это форма работы, где студенты максимально активно участвуют в обсуждении темы. Темы практических занятий представлены в рабочей программе дисциплины. В процессе изучения темы анализируйте несколько источников. Используйте периодическую печать - специальные журналы. Полезным будет работа с электронными учебниками и учебными пособиями в Internet-библиотеках. Зарегистрируйтесь в них: университетская библиотека Онлайн (http://www.biblioclub.ru/) и электронно-библиотечная система «Лань» (http://e.lanbook.com/). Принимайте участие в дискуссиях при коллективной защите результатов выполнения практических работ, так как они развивают ваши навыки коммуникативного общения. При возникновении трудностей в процессе подготовки взаимодействуйте с преподавателем, консультируйтесь по самостоятельному изучению темы. 3. Самостоятельная работа. При изучении дисциплины не все вопросы рассматриваются на практических занятиях, часть вопросов рекомендуется преподавателем для самостоятельного изучения. Поиск ответов на вопросы и выполнение заданий для самостоятельной работы позволит вам расширить и углубить свои знания по курсу, применить теоретические знания в решении задач практического содержания, закрепить изученное ранее. Эти задания следует выполнять постепенно, планомерно, следуя порядку изучения тем курса. При возникновении вопросов обратитесь к преподавателю в день консультаций на кафедру. Выполнив их, проанализируйте качество их выполнения. Это поможет вам развивать умения самоконтроля и оценочные компетенции. 4. Итоговый контроль. Перечень вопросов к зачету представлен в ЭУМК. В списке вопросов выделите те, которые были рассмотрены на практиках. Обратитесь к своим записям, выделите существенное. Для более детального изучения изучите рекомендуемую литературу. Если в списке вопросов есть те, которые не рассматривались на практических занятиях, изучите их самостоятельно. Если есть сомнения, задайте вопросы на консультации перед экзаменом. Продумайте свой ответ при тестировании, его логику. |