Введение в статистику в медицине и эпидемиологии: цели, задачи и структура проекта. Обоснование актуальности статистического анализа в современной медицине, эпидемиологии и научных исследованиях. Обзор основных направлений медицинской статистики: клинические исследования, эпидемиологические исследования, биостатистика. Знакомство с книгой Сары Бослаф, ее структурой, особенностями и ключевыми темами. Определение целевой аудитории проекта и ожидаемых результатов. Краткое описание основных статистических концепций, которые будут рассматриваться в проекте.

Обзор фундаментальных статистических понятий, таких как типы данных, шкалы измерения (номинальная, порядковая, интервальная, отношений), описательная статистика (среднее, медиана, мода, стандартное отклонение), визуализация данных (гистограммы, диаграммы разброса, коробчатые диаграммы). Разбор понятий вероятности, распределений вероятностей (нормальное, биномиальное, Пуассона) и их применение в медицине. Основы статистического вывода: популяция и выборка, статистические оценки и методы оценки (интервалы, точечные оценки), ошибки первого и второго рода. Понимание основ проверки статистических гипотез, уровень значимости и доверительные интервалы, а также методы оценки достоверности результатов.

Детальный обзор методов описательной статистики: меры центральной тенденции (среднее, медиана, мода) и меры изменчивости (стандартное отклонение, дисперсия, межквартильный размах). Практические примеры расчета и интерпретации описательных статистик для различных типов медицинских данных. Изучение принципов эффективной визуализации данных: выбор подходящих типов графиков (гистограммы, диаграммы разброса, box plots) для разных видов данных. Освоение инструментов создания и настройки графиков для представления медицинской информации (пакеты R, навыки работы в Python (Matplotlib, Seaborn)). Интерпретация графиков и выявление закономерностей в данных.

Обзор понятий вероятности и теории вероятностей, включая базовые правила и теоремы. Рассмотрение различных типов распределений вероятностей: нормальное распределение, биномиальное распределение, распределение Пуассона, экспоненциальное. Практическое применение распределений вероятностей для решения задач в медицине и эпидемиологии, расчет вероятностей наступления событий. Изучение инструментов для работы с распределениями вероятностей (функции в статистическом ПО). Анализ отклонений от нормальности и выбор методов для исправления этих отклонений. Применение теории вероятностей в планировании и интерпретации медицинских исследований.

Основы статистического вывода: понятия популяции и выборки, методы отбора выборки, оценка параметров популяции по выборке. Детальное рассмотрение принципов проверки статистических гипотез: формулировка нулевой и альтернативной гипотез, выбор уровня значимости, расчет статистических критериев. Изучение различных статистических критериев (t-критерий, z-критерий, критерий хи-квадрат, F-критерий) и условий их применения. Интерпретация p-значений, доверительных интервалов и статистической значимости. Практические примеры проверки гипотез на медицинских данных. Разбор ошибок первого и второго рода и их влияния на результаты исследования.

Введение в регрессионный анализ: простые и множественные модели линейной регрессии. Понимание принципов оценки параметров регрессии (метод наименьших квадратов), интерпретация коэффициентов регрессии. Оценка качества моделей регрессии: коэффициент детерминации (R-квадрат), остатки и их анализ. Анализ мультиколлинеарности и другие проблемы регрессионного анализа. Применение регрессионного анализа для решения задач в медицине и эпидемиологии, прогнозирование и выявление связей между переменными. Изучение логистической регрессии и ее применение в медицинских исследованиях, например, для анализа рисков.

Введение в анализ выживаемости: определение функции выживаемости, оценка вероятности выживания во времени. Методы оценки выживаемости: анализ по Каплану-Майеру. Применение критерия log-rank для сравнения групп по выживаемости. Модели пропорциональных рисков Кокса: анализ влияния различных факторов на выживаемость. Интерпретация результатов анализа выживаемости в медицинских исследованиях. Практические примеры анализа выживаемости в клинических исследованиях.

Изучение статистических методов, специфичных для эпидемиологических исследований. Расчет мер заболеваемости и смертности (заболеваемость, смертность, летальность, распространенность). Применение методов анализа данных в эпидемиологических исследованиях: когортные исследования, исследования случай-контроль, перекрестные исследования. Оценка рисков, расчет относительного риска (RR), отношение шансов (OR) и их интерпретация. Анализ ассоциаций между факторами риска и заболеваниями. Анализ эпидемиологических данных с использованием специализированного программного обеспечения. Применение эпидемиологических методов для планирования и оценки эффективности профилактических мероприятий.

Практические упражнения с использованием реальных медицинских и эпидемиологических данных, направленные на закрепление полученных знаний. Примеры решения конкретных задач: анализ клинических данных, оценка эффективности лечения, выявление факторов риска заболеваний. Практическое применение различных статистических критериев и методов анализа (t-test, chi-squared, регрессионный анализ, анализ выживаемости) с использованием программного обеспечения (R, SPSS, Python). Интерпретация результатов анализа, подготовка отчетов и презентаций. Работа в команде для решения задач и обсуждения результатов.

Обобщение основных результатов проекта, обзор освоенных статистических методов и навыков. Подведение итогов по применению статистики в медицине и эпидемиологии, подтверждение важности статистического мышления в принятии решений. Оценка достигнутых целей и задач проекта. Обсуждение перспектив дальнейшего изучения и применения статистических методов в медицине. Рекомендации для будущих исследователей и студентов по развитию навыков работы со статистикой. Заключительное слово о значении статистического анализа для улучшения здоровья населения и развития медицинской науки.

Перечень использованной литературы, в том числе книги Сары Бослаф, научные статьи, учебные пособия и другие источники информации. Соблюдение академических стандартов цитирования и оформления списка литературы (например, APA, MLA). Ведение библиографии с использованием специализированных программ (Zotero, Mendeley). Разделение литературы по категориям (основные источники, дополнительные материалы). Обзор ключевых научных публикаций по рассматриваемым темам. Составление полного списка литературы, необходимого для всестороннего изучения статистики в медицине и эпидемиологии.