3. Цель деятельности студентов на занятии:

Студент должен знать:

1. Почему специалисту-медику необходимы навыки проведения статистических исследований в своей работе.

2. Основную структуру пакета Statistica 6.0 6.0.

3. Процесс ввода данных в таблицу Spreadsheet, сохранение файлов и открытие существующих.

Студент должен уметь:

1. Владеть базовыми средствами для создания, редактирования, форматирования таблиц в пакете Statistica 6.0 6.0. В необходимой мере владеть навыком по осуществлению статистической обработки данных с применением современных программно-технических средств, в частности, с помощью возможностей данного пакета.

2. Эффективно использовать пакет Statistica 6.0 6.0. для более глубокого статистического исследования, с показателями корреляции, регрессии и описательной статистики.

3. Проводить анализ временных рядов с использованием пакета Statistica 6.0.(нейронные сети).

4. Содержание обучения:

1. Основные понятия и определения

2. Создание электронной таблицы.

3. Подготовка таблицы к вводу данных, заголовок таблицы и имена переменных.

4. Ввод данных в электронную таблицу.

5. Сохранение файла данных.

6. Нейронные сети.

5. Перечень вопросов для проверки исходного уровня знаний:

1. Что такое статистическая гипотеза?

2. Роль компьютера в медико-биологической статистике.

3. Методы проверки статистических гипотез.

4. Какую структуру имеет пакет Statistica 6.0?

5. Особенности пакета Statistica 6.0.

6. Как вводятся данные в таблицу пакета Statistica 6.0?

7. Как происходит статобработка данных?

6. Перечень вопросов для проверки конечного уровня знаний:

1. Как создать свой личный файл в пакете Statistica 6.0?

2. Для чего служит стартовое окно пакета?

3. Какую структуру имеет пакет Statistica 6.0?

4. Особенности пакета Statistica 6.0.

5. Как вводятся данные в таблицу пакета Statistica 6.0? Понятие Нейронные сети.

6. Понятие персептрона.

7. Построение временного ряда.

7. Практическая часть:

Задание №1. Получены исходные данные числа положительных находок кишечной палочки в смывах с инвентаря и посуды столовых двух полевых станов «А» «В»:

№ А В № А В № А В

1 24 35 3 35 24 5 33 22 2 43 34 4 19 20 6 26 28

Введем эти исходные данные в матрицу данных пакета в отдельные столбцы. Переменные в этом случае получают ремарку типа var1… var3 и т.д.

Мы можем изменять названия по ходу обработки данных.

Для задания характеристик переменной надо, подведя курсор к ее названию, дважды щелкнуть левой кнопкой мыши. Открыть диалоговое окно и выполнить следующие действия:

1.Введем имя переменной (оно не должно содержать более 8 символов!) и лучше присваивать переменным англоязычные имена: Stan1, Stan2.

2.Зададим тип данных, кнопкой Type(Тип данных):

• Numeric(числовой) –для него важно иметь Width(Общая длина), или количество десятичных знаков после запятой;

• String(Текстовый) – для него задается только общая длина;

• Date(Тип даты) – с конкретным форматом результата.

Так как наши данные числовые (двузначные числа), мы задаем для них числовой тип с длиной «два» и «нулевым» количеством знаков после запятой.

3.Вводим Labels (Метки) – они отражают комментарии, поясняющие смысл переменной. Для переменной Stan1 введем метку «Полевой стан 1», а для переменной Stan2 – «Полевой стан 2». Метки будут «всплывать» как подсказки, стоит только подвести курсор к названию переменной и секунду подождать.

Теперь вводим данные в таблицу с клавиатуры, а затем сохраняем файл.

Задание №2. Дан динамический ряд числа заболеваний дизентерией за год. Предварительно была сформирована помесячная таблица анализируемых реальных данных, она была сохранена на диске в конкретной папке. И выделены из 11 входящих четыре основные: 1) детская заболеваемость дизентерией, 2) число порывов на водоводной сети, 3) качество профилактической работы персонала в очагах, 4) оперативная эффективность. Необходимо получить прогноз динамики заболеваемости и определить, какой из четырех отобранных факторов является ведущим.

месяц	Заболеваемость детей дизентерией на 1000 чел.	Число порывов водоводной сети, абс.	Качество проф.работы в очагах, баллы	Оперативная эффективность, %	Число случаев дизентерии( в расчете на 10000 чел.)
	20,1	31	1	60	300,1
	31,1	22	2	67	423,1
	41,1	20	1	67	321,4
	43,1	19	2	68	444,4
	50,1	13	3	87	600,9
	53,1	12	1	87	789,9
	55,1	14	1	87	988,8
	60,1	21	2	89	1012,1
	60,1	22	3	89	1112,4
	66,6	23	3	90	1123,3
	67,1	30	3	91	1109,8
	67,8	18	3	88	899,2