Cursuri
Titulari de curs Conf. dr. Mădălina Văleanu (MV) și Prof. dr. Tudor Drugan (TD)
|
Cursuri 2026-2027 |
| MV: Introducere. Obiective, aplicaţii, cerinţe, reglementări. De ce medicul trebuie să cunoască biostatistică și informatică medicală. Tehnologia informației și practica medicală. |
| MV: Noţiuni fundamentale de statistică medicală (populație, eșantion, variabilă, dată, informații statistice). Statistica descriptivă și inferențială: definiții și caracteristici. Populația și eșantionul. Motivele folosirii eșantioanelor. Parametrul (populației) vs. statistica (eșantionului). Date vs. informații. Variabile: tip și scale de măsură, dependente vs. independente. Variabile calitative: metode de sumarizare (frecvența absolută și relativă), proporția, rata, raportul) și raportare. Tabele de frecvență și contingență. Reprezentarea grafică (graficul de tip sectorial, coloane/bare, linie, arie). Principii generale de raportare tabelară și grafică a variabilelor. |
| MV: Variabile cantitative: metode de sumarizare (centralitate, dispersie, localizare, asimetrie) și raportare. Interpretarea rezultatelor. Tabele pe clase de frecvență. Reprezentări grafice (distribuție: histograma și cutia cu mustăți; asociere: graficul de tip nor de puncte). |
| MV: Probabilități. Experiment aleator. Definiţia clasică și axiomatică a probabilităţilor. Spaţiul fundamental de evenimente. Variabile aleatoare. Distribuții de probabilitate. Distribuții de eșantionare. Metode de eșantionare: probabilistice și non-probabilistice |
| MV: Estimarea parametrilor statistici. Estimatori punctuali și intervalul de încredere. Intervale de încredere: definiție, formule de calcul, interpretare |
| MV: Teste statistice: definiție, ipoteze statistice, nivelul de semnificație, regiunea critică. Pașii unui test statistic. Erori în testarea ipotezelor statistice. Puterea testului. Normalitatea datelor: metode descriptive și inferențiale de testare a unei distribuții. |
| TD: Teste statistice de medii pentru două eșantioane: testul Student pentru eșantioane independente (varianțe egale și inegale – Welch) și dependente. Verificarea omogenității Levene, Barlett. Testarea ipotezelor statistice vs intervalul de încredere. Dimensiunea eșantioanelor |
| TD: Teste neparametrice: Mann-Whitney-Wilcoxon, testul medianei, Wilcoxon pentru ranguri. Condiții de utilizare, interpretare |
| TD: Teste pe mai mult de două eșantioane: ANOVA uni și multivariată: varianțe egale (Fisher) sau inegale (Welch). Comparații între două grupuri în ANOVA: varianțe egale (Tuckey, Bonferroni) sau inegale (Games-Howell). Testul Kruskal-Wallis. |
| MV: Teste pe frecvențe: testul hi-pătrat (cu sau fără corecția Yates), testul exact al lui Fisher, testul McNemar, testul Z de comparare a frecvențelor. |
| MV: Analiza de corelație și regresie. Diagrama de dispersie. Coeficientul de corelației al lui Pearson și Spearman. Testele de semnificație ale coeficientului de corelație. Analiza de regresie: tipuri în funcție de variabila dependentă, formula generală, semnificația parametrilor. |
| TD: Regresii multivariate. Regresia logistică |
| MV: Aplicații statistice în cercetarea medical 1 |
| MV: Aplicații statistice în cercetarea medical 2 |