EXAMEN INFORMATICĂ MEDICALĂ ȘI BIOSTATISTICĂ 2017
Obiective Recapitulare materie Teme subiecte Exemple de probleme Organizare Scris Calculul notei finale
Informația Sistemul binar, operații binare Cantitatea de informaţie (sistem binar) Cantitatea de informaţie (sistem zecimal) Unde și când se întâlnesc cele două sisteme
Teme subiecte Informația: Probleme cu utilizarea multiplilor byte-ului: Sistem zecimal/sistem internațional binar Dispozitive care calculează binar (memorii, dicuri optice)/zecimal (HDD, carduri, stick memorie) Identificarea diferitelor componente hardware și software
Statistica. Introducere Serii statistice Tabele de frecvențe: FA, FR, FACC, FRCC, FACD, FRCD Reprezentări grafice
Statistica descriptivă Date de tip calitativ: Proporții, Rate, Rapoarte Media aritmetica, Mediana, Modul, Media geometrica, Media armonica, Valoarea centrala Cvartile, Percentile Dispersia, Abaterea standard, Coeficientul de variatie omogenitatea unei serii Eroarea standard, Amplitudinea Asimetria, Boltirea - interpretare
Teme subiecte Statistica descriptivă: Seria statistică: numărarea varibilelor, dimensiunilor Utilizarea corectă a reprezentărilor grafice Probleme de calcul simplu: Parametrii de centralitate Coeficient de variație: din abatere și medie (cu interpretare) Recunoașterea distribuției normale
Probleme 12) Variabila mediul de domiciliu cu valorile 0 şi 1 (0=urban, 1=rural) reprezintă o variabilă a) [ ] numerică discretă b) [ ] numerică continuă c) [x] calitativă d) [ ] ordinală e) [ ] cu o scală interval
Probleme 14) Pentru o serie statistică cu date pentru variabila greutate la naştere are sens calculul valorii următorului (următorilor) indicator statistic: a) [x] media aritmetică, b) [x] mediana c) [ ] valoarea modală d) [x] asimetria e) [ ] frecvenţa absolută
Probleme 16) Seria statistică rezultată prin colectarea variabilelor sex, glicemie şi greutate este: a) [ ] trivariată şi tridimensională b) [ ] bivariată şi tridimensională c) [x] trivariată şi bidimensională d) [ ] bivariată şi bidimensională e) [ ] univariată şi tridimensională
Probleme 18) Histograma este o reprezentare grafică pentru: a) [ ] Evoluţia unei maladii b) [ ] Legătura dintre două variabile calitative c) [x] Distribuţia de frecvenţe d) [ ] Exprimarea indicatorilor de dispersie e) [ ] Legătura dintre două variabile cantitative
PROBABILITĂŢI Independenţa a două evenimente Probabilităţi condiţionate Teorema lui Bayes Sensibilitate, specificitate VPP, VPN
Teme subiecte Calcule simple cu probabilități pe seama axiomelor Interpretarea legii de înmulțire a probabilităților Calcule simple cu probabilități condiționate Calcul parametrii pentru semne diagnostice și factori de risc Construcția tabelului de contingență dintr-un enunț Calcul Se, Sp, VPP, VPN Calcul RR, interpretare Calcul VPP, VPN pe baza Se, Sp, prevalenței
Probleme 38) Notati raspunsul sau raspunsurile corecte. Evenimentele A si B sunt contrare. Atunci întotdeauna: a) [ ] Prob (A) = Prob(B); b) [x] A si B sunt mutual exclusive; c) [x] Prob (A si B) = 0; d) [ ] Prob(A si B) = Prob (A) Prob(B); e) [x] Prob(A)+Prob(B)=1.
Probleme 40) Să presupunem că în cursul unei epidemii de gripă în 12% dintre familii mama este bolnavă, în 10% dintre familii tata este bolnav, iar în 2.5% ambii părinţi sunt bolnavi. Sunt evenimentele GM= {mama are gripă} şi GT={tata are gripă} independente? a) [ ] da b) [x] nu c) [ ] parţial d) [ ] da deoarece sexul lor diferă e) [ ] depinde de numărul de copii
Variabile aleatoare, distribuții de probabilitate, estimări Speranța matematică Legile de distribuție a probabilității Intervale de încredere
Teme subiecte Distribuții de probabilitate Probleme pe baza exemplelor clasice prezentate la curs Într-un eşantion de 101 de nou născuţi, cunoaştem media greutăţii la naştere: 3400g şi abaterea standard: 142. Se ştie din literatură faptul că greutatea medie la naştere la nou născuţi este de 3300g. Este eşantionul din acest exemplu caracteristic pentru o populaţia la care se face referirea din literatură? 3400 +/-1,96*142/10= 3400+/-27.83
Probleme 23) Pentru un eşantion de 81 de internări în spital, s-a constatat că durata medie a spitalizării pentru pacienţii care lucrează într-un mediu toxic este de 25 zile/an, cu o deviaţie standard de 6 zile. Determinaţi intervalul de încredere de 95% pentru durata medie de spitalizare a pacienţilor care lucrează într-un mediu toxic. (Zalfa=1,96, alfa=0,05). a) [ ] [19 ; 31] b) [x] [23,7 ; 26,3] c) [ ] [24,7 ; 29,5] d) [ ] [23,2 ; 26,8] e) [ ] [22,7 ; 28,5]
Probleme 25) Calculul intervalului de încredere de 95% se face pe baza unui scor Z de: a) [ ] ± 2 b) [ ] ± 1,90 c) [x] ± 1,96 d) [ ] 0,05 e) [ ] 1,00
Regresii Coeficientul de corelație Pearson Interpretarea valorilor, regulile lui Colton Validarea cu ajutorul testului de semnificație Coeficientul de corelație Spearman Interpretarea valorilor Validarea cu ajutorul testului de semnificație
Teme subiecte Regresii Interpretarea coeficientului de corelație Pearson Probleme cu utilizarea corectă a lui variabile cantitative continue legate cauzal Interpretarea simplă pe baza regulilor Colton Interpretarea completă pe baza testului de semnificație și a regulilor Colton Coeficientul Spearman Aplicare corectă interpretare
Probleme 20) Apreciaţi care din următoarele afirmaţii sunt adevărate a) [x] Un coeficient de corelaţie de -0,96 arată o dependenţă invers proporţională între şirurile de valori luate în calcul b) [ ] Un coeficient de corelaţie de 0,26 arată o dependenţă direct proporţională între şirurile de valori luate în calcul c) [ ] Un coeficient de corelaţie de -12 arată o dependenţă invers proporţională între şirurile de valori luate în calcul d) [x] Valorile coeficientului de corelaţie variază între -1 şi 1 e) [x] Un coeficient de corelaţie de 1 arată o dependenţă direct proporţională între şirurile de valori luate în calcul
Probleme 22) Într-un studiu s-au calculat valorile coeficientului de corelaţie între greutate şi inaltimea pacienţilor rezultând o valoare r= 0,87. Cum interpretaţi rezultatul obţinut? a) [x] există o bună corelaţie între cele două variable statistice deoarece r se apropie de 1 b) [ ] nu există o bună corelaţie între cele două variable statistice deoarece r este mai mic decât 1 c) [x] între cele două variabile există o relatie de proporţionalitate directă d) [ ] între cele două variabile există o relatie de proporţionalitate inversă e) [ ] este o eroare de studiu
Probleme 21) Într-un studiu s-au calculat valorile coeficientului de corelaţie între greutate şi sexul pacienţilor rezultând o valoare r= 0,87. Cum interpretaţi rezultatul obţinut? a) [ ] există o bună corelaţie între cele două variable statistice deoarece r se apropie de 1 b) [ ] nu există o bună corelaţie între cele două variable statistice deoarece r este mai mic decât 1 c) [ ] între cele două variabile există o relatie de proporţionalitate directă d) [ ] între cele două variabile există o relatie de proporţionalitate inversă e) [x] este o eroare de studiu
Teste statistice Comparații medii: Student, Z, ANOVA Criterii de aplicare, interpretare
Prezumţia de egalitate a varianţelor Testul t pentru eşantioane independente se bazează pe această prezumţie Se mai numeşte şi omogenitatea varianţelor În mod normal omogenitatea varianţelor se testează statistic Testul F Testul Levene sau testul Barlett Bazate pe statistica F Dacă varianţele nu sunt semnificativ statistic diferite (p>0,05) atunci pot fi considerate egale Dacă sunt diferite se aplică altă formulă de calcul a lui t
Teste statistice Comparații frecvențe: Chi 2, variante de corecție pentru Chi 2, Z Chi 2 - Inclusiv calcul Criterii de aplicare, interpretare Validarea tabelelor de contingență cu testul Chi 2 Validarea parametrilor de la probabilitatea condiționată calculați într-un tabel de contingență
Teste parametrice și neparametrice Distributie normal teste parametrice Distributie care nu respecta legea normal teste neparametrice 28
Sunt datele normal distribuite? Parametrii de statistică descriptivă care indică distribuția normală: Media, modulul și mediana au valori identice sau apropiate Modulul este apropiat de centrul distribuției Asimetria aproape de 0 Boltirea aproape de 0 29
Sunt datele normal distribuite? Teste de verificare a normalității datelor: Testul Kolmogorov-Smirnov Dacă n < 50 se folosește testul Shapiro-Wilk H0 = nu există diferențe statistice semnificative între distribuția observată și cea normală H1 = există diferențe statistice semnificative între distribuția observată și cea normală p < 0,05 se respinge ipoteza nulă, datele nu sunt normal distribuite 30
Teste parametrice și neparametrice Teste parametrice Teste neparametrice echivalente ANOVA Student (eșantioane independente) Student (eșantioane pereche) Kruskal-Wallis Mann Whitney U Mann Whitney Wilcoxon Wilcoxon Mann Whitney Wilcoxon rank-sum Wilcoxon signed-rank 31
Teme subiecte Z interpretare Student Interpretare: Eșantioane independente: testarea anterioară a varianței cu (Levene sau Barlett) și alegerea tipului corect Recunoașterea necesității testului pereche număr grade de libertate
Teme subiecte Chi, Chi cu corecția Yates, Fischer Construcția tabelului de contingență teoretic Calcul parametru chi pătrat (un subiect obligatoriu per serie) Recunoașterea condițiilor de aplicare a Chi pătrat, Chi cu corecția Yates sau Fischer pe baza tabelului de contingență teoretic Validarea tabelelor de contingență cu testele de mai sus: Se, Sp, VPP, VPN, RR au valoare numai dacă testele sunt semnificative
Teme subiecte ANOVA interpretare Teste de normalitate interpretare Echivalentul neparametric al testelor Student, ANOVA interpretare Probleme combinate: rezultatul testului de normalitate dictează care test va fi cel utilizat pentru validarea studiului
Probleme 28) Care din următoarele afirmaţii legate de eroarea de tip I în testele statistice sunt adevărate: a) [ ] Am putea abandona un tratament pe care tocmai îl testam sau o directie de cercetare b) [x] H0 este respinsa desi este adevarata c) [x] Am concluzionat ca exista reale diferente desi acestea sunt datorate sansei d) [ ] Am concluzionat ca exista diferentele observate sunt datorate sansei atunci când acestea apar datorita diferentelor dintre esantioane e) [x] Concluzionam ca un tratament este eficient pe baza unei interpretari gresite
Probleme 29) Ipoteza nula H0, reprezinta: a) [ ] ipoteza că valoarea obţinută din testul statistic este mai mică decât 0,05 şi deci aproape nulă b) [ ] modelul pe care experimentatorul nu ar dori sa-l înlocuiasca c) [x] modelul pe care experimentatorul ar dori sa-l înlocuiasca d) [ ] noul model e) [ ] ipoteza că efectul tratamentului este nul
Probleme 30) Pentru aplicarea corectă testului Student pentru eşantioane independente trebuie în prealabil: a) [x] calculată varianţa b) [x] testată egalitatea varianţelor c) [ ] grupate eşantioanele în perechi d) [x] aplicat testul Levene e) [x] calculată statistica F
Probleme 31) Se realizează un studiu pentru evaluarea variaţiei nivelului glicemiei pre si post prandial la un lot de subiecţi. Se calculează varianţa pentru glicemia pre şi post prandială şi valorile obţinute sunt comparate statistic cu testul Levene rezultatul fiind o probabilitate de 0,55. Ce test statistic folosim pentru comparaţia mediilor? a) [ ] testul Student pentru egalitatea varianţelor b) [ ] testul Student pentru inegalitatea varianţelorr c) [ ] testul Z d) [x] testul Student pentru perechi e) [ ] testul Barlett
Probleme 34) Se realizează un studiu care să demonstreze că prevalenţa diabetului la femei este mai mare ca la bărbaţi. Din eşantionul de 100 de diabetici 55 au fost femei iar din cel de normali - 100 persoane - 50 au fost femei. Daca valoarea de graniţă pentru chi pătrat este 3,84 (alfa 0,05) atunci: a) [ ] putem rejecta ipoteza nulă b) [x] nu putem rejecta ipoteza nulă c) [ ] prevalenţa diabetului este mai ridicată printre femei d) [x] prevalenţa diabetului nu este mai ridicată printre femei e) [ ] nu avem suficiente date
Examen semestrul I
Notare Nota finala= 30% practic + 70% scris Conditii de promovare: Nota scris >= 5 Nota practic >= 5 35 intrebari 1,5 ore (o ora si 30 minute)
Corectare 1.intrebare cu un singur raspuns correct : 5 concordante = 1 punct mai putin de 5 conc. = 0 puncte 2. intrebare cu 2 raspunsuri corecte: 5 concordante = 1 punct 4 concordante = 0.8 puncte mai putin de 4 conc. = o puncte 3. intrebare cu 3 sau 4 raspunsuri corecte: 5 concordante = 1 punct 4 concordante = 0.8 puncte 3 concordante = 0.3 puncte mai putin de 3 concordante = 0 puncte
Promovarea examenului scris Punctaj obținut >= 15.75!!!!!! 45% din grilă rezolvată corect Nota scris = 1 + Punctaj obținut * 9/35
Nota finală Media ponderată a notelor = Nota scris * 0,7 + nota practic * 0,3 Nota finală = media ponderată + nr. teme*0,20 Rotunjirea în sus se aplică automat În ziua examenului se afișează punctajul obținut, nota finală se afișează în 48 de ore
Contestații Contestarea punctajului obținut se face astfel: Email către titularul de curs Se poate solicita: Corectarea unor întrebări greșite trebuie evidențiate clar acestea Nu se rescanează lucrările
CRITERII ELIMINATORII LA EXAMENUL PRACTIC Salvarea corectă cu numele și în directorul solicitat al tuturor fișierelor Manipularea corectă a pachetului Office: utilizarea formulelor, realizarea graficelor, operațiuni de copiere între aplicații
CRITERII ELIMINATORII LA EXAMENUL PRACTIC Interpretarea din punct de vedere statistic și medical al valorilor obținute pentru: parametrii de statistică descriptivă, parametrii medicali care sunt probabilități condiționate: VPP, VPN, Se, Sp coeficient de corelație Pearson formularea corectă a ipotezei statistice ipoteza nulă și cea alternativă toate p-urile furnizate de testele statistice