Thiết Kế Bộ Công Cụ Đánh Giá Năng Lực Suy Luận Thống Kê Y Học Của Sv Khi Giải Quyết Vấn Đề Thực Tế

1

- Nhận ra và phân loại được các số đặc trưng cho mẫu, cho tổng thể và tham số cần ước lượng, tham số liên quan đến kiểm định.

- Áp dụng trực tiếp các công thức, thủ tục đã cho để xác định

ước lượng điểm, ước lượng khoảng tin cậy cho tham số cụ thể.

Mức

độ

Mô tả về nhiệm vụ

- Giải thích các quá trình thống kê và có thể giải thích một cách

Phản ánh

6

đầy đủ, sâu sắc các kết quả thống kê khi xem xét mối liên hệ giữa

các biến, đưa ra dự đoán về các biến.

- Sử dụng mức tư duy bậc cao và các kĩ năng suy luận trong bối

cảnh thống kê để tạo nên các biểu diễn toán học cho các tình huống thực tế y học.

- Sử dụng sự hiểu biết sâu sắc, sự phản ánh và lập luận để giao

tiếp chính xác các kết quả.

5

- Áp dụng việc hiểu sâu sắc các kiến thức thống kê liên quan phân tích tương quan, phân tích hồi qui tuyến tính đơn biến và đa biến trong các tình huống nghiên cứu y học phức tạp theo nghĩa nào đó là có cấu trúc và biểu diễn toán học phần nào thể hiện rò.

- Sử dụng sự thấu hiểu suy luận để lý giải thông tin đã cho, kiểm chứng và lý giải một kết quả đã cho về mối liên hệ giữa các biến trong một bối cảnh thực tế y học.

- Lập hay làm việc hiệu quả với các giả thuyết cho một tình huống thực tế y học, với những mô hình phức tạp.

- Phản ánh các hoạt động của mình, thành lập và giao tiếp các lý

giải, suy luận.

Liên kết

4

- Áp dụng việc hiểu các khái niệm then chốt như hệ số tương quan, số chặn và hệ số hồi qui, hệ số xác định, mô hình hồi qui đơn biến, đa biến để mô tả, lý giải về mối liên hệ giữa các biến thông qua tập dữ liệu.

- Sử dụng lập luận để giải thích các quá trình thống kê và giải thích đầy đủ các kết quả thống kê: lý giải tính hợp lý của các kết quả về mối quan hệ giữa các biến; lý giải tính hợp lý của phương trình hồi qui được thiết lập; đưa ra dự đoán về biến kết cục dựa vào biến dự đoán.

- Kiến tạo và giao tiếp các giải thích, lập luận: Lý giải lời văn bao gồm trong một tình huống khoa học không quen thuộc;

chuyển mô tả bằng lời văn thành các bài toán thống kê.

3

- Giải thích thông tin và dữ liệu. Liên kết các nguồn thông tin khác nhau. Chuyển đổi thông tin từ dạng này sang dạng khác, từ một khái niệm này sang khái niệm khác.

- Giải thích ý nghĩa các khái niệm, công thức về hệ số tương

quan, số chặn và hệ số hồi qui, hệ số xác định, hệ số xác định, mô

hình hồi qui tuyến tính đơn biến, đa biến, hàm hồi qui mẫu. Giải thích điểm khác biệt giữa tương quan và hồi qui.

- Dùng suy luận cơ bản với những khái niệm thống kê đơn giản trong mô tả mối liên hệ giữa các biến. Hình thành một lập luận từ một bài toán cụ thể có bối cảnh y học.

- Chọn và áp dụng các phương án để giải quyết vấn đề đơn giản theo phương pháp phân tích tương quan, hồi qui tuyến tính đơn

biến hay đa biến.

Tái tạo

2

- Truy hồi lại được các công thức, thuật toán, quy tắc, quy ước trong phân tích hồi qui tuyến tính, phân tích tương quan: công thức xác định hệ số tương quan Pearson; mô hình hồi qui tuyến tính đơn biến, đa biến; ước lượng của các tham số trong mô hình hồi qui, hàm hồi qui mẫu; các giả định đảm bảo tính hợp lý.

- Giải thích hay đọc các kết quả của một thủ tục thống kê đơn giản áp dụng trong tình huống không đòi hỏi nhiều hơn sự kết luận trực tiếp: đọc kết quả thủ tục kiểm định tương quan Pearson, Spearman; đọc kết quả thủ tục kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui; đọc kết quả thủ tục kiểm tra các giả định trong phân tích tương quan; đọc các biểu đồ phân tán trong phân tích phần dư để kiểm tra các giả định trong phân tích hồi qui.

- Thực hiện quy trình, thuật toán đơn giản trong phân tích hồi

qui tuyến tính, phân tích tương quan trong bối cảnh y học tương tự, quen thuộc.

1

- Áp dụng trực tiếp các công thức, thuật toán đã cho để xác định ước lượng của các tham số trong mô hình hồi qui (số chặn và độ dốc hay hệ số hồi qui, hệ số xác định, hệ số tương quan đối với mẫu thực nghiệm đơn giản.

- Nhớ lại ý nghĩa hệ số tương quan, các tham số của mô hình hồi qui, hệ số xác định để nhận xét về mối liên hệ giữa các biến thông qua tập dữ liệu.

- Nhận ra mối liên hệ giữa các biến thông qua bảng số liệu, biểu

đồ phân tán.

Mục tiêu bài giảng

Mức

SLTKYH

MT1. Ứng dụng các phương pháp xác suất khách quan, xác suất chủ quan để xác định khả năng xảy ra của các yếu tố bất định trong y khoa (mắc bệnh, tử vong, khỏi bệnh, kết quả xét nghiệm...), để đánh giá xét nghiệm chẩn đoán sàng lọc, diễn giải kết quả chẩn đoán.

MTBG1.1. Mô tả phép thử, biến cố, quan

hệ giữa các biến cố, định nghĩa xác suất và các quy tắc tính toán xác suất.

Tái tạo

MTBG1.2. Ứng dụng xác suất xác định độ nhạy, độ đặc hiệu để đánh giá xét nghiệm chẩn đoán sàng lọc; xác định giá trị tiên đoán dương, âm và diễn giải các kết quả

chẩn đoán.

Liên kết

MTBG1.3. Ứng dụng các công thức tính xác suất để xác định khả năng xảy ra của các biến cố thường gặp trong y khoa (mắc bệnh, tử vong, khỏi bệnh, kết quả xét nghiệm...).

Phản ánh

MTBG2.1. Xác định biến ngẫu nhiên rời rạc, liên tục và mô tả quy luật phân phối xác suất

của biến ngẫu nhiên.

Tái tạo

MTBG2.2. Xác định và giải thích ý nghĩa

các số đặc trưng của biến ngẫu nhiên.

Liên kết

MTBG2.3. Ứng dụng mô hình các phân phối lý thuyết thông dụng (bao gồm phân phối nhị thức, phân phối Poisson, phân phối chuẩn) để giải thích quy luật các hiện tượng thực tế

y học.

Liên kết

MTBG2.4. Mô tả ý nghĩa và ứng dụng của

luật số lớn (định lý giới hạn trung tâm).

Liên kết

MTBG2.5. Giải thích mô hình phân phối xác suất của một tập dữ liệu của một biến ngẫu nhiên trong sinh y học (các chỉ số về cơ thể người như chiều cao, cân nặng, huyết áp,

hàm lượng Glucose...).

Phản ánh

MT3. Áp dụng việc hiểu về các ý tưởng thống kê quan trọng như phân phối, vị trí trung tâm, độ rộng, độ phân tán, sự không chắc chắn, tính ngẫu nhiên và việc chọn mẫu trong tình huống thực tế y học.

MTBG3.1. Xác định biến số nghiên cứu và

phương pháp nghiên cứu chọn mẫu.

Tái tạo

MTBG3.2. Mô tả việc thu thập, sắp xếp, tổ chức, trình bày mẫu dữ liệu bằng các bảng,

biểu đồ.

Tái tạo

MTBG3.3. Xác định các đặc trưng mẫu, đặc

điểm phân phối tần suất mẫu thực nghiệm.

Tái tạo

MTBG3.4. Mô tả được ý nghĩa của các thuật ngữ, các ký hiệu thống kê. Nhận ra và có thể

giải thích các biểu diễn của tập dữ liệu.

Liên kết

MTBG3.5. Áp dụng việc hiểu quá trình lấy mẫu và các phân phối lấy mẫu bao gồm phân phối của các Thống kê mẫu: Trung bình mẫu, độ lệch chuẩn mẫu, tần suất mẫu trong tình huống thực tế y học.

Phản ánh

MTBG4.1. Xác định khoảng tin cậy cho các

tham số trung bình, tỉ lệ của tổng thể.

Tái tạo

MTBG4.2. Mô tả khoảng tin cậy cho giá trị trung bình, tỉ lệ dựa trên ý tưởng của quá trình khoảng tin cậy được suy diễn từ dữ

liệu mẫu.

Liên kết

MTBG4.3. Giải thích hay đọc được kết quả của thủ tục thống kê. Giải thích các quá trình thống kê và có thể giải thích một cách đầy đủ các kết quả thống kê. Giải thích tại sao một kết luận là hợp lý, có sơ sở đối với

bài toán ước lượng tham số.

Liên kết

MTBG4.4. Ứng dụng phương pháp ước lượng tham số để giải quyết vấn đề thực tế

trong nghiên cứu y học.

Phản ánh

MTBG5.1. Xây dựng các giả thuyết thống kê liên quan đến tham số (trung bình, tỉ lệ, phương sai) từ một vấn đề thực tế trong

nghiên cứu y học.

Liên kết

MTBG5.2. Giải thích quy tắc chọn test thống kê phù hợp từng bài toán cơ bản của thống kê liên quan đến tham số (trung bình,

tỉ lệ, phương sai).

Liên kết

MTBG5.3. Giải thích hay đọc được kết quả của thủ tục thống kê. Giải thích các quá trình thống kê và có thể giải thích một cách đầy đủ các kết quả thống kê. Giải thích tại sao một kết luận là hợp lý, có sơ sở đối với bài toán kiểm định giả thuyết thống kê liên

quan đến tham số.

Liên kết

MTBG5.4. Ứng dụng kiểm định giả thuyết thống kê liên quan đến tham số để giải quyết vấn đề thực tế trong nghiên cứu y

học, đưa ra khuyến nghị trong y học.

Phản ánh

MTBG6.1. Xây dựng các giả thuyết thống kê liên quan đến vấn đề nghiên cứu liên quan đến sự phù hợp, tính độc lập giữa hai

biến định tính.

Liên kết

MTBG6.2. Giải thích quy tắc chọn test thống kê phù hợp từng bài toán cơ bản của thống kê liên quan đến sự phù hợp, tính độc

lập giữa hai biến định tính.

Liên kết

MTBG6.3. Giải thích hay đọc được kết quả của một thủ tục thống kê. Giải thích các quá trình thống kê và có thể giải thích một cách đầy đủ các kết quả thống kê. Giải thích tại sao một kết luận là hợp lý, có sơ sở đối với bài toán kiểm định giả thuyết thống kê liên quan sự phù hợp, tính độc lập giữa hai biến

định tính.

Liên kết

MTBG6.4. Ứng dụng kiểm định giả thuyết thống kê liên quan đến sự phù hợp, tính độc lập giữa hai biến định tính để giải quyết vấn đề thực tế trong nghiên cứu y học, đưa ra

khuyến nghị trong y học.

Phản ánh

MT5. Ứng dụng phương pháp hồi qui và tương quan để dự đoán mối tương quan giữa các yếu tố ảnh hưởng lẫn nhau trong y học.

MTBG7.1. Xác định mô hình hồi qui tuyến tính mẫu với tập dữ liệu, hệ số tương quan, hệ số xác định.

Tái tạo

MTBG7.2. Giải thích hay đọc kết quả của thủ tục kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui mẫu.

Liên kết

MTBG7.3. Giải thích mức độ dự đoán biến

kết cục dựa vào biến dự đoán.

Liên kết

MTBG7.4. Dự đoán giá trị biến kết cục bởi biến dự đoán và ứng dụng để giải quyết vấn đề thực tế trong nghiên cứu y học, đưa ra

khuyến nghị trong y học.

Phản ánh