Программа pspp что это
Актуальность исследования обусловлена высокими требованиями ФГОС ВО для подготовки обучающихся медицинских вузов к применению статистических методов при решении профессиональных задач. Для будущих врачей важно владеть умениями применять методы математической статистики для обработки и интерпретации полученных результатов научно-исследовательской деятельности, для оценки и анализа состояния здоровья населения, анализа и оформления медико-статистической документации и отчетов в будущей профессиональной деятельности.
Применение статистических пакетов позволит избежать ошибок в вычислениях. Работа исследователя фактически сводится к правильному выбору статистических методов и корректной интерпретации полученных результатов обработки.
В статье обозначены функциональные возможности статистического пакета PSPP и представлена разработанная методика обучения методам математической статистики с применением данной программы в курсе медицинской информатики. Результаты исследования могут быть использованы для разработки концепции обучения медицинской информатике в вузе и, как следствие, совершенствования рабочей программы по этой дисциплине. Материалы статьи будут полезны преподавателям медицинской информатики. Цель статьи – раскрыть опыт обучения студентов медицинского вуза основным методам статистического анализа медицинских данных средствами статистического пакета PSPP.
COMO UTILIZAR PSPP.wmv
дидактические возможности
статистический пакет PSPP
медицинская информатика
обучающиеся медицинского вуза
1. Утвержден ФГОС ВО по направлению подготовки 31.05.01 Лечебное дело (далее соответственно – программа специалитета, специальность). [Электронный ресурс]. URL: http://fgosvo.ru/news/2/1807 (дата обращения: 12.05.2021).
2. Утвержден ФГОС ВО по направлению подготовки 31.05.02 Педиатрия (далее соответственно – программа специалитета, специальность). [Электронный ресурс]. URL: http://fgosvo.ru/news/21/1327 (дата обращения: 13.05.2021).
3. Приказ Минздрава России от 13.04.2018 № 165 (ред. от 28.09.2018) «Об утверждении плана информатизации Министерства здравоохранения Российской Федерации на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов». [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_298642/ (дата обращения: 13.05.2021).
4. Федеральный закон «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации по вопросам применения информационных технологий в сфере охраны здоровья» от 29.07.2017 № 242-ФЗ (последняя редакция). [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_221184/ (дата обращения: 14.05.2021).
7. Obtaining GNU PSPP. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gnu.org/software/pspp/get.html (дата обращения: 15.05.2021).
8. Гржибовский А.М., Иванов С.В., Горбатова М.А. Однофакторный линейный регрессионный анализ с использованием программного обеспечения Statistica и SPSS // Наука и Здравоохранение. 2017. № 2. С. 5–33.
Часть I. Знакомство с SPSS
9. Шарашова Е.Е., Холматова К.К., Горбатова М.А., Гржибовский А.М. Применение множественного линейного регрессионного анализа в здравоохранении с использованием пакета статистических программ SPSS // Наука и Здравоохранение. 2017. № 3. С. 5–31.
10. Степанова О.А., Шамаева Т.Н. Научно-методическое обеспечение дисциплины «Информатика и медицинская статистика», реализующей программу аспирантуры в медицинском вузе // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2016. № 8 (173). С. 79–82.
Основой доказательной медицины и современных клинических исследований являются статистические методы. Данные методы предлагают оптимальные модели для изучения медико-биологических процессов, позволяют описывать и критически оценивать эти процессы, выявлять закономерности и принимать обоснованные логические решения.
В статье представлен опыт обучения студентов медицинского вуза методам статистической обработки медицинских данных средствами статистического пакета PSPP (Program for Statistical Analysis of Sampled Data) с целью проведения оценки и анализа состояния здоровья населения, обработки и представления результатов научно-исследовательской деятельности, оформления медико-статистической документации и отчетов в будущей профессиональной деятельности.
Материалы и методы исследования
Согласно ФГОС ВО выпускники медицинского вуза по специальностям 31.05.01 Лечебное дело и 31.05.02 Педиатрия должны освоить следующие компетенции [1, 2]:
— готовность к использованию основных физико-химических, математических и иных естественнонаучных понятий и методов при решении профессиональных задач (ОПК-7);
— способность и готовность к применению социально-гигиенических методик сбора и медико-статистического анализа информации о показателях здоровья населения (ПК-4);
— готовность к анализу и публичному представлению медицинской информации на основе методов математической статистики и доказательной медицины (ПК-20);
— способностью к участию в проведении научных исследований (ПК-21).
В формировании указанных компетенций участвуют и такие дисциплины, как «Физика, математика» и «Медицинская информатика», которые относятся к базовым дисциплинам и обеспечивают преемственность в изучении статистических методов.
Отметим, что введение в учебный план дисциплины «Медицинская информатика» нового модуля «Стандартное и специализированное программное обеспечение для статистической обработки медико-биологических данных» инициировано внесенными изменениям в следующие нормативно-правовые акты: Федеральный закон от 29.07.2017 № 242-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации по вопросам применения информационных технологий в сфере охраны здоровья» [3]; Приказ Минздрава России от 13.04.2018 № 165 (ред. от 28.09.2018) «Об утверждении плана информатизации Министерства здравоохранения Российской Федерации на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов» [4]; Профессиональный стандарт «Врач-лечебник (врач-терапевт участковый)», утвержденный приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 21.03.2017 г. № 293н [5]; Профессиональный стандарт «Врач-педиатр участковый», утвержденный приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 27.03.2017 № 306н [6].
На первом курсе, в рамках дисциплины «Физика, математика», обучающиеся изучают теоретические основы математической статистики, описательную статистику, основные статистические показатели и оценки выборки, получают представление о правилах формирования репрезентативной выборки. Ввиду ограниченного количества учебных часов, отведенных на дисциплину, не представляется возможным рассмотреть тему статистических методов в полном объеме. Однако сквозное изучение этой темы в рамках уже другой дисциплины, «Медицинская информатика», позволяет расширить знания по статистическим методам, выполняя анализ данных в среде электронных таблиц и специализированном статистическом пакете.
Исходя из этого, значимым содержательным компонентом дисциплины «Медицинская информатика» является тема «Статистические методы анализа данных в медицине. Стандартное и специализированное программное обеспечение для статистической обработки медико-биологических данных». В процессе изучения данной темы в рамках лекционных и практических занятий рассматриваются следующие вопросы:
— Подготовка данных к статистическому анализу, группировка и кодирование данных.
— Типы статистических данных. Виды шкал, используемых для представления данных в медицине.
— Описательная статистика. Проверка данных на нормальность распределения.
— Статистическая проверка гипотез. Параметрические и непараметрические критерии. Сравнение зависимых и независимых выборок с помощью параметрических критериев.
— Однофакторный дисперсионный анализ. Непараметрический дисперсионный анализ.
— Исследование зависимостей: корреляционный анализ.
— Регрессионный анализ. Линейный регрессионный анализ. Бинарная логистическая регрессия. Множественная линейная регрессия.
— Многомерные статистические методы (на примере кластерного анализа).
На практических занятиях обучающиеся приобретают умения правильного представления медицинских данных, их группировки и ввода в программной среде, умения рационально выбирать и применять статистические методы, анализировать и интерпретировать полученные результаты. Для погружения в тему обучающиеся изучают возможности статистической обработки данных не только в среде электронных таблиц, которые имеют ограничения по выбору методов, но специализированных статистических пакетов на примере пакета PSPP (Program for Statistical Analysis of Sampled Data).
Отметим, что применение специализированных статистических пакетов возможно только при условии, что обучающиеся владеют основными приемами работы в программных средах, знают теоретические основы статистической обработки данных, назначение и границы применения основных статистических методов. Все это позволит им правильно интерпретировать полученные результаты.
Статистические программы условно делят на профессиональные, универсальные и специализированные, также их можно классифицировать как бесплатно распространяемые и коммерческие. К свободному программному обеспечению (Free Software) относится достаточно большое количество универсальных статистических пакетов: PSPP, Macanova, Vista, MyStat, PAST, язык R.
В нашем курсе была выбрана кроссплатформенная универсальная статистическая программа с закрытым кодом PSPP, разработанная в рамках проекта GNU (General Public License) [7].
Выбор данного пакета был обусловлен прежде всего тем, что он является альтернативой статистической программы для социальных исследований IBM SPSS Statistics. Указанные программы имеют идентичный экранный интерфейс и принципы организации работы, а также совместимость данных. Поскольку программа PSPP находится в свободном доступе, то это позволит обучающимся самостоятельно обрабатывать результаты научно-исследовательской работы на своих личных компьютерах. В дальнейшем, для расширенного анализа данных, обучаясь в ординатуре и аспирантуре, обучающиеся смогут без особых трудностей перейти и использовать уже профессиональный пакет SPSS, который выполняет всевозможные сложные виды статистического анализа в медицине.
Результаты исследования и их обсуждение
На первом практическом занятии обучающиеся знакомятся с интерфейсом программы PSPP, осваивают процедуру описания переменных. Экранный интерфейс программы PSPP, как и SPSS, представлен окном просмотра переменных, окном просмотра данных и окном вывода результатов.
Статистический анализ включает несколько этапов, и одним из важных является правильное описание переменных, адекватное кодирование и группировка данных.
Так, достаточно часто в медицинских исследованиях возникает необходимость перевести качественные данные в количественные. Например, пол для удобства обработки представить в дихотомической шкале, а возраст отнести к определенной возрастной группе и представить в порядковой шкале. Программа PSPP позволяет редактировать уже описанные и введенные переменные: перекодировать переменные в новые, выполнять фильтрацию данных.
Проверка данных на соответствие нормальному закону распределения является важным этапом статистического анализа, так как позволяет в последующем корректно выбирать статистический критерий. Проверка на нормальность распределения осуществляется с помощью вычисления описательных характеристик, представления данных в графическом виде, а также применения статистических критериев (Колмогорова – Смирнова, Хи-квадрат).
После выполнения команды по статистической обработке данных в программе PSPP открывается окно просмотра результатов, в котором представлены результаты в табличном и графическом виде. Основные трудности у обучающихся возникают именно на этом этапе, когда необходимо правильно интерпретировать полученное решение и сформулировать корректные выводы. Поэтому обучающимся в задании предлагается подробное и полное описание таблиц, графиков и необходимых статистических правил принятия и отклонения гипотез.
Предмет математической статистики является достаточно сложным для обучающихся медицинского вуза, так как большинство из них сдает только базовый уровень ЕГЭ по математике. Для того чтобы методы статистики не воспринимались абстрактно, для активизации познавательного интереса к предмету и восприятию статистики, как важного инструмента доказательной медицины и проведения клинических испытаний, практические задания по теме подобраны с усилением профессионально-прикладной направленности.
В ходе выполнения заданий делается акцент не на конкретные статистические вычисления, а на понимание обучающимися возможностей и логики того или иного статистического метода, требований и ограничений, предъявляемых к его применению, на анализ полученного результата.
Рассмотрим дидактическую логику построения заданий на примере темы «Регрессионный анализ».
Задание. Определить параметры линейного регрессионного уравнения:
chol1 = b·chol0 + а,
где chol1 – показатель холестерина через один месяц после начала приема препарата пациентами; chol0 – начальный уровень холестерина. После определения параметров b и а, зная исходный показатель холестерина, можно спрогнозировать значение холестерина, которое будет через один месяц.
1. Описать переменные и ввести данные.
2. Выбрать в меню Анализ – Регрессия – Линейная.
3. Задать переменную chol1 (Холестерин через 1 месяц) в поле для Зависимые и переменную chol0 (Холестерин начальное) в Независимые.
4. Выбрать параметры: коэффициенты, доверительный интервал, R.
5. Сохранить и выбрать параметры: прогнозные значения и остатки.
В окне вывода PSPP появятся две таблицы.
Таблица «Резюме модели» содержит следующие показатели (табл. 1): коэффициент корреляции R = 0,85, который свидетельствует о тесной и прямой связи между переменными chol0 и chol1; коэффициент детерминации R2 = 0,72 показывает долю общей вариации, которую способна объяснить регрессионная модель. Доля вариации зависимой переменной является одним из показателей качества модели, чем ближе R2 к 1, тем качественнее построенная модель.
Линейная регрессия. Резюме модели (Холестерин, через 1 м)
Скорректированный R квадрат
Источник: top-technologies.ru
PSPP — Статистический анализ данных
Приложение для статистического анализа данных, предназначенное в качестве свободной альтернативы для IBM SPSS Statistics.
21 мая 2021 г. 20:37 Русский GNU GPL v3
Приложение для статистического анализа данных, предназначенное в качестве свободной альтернативы для IBM SPSS Statistics. Оно имеет графический пользовательский интерфейс и интерфейс командной строки. PSPP написан на C и использует GNU Scientific Library для своих математических подпрограмм. Переведено на русский язык.
По выбору пользователя, статистические результаты и графики доступны в ASCII, PDF, PostScript, SVG или HTML форматах.
PSPP может импортировать GNUmeric и OpenDocument электронные таблицы, Postgres базы данных, разделенные запятыми значения и ASCII файлы.
Проект PSPP (первоначально назывался «Fiasco») появился в конце 1990-х годов в качестве свободного программного обеспечения для замены SPSS, который является инструментом управления и анализа данных, в то время, производимого SPSS Inc.
Характеристики
Ссылки на официальный сайт и загрузку
- Веб-сайт:www.gnu.org/software/pspp
- Каталог загрузки
- Прямая ссылка
- Резервная копия
- Язык: Русский
- ОС: Windows 10, Windows 7, Windows 8, Windows Vista, Windows XP
- Лицензия: GNU GPL v3
- Разработчик: GNU
- Категория:Другие
Источник: xn--90abhbolvbbfgb9aje4m.xn--p1ai
PSPP 0.10.4
PSPP — это продвинутая и мощная утилита, предназначенная для статистического анализа выборочных данных. Это приложение является бесплатной альтернативой проприетарному инструменту SPSS и поставляется с набором схожих функций, за небольшим исключением.
PSPP способен выполнять широкий спектр задач, таких как кластерный анализ, описательная статистика, линейная и логистическая регрессия, непараметрические тесты, факторный анализ, T-тесты и многое другое. Цель приложения — выполнять анализ с повышенной скоростью независимо от объема данных. Вы можете управлять утилитой из ее графического интерфейса или использовать параметры командной строки.
PSPP может поддерживать более миллиарда переменных и случаев. У вас есть возможность импортировать данные из самых разных источников, таких как электронные таблицы, текстовые файлы или базы данных. Приложение может открывать, редактировать и анализировать несколько наборов данных одновременно.
PSPP имеет чистый и интуитивно понятный пользовательский интерфейс, поддерживающий все популярные наборы символов. Несколько языков также поддерживаются.
| ГАЭС |
| 0.10.4 |
| pspp4windows |
| ГАЭС |
| Бесплатно (Freeware) |
| 211 |
| 11540 |
| ГАЭС-20160927-ежедневно-32бит-setup.exe |
| 38.1MB |
| A168B046C2EDA466EFB1626135BC8FD9 |
| Windows All |
| Бизнес |
Похожие программы
PSPPIRE Data Editor 0.10.1
Небольшой инструмент, который позволяет легко анализировать выборочные данные.
Источник: soft-gid.com
PSPP
5 августа, 2016 0
PSPP – свободное программное обеспечение для статистического анализа данных. У PSPP имеются как графический пользовательский интерфейс, так и традиционный интерфейс командной строки. Пакет может быть свободной заменой SPSS от IBM.
Программа написана на языке программирования C с использованием GNU Scientific Library для выполнения математических процедур. Название программы «не имеет официальной расшифровки как аббревиатуры».
В программе предусмотрен полный спектр возможностей статистического анализа, в частности вычисления частот, таблицы сопряжённости, сравнение средних (по t-критерию Стьюдента и на основе однофакторного дисперсионного анализа); построение линейных регрессий, логистических регрессий, переупорядочевание данных, непараметрические проверки, факторный анализ, кластерный анализ, анализ основных компонентов, хи-квадрат-анализ и тому подобное. По состоянию на 2016 год, некоторые из очень сложных статистических проверок ещё не реализовано.
Пользователь программы может сохранять статистические расчёты и графики в форматах ASCII, PDF, PostScript, SVG и HTML. Предусмотрена возможность создания широкого диапазона статистической графики: гистограмм, круговых диаграмм, столбиковых и точечных диаграмм.
PSPP может импортировать данные в форматах электронных таблиц Gnumeric и OpenDocument, баз данных PostgreSQL, значений, разделённых запятыми (CSV), и ASCII. Программа способна импортировать данные в форматах «portable» и «system» SPSS. Доступ к некоторым из библиотек, используемых PSPP, можно осуществлять на программном уровне; PSPP-Perl является интерфейсом Perl к библиотекам PSPP.
Ссылки
Похожие программы
NAMD
LAMMPS
FSS Plagiator
Знайка
BlueJ
Альтаир Финансовый калькулятор
Maxima
GCompris
Физика. Обучающая и тестирующая система
Источник: wikiprograms.org
PSPP – (20160927)
Программа для выполнения статического анализа данных. У программы есть графический интерфейс, и есть возможность работать через командную строку. Программа написана на языке программирования C и использует для математических процедур библиотеки GNU Scientific Library.
Некоторые возможности программы: вычисления частот, таблицы сопряжённости, сравнение средних, построение линейных и логистических регрессий, переупорядочивание данных и другие возможности. Вы сможете результаты статистических расчёты и графиков сохранить в форматах ASCII, PDF, PostScript, SVG и HTML. Есть возможность импортировать данные из таблиц Gnumeric и OpenDocument, баз данных PostgreSQL, значений, разделённых запятыми (CSV), и ASCII. Программа бесплатная.
Источник: sonraid.ru