Во введении объясняется, почему математический анализ нужен для изучения данных о кожных заболеваниях. Формулируются проблема, цель, задачи и предполагаемый результат проекта, а также уточняется, что используются только учебные или обезличенные сведения. Отдельно обозначаются границы исследования: расчёты помогают интерпретировать группы данных, но не заменяют медицинский осмотр, лабораторную диагностику и консультацию специалиста.

Раздел даёт базовое представление о коже как органе и о направлениях дерматологии. Описываются распространённые группы кожных состояний, возможные признаки наблюдения и источники медицинских данных. Материал подбирается на школьном уровне: без постановки диагнозов и назначения лечения. Особое внимание уделяется тому, какие характеристики можно безопасно заносить в учебную таблицу и почему личные данные пациентов должны быть исключены.

В пункте рассматриваются абсолютные и относительные частоты, проценты, среднее арифметическое, медиана, мода, размах и доли по группам. Объясняется, как эти показатели применяют к возрасту, частоте симптомов или результатам тестирования. Приводятся правила выбора показателя в зависимости от типа данных и примеры ситуаций, когда одно среднее значение может исказить представление о всей совокупности наблюдений.

Раздел посвящён чувствительности, специфичности, истинно положительным, истинно отрицательным, ложноположительным и ложноотрицательным результатам. На таблице сопряжённости показывается порядок вычислений и различие между вероятностью болезни при положительном тесте и общей точностью метода. Также объясняется, почему распространённость состояния в конкретной группе влияет на практическую ценность результата.

Здесь рассматривается корреляция как способ оценить направление и тесноту связи между двумя количественными признаками. Объясняются ограничения коэффициента корреляции и опасность подмены связи причинным объяснением. В качестве расширения описываются простая линейная модель и логистический подход, который может оценивать вероятность события, но требует качественных данных и профессиональной проверки.

Пункт описывает этапы подготовки учебного исследования: формулировку признаков, проверку таблицы, удаление идентификаторов, разделение групп и фиксацию источника данных. Рассматриваются добровольность участия, конфиденциальность, недопустимость публикации фотографий без разрешения и необходимость осторожных формулировок. Отдельно подчёркивается, что школьный анализ не предназначен для самостоятельной диагностики кожных заболеваний.

В практической части создаётся или выбирается обезличенный набор наблюдений с заранее определёнными признаками. Рассчитываются проценты, средние и медианные значения, строятся диаграммы, а при наличии подходящих данных проверяется статистическая связь между признаками. Каждый шаг сопровождается пояснением формулы, единиц измерения и возможной погрешности, чтобы результат можно было воспроизвести в электронной таблице или простой программе.

В заключении обобщаются результаты выполненных расчётов и оценивается, достигнута ли поставленная цель. Формулируется, какие методы оказались удобными для описания данных, какие ограничения связаны с размером и составом учебной выборки, а какие выводы делать нельзя. Также обозначаются возможные направления продолжения: расширение набора данных, сравнение нескольких методов и консультация с медицинским специалистом.

В списке литературы приводятся использованные учебники по математической статистике и биологии, материалы медицинских организаций, научные публикации и руководства по защите персональных данных. Источники оформляются единообразно: указываются автор или организация, название, год публикации и ссылка для интернет-материалов. В перечень включаются только проверяемые материалы, соответствующие теме дерматологии и статистического анализа.