LF:BMBS051 Biostatistika - základní kurz - Informace o předmětu

BMBS051 Biostatistika-základní kurz

Rozsah

3/0/0. 45. 3 kr. (plus 1 za zk). Ukončení: zk.
Vyučováno kontaktně

Vyučující

prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta

Předpoklady

VLLM0522p Lékařská mikrobiologie II př. && VLIM051p Imunologie - přednáška && ( VSBC041p Biochemie II - předn. || VSBC0422p Biochemie II -p || VLBC0422p Biochemie II - přednáška ) && ( VSIP0622c Interní propedeutika II -cvič. || VLLP0633c Propedeutika III - cvičení )
Nejsou - jde o základní kurz.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Předmět je úvodem do aplikované analýzy dat pro studenty biologických a klinických vědních oborů. Látka je probírána od teoretických základů (principy provádění statistických odhadů, existence stochastických rozložení, základy statistických testů), přes jednoduché aplikace (jednovýběrové a dvouvýběrové testy, korelační analýza) až po základy stochastického modelování a experimentálního designu (plánování experimentů, základy regresní analýzy, analýza rozptylu). Teorie je vždy probírána v přímé spojitosti s praktickými příklady. Kurz vede k osvojení základních principů biostatistické analýzy dat a připravuje uchazeče k jejímu samostatnému využití ve vlastní vědecké práci.

Výstupy z učení

V závěru kurzu jsou studenti schopni:
Definovat strukturu datového souboru pro statistickou analýzu;
Vizualizovat vstupní data pro analýzu a tyto vizualizace interpretovat;
Identifikovat vhodné metody popisné analýzy dat;
Fomulovat hypotézy statistické analýzy dat;
Vybrat korektní statistické testy pro potvrzení/vyvrácení položených hypotéz;
Interpretovat výsledky statistického hodnocení dat (jak vlastní, tak v odborné literatuře);
Posoudit vhodnost aplikace různých statistických metod na různé typy dat

Osnova

• 1. Úvod do statistiky, testování hypotéz. Stochastická rozloľení, distribuční funkce, frekvenční tabulky, kvantily. Tabulky modelových rozloľení. Výběry z biologických populací, zpracování dat. Úvod do plánování výběrů.
• 2. Spojitá, ordinální a nominální data v biologii. Odhady výběrových parametrů. Procenta a indexy jako odvozená biologická data.
• 3. Rozloľení spojitých proměnných - testování hypotéz, grafické metody. Rozloľení binárních proměnných - testování hypotéz, grafické metody.
• 4. Jednovýběrové testy. Testování hypotéz o parametrech výběrových populací: výběrový průměr, medián, směrodatná odchylka, rozptyl. Výběrové a experimentální plány pro testování parametrů výběrových populací.
• 5. Aplikace binomického a Poissonova rozloľení v biologii, modelování pomocí binomického rozloľení. Jednovýběrové testy o binomickém parametru p a Poissonově konstantě l.
• 6. Srovnávání parametrů dvou výběrových populací. Experimentální plány - zcela znáhodněný a párový. Parametrické a neparametrické metody. Formální prezentace srovnání dvou výběrových populací v literatuře. Grafické metody.
• 7. Analýza binárních a ordinálních dat. Test dobré shody: genetika, molekulární biologie, ekologie. Analýza R x C kontingenčních tabulek, diskriminace kategoriálních dat. Binomický test a test homogenity binomických četností.
• 8. Korelační analýza. Parametrická a pořadová korelace. Míry podobnosti v ekologii (kovariance, korelační koeficienty, koeficienty podobnosti). Korelační a kovarianční matice. Parciální korelace.
• 9. Analýza rozptylu (ANOVA): modely jednoduchého třídění pro experimentální a ekologická data. Neparametrické metody analýzy rozptylu.
• 10. ANOVA dvojného třídění, testování interakcí jednoho nebo více pokusných zásahů, formální prezentace výsledků analýzy rozptylu. Stručný přehled experimentálních plánů: jednoduché a dvojné třídění, faktoriální plány a plány zcela znáhodněných bloků. Laboratorní a terénní pokusy. Hierarchická analýza rozptylu v genetice a ekologii.
• 11. Úvod do regresní analýzy. Regresní analýza přímky. Analýza rozptylu v regresní analýze přímky. Lineární regrese. polynomy vyąąího řádu. Analýza rozptylu u těchto regresních analýz. Polynomiální regrese v návaznosti na ANOVA testy. Analýza reziduí regresních modelů. Úvod do vícerozměrné lineární regrese.
• 12. Stručný přehled vícerozměrných metod v biologii a ekologii. Aplikace statistiky v ekotoxikologii, modelování vlastností makromolekul. Význam analýzy dat při hodnocení rizik.Přehled literatury a časopisů zabývajících se biostatistickými metodami. Stručný přehled softwarových produktů vhodných pro zpracování biologických dat.

Literatura

• Zar, J.H. (1994) Biostatistical methods. Prentice Hall, London. 2nd ed.
• G. W. Snedecor, W. G. Cochran (1971). Statistical methods. Iowa State University Press.
• HAVRÁNEK, Tomáš. Statistika pro biologické a lékařské vědy. 1. vyd. Praha: Academia, 1993, 476 s. ISBN 8020000801. info
• J. Benedík, L. Duąek (1993) Sbírka příkladů z biostatistiky. Nakladatelství KONVOJ, Brno.

Výukové metody

Teoretické přednášky doplněné komentovanými příklady, studenti jsou podporováni v kladení otázek týkajících se probírané látky.

Metody hodnocení

Předmět je uzavřen písemnou zkouškou testující uchopení principů, správnou aplikaci a základní výpočetní dovednosti studentů. Zkouška pokrývá celý rozsah kurzu od popisné statistiky, předpokladů statistického testovní až po aplikaci konkrétních testů na konkrétních reálných příkladech.

Informace učitele

http://www.cba.muni.cz/vyuka/
V podzimním semestru 2020 proběhne výuka přes MS Teams.

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/med/podzim2024/BMBS051