Bi9001c Statistická analýza experimentálních dat - cvičení

Přírodovědecká fakulta
podzim 2019
Rozsah
0/2/0. 2 kr. Ukončení: z.
Vyučující
RNDr. Milan Baláž, Ph.D. (cvičící)
Garance
RNDr. Milan Baláž, Ph.D.
Ústav experimentální biologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Naděžda Bílá
Dodavatelské pracoviště: Ústav experimentální biologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
Bi9001c/01: Út 8:00–9:50 B09/316, M. Baláž
Bi9001c/02: St 9:00–10:50 B09/316, M. Baláž
Předpoklady
NOW( Bi9001 Statistická analýza dat )
Jsou požadovány základní znalosti ovládání PC a tabulového procesoru (používán bude MS Excel).
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Cílem praktickcých cvičení je naučit se efektivně používat software Statistica (částečně též Microsoft Excel) pro výpočet statistických testů, adekvátních k danému designu pokusu.
Výstupy z učení
Po absolvování těchto praktických cvičení by studenti měli být schopni:
navrhnout adekvátní design experimentu;
zvolit vhodnou statistickou metodu pro daná data a uspořádání experimentu;
analyzovat tato data s využitím software Statistica;
získané výseledky efektivně prezentovat s pomocí zpráv, grafů a tabulek.
Osnova
  • Sběr dat, jejich organizace v tabulkových procesorech. Statistické programy pro PC. Import dat z tabulkových procesorů. Typy proměnných, statistická rozložení, kvantily, nulová hypotéza, chyba I. a II. druhu. Design experimentu, volba vhodné statistické metody. X2 test. F-test, t-test. Jednocestná analýza rozptylu, homogenita rozptylů, nezávislost reziduí, transformace dat, kontrasty, a priori a post-hoc testy. Vícecestné analýzy rozptylu: faktoriální, hierarchické, blokové uspořádání, design opakovaných měření; interakce, model pevných a náhodných efektů, smíšený model. Analýza kovariance. Korelační analýza, Pearsonův a Spearmanův korelační koeficient, parciální korelační koeficient. Regresní analýza, linearní a nelineární regrese, vícenásobná regrese.
Literatura
  • LEPŠ, Jan. Biostatistika. Vyd. 1. České Budějovice: Jihočeská universita, 1996, 165 s. ISBN 8070401540. info
  • SOKAL, Robert R. a James F. ROHLF. Biometry :the principles and practice of statistics in biological research. 3rd ed. New York: W.H. Freeman and Company, 1995, xix, 887 s. ISBN 0-7167-2411-1. info
  • FRY, J. Biological data analysis - a practical approach. Oxford: Oxford University Press, 1994. info
Výukové metody
Praktická cvičení s využitím software MS Excel a Statistica.
Metody hodnocení
Průběžné ověřování znalostí pomocí modelových příkladů počítaných v rámci cvičení.
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2007 - akreditace, podzim 2010 - akreditace, podzim 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2011 - akreditace, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.