EMBS0111c Biostatistika - cvičení

Lékařská fakulta
podzim 2024
Rozsah
0/1/0. 15. 1 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: z.
Vyučováno kontaktně
Vyučující
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Danka Haruštiaková, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Renata Chloupková (cvičící)
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jan Švancara (cvičící)
Garance
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta
Předpoklady
Souběžný zápis EMBS0111p Biostatistika.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět je úvodem do praktické analýzy dat pro studenty biologických a případně klinických vědních oborů. Látka navazuje na přednášku Bi5040 Biostatistika z pohledu praktického řešení problémů analýzy dat ve statistických software (popisná statistika, jednovýběrové a dvouvýběrové testy, testy pro kategoriální data, ANOVA, korelační a regresní analýza, vizualizace dat, základy experimentálního designu). Kurz vede k osvojení základních principů biostatistické analýzy dat a připravuje uchazeče k jejímu samostatnému využití ve vlastní vědecké práci.
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- používat následující metody analýzy metod:
- Popisná statistika, vizualizace dat.
- Tabulka statistických rozdělení.
- Základy designu experimentů.
- Modelová rozdělení pro spojité a kategoriální proměnné.
- Aplikace binomického rozdělení na biologická data.
- Jednovýběrové testy.
- Dvouvýběrové testy.
- Test dobré shody.
- Analýza rozptylu (ANOVA).
- Korelace, lineární regrese.
Osnova
  • 1. Úvod do statistiky, testování hypotéz. Stochastická rozložení, distribuční funkce, frekvenční tabulky, kvantily. Tabulky modelových rozložení. 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. Rozložení spojitých proměnných - testování hypotéz, grafické metody. Rozložení binárních proměnných - testování hypotéz, grafické metody.
  • 4. Jednovýběrové testy. Testování hypotéz o parametrech výběrových populací: výběrový průměr, medián, směrodatná odchylka, rozptyl.
  • 5. Aplikace binomického rozložení v biologii, modelování pomocí binomického rozložení. Jednovýběrové testy o binomickém parametru p.
  • 6. Srovnávání parametrů dvou výběrových populací. 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.
  • 8. Korelační analýza. Parametrická a pořadová korelace. Korelační a kovarianční matice.
  • 9. Analýza rozptylu (ANOVA), modely jednoduchého třídění.. Neparametrické metody analýzy rozptylu.
  • 10. Úvod do regresní analýzy. Regresní analýza přímky. Analýza rozptylu v regresní analýze přímky. Lineární regrese. Analýza reziduí regresních modelů.
Literatura
  • Zar, J.H. (1998) Biostatistical analysis. Prentice Hall, London. 4th ed.
  • Sokal, R.R., Rohlf, F.J. (1994) Biometry, W. H. Freeman, 3th ed.
  • Petrie, A., Watson, P. (2006) Statistics for Veterinary and Animal Science, Wiley-Blackwell; 2nd ed
Výukové metody
Cvičení na počítačích
Metody hodnocení
Test spočívající v korektní aplikaci statistických metod na příkladových datech na PC.
Informace učitele
V podzimním semestru 2020 proběhne výuka přes MS Teams.
Další komentáře
Výuka probíhá každý druhý týden.
Poznámka k četnosti výuky: každý druhý týden 2 hod, část seminárních skupin v liché a část v sudé týdny.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/med/podzim2024/EMBS0111c