LF:MNBS081p Biostatistika - př. - Informace o předmětu
MNBS081p Biostatistika - přednáška
Lékařská fakultajaro 2025
- Rozsah
- 1/0/0. 15. 2 kr. Ukončení: k.
Vyučováno kontaktně - Vyučující
- prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Michal Svoboda (přednášející)
RNDr. Danka Haruštiaková, Ph.D. (přednášející)
MVDr. Halina Matějová (pomocník) - Garance
- prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta
Kontaktní osoba: MVDr. Halina Matějová
Dodavatelské pracoviště: Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta - Předpoklady
- žádné - základní kurz
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
- Mateřské obory/plány
- Nutriční specialista (program LF, N-SZ)
- Výživa dospělých a dětí (program LF, N-VDD)
- 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. Práce s daty – zásady správného ukládání dat a jejich kontroly. MS Office Excel – vhodný nástroj pro manipulaci s daty.
- 2. Úvod do statistiky. Typy dat v medicíně a biologii; nominální, ordinální, spojitá proměnná. Vizualizace kvantitativních a kvalitativních (kategoriálních) proměnných.
- 3. Popisná statistika. Průměr, medián, kvantily, rozptyl. Frekvenční tabulka.
- 4. Rozložení spojitých proměnných. Normální rozložení, log-normální rozložení.
- 5. Základní principy testování hypotéz. Definice nulové a alternativní hypotézy. Hladina významnosti. Chyba I. a II. druhu.
- 6. Ověření normality rozložení. Grafické ověření normality (histogram, normálně-pravděpodobnostný graf). Shapiro-Wilkův test k ověření normality rozložení.
- 7. Parametrické testy: t-testy. Jednovýběrový t-test, dvouvýběrový t-test, párový t-test.
- 8. Analýza rozptylu ANOVA.
- 9. Neparametrické testy: jednovýběrový Wilcoxnův test, Mannův-Whitneyův U test, párový Wilcoxnův test, Kruskalův-Wallisův test.
- 10. Definice kontingenční tabulky a její analýza: Pearsonův chí-kvadrát test, Fisherův přesný test, McNemarův test.
- 11. Korelace. Pearsonův korelační koeficient, Spearmanův korelační koeficient.
- 12. Úvod do regresní analýzy. Lineární regrese.
- Literatura
- Výukové metody
- přednášky doplněné o ukázky řešení praktických příkladů
- Metody hodnocení
- Předmět je uzavřen písemnou zkouškou testující uchopení principů a správnou aplikaci metod. Zkouška pokrývá celý rozsah kurzu od popisné statistiky, předpokladů statistického testování až po aplikaci konkrétních testů na konkrétních příkladech.
- Navazující předměty
- Další komentáře
- Předmět je vyučován každoročně.
Poznámka k četnosti výuky: samostudium.
- Statistika zápisu (jaro 2025, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/med/jaro2025/MNBS081p