MIKAM021s Analýza a management dat pro zdravotnické obory - seminář

Lékařská fakulta
jaro 2020
Rozsah
0/0.3/0. 5. 1 kr. Ukončení: z.
Vyučující
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Denisa Krejčí, Ph.D. (cvičící)
Mgr. et Mgr. Jiří Kalina, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Danka Haruštiaková, Ph.D. (cvičící)
Silvie Koutná (pomocník)
Garance
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta
Kontaktní osoba: Silvie Koutná
Dodavatelské pracoviště: Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta
Rozvrh
Po 1. 6. 8:00–9:40 D29/347-RCX2, 9:50–11:30 D29/347-RCX2, 11:50–13:30 D29/347-RCX2, Út 2. 6. 8:00–9:40 D29/347-RCX2, 9:50–11:30 D29/347-RCX2
Předpoklady
MIKVO011s Výzkum v ošetřovatelství-sem.
Předpokladem je základní zkušenost s prací na PC.
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 klinických vědních oborů. Látka navazuje na přednášku MIKAM021p Analýza a management dat pro zdravotnické obory z pohledu praktického řešení problémů analýzy dat ve statistickém software. Studenti budou podrobně seznámeni se všemi aspekty práce s daty a jejich statistického hodnocení (popisná statistika, jednovýběrové a dvouvýběrové testy, testy pro kategoriální data, ANOVA, korelační analýza, vizualizace dat). Kurz vede k osvojení základních principů statistické 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:
- Popisná statistika, vizualizace kvantitativních i kvalitativních dat.
- Modelová rozdělení pro spojité proměnné.
- Jednovýběrové testy - parametrické i neparametrické.
- Dvouvýběrové testy - parametrické i neparametrické.
- Analýza rozptylu (ANOVA), Kruskal-Wallisův test.
- Analýza kontingenční tabulky.
- Korelace, lineární regrese.
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
    doporučená literatura
  • ZAR, Jerrold H. Biostatistical analysis. 5th ed. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 2010, xiii, 944. ISBN 9780131008465. info
  • POCOCK, Stuart J. Clinical trials : a practical approach. Chichester: John Wiley & Sons, 1999, xii, 266. ISBN 0471901555. info
  • MCFADDEN, Eleanor. Management of data in clinical trials. New York: John Wiley & Sons, 1998, xi, 210. ISBN 047130316X. info
  • HAVRÁNEK, Tomáš. Statistika pro biologické a lékařské vědy. 1. vyd. Praha: Academia, 1993, 476 s. ISBN 8020000801. info
  • ALTMAN, Douglas G. Practical statistics for medical research. 1st ed. Boca Raton: Chapmann & Hall/CRC, 1991, xii, 611. ISBN 0412276305. info
Výukové metody
Teoretické přednášky doplněné komentovanými příklady, studenti jsou podporováni v kladení otázek týkajících se probírané látky.
Metody hodnocení
Zápočet je udělen za účast.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.