ASTAc Biostatistika - cvičení

Lékařská fakulta
podzim 2021
Rozsah
0/1/0. 15. 2 kr. Ukončení: z.
Vyučující
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Danka Haruštiaková, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Renata Chloupková (cvičící)
Mgr. Ondřej Ngo, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Michal Svoboda (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
Dodavatelské pracoviště: Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
ASTAc/A: Čt 23. 9. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 7. 10. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 21. 10. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 4. 11. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 18. 11. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 2. 12. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 16. 12. 16:00–17:40 D29/347-RCX2
ASTAc/B: Čt 16. 9. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 30. 9. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 14. 10. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 11. 11. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 25. 11. 16:00–17:40 D29/347-RCX2, Čt 9. 12. 16:00–17:40 D29/347-RCX2
ASTAc/C: Čt 23. 9. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 7. 10. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 21. 10. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 4. 11. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 18. 11. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 2. 12. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 16. 12. 14:00–15:40 D29/347-RCX2
ASTAc/D: Čt 16. 9. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 30. 9. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 14. 10. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 11. 11. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 25. 11. 14:00–15:40 D29/347-RCX2, Čt 9. 12. 14:00–15:40 D29/347-RCX2
Předpoklady
Nejsou - jde o základní kurz.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
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. Výběrové a experimentální plány pro testování parametrů výběrových populací. 5. Aplikace binomického a Poissonova rozložení v biologii, modelování pomocí binomického rozložení. Jednovýběrové testy o binomickém parametru p a Poissonově konstantě. 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 vyššího řádu. Analýza rozptylu u těchto regresních analýz. Polynomiální regrese v návaznosti na ANOVA testy. Analýza reziduí regresních modelů. Úvod do vícerozměrné lineární regrese.
Literatura
  • Petrie, A., Watson, P. (2006) Statistics for Veterinary and Animal Science, Wiley-Blackwell; 2nd ed
  • Zar, J.H. (1998) Biostatistical analysis. Prentice Hall, London. 4th ed.
  • Sokal, R.R., Rohlf, F.J. (1994) Biometry, W. H. Freeman, 3th ed.
Výukové metody
Cvičení na počítačích
Metody hodnocení
Test spočívající v korektní aplikaci statistických metod na příkladových datech na PC.
Informace učitele
http://www.iba.muni.cz/vyuka/
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.