LF:ASTAp Biostatistika - přednáška - Informace o předmětu
ASTAp Biostatistika - přednáška
Lékařská fakultapodzim 2022
- Rozsah
- 2/0/0. 30. 3 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (přednášející) - 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
- St 17:00–18:40 B11/132
- Předpoklady
- Nejsou - jde o základní kurz.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Biomedicínská technika a bioinformatika (program LF, C-CV)
- Management klinických dat (program LF, B-SZ)
- 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. 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
- Teoretické přednášky doplněné komentovanými příklady, studenti jsou podporováni v kladení otázek týkajících se probírané látky.
- Metody hodnocení
- Předmět je uzavřen písemnou zkouškou testující uchopení principů, správnou aplikaci a základní výpočetní dovednosti studentů. Zkouška pokrývá celý rozsah kurzu od popisné statistiky, předpokladů statistického testovní až po aplikaci konkrétních testů na konkrétních reálných příkladech.
- Informace učitele
- http://www.cba.muni.cz/vyuka/
V podzimním semestru 2020 proběhne s rozvrhem synchronní výuka přes MS Teams. - Další komentáře
- Studijní materiály
- Statistika zápisu (podzim 2022, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/med/podzim2022/ASTAp