PřF:Bi9127 Hodnocení dat v HUBI - Informace o předmětu

Bi9127 Hodnocení statistických dat v Biologii člověka

Rozsah

0/2/0. 2 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Kateřina Dadáková, Ph.D. (přednášející)
doc. Mgr. Tomáš Zeman, Ph.D. (přednášející)

Garance

doc. RNDr. Eva Drozdová, Ph.D.
Ústav experimentální biologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Eva Drozdová, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav experimentální biologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 17:00–18:50 D36/347

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Mateřské obory/plány

• Analytická biochemie (program PřF, N-BCH)
• Analytická biochemie (program PřF, N-BIC)
• Bioanalytik - odborný pracovník v laboratorních metodách (program PřF, N-BCH)
• Biochemie (program PřF, N-BCH)
• Biochemie (program PřF, N-BIC)
• Biologie člověka (program PřF, N-BCL)
• Biotechnologie (program PřF, N-BTC)
• Genomika a proteomika (program PřF, N-BCH)
• Genomika a Proteomika (program PřF, N-BIC)
• Speciální biologie (program PřF, N-EXB, směr Antropobiologie a antropogenetika)

Cíle předmětu

Studenti se v rámci kurzu seznámí se základními statistickými metodami pro hodnocení experimentálních dat v biologii člověka a naučí se je používat na reálných datech.

Výstupy z učení

Student bude po absolvování předmětu schopen:
- zvolit pro vyhodnocení konkrétních experimentálních dat v biologii člověka vhodné statistické metody;
- interpretovat výsledky statistického vyhodnocení dat

Osnova

• 1) základní pojmy: typy znaků (nominální, ordinální, intervalové a poměrové znaky), popisná statistika, definice pravděpodobnosti, princip statistického testování hypotéz, statistický software
• 2) rozdělení pravděpodobnosti: diskrétní a spojitá rozdělení pravděpodobnosti, kvalitativní a kvantitativní data, příklady diskrétních rozdělení, příklady spojitých rozdělení, základní charakteristiky dat
• 3) vizualizace dat: bodový graf, histogram, krabicový graf, odlehlé hodnoty
• 4) statistické vyhodnocení kvalitativních dat: kontingenční tabulka, Chi-test, Fisherův přesný test, Odds Ratio (OR), Risk Ratio (RR)
• 5) statistické vyhodnocení asociační studie: typy asociačních studií, výběr dat pro asociační studii, vyhodnocení genomových asociačních studií (GWAS), problém mnohonásobného testování, Bonferroniho korekce
• 6) stanovení chyby měření u kvalitativních dat: inter-observer error, intra-observer error, koeficient kappa
• 7) parametrické testy pro statistického vyhodnocení kvantitativních dat: testování normality, nepárový t-test, párový t-test, testování shody rozptylů, ANOVA, post-hoc testy
• 8) neparametrické testy pro statistického vyhodnocení kvantitativních dat: znaménkový test, Wilcoxonův test, Mannův-Whitneyův test, Kruskalův-Wallisův test
• 9) vyhodnocení relativní genové exprese: výpočet relativní genové exprese, volba správného statistického testu
• 10) korelační analýza: Pearsonův korelační koeficient, Spearmanův korelační koeficient, základy lineární regrese, linkage disequilibrium
• 11) stanovení chyby měření u kvantitativních dat: TEM, koeficient reliability
• 12) určení příbuznosti: Bayesova věta, podmíněná pravděpodobnost, princip určení otcovství na základě DNA

Literatura

doporučená literatura
• BUDÍKOVÁ, Marie, Maria KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. vydání první. Praha: Grada Publishing, a.s., 2010, 272 s. edice Expert. ISBN 978-80-247-3243-5. URL info

Výukové metody

teoretická příprava, skupinová diskuze

Metody hodnocení

prezentace závěrečného projektu

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

• Statistika zápisu (podzim 2020, nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2020/Bi9127