PřF:Bi9127 Hodnocení dat v HUBI - Informace o předmětu
Bi9127 Hodnocení statistických dat v Biologii člověka
Přírodovědecká fakultapodzim 2021
- Rozsah
- 0/2/0. 2 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- Mgr. Kateřina Dadáková, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Eva Drozdová, 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
- Čt 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 2021, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2021/Bi9127