LF:ASTAc Biostatistika - cvičení - Informace o předmětu
ASTAc Biostatistika - cvičení
Lékařská fakultapodzim 2021
- Rozsah
- 0/1/0. 15. 2 kr. Ukončení: z.
Vyučováno prezenčně. - 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 (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
- Biomedicínská technika a bioinformatika (program LF, C-CV)
- 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
- Statistika zápisu (podzim 2021, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/med/podzim2021/ASTAc