MNBS081p Biostatistika - přednáška

Lékařská fakulta
jaro 2021
Rozsah
1/0/0. 15. 2 kr. Ukončení: k.
Vyučováno online.
Vyučující
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Jan Mužík, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Danka Haruštiaková, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Jan Švancara (přednášející)
RNDr. Michaela Cvanová, Ph.D. (přednášející)
MVDr. Halina Matějová (pomocník)
Garance
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
Institut biostatistiky a analýz - Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost - Lékařská fakulta
Kontaktní osoba: MVDr. Halina Matějová
Dodavatelské pracoviště: Institut biostatistiky a analýz - Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost - Lékařská fakulta
Rozvrh
Út 2. 3. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 9. 3. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 16. 3. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 23. 3. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 30. 3. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 6. 4. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 13. 4. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 20. 4. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 27. 4. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 4. 5. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 11. 5. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 18. 5. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 25. 5. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 1. 6. 14:00–15:40 F01B1/709, Út 8. 6. 14:00–15:40 F01B1/709
Předpoklady
žádné - základní kurz
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
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. Práce s daty – zásady správného ukládání dat a jejich kontroly. MS Office Excel – vhodný nástroj pro manipulaci s daty.
  • 2. Úvod do statistiky. Typy dat v medicíně a biologii; nominální, ordinální, spojitá proměnná. Vizualizace kvantitativních a kvalitativních (kategoriálních) proměnných.
  • 3. Popisná statistika. Průměr, medián, kvantily, rozptyl. Frekvenční tabulka.
  • 4. Rozložení spojitých proměnných. Normální rozložení, log-normální rozložení.
  • 5. Základní principy testování hypotéz. Definice nulové a alternativní hypotézy. Hladina významnosti. Chyba I. a II. druhu.
  • 6. Ověření normality rozložení. Grafické ověření normality (histogram, normálně-pravděpodobnostný graf). Shapiro-Wilkův test k ověření normality rozložení.
  • 7. Parametrické testy: t-testy. Jednovýběrový t-test, dvouvýběrový t-test, párový t-test.
  • 8. Analýza rozptylu ANOVA.
  • 9. Neparametrické testy: jednovýběrový Wilcoxnův test, Mannův-Whitneyův U test, párový Wilcoxnův test, Kruskalův-Wallisův test.
  • 10. Definice kontingenční tabulky a její analýza: Pearsonův chí-kvadrát test, Fisherův přesný test, McNemarův test.
  • 11. Korelace. Pearsonův korelační koeficient, Spearmanův korelační koeficient.
  • 12. Úvod do regresní analýzy. Lineární regrese.
Literatura
  • MELOUN, Milan a Jiří MILITKÝ. Statistické zpracování experimentálních dat. [1. vyd.]. Praha: Plus, 1994. 839 s. ISBN 80-85297-56-6. info
  • HAVRÁNEK, Tomáš. Statistika pro biologické a lékařské vědy. 1. vyd. Praha: Academia, 1993. 476 s. ISBN 8020000801. info
Výukové metody
přednášky doplněné o ukázky řešení praktických příkladů
Metody hodnocení
Podmínkou kolokvia je 50% úspěšnost v závěrečném testu.
Navazující předměty
Informace učitele
Výuka v jarním semestru 2021 bude probíhat online přes MS Teams. Z online schůzek budou pořizovány záznamy, které budou mít studenti k dispozici v IS-u mezi učebními materiály. Přístup k záznamům schůzek budou mít pouze studenti předmětu v daném období. Záznamy schůzek nebude možné stahovat, pouze přehrávat.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2022, jaro 2023.