LF:DSAK051 Analýza klinických dat - Informace o předmětu
DSAK051 Analýza klinických dat
Lékařská fakultajaro 2017
- Rozsah
- 2/0. 5 kr. Ukončení: k.
- Vyučující
- prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Eva Budinská, Ph.D. (přednášející) - Garance
- prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta - Předpoklady
- Nejsou - základni kurz.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- předmět má 106 mateřských oborů, zobrazit
- Cíle předmětu
- Předmět je úvodem do praktické analýzy dat pro studenty biologických a případně klinických vědních oborů. Látka navazuje na teoretické přednášky analýzy dat 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. V průběhu kurzu budou posluchači rovněž zdokonaleni v užívání produktů MS Office.
- 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 rozloľení, distribuční funkce, frekvenční tabulky, kvantily. Tabulky modelových rozloľení. 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. Rozloľení spojitých proměnných - testování hypotéz, grafické metody. Rozloľení 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 rozloľení v biologii, modelování pomocí binomického rozloľení. Jednovýběrové testy o binomickém parametru p a Poissonově konstantě l.
- 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 vyąąího řádu. Analýza rozptylu u těchto regresních analýz. Polynomiální regrese v návaznosti na ANOVA testy. Analýza reziduí regresních modelů. Úvod do vícerozměrné lineární regrese.
- 12. Stručný přehled vícerozměrných metod v biologii a ekologii. Aplikace statistiky v ekotoxikologii, modelování vlastností makromolekul. Význam analýzy dat při hodnocení rizik.Přehled literatury a časopisů zabývajících se biostatistickými metodami. Stručný přehled softwarových produktů vhodných pro zpracování biologických dat.
- Literatura
- J. Benedík, L. Duąek (1993) Sbírka příkladů z biostatistiky. Nakladatelství KONVOJ, Brno.
- Zar, J.H. (1994) Biostatistical methods. Prentice Hall, London. 2nd ed.
- G. W. Snedecor, W. G. Cochran (1971). Statistical methods. Iowa State University Press.
- HAVRÁNEK, Tomáš. Statistika pro biologické a lékařské vědy. 1. vyd. Praha: Academia, 1993, 476 s. ISBN 8020000801. info
- Výukové metody
- Teoretické přednášky doplněné komentovanými příklady, studenti jsou podporováni v kladení otázek týkajících se probírané látky.
- Metody hodnocení
- Předmět je uzavřen písemným kolokviem 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
- Informace o terminu vyuky jsou k dispozici na http://www.med.muni.cz/studium/pgs/analyza/index.html.
- Další komentáře
- Předmět je vyučován každoročně.
Poznámka k periodicitě výuky: 2 kurzy ročně.
Výuka probíhá blokově.
- Statistika zápisu (jaro 2017, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/med/jaro2017/DSAK051