BMBS051 Biostatistika-základní kurz

Lékařská fakulta
podzim 2019
Rozsah
3/0/0. 3 kr. (plus 1 za zk). Ukončení: zk.
Vyučující
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Jiří Jarkovský, 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
VLLM0522p Lékařská mikrobiologie II př. && VLIM051p Imunologie - přednáška && ( VSBC041p Biochemie II - předn. || VSBC0422p Biochemie II -p || VLBC0422p Biochemie II-předn. ) && ( VSIP0622c Interní propedeutika II -cvič. || VLLP0633c Propedeutika III - cvičení )
Nejsou - jde o základní kurz.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
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. 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
  • 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
  • J. Benedík, L. Duąek (1993) Sbírka příkladů z biostatistiky. Nakladatelství KONVOJ, Brno.
Výukové metody
Teoretické přednášky doplněné komentovanými příklady, studenti jsou podporováni v kladení otázek týkajících se probírané látky.
Metody hodnocení
Předmět je uzavřen písemnou zkouškou 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
http://www.cba.muni.cz/vyuka/
Navazující předměty vyučované na PřF MU: Bi5041 Biostatistický seminář I; Bi5042 Biostatistický seminář II; Bi5043 Biostatistický seminář III; Bi7490 Základy stochastického modelování; Bi8600 Vícerozměrné statistické metody
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.