PřF:Bi9001c Statistická analýza dat - cv. - Informace o předmětu
Bi9001c Statistická analýza experimentálních dat - cvičení
Přírodovědecká fakultapodzim 2024
- Rozsah
- 0/2/0. 2 kr. Ukončení: z.
Vyučováno kontaktně - Vyučující
- RNDr. Radek Jupa, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Peter Váczi, Ph.D. (cvičící) - Garance
- RNDr. Radek Jupa, Ph.D.
Ústav experimentální biologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Naděžda Bílá
Dodavatelské pracoviště: Ústav experimentální biologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta - Rozvrh
- Út 10:00–11:50 B09/316
- Předpoklady
- NOW( Bi9001 Statistická analýza dat )
Jsou požadovány základní znalosti ovládání PC a tabulového procesoru (používán bude MS Excel). - Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Experimentální biologie rostlin (program PřF, N-EBR)
- Speciální biologie (program PřF, N-EXB)
- Speciální biologie (program PřF, N-EXB, směr Experimentální biologie rostlin)
- Virologie (program PřF, N-VIR)
- Cíle předmětu
- Cílem praktickcých cvičení je naučit se efektivně používat software Statistica (částečně též Microsoft Excel) pro výpočet statistických testů, adekvátních k danému designu pokusu.
- Výstupy z učení
- Po absolvování těchto praktických cvičení by studenti měli být schopni:
navrhnout adekvátní design experimentu;
zvolit vhodnou statistickou metodu pro daná data a uspořádání experimentu;
analyzovat tato data s využitím software Statistica;
získané výseledky efektivně prezentovat s pomocí zpráv, grafů a tabulek. - Osnova
- Sběr dat, jejich organizace v tabulkových procesorech. Statistické programy pro PC. Import dat z tabulkových procesorů. Typy proměnných, statistická rozložení, kvantily, nulová hypotéza, chyba I. a II. druhu. Design experimentu, volba vhodné statistické metody. X2 test. F-test, t-test. Jednocestná analýza rozptylu, homogenita rozptylů, nezávislost reziduí, transformace dat, kontrasty, a priori a post-hoc testy. Vícecestné analýzy rozptylu: faktoriální, hierarchické, blokové uspořádání, design opakovaných měření; interakce, model pevných a náhodných efektů, smíšený model. Analýza kovariance. Korelační analýza, Pearsonův a Spearmanův korelační koeficient, parciální korelační koeficient. Regresní analýza, linearní a nelineární regrese, vícenásobná regrese.
- Literatura
- LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Biostatistika. Vydání 1. České Budějovice: Nakladatelství Jihočeské univerzity v Českých Budějovicích, 2016, 438 stran. ISBN 9788073945879. info
- FRY, J. Biological data analysis - a practical approach. Oxford: Oxford University Press, 1994. info
- SOKAL, Robert R. a James F. ROHLF. Biometry :the principles and practice of statistics in biological research. 3rd ed. New York: W.H. Freeman and Company, 1995, xix, 887 s. ISBN 0-7167-2411-1. info
- Výukové metody
- Praktická cvičení s využitím software MS Excel a Statistica.
- Metody hodnocení
- Průběžné ověřování znalostí pomocí testů a modelových příkladů počítaných v rámci cvičení. Pro úspěšné ukončení kurzu jsou znalosti ověřeny souhrnným testem.
- Informace učitele
- Výuka přednášek a cvičení předmětu Statistická analýza experimentálních dat (Bi9001 a Bi9001c) není časově striktně vymezená - teorie a praktické procvičování příkladů se vzájemně prolíná. Aktivní účast na přednáškách a cvičeních je proto velmi doporučena.
- Další komentáře
- Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
- Statistika zápisu (nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2024/Bi9001c