460-6024/01 – Metodiky vyhodnocování experimentálních biomedicínských dat (MEBD)
| Garantující katedra | Katedra informatiky | Kredity | 10 |
| Garant předmětu | doc. Dr. Ing. Eva Kriegová | Garant verze předmětu | doc. Dr. Ing. Eva Kriegová |
| Úroveň studia | postgraduální | Povinnost | povinně volitelný typu B |
| Ročník | | Semestr | zimní + letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
| Rok zavedení | 2019/2020 | Rok zrušení | |
| Určeno pro fakulty | FEI | Určeno pro typy studia | doktorské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Cílem kurzu je poskytnout posluchači všeobecný přehled v oblasti návrhu, analýzy dat a v molekulární biologii a biomedicíně a interpretace experimentálních dat. Dále se individuálně prohloubí tyto znalosti a dovednosti směrem, který je v souladu se specifickým zaměřením jeho doktorandského studia a disertační práce.
Vyučovací metody
Semináře
Individuální konzultace
Projekt
Ostatní aktivity
Anotace
Předmět je zaměřen na pochopení základních i pokročilých pojmů pravděpodobnosti a statistiky potřebných pro experimentální design a analýzu biomedicínských dat. Zpočátku předmět zavádí běžné studijní návrhy, náhodné vzorkování a randomizované studie, jakož i numerické a vizuální metody shrnutí dat. Dále se zaměřuje na pochopení charakteristik populace, jako jsou průměry, odchylky, poměry, poměry rizika, poměry pravděpodobnosti, míry, prevalence a opatření používaná k posouzení diagnostické hodnoty klinického testu. Konečně po určení distribuce vzorků obecnými statistickými metodami se budou používat intervaly spolehlivosti pro odhad těchto populačních charakteristik a budou vypracovány statistické testy hypotéz. Důraz bude kladen zejména na prezentaci a interpretaci výsledků statistických analýz v rámci výzkumných klinických studií.
Povinná literatura:
• Brandt, S. Data Analysis (2014), Springer, Berlin
• Sokal R. and Rohlf. F.J. Biometry: The Principles and Practices of Statistics in Biological Research, 4th Edition (2012), W. H. Freeman and Co., New York
• McDonald, J.H. Handbook of Biological Statistics, 3rd Edition (2015), Sparky House Publishing, Baltimore, Maryland
Doporučená literatura:
• Rosner, B. Fundamentals of Biostatistics, 8th Edition (2016), Cengage Learning, Boston, Massachusetts
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Průběžná kontrola studijních aktivit a přiřazených úkolů v rámci pravidelných konzultací. V případě, že součástí úkolů studenta bude rovněž publikační činnost, bude příslušný článek v rámci kurzu odprezentován.
Ústní zkouška.
E-learning
Další požadavky na studenta
Student vypracovává a obhajuje práci na zadané téma.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
• Popisná statistika a grafická prezentace.
• Normální a nenormální distribuce.
• Teorém centrálního limitu.
• Vzorkování, náhodný výběr. Výpočet velikosti vzorku.
• Statistický inferenční interval spolehlivosti a testování hypotéz.
• Návrhy experimentů.
• Statistická inference pro dvě populace (spárované a nezávislé).
• One-way analýza rozptylu (ANOVA) a mnohonásobné srovnání s fixními účinky a náhodnými účinky.
• Neparametrická statistika: test Wilcoxon sign-rank, test Mann-Whitney a test Kruskal-Wallis.
• Two way ANOVA, interakce a vícečetné srovnání.
• Three way ANOVA.
• Split plot design.
• Hierarchické modely. Opakovaná měření. Smíšené modely.
• Chi-kvadrát test nezávislosti.
• Spearmanova a Pearsonova korelace.
• Jednoduchá lineární regrese a statistická inference. Vícenásobná lineární regrese a statistická inference. Nelineární regrese.
• Analýza kovariance (ANCOVA).
• Analýza přežití.
• Návrh experimentů: faktoriální design a optimální design.
• Metody odběru vzorků (Bootstrap, Jackknife, permutace a Monte-Carlo).
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.