Předmět: Statistické metody zdravotnického výzkumu

» Seznam fakult » FZS » KSZD
Název předmětu Statistické metody zdravotnického výzkumu
Kód předmětu KSZD/SMUK2
Organizační forma výuky Přednáška + Seminář
Úroveň předmětu Magisterský
Rok studia nespecifikován
Semestr Letní
Počet ECTS kreditů 2
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Hrach Karel, RNDr. Ph.D.
Obsah předmětu
Témata přednášek: 1. Konzultace: 1. Spojitý pravděpodobnostní model, zákon velkých čísel, centrální limitní věta, intervaly spolehlivosti. 2. Princip testování hypotéz. Testy typu chí-kvadrát (test dobré shody, kontingenční tabulka a test nezávislosti). 3. Párový a dvou-výběrový test (parametrická a neparametrická verze). 4. Jedno-faktorová ANOVA (parametrická a neparametrická verze). 5. Jednoduchá lineární regrese a korelace. Témata seminářů: 2. Konzultace: 1. Tabulky četností, grafy (R-project: read.table, hist, table, pie), výpočty momentů a kvantilů (R-project: mean, sd, median, boxplot, ecdf). 2. Test normality, test dobré shody, test nezávislosti (R-project: shapiro.test, chisq.test), párový a dvou-výběrový test (R-project: t.test, wilcox.test). 3. ANOVA v případě jednoho faktoru (R-project: aov, kruskal.test), model jednoduché lineární regrese (R-project: lm). Samostudium: 1. Statistická terminologie, typy veličin, počítačový zápis dat. 2. Deskripce kategoriální veličiny, deskripce kvantitativní veličiny (momenty, kvantily) - definice, interpretace. 3. Výběrová distribuční funkce - ukázky, interpretace. 4. Náhodný jev, náhodná veličina, diskrétní pravděpodobnostní model (binomické, hypergeometrické, Poissonovo). 5. Výpočty pravděpodobností náhodných jevů (R-project: pbinom, qbinom, phyper, ppois). 6. Výpočty s Gaussovou křivkou (R-project: dnorm, pnorm).

Studijní aktivity a metody výuky
Přednášení
Výstupy z učení
Cílem předmětu je zopakovat a rozšířit základní znalosti statistické deskripce dat a seznámit se s principy statistické analýzy, s důrazem na biostatistické aplikace. Studenti se během seminářů v počítačové učebně naučí zpracovávat statistická data pomocí specializovaného SW (R-project).
Odborné znalosti: Absolvent předmětu zná statistickou terminologii, zná vybrané typy statistických testů a chápe obecné principy statistické indukce. Odborné dovednosti: Absolvent předmětu umí používat statistický SW. Je schopen zvolit správné deskriptivní metody (charakteristiky, grafy) a orientuje se v metodách statistického testování. Obecné způsobilosti: Absolvent předmětu je schopen samostatně aplikovat adekvátním způsobem statistické metody a dokáže statistické výsledky správně interpretovat.
Předpoklady
nespecifikováno

Hodnoticí metody a kritéria
Ústní zkouška

Požadavky pro získání zápočtu: minimálně 80% účast na seminářích, souhrnné ověření znalostí a dovedností (samostatná práce se statistickým SW a interpretace zjištěných výsledků).
Doporučená literatura
  • HRACH, K. Sbírka úloh ze statistiky. Ústí nad Labem: UJEP, 2010. ISBN 978-80-7044-845-8..
  • HRACH, K. Základy biostatistiky s využitím Excelu. Ústí nad Labem: UJEP, 2011. ISBN 978-80-7414-398-4..
  • PEACOCK, J. L., PEACOCK., P. J. Oxford Handbook of Medical Statistics. Oxford: University Press, 517 s. ISBN 978-0-19-955128-6.
  • ZVÁRA, K. Základy statistiky v prostředí R. Praha: Karolinum, 2013. ISBN 978-80-246-2245-3..


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr