OS - Medical statistic 1 - DV01066

• Title: VP - Lékařská statistika 1
• Guaranteed by: Department of Science Information (13-760)
• Faculty: Second Faculty of Medicine
• Actual: from 2016
• Semester: both
• Points: 3
• E-Credits: 3
• Hours per week, examination: 0/20, C [HT]
• Capacity: winter:unknown / unknown (20); summer:unknown / unknown (20)
• Min. number of students: 2
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: not taught
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Note: course can be enrolled in outside the study plan; enabled for web enrollment; priority enrollment if the course is part of the study plan; you can enroll for the course in winter and in summer semester
• Guarantor: Mgr. Zuzana Dobiašová

Annotation

Doporučeno všem studentům (ale nejen jim) s ambicemi či zájmem zabývat se pre- a postgraduálním výzkumem nebo navštěvovat v budoucnu doktorandské studium, tedy angažovat se v odvětvích medicíny, kde je základní znalost metodologie vědy a statistiky nezbytnou podmínkou. Cvičení po přednáškách budou probíhat v počítačové učebně s využitím software MS Excel, R Project, formou ukázek i StatSoft Statistica. Základní principy statistického uvažování budou procvičeny a upevněny řešením úloh v intuitivním a studentům dobře známém prostředí - MS Excel, v případě zájmu se zaměříme na práci s profesionálním statistickým software - R Project a Statsoft Statistica. K práci v software R Project či Statsoft Statistica nejsou vyžadovány žádné předchozí zkušenosti (základní seznámení s programy bude jedním z cílů výuky). Matematický aparát omezíme na nutné minimum, postačovat bude znalost základní matematiky. Dle přání studentů a zkušeností z výuky předmětu v minulých letech ještě více posílíme praktickou část výuky, důraz bude kladen na aplikovaná cvičení, úvodní motivační příklady, otevřené problémy, aktivní uvažování, diskuzi, vyvarování se častých chyb v praxi - vše ve formě přístupné studentům medicíny.

Last update: PROCH (27.09.2015)

Aim of the course

Předpokládané benefity pozorného studenta po absolvování předmětu:

• schopnost do jisté míry samostatně navrhnout koncept studie tak, aby neobsahoval hrubé chyby a byl realizovatelný, ve výsledku i reprodukovatelný

• schopnost zvolit v dané fázi zpracování dat nejvhodnější statistickou metodu

• porozumění principu některých statistických metod a získání alespoň částečného přehledu v problematice

• schopnost správně interpretovat výsledek publikované studie (kritické čtení - co výsledek znamená, ale co zároveň neznamená)

• osvojení si základní statistické terminologie, tedy možnost efektivnější komunikace se statistikem

• použití MS Excel jako nástroje k základní statistické analýze

• základy práce ve statistickém software R Project, resp. Statsoft Statistica

Last update: PROCH (27.09.2015)

Syllabus

Volitelný předmět pro 2. a vyšší ročník.

Doporučeno všem studentům (ale nejen jim) s ambicemi či zájmem zabývat se pre- a postgraduálním výzkumem nebo navštěvovat v budoucnu doktorandské studium, tedy angažovat se v odvětvích medicíny, kde je základní znalost metodologie vědy a statistiky nezbytnou podmínkou. Cvičení po přednáškách budou probíhat v počítačové učebně s využitím software MS Excel, R Project, formou ukázek i StatSoft Statistica. Základní principy statistického uvažování budou procvičeny a upevněny řešením úloh v intuitivním a studentům dobře známém prostředí - MS Excel, v případě zájmu se zaměříme na práci s profesionálním statistickým software - R Project a Statsoft Statistica. K práci v jazyku R či Statsoft Statistica nejsou vyžadovány žádné předchozí zkušenosti (základní seznámení s programy bude jedním z cílů výuky). Matematický aparát omezíme na nutné minimum, postačovat bude znalost základní matematiky. Dle přání studentů a zkušeností z výuky předmětu v minulých letech ještě více posílíme praktickou část výuky, důraz bude kladen na aplikovaná cvičení, úvodní motivační příklady, otevřené problémy, aktivní uvažování, diskuzi, vyvarování se častých chyb v praxi - vše ve formě přístupné studentům medicíny.

Předpokládané benefity pozorného studenta po absolvování předmětu:

• schopnost do jisté míry samostatně navrhnout koncept studie tak, aby neobsahoval hrubé chyby a byl realizovatelný, ve výsledku i reprodukovatelný

• schopnost zvolit v dané fázi zpracování dat nejvhodnější statistickou metodu

• porozumění principu některých statistických metod a získání alespoň částečného přehledu v problematice

• schopnost správně interpretovat výsledek publikované studie (kritické čtení - co výsledek znamená, ale co zároveň neznamená)

• osvojení si základní statistické terminologie, tedy možnost efektivnější komunikace se statistikem

• použití MS Excel jako nástroje k základní statistické analýze

• základy práce ve statistickém software R, resp. Statsoft Statistica

Sylabus (podrobněji na http://knihovna.lf2.cuni.cz/studium/vyuka-studentu/cvolitelne-predmety):

1. Úvod do biomedicínské statistiky, deskriptivní statistika

(přednáška + cvičení)

2. Induktivní statistika - intervaly spolehlivosti, úvod do testování hypotéz

(přednáška + cvičení)

3. Induktivní statistika - testy odlehlých hodnot, testy normálnosti dat, parametrické testy hypotéz

(přednáška + cvičení)

4. Induktivní statistika - neparametrické testy hypotéz

(přednáška + cvičení)

5. Induktivní statistika - měření závislosti mezi dvěma výběry (korelace), statistika & studie

(přednáška + cvičení)

Last update: Havlová Marie (04.10.2015)