Applied Statistics - GAF401

• Anglický název: Applied Statistics
• Zajišťuje: Katedra biofyziky a fyzikální chemie (16-16110)
• Fakulta: Farmaceutická fakulta v Hradci Králové
• Platnost: od 2024
• Semestr: zimní
• Body: 0
• E-Kredity: 2
• Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
• Rozsah, examinace: zimní s.:8/10, Z [HS]
• Počet míst: neomezen / neomezen (neurčen)
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: angličtina
• Způsob výuky: prezenční
• Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán; povolen pro zápis po webu
• Garant: doc. Dipl.-Math. Erik Jurjen Duintjer Tebbens, Ph.D.
• Prerekvizity : GAF105

Anotace

čeština

Aplikovaná Statistika se zabývá základními statistickými metodami používanými ve farmacii. Dává přehled nejběžnějších statistických testů a metod, přičemž důraz je kladen na výběr správného typu statistického testu a výslednou interpretaci výsledků. Studenti se seznámí se základními statistickými funkcemi v běžném softwaru (především v Prism GraphPadu) pomocí konkrétních příkladů z farmacie a příbuzných oblastí.

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (11.10.2024)

angličtina

Applied Statistics deals with basic statistical methods used in pharmacy. It gives an overview of the most common statistical tests and methods, with an emphasis on choosing the right type of statistical test and the resulting interpretation of the results. Students will become familiar with basic statistical functions in common software (mainly Prism GraphPad) using concrete examples from pharmacy and related fields.

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (11.10.2024)

Podmínky zakončení předmětu

čeština

Podmínkou udělení zápočtu je splnění následujících podmínek:

 

1. Aktivní účast na všech seminářích – v případě absence je nutné donést

omluvenku od lékaře.

2. Úspěšné absolvování zápočtového testu. Pro úspěšné absolvování testu je

třeba uspokojivě splnit všechny zadané pokyny. Každý student má právo na 3 pokusy.

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (10.10.2024)

angličtina

Conditions for granting the credit test – Applied statistics

 

1. Active participation during all seminars – in the case of absence, a written
excuse by the physician must be handed over.
2. The student must pass the final test in which all tasks must be fulfilled in a
satisfactory way. Every student has at most 3 tries.

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (11.10.2024)

Literatura

čeština

Doporučená:

• Box, George E. P. Hunter, J. Stuart Hunter, William Gordon. Statistics for experimenters : design, innovation, and discovery. Hoboken, N.J.: Wiley-Interscience, 2005, 633 s. ISBN 0-471-71813-0.
• Li Wan Po, Alain. Statistics for pharmacists. London: Blackwell Sci., 1997, 252 s. ISBN 0-632-04881-6.
• Petr Klemera . Applied Statistics. Hradec Kralove: Charles University in Prague, Faculty of Pharmacy, 2012, s. ISBN .

Poslední úprava: prepocet_literatura.php (19.09.2024)

angličtina

Recommended:

• KLEMERA, Petr. Applied statistics. Hradec Králové: Hradec Králové : Charles University in Prague, Faculty of Pharmacy in Hradec Králové, 2012, s. ISBN .

Poslední úprava: prepocet_literatura.php (19.09.2024)

Metody výuky

čeština

Garant přednáší, učitele vedou semináře. Konzultace možná na základě osobního, telefonického nebo emailového objednání.

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (11.10.2024)

angličtina

The guarantor lectures, teachers conduct seminars. Consultation may be based on a personal, telephone or email order.

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (11.10.2024)

Požadavky ke zkoušce

čeština

Předmět není ukončen zkouškou.

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (10.10.2024)

angličtina

There is no exam for this course.

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (10.10.2024)

Sylabus

čeština

- popisná statistika pro kvantitativní a kvalitativní data a jejich vizualizace

 

- normální a lognormální rozdělení, testy (log)normality, qq-grafy

 

- t-testy a neparametrické protějšky

 

- ANOVA, jedno- a dvoucestné a neparametrické protějšky

 

- prokládání křivek pro modely nelineárních agonistů/inhibitorů

 

- jednoduchá a vícenásobná lineární regrese

 

- jednoduchá a vícenásobná logistická regrese

 

- analýza tzpu survival  

 

- Chí-kvadrát a exalktní Fisherův test

 

- Korelační koeficient a autokorelace

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (11.10.2024)

angličtina

-    descriptive statistics for quantitative and qualitative data and their visualization

-    normal and lognormal distribution, tests of (log)normality, qq-plots

 

-    t-tests and nonparametric counterparts

-    ANOVA, one- and two-way and nonparametric counterparts

-    curve fitting for nonlinear agonist/inhibitor models

-    simple and multiple linear regression

-    simple and multiple logistic regression

-    survival analysis

 

-    Chi-square and exact Fisher test

-    Correlation coefficient and autocorrelation

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (10.10.2024)

Výsledky učení

 

The Applied Statistics course expands general knowledge of descriptive statistics and introduces students to mathematical statistics, building on the knowledge gained in the course Mathematics.

After completing the course, students will be able to use the following statistical procedures: T-tests, ANOVA, linear and logistic regression, chi-square test and Fisher's exact test, non-parametric analogues of t-tests and ANOVA, normality and log-normality tests, survival analysis.

 

Learning outcomes:

After completing the course, the student is able to correctly perform the following tasks:

 

-          explain the principles of hypothesis testing and explain variability in data in ANOVA and linear regression analyses;

-          select the correct type of statistical analysis for a given issue and assess the suitability of the procedure based on data properties such as normality and sample size;

-          calculate their coefficients in regression analyses using software, especially the slope, odds ratio and hazard ratio;

-          interpret the results based on p-values ​​and confidence intervals;

-          illustrate the results by creating appropriate graphs and figures;

 

Poslední úprava: Duintjer Tebbens Erik Jurjen, doc. Dipl.-Math., Ph.D. (28.03.2025)