Biostatystyka 1000-MS1-Biostat

Wstęp do metodologii badań statystycznych w biologii, medycynie i epidemiologii: badania prospektywne i retrospektywne, grupa przypadków - grupa kontrolna, randomizacja i zaślepianie. Regresja liniowa. Regresja logistyczna i probitowa. Analiza dyskryminacyjna. Specjalne zagadnienia testowania hipotez, w tym: analiza wariancji i testy porównań wielokrotnych, tablice czteropolowe i wielopolowe, iloraz szans i ryzyko względne,testy nieparametryczne (rangowe). Analiza przeżycia: podstawowe pojęcia i modele (modele regresyjne, m.in. proporcjonalnego hazardu Coxa), dane cenzorowane i ucięte, estymacja funkcji przeżycia (m.in. estymator Kaplana - Meiera),
testy statystyczne.

Całkowity nakład pracy studenta

wykład - 30 godzin laboratorium – 30 godzin konsultacje z prowadzącymi zajęcia – 30 godzin zaliczenie laboratorium i egzamin – 2 godziny praca własna (rozwiązywanie zadań, studiowanie literatury) - 30 godzin przygotowanie do egzaminu – 28 godzin RAZEM 150 godzin (6 punktów ECTS)

Efekty uczenia się - wiedza

W1: Zna podstawowe zasady planowania eksperymentu naukowego (K_W02). W2: Wie, jaką metodę statystyczną wykorzystać do analizy konkretnych danych doświadczalnych (K_W01,K_W03, K_W05). W3: Wie, jakie narzędzia informatyczne, pakiety statystyczne mogą być wykorzystane do analizy danych biomedycznych (K_W10).

Efekty uczenia się - umiejętności

U1: Potrafi poprawnie sformułować hipotezy badawcze (K_U06). U2: Potrafi właściwie dobrać metodę lub grupę metod analizy statystycznej do opracowania wyników badań biomedycznych (K_U07). U3: Potrafi dobrać odpowiednie narzędzie obliczeniowe, pakiet statystyczny do analizy danych biomedycznych i stworzyć opracowanie przedstawiające wyniki (K_U07, K_U13), . U4: Umie poprawnie zinterpretować wyniki wykonanych analiz statystycznych (K_U07).

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K1: Potrafi samodzielnie dobierać metody analiz danych biomedycznych (K_K01). K2: Potrafi wyjaśnić w zrozumiały sposób znaczenie otrzymanych wyników analizy statystycznej (K_K05). K3: Pracuje systematycznie, dotrzymuje terminów. Potrafi rzetelnie zaraportować wyniki analiz (K_K03). K4: Ma świadomość etycznych i prawnych aspektów zbierania i analizy danych biomedycznych. (K_K07).

Metody dydaktyczne

- wykład informacyjny (konwencjonalny) - analiza laboratoryjna danych pod nadzorem prowadzącego

Wymagania wstępne

Do realizacji przedmiotu niezbędne jest zaliczenie następujących przedmiotów: - rachunek prawdopodobieństwa, - statystyka matematyczna, - narzędzia eksploracji danych.

Koordynatorzy przedmiotu

Wojciech Niemiro

Kryteria oceniania

Zaliczenie na ocenę: kolokwium przeprowadzone w formie testu, sprawdzające następujące efekty kształcenia: W2, U2, U4.
Projekt: analizy wykonane samodzielnie przez studentów, sprawdzający następujące efekty kształcenia: W2, W3, U2, U3, U4, K1-K4.
Egzamin pisemny zweryfikuje wiedzę teoretyczną w zakresie następujących efektów kształcenia: W1, W2, U1, U4, K2.

Praktyki zawodowe

Nie dotyczy

Literatura

Literatura podstawowa:

- Biostatystyka, C. Watała, (alfa)-medica press, 2012.

- Biostatystyka (pod red. A. Stanisza), Wydawnictwo UJ, 2005.

- Statystyka medyczna w zarysie, A. Petrie, C. Sabin, Wyd. Lekarskie PZWL, 2006.

Literatura uzupełniająca:

- The Statistical Evaluation of Medical Tests for Classification and Prediction, M.S. Pepe, Oxford Univ. Press, 2003.

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 1000-MS1-Biostat w USOSweb