SubjectsSubjects(version: 945)
Course, academic year 2023/2024
   Login via CAS
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
Examination process:
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
Key competences:  
State of the course: not taught
Language: Czech
Teaching methods: full-time
Teaching methods: full-time
Level:  
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
Examination dates   Schedule   Noticeboard   
Annotation - Czech
Last update: PROCH (27.09.2015)
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.
Aim of the course - Czech
Last update: PROCH (27.09.2015)

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

Syllabus - Czech
Last update: Marie Havlová (04.10.2015)

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)

 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html