Předmět Analýza dat pro Neurovědy (DSAN01)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu DSAN01 - Analýza dat pro Neurovědy, Lékařská fakulta, Masarykova univerzita (MU).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Cíl

V průběhu kurzu budou účastníci seznámeni s principy základních metod analýzy medicínských dat s ohledem na specifika datových souborů a výpočtů z oblasti neurovědního výzkumu. Důraz bude kladen především na správnou aplikaci těchto metod v praxi a na interpretaci dosažených výsledků. Probíraná teorie bude vždy následována praktickými příklady v systému STATISTICA, případně v jiných nástrojích, které jsou na Masarykově univerzitě volně dostupné.

Osnova

1.Jak medicínská data správně popsat a vizualizovat: Typy medicínských dat a jejich vizualizace. Popisná sumarizace dat – průměr, medián, kvantily, rozptyl, směrodatná odchylka, intervaly spolehlivosti. Normální rozdělení a rozdělení od něj odvozená – Chí-kvadrát rozdělení, Studentovo t rozdělení, aj. Transformace dat – normalizace, standardizace, kategorizace.2.Jak medicínská data správně testovat: Formulování hypotéz nad medicínskými daty – nulová a alternativní hypotéza. Hladina významnosti a síla testu, power analýza. p-hodnota. Vhodná volba typu testu v různých situacích. Jednovýběrové testy – z-test, jednovýběrový t-test, párový t-test.3.Jak a kdy použít parametrické a neparametrické testy I.: Dvouvýběrový t-test. Neparametrické testy – Wilcoxonův test, Mannův-Whitneyův test aj. F-test.4.Jak a kdy použít parametrické a neparametrické testy II.: Analýza rozptylu (ANOVA) a její předpoklady. Problém násobného testování hypotéz a použití korekčních procedur – Bonferonniho korekce, FDR. Správná aplikace těchto korekcí. Kruskalův-Wallisův test.5.Jak analyzovat kategoriální a binární data I.: Analýza kontingenčních tabulek – Pearsonův chí-kvadrát test, Fisherův test, McNemarův test. Relativní riziko (relative risk) a poměr šancí (odds ratio). Binomické a Poissonovo rozdělení.6.Jak analyzovat kategoriální a binární data II.: Hodnocení diagnostických testů – senzitivita, specificita, pozitivní a negativní prediktivní hodnota, věrohodnostní poměr. Příklady správného a nesprávného hodnocení diagnostické síly testu. Hledání diagnostického cut-off pomocí ROC křivek.7.Jak hodnotit vztah spojitých proměnných a základy regresního modelování: Základy korelační analýzy – Pearsonův a Spearmanův korelační koeficient. Základy regresní analýzy – lineární regrese, odstranění vlivu kovariát.8.Jak analyzovat přežití pacientů: Analýza přežití. Coxova regrese.

Literatura

Zar, J.H. (1998) Biostatistical analysis. London: Prentice Hall, 4th ed.Statistika pro biologické a lékařské vědy. Edited by Tomáš Havránek. 1. vyd. Praha: Academia, 1993. 478 s. ISBN 80-200-0080-1. infoBenedík, J., Dušek, L. (1993) Sbírka příkladů z biostatistiky. Brno: Konvoj.

Požadavky

PROGRAM ( D - NE4 ) || PROGRAM ( D - NR4 ) || PROGRAM ( D - PC4 ) || PROGRAM ( D - RA4 )|| PROGRAM ( D - FA4 )Bazální znalosti principů biostatistiky a analýzy dat. Výhodou je předchozí absolvování více teoreticky zaměřeného kurzu Analýza klinických dat.

Garant

doc. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.

Vyučující

doc. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.RNDr. Eva JanoušováRNDr. Simona Littnerová