Biostatistika 1. přednáška Aneta Hybšová
Náplň kurzu 1. Úvod do biostatistiky. Význam biostatistiky v biologii a v učitelství. Biostatistický znak, náhodná veličina. Základní a výběrový soubor v biostatistice. 2. Analýza jednorozměrných biostatistických dat, četnosti, střední hodnoty, charakteristiky variability, grafické zobrazení. Grafy, tabulky. 3. Vícerozměrná biostatistická data. Testování hypotéz v biostatistice, vybrané parametrické a neparametrické testy, testovací kritérium, kritická hodnota. T-testy, F-test, Mann-Whitneyův pořadový test, Wilcoxonův test, znaménkový test. 4. Měření závislosti mezi kvantitativními a kvalitativními proměnnými (jednoduchá a vícenásobná regresní a korelační analýza, jednorozměrná analýza rozptylu, analýzy v kontingenčních tabulkách). Pearsonův koeficient, Spearmanův koeficient pořadové korelace. 5. Obecný postup analýzy biostatistických dat. Prezentace biostatických výstupů. 6. Úvod do vícerozměrných metod. Analýza rozptylu, Analýza kovariance, Analýza hlavních komponent, Faktorová analýza, Shluková analýza, Diskriminační analýza.
Literatura Cyhelský L., Kahounová J., Hindls R.: Elementární statistická analýza (Management Press, Praha 1999) Tomáš Havránek: Statistika pro biologické a lékařské vědy (Academia Praha, 1993) Miroslav Chráska: Metody pedagogického výzkumu: základy kvantitativního výzkumu. (Grada Publishing, Praha 2007)
Biostatistika spojení biologických dat a statistiky specifika biologických dat statistika je nástrojem vědy statistika = souhrnná informace popisná matematická
Význam biostatistiky v učitelství přírodovědných předmětů socioekonomické prostředí BOV závěrečné práce odborné publikace a nové trendy
Metody výzkumu 1. kvalitativní 2. kvantitativní 3. smíšený
Kvantitativní výzkum testování hypotéz teorie hypotézy vydedukování závěrů výběr proměnných sběr dat testování hypotéz přijetí či zamítnutí hypotéz výběr závěru podle výsledku testování deduktivní několik proměnných na velkém množství jedinců sbírají se jen ta data, která potřebujeme můžeme zde zobecnit problémy
Kvalitativní výzkum porozumění, vytváření teorie pozorování sběr dat analýza nalezení pravidelnosti mezi daty vytvoření generalizujících výroků, předběžných závěrů konfrontace s dalšími daty vytvoření dalších předběžných závěrů v bodě nasycenosti systému (kdy nová data nepřinášejí žádnou novou informaci) vytvoření teorie induktivní mnoho proměnných na několika jedincích sbírají se úplně všechna data nemůžeme zde zobecnit výsledky
Postup vědeckého výzkumu 1. stanovení vědeckého problému 2. formulace hypotézy 3. testování hypotézy 4. vyvození závěrů
Formulace problému a hypotézy Vědecký problém konkrétní, jednoznačná otázka implikuje možnost empirického ověření vyjadřuje vztah mezi proměnnými Hypotéza konkrétní, jednoznačné tvrzení vyjadřuje vztah mezi proměnnými lze empiricky ověřit