Елементи статистике у биохемији   (342B2)

Школска година:

2024/2025.

Услови похађања:

Нема услова.

ЕСПБ:

5

Врста студија:

основне академске студије

Студијски програм:

Биохемија: 3. година, летњи семестар, изборни (E14B2), научно-стручни предмет

Наставник:

др Филип Љ. Андрић
ванредни професор, Хемијски факултет, Студентски трг 12-16, Београд

Сарадници:

—

Фонд часова:

Недељно: три часа предавања (3+0+0)

Циљеви:

Циљ курса је да студента упозна са основним елементима статистике у биохемији кроз јасан, разумљив и практичан начин. Како статистичке методе омогућавају коришћење података у циљу схватања суштине биохемијских проблема, то је нагласак курса на разумевању и интуитивном представљању статистичких концепата, пре него на њиховом ригорозном математичком објашњавању. Посебна пажња је посвећена дефинисању и решавању конкретних примера и проблема који се јављају у пракси.

Исход:

Исход овог курса је да студента оспособи да кроз индивидуалан рад на рачунару, користи савремене софтверке пакете за обраду резултата мерења у биохемији, правилно их приказује, разуме и исправно одабира статистичке тестове значајности, изводи закључке и тумачи резулате статистичке обраде података.

Облици наставе:

Предавања, колоквијуми.

Предавања се изводе у рачунарској учионици уз демонстрацију примера на одговарајућим софтверима.

Ваннаставне активности:

—

Литература:

Основна литература:

1. James N. Miller, Jane C. Miller: Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry 6th ed., Pearson Education Ltd., Harlow, 2010.
2. B. Dawson and R. G. Trapp: Basic and Clinical Biostatistics, Lange Medical Books/McGraw-Hill Companies Inc., New York, 2004.
3. J. W. Kuzma and S. E. Bohnenblust: Basic statistics for the health science, McGraw-Hill Companies Inc., New York, 2005.

Помоћна литература:

• Материјал за предавања са теоријским основама и решеним примерима из праксе.

Додатни материјал:

—

Предавања:

10 поена (3 часа недељно)

Програм рада:

1. Увод - Зашто статистика у Биохемији?
Проблеми у биохемијским мерењима. Шта је статистика? Како нам статистика помаже да раздвојимо релевантне информације од статистичког шума.

2. Мерења у биохемији и приказивање резултата мерења
Променљиве и типови променљивих, хистограми, линијски графици, расути графици, табеларно приказивање, мере локације и мере расипања, грешке мерења, тачност, прецизност, пропагација грешака, значајне цифре, заокруживање бројева и исправно приказивање резултата мерења.

3. Теорија вероватноће и основне расподеле вероватноће
Вероватноћа, расподела вероватноће и расподела густине вероватноће, популација, статистички узорак, нормална расподела, Студентова расподела, Фишерова расподела, хи-квадрат расподела.

4. Статистичка значајност поређења два скупа мерења у случају континуалних обележја
Нулта и алтернативна хипотеза, статистичко тестирање, појмови значајности и поверења, снага , конзервативност и осетљивост статистичког теста, једносмерно и двосмерно тестирање, спољашње вредности, поређење два статистички независна узорка, поређење два статистички зависна узорка, поређење варијанси два статистичка узорка.

5. Статистичка значајности поређења два скупа мерења у случају дискретних обележја
Фреквенције опсервација, табеле контигенције, хи-квадрат тест, Фишеров егзактни тест, Мекнемаров тест.

6. Поређење више скупова мерења
Планирана вишеструка поређења, Бонферони корекција, једнофакторска и двофакторска анализа варијансе, post hoc тестови значајности: Фишеров, Тукијев и Шефеов модел.

7. Извод из непараметријских тестова значајности
Значајност декларисане вредности, поређење зависних и независнох скупова података, поређење вишеструких скупва података, трендови у подацима - тест предзнака, тест предзнака и ранга, Мен-Витни У-тест, тест хомогеног низа, Фридманова анализа варијансе.

8. Корелација и регресија
Корелација као мера повезаности између променљивих, Пирсонов, Спирманов, Кендалов и Крускалов корелациони коефицијент, статистичка значајност корелације. Линеарно и нелинарно моделовање, метод најмањих квадрата, анализа варијансе и хи-квадрат тест као начини провере квалитета модела, коефицијенти модела и њихове грешке, грешке изведених резултата из коефицијената модела.

Колоквијуми:

20 поена

Писмени испит:

70 поена