Sylabus
● Základy statistického uvažování: statistika v biologii, formulace a testování hypotéz, chyby, populace/výběr/náhodný výběr, sampling error, bias
● Data a jejich vizualizace: kvalitativní vs. kvantitativní data, exploratory data analysis, popisné statistiky, vizualizace dat, normální rozložení a transformace dat
● Experimentální design: observační/experimentální studie, základní pojmy a jejich význam - praktické příklady, randomizovaný design/bloky/faktoriální/nested, replikace/pseudoreplikace
● Použití MS-Excelu: import dat a jejich formátování, rozdíly mezi absolutními a relativními odkazy, vyhledávání dat v maticích
● Analýza kategoriálních dat: formulace hypotéz a jejich testování, možnosti kontingenčních tabulek
● T-testy: předpoklady a jejich ověření, typy t-testů a jejich provedení v MS-Excel RStudiu, on-line alternativy.
● ANOVA: předpoklady a jejich ověření, typy a jejich provedení v MS-Excel, post-hoc testy a on-line kalkulátory.
● Vztahy mezi dvěma faktory: korelace a kauzalita, Pearsonův a Spearmanův korelační koeficient, lineární regrese a její hodnocení, prokládání funkce daty v MS-Excel
● Základy zpracování a analýzy obrazových dat: FIJI, praktické důsledky různých typů bitových zobrazení, použití HiLo tabulky, slučování obrazových kanálů, základní charakteristiky tvarů, slučování snímaných rovin, kolokalizace obrazových bodů a jejich charakteristika pomocí Pearsonova a Mandersova koeficientu
● Diskuze nad vlastními experimentálními daty a designem pokusů.
Anotace
Kurz je koncipován především jako praktické cvičení pro ujasnění si a rozšíření možností vizualizace a zhodnocení nejběžnějších laboratorních dat. Jednotlivé tématické bloky mají stručný teoretický úvod do probírané metodiky následovaný demonstrací metody v doporučeném softwarovém prostředí.
Těžiště bloku je v praktickém procvičení daného tématu. Závěrečný blok je věnovaný diskuzi nad vlastními daty a možnostmi jejich hodnocení.