Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016-2019 (skrajne daty) 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Statystyka w biologii i medycynie. Kod przedmiotu/ modułu* Wydział (nazwa jednostki prowadzącej kierunek) Nazwa jednostki realizującej przedmiot Kierunek studiów Poziom kształcenia Profil Forma studiów Rok i semestr studiów Rodzaj przedmiotu Koordynator Wydział Matematyczno - Przyrodniczy Matematyka studia pierwszego stopnia ogólnoakademicki stacjonarne Imię i nazwisko osoby prowadzącej / osób prowadzących * - zgodnie z ustaleniami na wydziale III rok, V semestr przedmiot specjalnościowy dr Lech Zaręba 1.2.Formy zajęć dydaktycznych, wymiar godzin i punktów ECTS Wykł. Ćw. Konw. Lab. Sem. ZP Prakt. Inne (jakie?) Liczba pkt ECTS 30 30 6 1.3. Sposób realizacji zajęć zajęcia w formie tradycyjnej zajęcia realizowane z wykorzystaniem metod i technik kształcenia na odległość 1.4. Forma zaliczenia przedmiotu/ modułu ( z toku) ( egzamin, zaliczenie z oceną, zaliczenie bez oceny) EGZAMIN 2.WYMAGANIA WSTĘPNE 1. Znajomość zagadnień z prawdopodobieństwa i statystyki na poziomie szkoły średniej, znajomość statystyki opisowej 2. Znajomość podstawowych definicji i twierdzeń z zakresu analizy matematycznej (ciągi, funkcje,ciągłość, pochodna, całka) 3. CELE, EFEKTY KSZTAŁCENIA, TREŚCI PROGRAMOWE I STOSOWANE METODY DYDAKTYCZNE 3.1. Cele przedmiotu/modułu C1 Zapoznanie studentów z rolą jaką odgrywa statystyka w naukach medycznych i biologicznych C2 Zapoznanie studentów z teorią statystyki matematycznej i analizy statystycznej danych medycznych i biologicznych
C3 C4 C5 C6 C7 Zapoznanie z budową modelu statystycznego opartego a analizie różnego rodzaju danych medycznych i biologicznych, jego rozwiązaniem i interpretacją. Nabycie przez studentów wiedzy i umiejętności związanych z rozumieniem i stosowaniem metod statystycznej analizy danych, wnioskowania statystycznego w badaniach związanych medycyną i biologią w tym wnioskowania opartego na próbach złożonych. Nabycie przez studentów praktycznych umiejętności zarówno tworzenia jak i analizy statystycznych modeli używanych w medycynie i biologii. Nabycie przez studentów praktycznych umiejętności wyciągania wniosków wypływających z analizy statystycznych modeli zjawisk medycznych i biologicznych. Nabycie przez studentów praktycznych umiejętności wykorzystania programów komputerowych do statystycznej analizy danych medycznych i biologicznych. 3.2 EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA PRZEDMIOTU/ MODUŁU ( WYPEŁNIA KOORDYNATOR) EK ( efekt kształcenia) EK_01 EK_02 EK_03 EK_04 EK_05 EK_06 EK_07 Treść efektu kształcenia zdefiniowanego dla przedmiotu (modułu) ROZUMIE ZNACZENIE MODELOWANIA STATYSTYCZNEGO W OBSZARZE NAUK BIOLOGICZNYCH I MEDYCZNYCH. MA PODSTAWOWĄ WIEDZĘ Z ZAKRESU PODSTAWOWYCH TECHNIK STATYSTYCZNYCH SŁUŻĄCYCH MODELOWANIU PROBLEMÓW Z ZAKRESU BIOLOGII I MEDYCYNY. POTRAFI INTERPRETOWAĆ I WYJAŚNIAĆ ZALEŻNOŚCI WYPŁYWAJĄCE Z MODELI STATYSTYCZNYCH OPISUJĄCYCH PROCESY BIOLOGICZNE I MEDYCZNE ORAZ STOSOWAĆ JE W PRAKTYCE. WYKORZYSTUJE ODPOWIEDNIE NARZĘDZIA I METODY STATYSTYCZNE W TWORZENIU I ROZWIĄZYWANIU PRAKTYCZNYCH PROBLEMÓW Z ZAKRESU ANALIZY DANYCH BIOLOGICZNYCH I MEDYCZNYCH POTRAFI STWORZYĆ I PRZEANALIZOWAĆ MODEL STATYSTYCZNY OPISUJĄCY RÓŻNE ZJAWISKA BIOLOGICZNE I MEDYCZNE POTRAFI SAMODZIELNIE AKTUALIZOWAĆ SWOJĄ WIEDZĘ Z ZAKRESU MODELOWANIA STATYSTYCZNEGO W BIOLOGII I MEDYCYNIE ORAZI WYKORZYSTYWAĆ JĄ DO SWOJEGO ROZWOJU ZAWODOWEGO ROZUMIE ZNACZENIE ZASTOSOWANIA STATYSTYKI W ANALIZIE DANYCH BIOLOGICZNYCH I MEDYCZNYCH Odniesienie do efektów kierunkowych (KEK) K_W01 K_W12 K_U08 K_U28 K_U30 K_K05 K_K06 3.3 TREŚCI PROGRAMOWE (wypełnia koordynator) A. Problematyka wykładu Treści merytoryczne Przypomnienie podstawowych pojęć z zakresu statystyki opisowej. Planowanie doświadczeń medycznych i biologicznych, pojęcia związane z rzetelnością i trafnością pomiarów w medycynie i biologii. Teoria estymacji parametrów modeli statystycznych oraz metody weryfikacji hipotez statystycznych, (estymacja punktowa i przedziałowa, hipotezy parametryczne i nieparametryczne).. Rola regresji liniowej i nieliniowej w modelowaniu zjawisk z zakresu biologii i medycyny (regresja prosta, wieloraka, liniowa, nieliniowa, logistyczna). Jedno i wieloczynnikowa analiza wariancji, analiza kowariancji. Procedury porównań wielokrotnych i ich rola w badaniach z zakresu biologii medycyny (analiza kontrastów, testy post-hoc). Uogólnione modele liniowe i nieliniowe i ich wykorzystanie w modelowaniu zjawisk biologicznych i medycznych. Zastosowanie w biologii i medycynie analizy kanonicznej, dyskryminacyjnej czynnikowej, logarytmiczno liniowej i analizy korespondencji.
Analiza skupień i metody grupowania obiektów. Analiza przeżycia (funkcja przeżycia i funkcja hazardu, modele regresji dla danych dotyczących czasu przeżycia). B. Problematyka ćwiczeń audytoryjnych, konwersatoryjnych, laboratoryjnych, zajęć praktycznych Treści merytoryczne Rozwiązywanie za pomocą narzędzi informatycznych SAS, Statistica, Excel zadań związanych z podstawową analizą statystyczną różnego rodzaju danych biologicznych i medycznych ( podstawowe parametry, elementy estymacji, weryfikacja podstawowych hipotez statystycznych). Praktyczne zastosowanie narzędzi informatycznych w teorii regresji liniowej i nieliniowej (regresja prosta, wieloraka, liniowa, nieliniowa, logistyczna). Budowanie modeli praktycznych z wykorzystaniem danych z zakresu biologii i medycyny. Praktyczne wykorzystanie programów Statistica, Sas i Excel w jedno i wieloczynnikowej analizie wariancji oraz analizie kowariancji na przykładzie danych z zakresu biologii i medycyny. Praktyczne wykorzystanie programów Statistica, Sas i Excel do procedury porównań wielokrotnych w szczególności do analizy kontrastów i testów post-hoc. Praktyczne wykorzystanie programów Statistica, Sas i Excel do tworzenia uogólnionych modeli liniowych i nieliniowych. Praktyczne wykorzystanie programów Statistica, Sas i Excel przy analizach: korespondencji, kanonicznej, dyskryminacyjnej czynnikowej i logarytmiczno liniowej danych z zakresu biologii i medycyny. Praktyczne wykorzystanie programów Statistica, Sas i Excel przy grupowaniu obiektów metodą analizy skupień. Praktyczne wykorzystanie programów Statistica, Sas i Excel do analizy przeżycia (w tym analiza Kaplana-Meiera, modele hazardu Coxa, testy porównujące dwie krzywe przeżycia). 3.4 METODY DYDAKTYCZNE Wykład: wykład problemowy i wykład z prezentacją multimedialną Laboratorium: rozwiązywanie zadań/ dyskusja/ projekt praktyczny analizy statystycznej danych z zakresu biologii i medycyny 4 METODY I KRYTERIA OCENY 4.1 Sposoby weryfikacji efektów kształcenia Symbol efektu Metody oceny efektów kształcenia ( np.: kolokwium, egzamin ustny, egzamin pisemny, projekt, sprawozdanie, obserwacja w trakcie zajęć) EK_01 EGZAMIN PISEMNY, PROJEKT W, LAB EK_02 EGZAMIN PISEMNY, PROJEKT W, LAB EK_03 EGZAMIN PISEMNY, PROJEKT W, LAB EK_04 EGZAMIN PISEMNY, PROJEKT W, LAB EK_05 EGZAMIN PISEMNY, PROJEKT W, LAB EK_06 OBSERWACJA W TRAKCIE ZAJĘĆ, PROJEKT W, LAB Forma zajęć dydaktycznych ( w, ćw, )
EK_07 OBSERWACJA W TRAKCIE ZAJĘĆ, PROJEKT W, LAB 4.2 Warunki zaliczenia przedmiotu (kryteria oceniania) Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest pozytywna ocena z Laboratorium i pozytywna ocena z egzaminu pisemnego. Warunkiem zaliczenia laboratorium jest uzyskanie pozytywnej oceny z projektu praktycznego polegającego na przeprowadzeniu pełnej analizy statystycznej wybranych danych z zakresu biologii lub medycyny. Warunkiem zaliczenia wykładu jest pozytywna ocena z egzaminu pisemnego. Zarówno projekt i egzamin będą oceniane na punkty przy czym: (ocena pozytywna >50% punktów), dst 51-59%, dst plus 60-69%, db 70-79%, db plus 80-89%, bdb 90-100%. 5. Całkowity nakład pracy studenta potrzebny do osiągnięcia założonych efektów w godzinach oraz punktach ECTS Aktywność Liczba godzin/ nakład pracy studenta godziny zajęć wg planu z nauczycielem 60 przygotowanie do zajęć 25 udział w konsultacjach 10 czas na napisanie referatu/eseju 30 przygotowanie do egzaminu 15 udział w egzaminie 2 Inne (jakie?) ( samodzielna przca z literaturą) SUMA GODZIN 152 SUMARYCZNA LICZBA PUNKTÓW ECTS 6 10 6. PRAKTYKI ZAWODOWE W RAMACH PRZEDMIOTU/ MODUŁU wymiar godzinowy zasady i formy odbywania praktyk 7. LITERATURA Literatura podstawowa: 1. Domański C., Pruska K., Nieklasyczne metody statystyczne, PWE, Warszawa 2000. 2. Gajek L., Kałuszka M., Wnioskowanie statystyczne, WNT, Warszawa 2000. 3. Jajuga K., Statystyczna analiza wielowymiarowa, PWN, Warszawa 1993. 4. Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach; tom 1, 2, PWN, Warszawa 1997. 5. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki w oparciu o program STATISTICA PL na przykładach z medycyny; t. 1-3, StatSoft, Kraków 2001. Literatura uzupełniająca:
1. Pusz P., Zaręba L., Elementy statystyki, Fosze, Rzeszów 2006. 2. Pusz P., Zaręba L., Metody statystyczne analizy danych, Mitel, Rzeszów 2013. 3. Starzyńska W., Statystyka praktyczna, PWN, Warszawa 2000. 4. Walesiak M., Gatnar E. (red.), Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, PWN, Warszawa 2009.