Behörighetskrav

150 hp inklusive 75 hp biologi motsvarande basblocket i biologi inom Kandidatprogram i biologi/molekylärbiologi och 30 hp kemi. Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna:

• beskriva olika statistiska modeller
• välja utvärderingsmetod för olika typer av empiriska data
• använda de viktigaste och vanligaste statistiska metoderna
• redogöra för filosofin och argumenten bakom experimentdesign och hypotesprövning.

Innehåll

Kursen utgår från studenternas grundläggande kännedom om basala statistiska begrepp som centralmått, spridningsmått och hypotesprövning. Målet är att ge en god överblick över den statistiska verktygslåda som används för analys av empiriska data, framförallt inom biologin. Kursen täcker analys av experimentella data (ANOVA, ANCOVA, inklusive blockexperiment, "repeated measurement", nestade och faktoriella experiment) men även observationsdata (regression, inklusive metoder för att välja prediktorer och utvärdera modeller, generaliserade linjära modeller (GLIM) med logistisk och Poisson-fördelning). Introduktion till "power analysis", multivariat analys, återsampling och permutationstekniker. En kort introduktion till programmet R erbjuds också.

Undervisning

Föreläsningar, litteraturdiskussioner och självständiga datorövningar (analys av exempeldata).

Examination

För betyget godkänd krävs dels närvaro vid samtliga moment dels godkända redovisningar för datorövningar.

Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en enskild student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare för studenter med funktionsnedsättning.