Statistik och dataanalys för biomedicin
Kursplan, Grundnivå, 3ME095
- Kod
- 3ME095
- Utbildningsnivå
- Grundnivå
- Huvudområde(n) med fördjupning
- Biomedicin GXX, Medicinsk vetenskap GXX
- Betygsskala
- Underkänd (U), godkänd (G), väl godkänd (VG)
- Fastställd av
- Programkommittén för biomedicinprogrammet, 6 april 2022
- Ansvarig institution
- Institutionen för medicinska vetenskaper
Allmänt
Ingår i biomedicinprogrammet
Behörighetskrav
Grundläggande behörighet och Biologi 2, Fysik 2, Kemi 2, Matematik 4/Matematik D
Mål
Kursen ger färdigheter i att sammanställa biomedicinska data, tolkning av statistiska analyser och grundläggande färdigheter i statistisk dataanalys som kan användas vid analys av olika typer av biomedicinska data.
Kunskap och förståelse
Efter kursen ska studenten kunna:
- redogöra för teoretiska och praktiska grundläggande begrepp inom beskrivande statistik, elementär sannolikhetslära och statistisk slutledning
- redogöra för principerna för hypotesprövning och intervallskattning
Färdighet och förmåga
Efter kursen ska studenten kunna:
- tillämpa grundläggande metoder för beskrivande statistik
- kritiskt diskutera grundläggande statistiska analyser
- tillämpa, redovisa och tolka enkla återsamplings-och randomiseringsbaserade metoder för statistisk slutledning
- tillämpa och redovisa beräkningar med elementär sannolikhetslära
- tillämpa och redovisa sannolikhetsberäkningar och grundläggande statistisk slutledning med matematiska fördelningsmodeller
- tillämpa och redovisa intervallskattningar
- tolka resultat av hypotesprövningar, konfidensintervall, regressionsmodeller och utvalda multivariata analyser
- identifiera lämplig statistisk analys för en biomedicinsk frågeställning
Värderingsförmåga och förhållningssätt
Efter kursen ska studenten kunna:
- identifiera möjliga felkällor i utformningen av statistiska undersökningar
Innehåll
Del 1: Deskriptiv statistik: diagram och mått. Planering och utformning av statistiska undersökningar. Introduktion till sannolikheter och tillämpad statistisk slutledning (hypotesprövning och intervallskattning) med hjälp av återsamplings- och randomiseringsbaserade metoder. Elementära statistiska analyser av andelar och medelvärden.
Del 2: Introduktion till sannolikhetslära och matematisk statistik. Tillämpad parametrisk parametrisk statistisk inferensteori inkluderande parameterskattning, intervallskattning, regressionsanalys samt hypotestester samt introduktion till icke-parametrisk inferens. Prestandamått som t.ex. sensitivitet, specificitet, positivt prediktivt värde. Orienterande introduktioner till multivariat dataanalys, framförallt i form av hierarkisk klusteranalys och multipel regression, samt till Bayesiansk inferens.
Undervisning
Undervisningen omfattar föreläsningar, dator- och räkneövningar, problemorienterade grupparbeten och seminarier och kan helt eller delvis ges med flipped classroom (inspelade föreläsningar följda av lärarledda övningar). Närvaro är obligatorisk vid problemorienterade grupparbeten och seminarier. Undervisningen sker på svenska. Andra undervisningsformer än de specificerade kan komma att användas på kursen.
Examination
För godkänd kurs krävs godkänt resultat på samtliga obligatoriska moment och inlämningsuppgifter samt aktivt deltagande i seminarier, samt godkänt individuellt tentamensprov.
Möjlighet att komplettera icke godkända datorövningar kan beredas tidigast vid nästa kurstillfälle och endast i mån av plats.
Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare.