centrum promocji informatyki
E-MAIL
zapisz się zapisz się zapisz się wypisz się
SZKOLENIAMEDIA O NASPARTNERZYREGULAMINKONTAKT

seminarium
XXI seminarium w cyklu BADANIA NAUKOWE
UŻYCIE DANYCH STATYSTYCZNYCH W BADANIACH BIOMEDYCZNYCH I OPRACOWANIACH NAUKOWYCH
Warszawa, 20.04.2016 Koordynator: Iwona Nowosielska

PROGRAM

20 kwietnia 2016 r.
10:00 Otwarcie seminarium, przedstawianie programu.
10:15 Wykład i dyskusja: Wykorzystanie danych statystycznych do przygotowania publikacji naukowych z badań medycznych. Wymogi stosowania danych statystycznych w publikacjach medycznych. Wymogi co do jakości danych statystycznych w redakcjach pism zagranicznych o wysokim Impact Factor (IF):
  • Które dane statystyczne umieszczamy, a które nie?
  • Opis analizy statystycznej w sekcji 'Metody'
  • W jaki sposób przedstawiamy dane statystyczne? (jaka dokładność, procenty, zmienne ciągłe i dyskretne, dane z rozkładem normalnym i bez, dane sparowane, dane transformowane, małe próby).
  • Jak raportować dane statystyczne w różnych rodzajach badań?
    1. porównania z użyciem testów inferencyjnych, jak raportujemy wartości P
    2. testy wielokrotne
    3. asocjacje i związki – analiza korelacji
    4. analiza regresji
    5. regresja logistyczna
    6. krzywe przeżycia
    7. metaanaliza
    8. statystyki bayesowskie i metody bootstrap
  • Podstawowe błędy przedstawiania wyników badań i opisu statystycznego takich badań: miary tendencji centralnej, miary rozrzutu , wielkość próby, typy testów inferencyjnych, prawdopodobieństwo a posteriori a istotność, typy wykresów, kompozycja tabel i wykresów.
Prof. Dr hab. Cezary Watała
(Zakład Zaburzeń Krzepnięcia Krwi, Katedra Nauk Biomedycznych, Uniwersytet Medyczny w Łodzi)
11:15 Wykład: Metodologia badań naukowych a analizy statystyczne.
  • Systematycznie Modyfikowane Autoreplikacje (SMAR) – logika programu badań empirycznych:
    1. SMAR jako strategia polegająca na wielokrotnym powtarzaniu pewnej prawidłowości w badaniach naukowych.
    2. Wykazanie powtarzalności podstawowego efektu.
    3. Sprawdzenie skuteczności manipulacji eksperymentalnej.
    4. Maksymalizacja trafności wewnętrznej.
    5. Maksymalizacja trafności zewnętrznej.
    6. Eliminacja alternatywnych wyjaśnień.
    7. Poszukiwanie moderatorów efektów:
    8. Poszukiwanie mediatorów efektów.
  • Propensity Score Matching – Statystyczny wpływ netto:
    1. Propensity Score Matching – Statystyczny wpływ netto:
Konrad Hryniewicz
(Uniwersytet Humanistyczno-Społeczny w Warszawie)
12:15 Przerwa, poczęstunek
12:45 Wykład: Nowoczesna analiza danych w systemie R. Przygotowanie danych, statystyka, wizualizacja i powtarzalne badania.
System statystyczny R (http://r-project.org) jest językiem programowania wyposażonym w tysiące bibliotek zawierających funkcje do analizy danych i modelowania.
Jeden z twórców poprzednika R, języka S, John Chambers otrzymał nagrodę Software System Award ASA z komentarzem: “S has forever altered the way people analyze, visualize, and manipulate data”.
W ostatnich latach R stał się narzędziem używanym praktycznie wszędzie: w firmach z najróżniejszych branż, instytucjach naukowych i publicznych. Darmowy do wszelkich zastosowań R jest standardowym narzędziem współczesnej statystyki stosowanej i wypiera rozwiązania komercyjne. Jeśli nawet R w firmie nie jest podstawowym narzędziem analizy danych, to uzupełnia systemy komercyjne. Praca w R jest też niezbędną umiejętnością dla analityka i coraz częściej znajomość R jest wymagana przez pracodawców.
Krótko mówiąc: trzeba znać R.
Uczestnicy poznają specyfikę i możliwości R oraz jego podstawy: jak przetwarzać dane, wizualizować je, wyliczać statystyki oraz budować podstawowe modele statystyczne. Dowiedzą się też, jak wykonywać w R powtarzalne badania (ang. reproducible research).
Dr inż. Artur Suchwałko
(analityk danych i statystyk, programista, trener, założyciel i właściciel firmy QuantUp.pl)
14:15 Przerwa
14:40 Wykład: Analizy statystyczne w pracach naukowych – czego unikać, na co zwracać uwagę.
Szkolenie przeznaczone jest dla wszystkich osób, których praca wymaga znajomości podstawowych metod statystycznej analizy danych. Prezentowany materiał będzie szczególnie przydatny dla: studentów piszących prace licencjackie i magisterskie, osób prowadzących badania naukowe, a w szczególności medyczne badania kliniczne, dla osób zajmujących się analizą danych ankietowych, statystyką biomedyczną, dla pracowników szkół wyższych oraz wszystkich zaineresowanych. Słuchacze tego wykładu zapoznają się z podstawowymi trudnościami i błędami jakie są najczęściej popełniane przy przeprowadzaniu statystycznej analizy danych. Szczególny nacisk położony będzie na właściwą interpretację otrzymywanych wyników.
Wykład będzie obejmował następujące zagadnienia:
  • Rodzaje najczęściej wykonywanych analiz statystycznych.
  • Błędy popełniane przy prezentacji niepewności pomiarowych, prezentacja liczbowej wartości wyniku pomiarowego (w tym cyfry znaczące).
  • Problemy z umiejętnością patrzenia na projekt badań naukowych przez pryzmat analiz statystycznych, które później będą wykorzystywane przy analizie zebranych danych – brak jednorodności i reprezentowalności badanej próby, problem losowego doboru próby, itp.
  • Cechy statystyczne:
    1. Błędy w doborze i odpowiednim wykorzystywaniu skal pomiarowych.
    2. Błędy w budowie szeregów rozdzielczych.
    3. Definicja prawdopodobieństwa
    4. Problem z liczebnością próby – moc testu statystycznego.
  • Błędy popełniane przy testowaniu hipotez statystycznych, a w tym problemy dotyczące:
    1. Właściwego zrozumienia pojęcia hipoteza statystyczna.
    2. Właściwego zrozumienia pojęcia poziom istotności α.
    3. Właściwego doboru testów statystycznych.
    4. Weryfikacji założeń testów statystycznych.
    5. Porównań wielokrotnych „każdy z każdym
    6. Istotności współczynnika korelacji r
  • Czym jest wartość p.
Dr n. farm. Dominik W. Marciniak
(Akademia Medyczna we Wrocławiu)
15:45 Pytania i odpowiedzi.
16:00 Zakończenie seminarium.
program
prelegenci
powiadom znajomego
patronat medialny
e-mailkontakt Na górę strony
Copyright © 2012 Centrum Promocji Informatyki spółka z ograniczoną odpowiedzialnością s.k. | tel. (22) 870 69 10, 870 69 78