|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KMA / ADZ
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KMA
/
ADZ
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Analýza dat pro zdravotníky
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
3
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
1
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je seznámit studenty se základními pojmy z oblasti pravděpodobnosti a statistického zpracování dat. Předmětu je orientován na seznámení studentů s grafickým zpracováním a presentací statistických dat, s použitím systémů vybraných statistických SW pro statistické zpracování dat.
|
Požadavky na studenta
|
Závěrečná zkouška se skládá z písemného testu (70%) a ústní zkoušky (30%).
Požadované znalosti a schopnosti: při hodnocení budou posuzovány získané způsobilosti, zejména schopnost předvést logické a souvislé důkazy postupů a specifických problémů vztahujících se ke statistickým metodikám.
Hodnotící kritéria: hlavním kritériem při hodnocení bude jasná a logická formulace postupů řešení a správnost interpretace získaných výsledků.
Garantem předmětu je stanoveno, že zápočet se při opakovaném zapsání neuznává (viz čl. 24, odst. 3 SZŘ ZČU).
|
Obsah
|
Obsah přednášek: 1. Úvod do základních pojmů statistiky. 2. Základní statistické zpracování (deskriptivní statistika). 3. Grafická reprezentace dat. 4. Pravděpodobnost a pravděpodobnostní modely. 5. Vybrané diskrétní a spojitých typy teoretických rozdělení. 6. Bodové a intervalové odhady parametrů. 7. Testování statistických hypotéz. 8. Vybrané parametrické a neparametrické testy. 9. Presentace a zpracování vícerozměrných dat. Kontingenční tabulky. 10. Korelační a regresní analýza.
Obsah cvičení: 1. Přehled statistických výpočetních prostředí. 2. Základní statistické zpracování dat v Excelu. 3. Grafické zpracování dat. 4. Grafické zpracování dat. 5. Různé typy statistických rozdělení a jejich použití. 6. Bodové a intervalové odhady. 7. Parametrické testy, jejich praktické použití a interpretace výsledků. 8. Neparametrické testy, jejich praktické použití a interpretace výsledků. 9. Kontingenční tabulky. 10. Korelační a regresní analýza, praktické použití a interpretace výsledků.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Příprava na dílčí test [2-10]
|
20
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
20
|
Kontaktní výuka
|
40
|
Celkem
|
80
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
Studenti by měli mít praktické zkušenosti s aplikacemi kancelářského balíku. |
Popsat a vysvětlit základní principy statistické inference (principy bodových odhadů, intervalových odhadů a principy testování statistických hypotéz) |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
Ovládat na uživatelské úrovni program Excel. |
Použít statistické metody a postupy pro vyhodnocování dat (s i bez použití počítače). |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
mgr. studium: kriticky přistupuje ke zdrojům informací, informace tvořivě zpracovává a využívá při svém studiu a praxi |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
Získané způsobilosti: Po absolvování předmětu budou studenti schopni:
- charakterizovat vybraný SW produkt vhodný pro statistické zpracování dat;
- posoudit vhodnost použití pro vybrané statistické problémy;
- ilustrovat použití vybraného SW na jednoduchých příkladech;
- použít zvolený SW pro statistické zpracování dat;
- aplikovat statistické principy na vybrané reálné problémy a navrhnout jejich řešení ve zvoleném SW prostředí;
- interpretovat získané výsledky |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
- znát statistické funkce v sw Excel (případně v dalších statisticky orientovaných softwarech)
- aplikovat teoretické poznatky z oblasti pravděpodobnosti v SW Excel (případně v dalších statisticky orientovaných softwarech)
- využívat znalosti základních statistických metod a postupů pro analýzu dat v sw Ecxel (případně v dalších statisticky orientovaných softwarech)
- aplikovat statistické principy na vybrané reálné problémy a navrhnout jejich řešení ve zvoleném SW prostředí |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
mgr. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i širší veřejnosti vlastní odborné názory, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Seminární práce, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Seminární práce, |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Seminární práce, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Samostatná práce studentů, |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Samostatná práce studentů, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Samostatná práce studentů, |
Přednáška s aktivizací studentů, |
|
|
|
|