Vær opmærksom på at dette website indeholder et arkiv med historiske data. Det aktuelle kursuskatalog findes på kursuskatalog.au.dk

AU kursuskatalog arkiv

[Forside] [Hovedområder] [Perioder] [Udannelser] [Alle kurser på en side]

Anvendt statistik (Q4) ( forår 2010 - 5 ECTS )

Rammer for udbud

Uddannelsessprog: dansk
Niveau: Grundkursus
Semester/kvarter: 4. kvarter
Timer per uge: 5
Deltagerbegrænsning: Maks. 32
Undervisningssted: Århus
Hovedområde: Det Naturvidenskabelige Fakultet
Udbud ID: 16406

Formål

At give overblik over og praktisk erfaring med anvendelsen af de almindeligste parametriske analysemetoder, så som ANOVA og lineær regression, på biologiske data således, at statistik bliver et aktivt redskab.

Obligatorisk program

Intet

Indhold

Kurset bygger på "General Linear Model" (GLM) konceptet, der har til formål at forklare de klassiske statistiske analyser (fx t-test, ANOVA, ANCOVA, linear og multiple regression) ud fra et meningsfuldt hele og dermed give overblik og lette forståelsen af de enkelte analyser. Der fokuseres på de problemstillinger, som er specielle for biologiske datasæt.

Ved forelæsninger forklares og eksemplificeres analysemetoder, som efterfølgende afprøves foran computeren, hvorved der opnås praktisk erfaring med brug af metoderne og tolkning af resultaterne.

Der arbejdes to og to med udleverede data. Endelig vil der være oplæg fra biologer med erfaring i anvendelse af statistiske metoder.

Læringsmål

Når kurset er færdigt, forventes den studerende at kunne:

Ientificere egnede analysemetoder for typiske biologiske data
Anvende klassiske statiske analysemetoder
Analysere og løse reelle problemer i forhold til indsamling og analyse af biologiske data
Forklare og kritisk vurdere statistiske analyseresultater

Faglige forudsætninger

Statistik

Underviser

Cino Pertoldi

Undervisnings- og arbejdsform

2 F, 1 seminar, 2 computerøvelser per uge i 7 uger.

Litteratur

Lærebog
Grafen A & Hails R. 2002. Modern statistics for the life sciences - learn how to analyse your experiments. Oxford University Press, Oxford. ( http://www.oup.co.uk/isbn/0-19-925231-9 ).

Software
JMP - the statistical discovery software. SAS Software Company. (http://www.jmp.com/).