Winter term lectures
Biostatistics
Lecturer (assistant) | |
---|---|
Number | 0240627425 |
Type | lecture |
Duration | 2 SWS |
Term | Wintersemester 2023/24 |
Language of instruction | German |
Position within curricula | See TUMonline |
Dates | See TUMonline |
- 06.11.2023 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
- 20.11.2023 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
- 23.11.2023 15:00-17:30 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
- 27.11.2023 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
- 04.12.2023 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
- 11.12.2023 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
- 18.12.2023 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
- 08.01.2024 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
- 15.01.2024 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
- 22.01.2024 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
- 29.01.2024 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
- 05.02.2024 15:00-17:00 1-38, Seminarraum 8 (WZWS08)
Admission information
Objectives
Die Studierenden erwerben ein Verständnis zur adäquaten Verwendung der Statistik in der biowissenschaftlich orientierten Forschung und fundierte Kenntnisse im Umgang mit bedeutenden biostatistischen Verfahren. Anhand zahlreicher Beispiele werden die Studierenden in die Lage versetzt, die genannten Verfahren mit einer ausgewählten Software (z.B. SAS, R) anzuwenden und die entsprechenden Ergebnisse korrekt zu interpretieren.
Description
1. Einführung
Begriffsklärung, historische Entwicklung der Biostatistik, Zielsetzung der Biostatistik, typische Fragestellungen bzw. Anwendungen
2. Statistische Grundbegriffe
Merkmale bzw. Größen, Skalenniveau, Grundgesamtheit, Stichprobe und Stichprobenziehung, Repräsentativität, Variabilität, Erwartungswert, Lage- und Streuungsparameter, Momente einer Verteilung, Präzision, Validität, Zufallsgröße, Wahrscheinlichkeitsfunktion und –verteilung, Dichte- und Verteilungsfunktion, Quantilen, Normalverteilung, Standardisierung, Zentraler Grenzwertsatz
3. Statistische Hypothesen und Signifikanztests
Deduktion und Induktion, (un)gerichtete und (un)spezifische Hypothesen, Null- und Alternativhypothese, klassischer Signifikanztest nach Fisher, alpha- und beta-Fehler, ein-/zweiseitiger Test, Zusammenhang von Stichprobenumfang und Signifikanz, Konfidenzintervall
4. Ausgewählte statistische Verfahren
Test auf Varianzgleichheit (F-Test, Levene-Test), parametrischer und nicht-parametrischer Vergleich zweier Mittelwerte (u-Test, t-Test, Welch-Test, Mann-Whitney-Test, Wilcoxon-Test), parametrischer und nicht-parametrischer Vergleich der Mittelwerte mehrerer unabhängiger Stichproben (Varianz-Analyse, fixe und zufällige Faktoren, multiple Mittelwertsvergleiche, Kruskal-Wallis-Test), Regressionsanalyse
Begriffsklärung, historische Entwicklung der Biostatistik, Zielsetzung der Biostatistik, typische Fragestellungen bzw. Anwendungen
2. Statistische Grundbegriffe
Merkmale bzw. Größen, Skalenniveau, Grundgesamtheit, Stichprobe und Stichprobenziehung, Repräsentativität, Variabilität, Erwartungswert, Lage- und Streuungsparameter, Momente einer Verteilung, Präzision, Validität, Zufallsgröße, Wahrscheinlichkeitsfunktion und –verteilung, Dichte- und Verteilungsfunktion, Quantilen, Normalverteilung, Standardisierung, Zentraler Grenzwertsatz
3. Statistische Hypothesen und Signifikanztests
Deduktion und Induktion, (un)gerichtete und (un)spezifische Hypothesen, Null- und Alternativhypothese, klassischer Signifikanztest nach Fisher, alpha- und beta-Fehler, ein-/zweiseitiger Test, Zusammenhang von Stichprobenumfang und Signifikanz, Konfidenzintervall
4. Ausgewählte statistische Verfahren
Test auf Varianzgleichheit (F-Test, Levene-Test), parametrischer und nicht-parametrischer Vergleich zweier Mittelwerte (u-Test, t-Test, Welch-Test, Mann-Whitney-Test, Wilcoxon-Test), parametrischer und nicht-parametrischer Vergleich der Mittelwerte mehrerer unabhängiger Stichproben (Varianz-Analyse, fixe und zufällige Faktoren, multiple Mittelwertsvergleiche, Kruskal-Wallis-Test), Regressionsanalyse
Prerequisites
• Grundzüge der höheren Mathematik
• Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Kenntnisse im PC-Umgang
• Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Kenntnisse im PC-Umgang
Recommended literature
Bärlocher F (1999): Biostatistik – Praktische Einführung in Konzepte und Methoden. Stuttgart : Thieme
Bätz G et al. (1972): Biometrische Versuchsplanung. Berlin : VEB Deutscher Landwirtschaftsverlag
Biebler K-E, Jäger B, Wodny M (2005): Biometrie – Mit SAS-Lösungen. Aachen : Shaker (Biometrie und Medizinische Informatik – Greifswalder Seminarberichte, H. 11)
Bortz J (2005): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 6. Aufl. Heidelberg etc. : Springer
Crawley MJ (2005): Statistics – An Introduction using R. West Sussex : Wiley
Heiberger RM, Holland B (2004): Statistical Analysis and Data Display – An Intermediate Course with Examples in S-Plus, R, and SAS. New York : Springer
Lorenz RJ (1988): Biometrie – Grundbegriffe der Biometrie. 2. Aufl. Stuttgart : Fischer
Köhler et al. (2007): Biostatistik – Eine Einführung für Biologen und Agrarwissenschaftler. 4. Aufl. Berlin etc. : Springer
Moll E (1997): Einführung in die Biometrie unter Berücksichtigung der Software SAS, Teil 1: Grundbegriffe, beschreibende Statistik und Vergleich zweier Mittelwerte. Berichte aus der Biologischen Bundesanstalt für Land- und Forstwirtschaft, H. 23
Precht M (1987): Bio-Statistik – Eine Einführung für Studierende der biologischen Wissenschaften. 4. Aufl. München : Oldenbourg
Precht M, Kraft R, Bachmaier M (2005): Angewandte Statistik 1. 7. Aufl. München : Oldenbourg
Richter C (2004): Einführung in die Biometrie – Bd. 1 Grundbegriffe und Datenanalyse. 2. Aufl. Ribbesbüttel : Saphir-Verlag
Schumacher E (2004): Einführung in die Biometrie – Bd. 3 Vergleich von mehr als zwei Parametern. Ribbesbüttel : Saphir-Verlag
Sumpf D, Moll E (2004): Einführung in die Biometrie – Bd. 2 Schätzen eines Parameters und Vergleich von bis zu zwei Mittelwerten. Ribbesbüttel : Saphir-Verlag
Toutenburg H (2005): Induktive Statistik. 3. Aufl. Berlin etc. : Springer
Ugarte MD et al. (2009): Probability and Statistics with R. Boca Raton : CRC Press
Bätz G et al. (1972): Biometrische Versuchsplanung. Berlin : VEB Deutscher Landwirtschaftsverlag
Biebler K-E, Jäger B, Wodny M (2005): Biometrie – Mit SAS-Lösungen. Aachen : Shaker (Biometrie und Medizinische Informatik – Greifswalder Seminarberichte, H. 11)
Bortz J (2005): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 6. Aufl. Heidelberg etc. : Springer
Crawley MJ (2005): Statistics – An Introduction using R. West Sussex : Wiley
Heiberger RM, Holland B (2004): Statistical Analysis and Data Display – An Intermediate Course with Examples in S-Plus, R, and SAS. New York : Springer
Lorenz RJ (1988): Biometrie – Grundbegriffe der Biometrie. 2. Aufl. Stuttgart : Fischer
Köhler et al. (2007): Biostatistik – Eine Einführung für Biologen und Agrarwissenschaftler. 4. Aufl. Berlin etc. : Springer
Moll E (1997): Einführung in die Biometrie unter Berücksichtigung der Software SAS, Teil 1: Grundbegriffe, beschreibende Statistik und Vergleich zweier Mittelwerte. Berichte aus der Biologischen Bundesanstalt für Land- und Forstwirtschaft, H. 23
Precht M (1987): Bio-Statistik – Eine Einführung für Studierende der biologischen Wissenschaften. 4. Aufl. München : Oldenbourg
Precht M, Kraft R, Bachmaier M (2005): Angewandte Statistik 1. 7. Aufl. München : Oldenbourg
Richter C (2004): Einführung in die Biometrie – Bd. 1 Grundbegriffe und Datenanalyse. 2. Aufl. Ribbesbüttel : Saphir-Verlag
Schumacher E (2004): Einführung in die Biometrie – Bd. 3 Vergleich von mehr als zwei Parametern. Ribbesbüttel : Saphir-Verlag
Sumpf D, Moll E (2004): Einführung in die Biometrie – Bd. 2 Schätzen eines Parameters und Vergleich von bis zu zwei Mittelwerten. Ribbesbüttel : Saphir-Verlag
Toutenburg H (2005): Induktive Statistik. 3. Aufl. Berlin etc. : Springer
Ugarte MD et al. (2009): Probability and Statistics with R. Boca Raton : CRC Press