Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw - Central Authentication System

QUICK START
STUDENTS AND STAFF
FACULTIES
COURSES
- Biostatistics with elements of computer science
STUDIES
DORMITORIES
HELP

Biostatistics with elements of computer science

General data

Course ID:	WMCM-LE-BInf-3-1
Erasmus code / ISCED:	(unknown) / (unknown)
Course title:	Biostatistics with elements of computer science
Name in Polish:	Biostatystyka z elementami informatyki
Organizational unit:	Faculty of Medicine. Collegium Medicum
Course groups:
ECTS credit allocation (and other scores):	0.00 Basic information on ECTS credits allocation principles: the annual hourly workload of the student’s work required to achieve the expected learning outcomes for a given stage is 1500-1800h, corresponding to 60 ECTS; the student’s weekly hourly workload is 45 h; 1 ECTS point corresponds to 25-30 hours of student work needed to achieve the assumed learning outcomes; weekly student workload necessary to achieve the assumed learning outcomes allows to obtain 1.5 ECTS; work required to pass the course, which has been assigned 3 ECTS, constitutes 10% of the semester student load.
Language:	Polish
(in Polish) Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się:	medical science
Subject level:	elementary
Learning outcome code/codes:	enter learning outcome code/codes
Preliminary Requirements:	(in Polish) Zaliczenie przedmiotu "Biostatystyka z elemenatmi informatyki" dla studentów II roku kierunku lekarskiego rozpoczynających studia w roku akademickim 2021/2022, w tym umiejętność podstawowej obsługi programu SPSS.
Short description:	(in Polish) W ramach przedmiotu omówione zostaną podstawy modelowania matematycznego w naukach biomedycznych. Program zajęć obejmuje także wprowadzenie do języka R.
Full description:	(in Polish) Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawami wykorzystania modelowania matematycznego w naukach biomedycznych, a także przygotowanie ich do pracy w roli członków zespołów badawczych. 1. Korelacja zmiennych. Regresja liniowa • Pojęcie korelacji, współczynniki korelacji Pearsona i Spearmana - interpretacja • Wprowadzenie do modelowania matematycznego w badaniach biomedycznych na przykładzie modelu prostej regresji liniowej, interpretacja oszacowanych parametrów • skutki niezapewnienia bezpieczeństwa - incydent 2. Regresja logistyczna • Pojęcia funkcji logistycznej i logitowej • Omówienie przykładowych zastosowań modelu regresji logistycznej w kontekstach medycznych, interpretacja oszacowanych parametrów 3. Analiza wariancji • Omówienie typów analizy wariancji wraz z przykładami zastosowania w kontakstach medycznych • Statystyka testowa - interpretacja • Podstawowa tożsamość analizy wariancji • ANOVA jako model regresji liniowej 4. Rozszerzenie wiadomości o tablicach 2x2 • Test Mantela-Haenszela • Test McNemara • Paradoks Simpsona • Kappa Cohena i inne współczynniki zgodności 5. Podstawy analizy dyskryminacyjnej 6. Podstawy analizy przeżycia 7. Wprowadzenie do przeglądu systematycznego i metaanalizy
Bibliography:	(in Polish) 1. Zalewska M., Niemiro W., „Biostatystyka. Od podstaw do zaawansowanych metod”, PZWL Wydawnictwo Lekarskie, Wydanie 1, Warszawa 2022
Efekty kształcenia i opis ECTS:	(in Polish) ECTS: • udział w seminariach i ćwiczeniach 56 h - 2 ECTS • praca własna studenta (wykonywanie analizy udostępnionych zbiorów danych w programie SPSS/R, praca z literaturą uzupełniającą przedmiotu) 79 h - 2,5 ECTS SUMA: 4,5 pkt. ECTS Opanowanie zagadnień omówionych szczegółowo w opisie przedmiotu; poszczególne efekty zostały wymienione w programie studiów
Assessment methods and assessment criteria:	(in Polish) Przedmiot kończy się egzaminem, który obejmuje cały zakres materiału z przedmiotu "Biostatystyka z elementami informatyki" prowadzonego na II roku oraz tematy nieoznaczone symbolem * z III roku. Stopień zostanie wystawiony na podstawie zdobytych punktów z egzaminu (max. 60), zgodnie z następującym przelicznikiem: >=51: 5.0, 46-50: 4.5, 41-45: 4.0, 36-40: 3.5, 31-35: 3.0 Szczegóły zasad zaliczenia zostały określone w regulaminie przedmiotu dostępnych na platformie MS Teams.

Classes in period "Winter semester 2021/22" (past)

Time span:	2021-10-01 - 2022-01-31	Selected timetable range: weekly course term Navigate to timetable MO TU SEM SEM SEM SEM SEM SEM CW CW CW CW CW CW CW CW CW CW CW CW W TH FR
Type of class:	Classes, 20 hours more information Seminar, 10 hours more information
Coordinators:	Bartłomiej Michalak, Krzysztof Świtała
Group instructors:	Bartłomiej Michalak, Krzysztof Świtała
Students list:	(inaccessible to you)
Examination:	Course - credit Classes - credit Seminar - credit
(in Polish) E-Learning:	(in Polish) E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy
Type of subject:	obligatory
(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:	(in Polish) nie dotyczy

Classes in period "Winter semester 2022/23" (past)

Time span:	2022-10-01 - 2023-01-31	Selected timetable range: weekly course term Navigate to timetable MO SEM SEM SEM SEM SEM TU SEM SEM SEM SEM SEM W SEM SEM SEM SEM SEM TH SEM SEM SEM SEM SEM CW CW CW CW CW CW CW CW CW CW FR SEM SEM SEM SEM SEM
Type of class:	Classes, 10 hours more information Seminar, 20 hours more information
Coordinators:	Antonina Ślubowska
Group instructors:	Bartłomiej Michalak, Janusz Sierdziński, Antonina Ślubowska, Krzysztof Świtała
Students list:	(inaccessible to you)
Examination:	Course - credit Classes - credit Seminar - credit
(in Polish) E-Learning:	(in Polish) E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy
Type of subject:	obligatory
(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:	(in Polish) nie dotyczy

Classes in period "Winter semester 2023/24" (past)

Time span:	2023-10-01 - 2024-01-31	Selected timetable range: weekly course term Navigate to timetable MO SEM SEM SEM SEM SEM TU SEM SEM SEM SEM SEM W SEM SEM SEM SEM SEM TH SEM SEM SEM SEM SEM FR SEM SEM SEM SEM SEM
Type of class:	Classes, 10 hours more information Seminar, 20 hours more information
Coordinators:	Antonina Ślubowska
Group instructors:	Antonina Ślubowska
Students list:	(inaccessible to you)
Examination:	Course - credit Classes - credit Seminar - credit
(in Polish) E-Learning:	(in Polish) E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy
(in Polish) Opis nakładu pracy studenta w ECTS:	(in Polish) ECTS: • udział w seminariach i ćwiczeniach 56 h - 2 ECTS • praca własna studenta (wykonywanie analizy udostępnionych zbiorów danych w programie SPSS/R, praca z literaturą uzupełniającą przedmiotu) 79 h - 2,5 ECTS SUMA: 4,5 pkt. ECTS
Type of subject:	obligatory
(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:	(in Polish) nie dotyczy
Short description:	(in Polish) W ramach przedmiotu omówione zostaną podstawy modelowania matematycznego w naukach biomedycznych. Program zajęć obejmuje także wprowadzenie do języka R.
Full description:	(in Polish) Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawami wykorzystania modelowania matematycznego w naukach biomedycznych, a także przygotowanie ich do pracy w roli członków zespołów badawczych. 1. Korelacja zmiennych. Regresja liniowa • Pojęcie korelacji, współczynniki korelacji Pearsona i Spearmana - interpretacja • Wprowadzenie do modelowania matematycznego w badaniach biomedycznych na przykładzie modelu prostej regresji liniowej, interpretacja oszacowanych parametrów • skutki niezapewnienia bezpieczeństwa - incydent 2. Regresja logistyczna • Pojęcia funkcji logistycznej i logitowej • Omówienie przykładowych zastosowań modelu regresji logistycznej w kontekstach medycznych, interpretacja oszacowanych parametrów 3. Analiza wariancji • Omówienie typów analizy wariancji wraz z przykładami zastosowania w kontakstach medycznych • Statystyka testowa - interpretacja • Podstawowa tożsamość analizy wariancji • ANOVA jako model regresji liniowej 4. Rozszerzenie wiadomości o tablicach 2x2 • Test Mantela-Haenszela • Test McNemara • Paradoks Simpsona • Kappa Cohena i inne współczynniki zgodności 5. Podstawy analizy dyskryminacyjnej 6. Podstawy analizy przeżycia 7. Wprowadzenie do przeglądu systematycznego i metaanalizy
Bibliography:	(in Polish) 1. Zalewska M., Niemiro W., „Biostatystyka. Od podstaw do zaawansowanych metod”, PZWL Wydawnictwo Lekarskie, Wydanie 1, Warszawa 2022 2. Materiały udostępniane studentom po każdych zajęciach

Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw.