• MeSH
• biomedicínský výzkum MeSH
• epidemiologické metody MeSH
• klinická studie jako téma MeSH
• statistika jako téma MeSH
• Publikační typ
• monografie MeSH

• Konspekt
• Věda. Všeobecnosti. Základy vědy a kultury. Vědecká práce
• NLK Obory
• věda a výzkum
• epidemiologie
• statistika, zdravotnická statistika

• MeSH
• statistika jako téma metody   MeSH
• výzkumný projekt MeSH

• MeSH
• zdravotní péče - hodnotící mechanismy MeSH
• zdravotnické přehledy MeSH
• Publikační typ
• periodika MeSH
• Geografické názvy
• Spojené státy americké MeSH

• Konspekt
• Demografie. Populace
• NLK Obory
• demografie

• MeSH
• sociální vědy metody   statistika a číselné údaje   MeSH
• sociologie metody   statistika a číselné údaje   MeSH
• výzkum MeSH
• Publikační typ
• monografie MeSH

• Konspekt
• Sociologie
• NLK Obory
• sociologie
• věda a výzkum

• MeSH
• biomedicínský výzkum metody   MeSH
• statistika jako téma metody   MeSH
• výzkum MeSH
• Publikační typ
• periodika MeSH

• Konspekt
• Lékařské vědy. Lékařství
• NLK Obory
• lékařství
• statistika, zdravotnická statistika

• MeSH
• interpretace statistických dat MeSH
• lékařství MeSH
• počítače MeSH
• sběr dat MeSH
• statistika jako téma MeSH
• výzkum MeSH
• Publikační typ
• monografie MeSH

• Konspekt
• Lékařské vědy. Lékařství
• NLK Obory
• statistika, zdravotnická statistika
• lékařství
• management, organizace a řízení zdravotnictví

Užívání statistiky v medicínské praxi je stále běžnější. Velký zájem je věnován zdravotnickým statistikám, auditům, počtu výskytu nových případů onemocnění (např. AIDS) a tak dále. V každém časopise pro lékaře můžeme najít podobné statistiky, rovněž zde nalézáme závěry klinických studií, které obsahují odbornou statistickou terminologii. Statistické přístupy se využívají v klinické praxi při stanovení diagnózy i výběru vhodné léčby. Stále častěji se můžeme setkat s citací klinických výzkumů v propagačních materiálech nových léků či nových medicínských metod. Článek popisuje jednotlivé fáze výzkumného projektu – plánování, návrh, sběr a ukládání dat, zpracování dat, analýzu dat, prezentaci, interpretaci a publikaci výsledků. V první části Statistiky v biomedicínském výzkumu se zabýváme plánováním, návrhem a ukládáním dat z hlediska statistiky. Pozornost je věnována stanovení vhodné velikosti souboru. Pomocí praktických příkladů je ukázán vztah mezi rozdílem průměrů, variabilitou, velikostí souborů a statistickou významností u spojitých dat. U kvalitativních dat se obdobně demonstruje závislost mezi výskytem dané vlastnosti u dvou souborů, velikosti těchto souborů a signifikancí. Je vysvětlen rozdíl mezi klinickou a statistickou významností. V článku jsou uvedeny praktické rady, jak správně uložit data pro statistické zpracování.

Statistics are increasingly prevalent in medical practice. Nowadays much concern is devoted in hospital utility statistics, audit, resource allocation, number of new cases (for example AIDS), and so on. Journals nad magazines for doctors are full of statistical material of this sort, as well as the finding of individual research studies. Statistical issues are implicit in all clinical practice when making diagnosis and choosing an appropriate treatment. It is increasingly common to see statistical result from research papers quoted in promotional materiál for drugs and other medical therapies. The article focuses on particular steps of a research project – planning, design, data collection and data storage, data processing, data analysis, presentation, interpretation and publication of results. We deal with planning, design and data storage in the first part of Statistics in biomedical research. Particular attention is paid to the role of prior estimates of a sample size. Using examples it is showed a relationship among a mean difference, a variability, a sample size and a statistically significance in continuous data. It is demonstrated an association among an occurrence of a certain quality in two samples, sample sizes and a significance in qualitative data. It is explained the difference between clinical and statistical significance. There are practical advices how to store data correctly for statistical processing.

• MeSH
• databáze jako téma * MeSH
• lidé MeSH
• matematické výpočty počítačové MeSH
• sběr dat MeSH
• software MeSH
• statistika jako téma * MeSH
• ukládání a vyhledávání informací * metody   MeSH
• velikost vzorku MeSH
• výzkumný projekt * statistika a číselné údaje   MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• Publikační typ
• práce podpořená grantem MeSH

• MeSH
• statistika přirozeného pohybu MeSH
• veřejné zdravotnictví statistika a číselné údaje   MeSH
• Publikační typ
• periodika MeSH

• Konspekt
• Demografie. Populace
• NLK Obory
• demografie

Článek se zabývá zpracováním a analýzou dat. Stručně jsou popsány základní popisné statistiky polohy a variability spojitých dat. Pozornost je věnována správnému výběru vhodných popisných statistik polohy (aritmetický průměr, medián, modus) a variability (směrodatná odchylka, kvantily) s ohledem na rozložení dat. Jsou přiblíženy základní typy rozložení – symetrické, sešikmené doprava, sešikmené doleva. Větší míra pozornosti je věnována normálnímu Gaussovu pravděpodobnostnímu rozložení a jeho statistickým vlastnostem. Jsou uvedeny příklady různých typů distribucí spojitých biomedicínských veličin. Jsou popsány základní kroky testování hypotéz jako metody induktivní statistiky. Je vysvětlen rozdíl mezi parametrickými a neparametrickými statistickými testy. Parametrické metody pracují na základě parametrů normálního rozložení – průměru a směrodatné odchylky. Neparametrické testy pracují na základě pořadí. Přehledně jsou uvedeny různé druhy parametrických i neparametrických testů pro testování hypotéz pro spojité znaky. Opět je zdůrazněna nutnost správné volby parametrické či neparametrické metody.

The article focuses on data processing and data analysis. It briefly describes basic descriptive statistics – measures of central tendency and variability for continuous data. Particular attention is paid to the correct choice of descriptive statistics of central tendency (arithmetic mean, median, modus) and variability (standard deviation and quantiles) regarding data distribution. It explains basic types of data distribution – symmetric, right skewed and left skewed. Attention is paid to the normal Gaussian distribution and its statistical properties. There are various types of distribution for continuous biomedical variables. It describes the basic steps of hypothesis testing as a method of inductive statistics. It explains the difference between parametric and non-parametric statistical tests. Parametric methods are based on normal distribution and use mean and standard deviation. Non-parametric methods are based on rank. There is an overview of various kinds of parametric and non-parametric tests for hypothesis testing of continuous variables. The importance of choosing the correct parametric or a non-parametric method is emphasized.

• MeSH
• biomedicínský výzkum * MeSH
• lidé MeSH
• neparametrická statistika MeSH
• normální rozdělení MeSH
• statistika jako téma * MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• Publikační typ
• práce podpořená grantem MeSH

• MeSH
• sociální vědy MeSH
• sociologie MeSH
• výzkum MeSH
• výzkumný projekt MeSH
• Publikační typ
• monografie MeSH

• Konspekt
• Sociologie
• NLK Obory
• sociologie
• věda a výzkum