Interpretace rozdělení biologických dat a volba vhodného statistického přístupu

Z Profiles

Situace jako výchozí bod (Situation as Starting Point)

Lékař nebo výzkumný pracovník interpretuje výsledky klinické nebo epidemiologické studie. Má k dispozici grafické znázornění biologických dat (např. histogramy, boxploty nebo křivky rozdělení) a základní souhrnné statistické charakteristiky. Jeho úkolem je správně posoudit charakter rozdělení dat, míru variability a přítomnost odlehlých hodnot. Na základě těchto informací rozhoduje o vhodném způsobu popisu dat, interpretaci výsledků a volbě odpovídající statistické metody.

Zařazení v PROFILES

Situations as Starting Points (SSP)

  • Ssps.png O4.7 – Sdílené hodnocení rizikových a protektivních faktorů závažných onemocnění.
  • SSP 221–227 – Otázky související s prevencí a podporou zdraví.

Hlavní Entrustable Professional Activity (EPA)

Epas.png 4 Recommend and interpret diagnostic and screening tests in common situations Student interpretuje výsledky statistických analýz a grafického znázornění dat při klinickém a populačním rozhodování.

Další související EPA
  • Epas.png 9 – Contribute to quality improvement and patient safety through interpretation of health data.

Související kompetence (CanMEDS Roles)

Student
  • Canmeds.png1.16 (Medical Expert) – využívá principy evidence-based medicine při interpretaci výsledků.
  • Canmeds.png4.1 (Leader) – využívá biostatistiku a epidemiologická data při rozhodování.
  • Canmeds.png6.2 (Scholar) – kriticky interpretuje výsledky vědeckých studií.
  • Canmeds.png6.5 (Scholar) – správně interpretuje a prezentuje výsledky statistických analýz.

Navazující tematické okruhy

  • S2 – Charakteristiky dat a rozdělení
  • S3 – Statistická indukce a testování hypotéz
  • S6 – Bias, asociace a kauzalita

Navazující modelové situace

  • STA07 – Interpretace boxplotu
  • STA08 – Průměr vs. medián
  • STA14 – Překryv dvou normálních rozdělení
  • STA15 – Symetrické vs. asymetrické rozdělení

Navazující formy hodnocení

  • SBA otázky – charakteristiky dat a rozdělení
  • Modelové situace
  • Diskusní úlohy v Moodle
  • Interpretace grafů odborných publikací