Cilji in kompetence

Študent bo: - spoznal osnove kvantitativnega znanstvenoraziskovalnega dela s področja bioinformatike; - spoznal informacijske sisteme in informacijsko-komunikacijsko tehnologijo s področja bioinformatike; - znal izračunati velikosti vzorca s pomočjo statističnega orodja IBM SPSS; - poznal osnovne statistične koncepte in osnovne pojme s področja statistike; - poznal pomen in pripravo podatkov za analizo; - znal oblikovati hipoteze; - znal izbrati ustrezne metode za statistično analizo podatkov in osnove statistične analize podatkov glede na dani problem s področja bioinformatike; - spoznal osnove multivariatne analize podatkov; - spoznal osnove psihometrične analize anketnega vprašalnika in pomen psihometričnega testiranja; - znal ustrezno interpretirati kvantitativne podatke; - Spoznal pomen uporabe umetne inteligence v naprednih raziskovalnih metodah v bioinformatiki.

Vsebina

Študent bo pridobil znanje in spretnosti iz naslednjih področij: - uvod v raziskovanje in kvantitativna metodologija znanstvenoraziskovalnega dela s področja bioinformatike; - uporaba informacijskih sistemov in informacijsko-komunikacjske tehnologije s področja bioinformatike za zbiranje in analizo podatkov; - načrtovanje kvantitativnega raziskovanja s področja bioinformatike; - izračun minimalne potrebne velikosti vzorca s pomočjo statističnega orodja IBM SPSS; - osnovni statistični koncepti (poznavanje osnovnih pojmov, kot so podatek, spremenljivka, hipoteza, porazdelitev, podatkovni tipi); - priprava podatkov za analizo; - postavitev hipotez - osnove statistične analize podatkov (deskriptivna analiza podatkov; porazdelitev podatkov; univariatni statistični testi; korelacija); - osnove multivariatne analize podatkov (ANOVA; regresija); - osnove psihometrične analize anketnega vprašalnika (vsebinska veljavnost in zanesljivost anketnega vprašalnika; analiza konstrukta; faktorska analiza - grafična predstavitev podatkov; - interpretacija kvantitativnih podatkov in priprava raziskovalnega poročila; - uporaba umetne inteligence na področju bioinformatike in raziskovalnih metod.

Metode poučevanja in učenja

Predavanja, razgovor, demonstracija, avditorne vaje, računalniške vaje, individualno delo.

Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje

Znanje in razumevanje: Študent: - bo poznal osnove in značilnosti kvantitativnega znanstvenoraziskovalnega dela s področja bioinformatike; - bo znal izračunati velikost vzorca s pomočjo statističnega orodja IBM SPSS ali programskega jezika R; - bo poznal osnovne statistične koncepte in osnovne pojme s področja statistike v bioinformatiki; - bo razumel pomen ustrezne priprave podatkov za analizo; - bo sposoben oblikovati različne vrste hipotez glede na dano raziskovalno področje v bioinformatiki; - bo sposoben samostojno izbrati ustrezno metodo za statistično analizo podatkov in izvesti statistično analizo podatkov glede na dani problem s področja bioinformatike; - bo poznal osnove multivariatne analize podatkov; - bo poznal psihometrične analize anketnega vprašalnika; - bo sposoben samostojno interpretirati rezultate kvantitativne raziskave; - bo poznal osnove uporabe umetne inteligence za raziskovalno delo v bioinformatiki.

Predvideni študijski rezultati - Prenosljive/ključne spretnosti in drugi atributi

Temeljni literatura in viri

Field A.: discovering Statistics Using SPSS, Fifthe Edition, Sage Publications Ltd, 2017 Kmetec, S., Cilar Budler, L., Povalej Bržan, P., Štiglic, G., 2019. Osnove raziskovalnega procesa v kvantitativnih raziskavah : (zbrano učno gradivo). Maribor: Univerza v Mariboru, Fakulteta za zdravstvene vede Pallant, Julie. SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using IBM SPSS. McGraw-hill education (UK), 2020.

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti

• Poznavanje osnov raziskovalnega dela, • osnovno poznavanje programskega jezika R.