Kurz Neparametrická statistika je zaměřen na statistické metody, které nevyžadují nutně splnění předpokladů o pravděpodobnostním rozdělení náhodných veličin (normální, atd.), případně i jiných předpokladů. Tyto metody lze tedy univerzálně využívat napříč všemi obory. Kurz je určen všem, kteří se chtějí dozvědět o neparametrických alternativách klasickým testů.

Cílová skupina

• Odborníci, kteří mají ve svých datech problémy s dodržením předpokladů klasických metod.
• Zájemci, kteří se chtějí dozvědět o alternativách základních parametrických charakteristik a testů.
• Vědečtí pracovníci, kteří si chtějí ujasnit své postupy.
• Specialisté, kteří chtějí doplnit své teoretické znalosti o této metodologii.
• Typickými obory, kde jsou neparametrické metody potřeba, jsou oblasti medicíny a farmacie.

Cíle kurzu

• Posluchači se naučí používat neparametrické alternativy klasických metod.
• Naučit se ověřovat předpoklady metod.
• Umět se rozhodnout, kterou metodu vybrat pro daná data.
• Dokázat vyhodnotit svá data samostatně v softwaru TIBCO Statistica.

Osnova

Úvod

• Základní informace o softwaru TIBCO Statistica
• Výukové zdroje pro software a možnosti nápovědy

Testy normality

• Grafická analýza
• Testy hypotéz o normálním rozdělení

Odlehlá pozorování

• Příklady negativních důsledků přítomnosti odlehlých pozorování
• Identifikace odlehlých hodnot (Grubbsův test, grafická identifikace)
• Očištění datového souboru

Popisná statistika

• Neparametrické míry polohy a variability
• Boxplot
• Bagplot

Neparametrické testy

• Alternativy k t-testům
• Neparametrická ANOVA
• Testy pro kontingenční tabulky

Spearmanův korelační koeficient

Předpoklady účastníka

• Běžná obsluha počítače v prostředí Windows
• Znalost základů statistického uvažování - přibližně v rozsahu kurzu Základní kurz statistiky I

Předchozí kurzy

• Základní kurz statistiky I nebo Základy biostatistiky

Navazující kurzy

Znalosti o parametrických metodách si můžete rozšířit prostřednictvím kurzů:

• Analýza rozptylu
• Regresní analýza
• Základní kurz statistiky II

Co se týče navazujících metod, které nemají tak striktní předpoklady, pak lze pro regresní a klasifikační úlohy doporučit  dataminingové metody:

• Klasifikační a regresní stromy
• Neuronové sítě nebo Data Mining (dvoudenní varianta)

Certifikace

• Účastník získá certifikát o absolvování kurzu

Délka kurzu

• 1 den (1x 6h)

Pozn: Jednotlivé příklady v průběhu kurzu jsou procvičovány v anglické verzi softwaru Statistica.