Statistiek voor de Levenswetenschappen

Statistics for Life sciences

Studiewijzer 2020/2021

Globale inhoud

Dit vak is het vervolg op het eerstejaars Bèta-gammavak Onderzoeksmethoden en Analyse van
Wetenschappelijk Onderzoek.

Het eerste deel van het vak biedt herhaling en verdieping in eerder behandelde statistische
begrippen, zoals kengetallen van locatie en spreiding, steekproefverdelingen, en de basisprincipes
van hypothesetoetsen. Tevens worden er veelgebruikte statistische toetsen zoals de t-toets en de variantieanalyse voor onafhankelijke groepen behandeld en hun onderliggende relatie besproken.
Tijdens het tweede deel van het vak worden meer geavanceerde statistische begrippen en
technieken geïntroduceerd, zoals multipele regressie en het general en generalized linear model, het analyseren van
data met herhaalde metingen en het analyseren van data die niet voldoen aan de assumpties van
veelgebruikte statistische toetsen. Aan het eind van het vak wordt het begrip likelihood  geïntroduceerd.

Om de behandelde analysetechnieken uit te voeren, wordt er gebruik gemaakt van de (programmeer)taal R.

Gedurende je hele studie zijn deze vaardigheden en inzichten nodig bij diverse vakken waarin met data gewerkt wordt. 

Studiemateriaal

Literatuur

• Whitlock, M. & Schluter, D. (2015). The analysis of biological data. Roberts and Company Publishers.

Practicummateriaal

• Huiswerkopdrachten op Sowiso

Software

• R of R studio

Overig

• Handout over Herhaalde Metingen Variantieanalyse
• Handout over Multipele Regressie
• Online R handleidingen
• Powerpointslides van de hoorcolleges

Leerdoelen

•  de meest gebruikte statistische analysetechnieken uit de empirische wetenschappen benoemen en toepassen
•  meer geavanceerdere statistische analysetechnieken benoemen en toepassen
•  selecteren welke van bovenstaande analysetechnieken het beste kan worden gebruikt in verschillende situaties
•  de resultaten van statistische analyses interpreteren
•  op een geschikte manier de behandelde analysetechnieken uitvoeren met R
•  kansuitspraken en onderzoeksresultaten in de literatuur en media kritisch evalueren

Onderwijsvormen

• Hoorcollege
• Zelfstudie
• Laptopcollege
• Zelfstandig werken aan bijv. project/scriptie

Het boek en de handouts vormen de basis voor het vak en primaire bron van theoretische kennis, en dienen zelfstandig bestudeerd te worden. De hoorcolleges dienen ter ondersteuning van de zelfstudie van het boek en ter aanvulling van de stof op punten die niet in het boek besproken worden (de collegeslides zijn onderdeel van de stof). De laptopcolleges zijn bedoeld als extra ondersteuning aan studenten bij het uitvoeren van de huiswerkopdrachten en de praktijkopdracht. Deze opdrachten dienen ter verheldering van de theoretische stof, en om studenten praktische vaardigheden van het statistisch analyseren van data aan te leren.

Verdeling leeractiviteiten

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• 1. In geval van werkgroepbijeenkomsten is de student verplicht tenminste 7 van elke 8 werkgroepbijeenkomsten bij te wonen, tenzij anders aangegeven in de studiewijzer. Bij meer dan 8 werkgroepbijeenkomsten geldt dat de student steeds per (deel van) 8 bijeenkomsten maximaal 1 bijeenkomst mag missen. Indien de student minder dan het verplichte aantal bijeenkomsten heeft bijgewoond, kan het vak niet worden afgerond.
• In geval van een practicum is de student verplicht ten minste 90% van de practicumbijeenkomsten bij te wonen, tenzij anders aangegeven in de studiewijzer. In geval de student minder dan 90% heeft bijgewoond dient het practicum opnieuw te worden gevolgd.

Aanvullende eisen voor dit vak:

Het eerste laptopcollege en het  laatste hoorcollege zijn verplicht.  Aanwezigheid bij de rest van de hoorcolleges en laptopcolleges is je eigen verantwoordelijkheid. Je wordt ten zeerste aanbevolen bij zowel de hoorcolleges als de laptopcolleges aanwezig te zijn.

Handouts/hoofdstukken (deel van de verplichte literatuur) worden ter inzage beschikbaar gemaakt om te kopiëren tijdens het eerste laptopcollege. Je bent zelf verantwoordelijk voor het beschikken over de literatuur. 

Toetsing

In dit vak zijn er in totaal 7 huiswerkopdrachten, een praktijkopdracht (incl. presentatie) en een tentamen. De opdrachten zijn verplicht. De huiswerkopdrachten dienen op tijd te zijn ingediend via SOWISO. Indien de deadline voor het inleveren van de
huiswerkopdracht verstreken is, kan de opdracht niet meer worden ingeleverd en krijg je hiervoor geen
punten. De antwoorden van de huiswerkopdrachten komen op SOWISO te staan en zijn zelf te controleren.
Gemiste deadlines door overmacht/omstandigheden of vrije keuze kunnen niet worden
gecompenseerd. Begin dus telkens op tijd aan de volgende huiswerkopdracht.

De praktijkopdracht wordt in groepen van 3-4 studenten uitgevoerd. De praktijkopdracht bevat een kleinschalige dataverzameling, het analyseren van de verzamelde data en het presenteren van de resultaten tijdens het  laatste college.

Het eindcijfer wordt gegeven door het gewogen gemiddelde van het tentamen (80%) en het gemiddelde van de 4 best gemaakte huiswerkopdrachten (20%). Om te slagen voor dit vak dien je 1) een voldoende (AVV) te hebben voor de praktijkopdracht en 2) het tentamen met minimaal een 5.5 te hebben afgerond.

Voor het hertentamen gelden dezelfde regels; de huiswerkopdrachten en de praktijkopdracht tellen dus mee bij het hertentamen.

Toetsmatrijs (studentenversie)

Studenten die het vak al eerder hebben gevolgd

Studenten die het vak al eerder hebben gevolg zijn verplicht om mee te doen aan de praktijkopdracht. Je wordt ook ten zeerste aanbevolen om de huiswerkopdrachten te maken. Studenten die liever hun opdrachtencijfer (i.e., gemiddelde van 4 best gemaakte huiswerkopdrachten) van vorig jaar willen gebruiken moeten voor de inzage een email sturen naar de coördinator.

Inzage toetsing

De manier van inzage wordt via de digitale leeromgeving gecommuniceerd.

Het is niet toegestaan om tentamenmateriaal (i.e., vragen en antwoorden) na afloop van het tentamen of de inzage fysiek of digitaal mee te nemen.

Opdrachten

Huiswerkopdracht 1

• Herhaling empirische cyclus en basis toetsingstheorie; individueel; feedback komt op SOWISO; wordt becijferd

Huiswerkopdracht 2

• Univariaat, multipele en logistische regressie; individueel; feedback komt op SOWISO; wordt becijferd

Huiswerkopdracht 3

• General linear model & assumpties; individueel; feedback komt op SOWISO; wordt becijferd

Huiswerkopdracht 4

• T-toets en ANOVA voor herhaalde metingen; individueel; feedback komt op SOWISO; wordt becijferd

Huiswerkopdracht 5

• Non-parametrische toetsen; individueel; feedback komt op SOWISO; wordt becijferd

Huiswerkopdracht 6

• Likelihood (incl. logistische regressie); individueel; feedback komt op SOWISO; wordt becijferd

Huiswerkopdracht 7

• Herhaling; individueel; feedback komt op SOWISO; wordt becijferd

Proeftentamen

• Proeftentamen; individueel; feedback komt op SOWISO, niet verplicht

Praktijkopdracht & presentatie

• Eigen dataverzameling, data-analyse en presentatie; groepsopdracht; feedback tijdens laatste hoorcollege; AAV/NAV

Er zijn 7 huiswerkopdrachten die op individuele basis dienen te worden uitgevoerd met behulp van de programmeertaal R. Zie Canvas voor de deadlines. De huiswerkopdrachten zijn verplicht. Het gemiddelde van de 4 best beoordeelde huiswerkopdrachten weegt mee in het eindcijfer. We benadrukken dat huiswerkopdrachten individueel gemaakt dienen te worden; plagiaat wordt bestraft. Tijdens de laptopcolleges is er begeleiding voor het maken van de huiswerkopdrachten.

Fraude en plagiaat

Dit vak hanteert de algemene 'Fraude- en plagiaatregeling' van de UvA. Hier wordt nauwkeurig op gecontroleerd. Bij verdenking van fraude of plagiaat wordt de examencommissie van de opleiding ingeschakeld. Zie de Fraude- en plagiaatregeling van de UvA: http://student.uva.nl

Weekplanning

Rooster

Het rooster van dit vak is in te zien op DataNose.

Aanvullende informatie

Aanbevolen voorkennis: Eerstejaars Bèta-gammavak Onderzoeksmethoden en Analyse van
Wetenschappelijk Onderzoek

Dit vak heeft een Canvas-site. Hier vind je de noodzakelijke aanvullende informatie; bekijk de Canvas-site dus met grote regelmaat!

Vakevaluatie afgelopen jaar

Contactinformatie

Coördinator

• D. Matzke

Coördinator & Hoorcollegedocent: Dora Matzke (d.matzke@uva.nl)

Hoorcollegedocent: Raoul Grasman (rgrasman@uva.nl)