Biostatistika a plánování ekologických pokusů

18.04.2026

Současné biologické a ekologické vědy jsou kvantitativní vědy. Informace (čísla), které získávají, jsou však zatíženy náhodnou variabilitou, resp. získaná data obsahují náhodnou složku. Přednáška chce poskytnout přehled běžných statistických technik pro zpracování ekologických dat pro uživatele. Snaží se intuitivně vysvětlit smysl, povahu a možnosti používaných metod a ilustrovat je příklady. Součástí předmětu je výuka příslušných metod pomocí standardních počítačových programů. Součástí přednášky jsou praktika na zpracování dat.

Součástí kurzu je i cvičení, určené k praktickému procvičování příkladů za pomoci statistických programových balíků. Pozornost bude zaměřena na vkládání a editaci dat, jednoduché grafické zobrazování a základní logické, třídící a statistické operace v programu MS Excel for Windows, a dále na základní a některé pokročilejší statistické procedury v programovacím prostředí jazyka R.

Sylabus kurzu

Úvod, základní pojmy, co je věda, metodologie, filozofie vědy, deduktivní a induktivní uvažování
Základní soubor a výběr, experiment vs. pozorování, design sběru dat a experimentu, typy proměnných, deskriptivní statistika, grafická presentace dat
Pravděpodobnost, distribuční funkce, teoretické modely rozdělení pravděpodobností, principy testování statistických hypotéz
Analýza kategoriálních dat (test dobré shody, kontingenční tabulky, Fisherův exaktní test, odds ratio, log-lineární modely)
Analýza ordinálních a spojitých dat I: jeden a dva soubory, parametrické a neparametrické testy (Monte Carlo), náhodné a blokové uspořádání pokusu, testování normality dat, transformace dat
Analýza ordinálních a spojitých dat II: tři a více souborů - ANOVA: jednoduchá, vícefaktorová, se znáhodněnými bloky, s opakovanými měřeními, hierarchická, design pokusu
Numerická klasifikace: aglomerativní metody a shlukovací algoritmy, divizivní monotetická klasifikace a TWINSPAN
Regresní modely: lineární regrese, vážené průměrování, mnohonásobná regrese
Ordinace: analýza hlavních komponent (PCA), korespondenční analýza (CA) a detrendovaná korespondenční analýza (DCA)
Ordinace s omezením: redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (CCA), testování významnosti faktorů prostředí
Hodnocení ekologických pokusů, srovnávacích studií společenstev a změn společenstev v čase pomocí ordinace s omezením

Harmonogram přednášek

Rozpis přednášek je na Moodlu přednášky pod starým kódem MB120P31. Každá přednáška je věnována jednomu okruhu v analýze dat a jejich zpracování; snažíme se, aby na začátku každé přednášky bylo krátké shrnutí obsahu přednášky předcházející, jednak pro zopakování, a pak pro snazší navázání nového tématu. Na přednáškách se střídáme dva přednášející, Tomáš Herben a Jiří Hadrava, nicméně budeme se snažit co nejvíc o jednotnost podání i stylu.

Úvod do statistiky - vlastnosti proměnných, deskriptivní statistika - 4.10.
Úvod do statistiky - variance, vztahy dvou proměnných, korelace - 11.10.
Základy statistické inference, odhad parametrů základního souboru - 18.10.
Základy statistického modelování, regrese, diagnostika modelů - 25.10.
Formulace a testování hypothes, analysa variance - 1.11.
Bayesovská statistika, rozdíly mezi statistickou interakcí a korelací prediktorů - 8.11.
Analysa variance - pokračování; Design experimentů - 15.11.
Design experimentů; Faktory s pevnými a náhodnými efekty - 22.11.
Parciální, nelineární a lokální regrese - 29.11.
Mnohonásobná regrese - pokračování, výběry modelů, užití informačních kritérií - 6.12.
Práce s kategoriálními závislými proměnnými, klasické testy - 13.12.
Úvod do logistické regrese a parametrické analysy non-normálních proměnných - 3.1.
"Konsultační přednáška" - 11.1.

Na přednáškách se nepoužívají prezentace, ale přednášíme s křídou a tabulí (resp. fixem a bílou tabulí), nicméně ke všem přednáškám prezentace existují. Budeme je zveřejňovat vždycky před přednáškou, (nejpozději) v pondělí ráno; bude velmi praktické, pokud je budete mít na přednášce k disposici (ať už elektronicky nebo vytištěné) - občas na ně budeme činit odkazy.

Součástí přednášky jsou praktika na zpracování dat v prostředí R. Ta koncipujeme tak, aby účastníkům stačila zcela minimální úroveň znalosti "Rka", a současně k tomu nabízíme dvě procvičovací lekce tohto prostředí, takže po absolvování kurzu s praktiky účastníci získají nejen znalost základů statistického uvažování a analýzy dat, ale i základní dovednosti s jazykem R. Materiály jsou stejné pro všechny paralelky a budou postupně zveřejňovány na Moodlu přednášky, zpravidla opět v pondělí příslušného týdne ráno. Praktika koncipujeme především jako pomůcku pro Vás, která Vás má provést ilustrací materiálu probíraného na přednáškách a řešením praktických příkladů z přednášky vycházejících (proto se snažíme o maximální možnou návaznost praktik na přednášky). V akad. roce 2024/25 přednášejí Tomáš Herben a Jiří Hadrava, praktika vedou Tomáš Herben, Vojtěch Abraham, Jiří Hadrava, Tomáš Jor a Eva Matoušková.

Čtěte také: Ekologické pokusy: Biostatistický přístup

Ve výuce je vysvětlována teorie a předváděny počítačové programy. K zápočtu student zpracovává soubor dat, buď svých vlastních nebo dat od učitele, pomocí probíraných klasifikačních a ordinačních metod. Zpracované analýzy předkládá ve formě krátké zprávy v angličtině.

Pro dobré porozumění probírané látce je vhodné absolvovat předmět B5040 Biostatistika.

Písemná zkouška s třemi částmi: (i) písemný doplňovací test teoretických znalostí, (ii) vyřešení příkladu, (iii) dílčí příklady z jednotlivých okruhů. Poslední část je možné (a žádoucí) absolvovat v rámci praktika (viz rozpis praktik), ale je možné je absolvovat nezávisle na praktiku ve zkouškovém období.

Doporučená literatura

Delventhal K. a kol. (2004). Kompendium matematiky.-. Universum.
Gotelli N., Ellison A. (2004). A Primer of Ecological Statistics.-. Sinauer Associates.
Hendl, J. (2006). Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. 4., rozš. vyd. Praha: Portál, 2012.. Portál, Praha.
Lepš J. & Šmilauer P. (2016). Biostatistika. České Budějovice.
Meloun M. & Militký J. (2002). Kompendium statistického zpracování dat.. Academia, Praha.
Moore D. S. (2007). The basic practice of statistics.-. Freeman, New York.
Quinn G.P. & Keough M.J. (2002). Experimental design and data analysis for biologist.-. Cambridge University Press.
Sokal R. & Rohlf F. (1995). Biometry.-. Freeman and Company, New York.
Zar J. H. (1998). Biostatistical analysis.-. Prentice Hall, Englewood Cliffs.
LEPŠ, Jan a Petr ŠMILAUER. Multivariantní analýza ekologických dat. 2001.
HERBEN, Tomáš a Zuzana MÜNZBERGOVÁ. Zpracování geobotanických dat v příkladech. Část I.
Lepš J. Biostatistika.
Sokal a Rohlf: Biometry.
W.H. Crawley M.J. (2013): The R book. 2nd ed.
Dalgaard P. Introductory Statistics with R. Springer.