8BKG37 · 6 hp · Grundnivå (G1X) · Medicinsk biologi
Bioinformatik och statistik
Ges · nästa start HT 2026
59 %
klarade senaste ordinarie tillfället
37WE · 16 jan 2026 · 41 studenter
49 %
klarade de ordinarie tillfällena, alla tillfällen de senaste 5 åren
37WE · 189 studenter
83 %
Svårare än 83 % av kurserna på grundnivå
Jämfört med 874 kurser på samma nivå, ordinarie tentor de senaste tre läsåren. 85 studenter.
Ingår i 1 program
Övrigt moment
37WE Skriftlig examination
- 5
- 4
- 3
- U
Ordinarie tillfällen
49 % godkända · 189 studenter
- 59 %41
- 57 %44
- 30 %44
- 43 %30
- 57 %30
Senare tillfällen
47 % godkända · 148 studenter
- 91 %11
- 35 %26
- 40 %10
- 28 %18
- 44 %9
- 65 %26
- 0 %6
- 41 %17
- 33 %9
- 69 %16
- Klarar ett senare tillfälle: 47 % (148 studenter), jämfört med 49 % (189 studenter) på ordinarie
- Får 4 eller 5: 20 % (337 studenter)
Övriga moment
Deltentor, inlämningar och laborationer. De ingår inte i siffrorna överst.
Övrigt moment
37CE Obligatoriska moment
- G
- U
Ordinarie tillfällen
99 % godkända · 200 studenter
- 100 %44
- 100 %43
- 100 %44
- 91 %32
- 100 %37
Senare tillfällen
Inga tillfällen med minst 5 studenter.
Visa små tillfällen (3)
Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %4
Övrigt moment
37PE Praktisk examination
- G
- U
Ordinarie tillfällen
97 % godkända · 198 studenter
- 100 %36
- 100 %44
- 98 %44
- 90 %31
- 98 %43
Senare tillfällen
Inga tillfällen med minst 5 studenter.
Visa små tillfällen (4)
Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
Om kursen
Mål
Kunskap och förståelseEfter avslutad kurs förväntas studenten kunna:
- Redogöra för teorier och grundläggande principer för statistisk hypotesprövning
- Förklara principer för användningen av parametrisk och icke-parametrisk statistik vid analys av biomedicinska data
- Redogöra för grundläggande principer för statistisk sannolikhet
- Bedöma utmaningar relaterade till statistisk analys av stora datamängder
- Redogöra för bioinformatiska verktyg för att svara på biomedicinska frågeställningar
- Beskriva teori och tillämpning av “alignment”-metoder för sekvenseringsdata
Färdighet och förmågaEfter avslutad kurs förväntas studenten kunna:
- Använda lämpliga statistiska metoder vid analyser utifrån specifika biomedicinska frågeställningar
- Tolka resultat från vanligt förekommande statistiska tester utifrån biomedicinska perspektiv
- Beräkna sannolikheten för att observera en uppsättning oberoende, ömsesidigt exklusiva eller ömsesidigt beroende händelser
- Använda offentliga databaser för att erhålla data av relevans för specifika biomedicinska frågeställningar
- Skriva enkla datorprogram i programmeringsspråket "R" för att utföra statistisk analys av biomedicinska data
Värderingsförmåga och förhållningssättEfter avslutad kurs förväntas studenten kunna:
- Tillämpa ett kritiskt tillvägagångssätt för tolkning av resultat från statistiska tester inom biomedicinsk forskning
- Tillämpa ett välinformerat och kritiskt tillvägagångssätt för att bedöma för- och nackdelar med olika statistiska metoder på specifika biomedicinska frågeställningar
Innehåll
Under kursen studeras grundläggande biomedicinsk statistik. Kursen fokuserar främst på de statistiska metoder som används vid analys av småskalig biomedicinsk data. Särskilt fokus ligger på att förstå de underliggande principerna för de vanligaste statistiska metoderna. Denna statistiska kunskap kommer att tillämpas på biomedicinsk data genom att studenterna skriver enkla datorprogram för att analysera data som erhållits från publicerade studier. Användning och missbruk av statistik inom modern hälso- och sjukvård och biomedicinsk forskning samt de etiska problem som uppstår vid användningen av dem kommer också att studeras. Dessutom kommer studenterna att introduceras till bioinformatikområdet och hur man navigerar och använder webbaserade biomedicinska databaser och bioinformatiska verktyg för att bearbeta stora datamängder.
Kursen omfattar ämnesområdena klassisk statistik, sannolikhetslära, bioinformatik och programmering för statistiska ändamål.
- Examinator
- Sandra Hellberg
- Huvudområde
- Medicinsk biologi