Experimentální analýza v ekologii a biomechanice

Předmět je určen pouze pro doktorandy a je povolen pro zápis po webu.

Obsah přednášek a cíle studia

Cílem přednášky je seznámit studenty se základními principy navrhování a testování hypotéz ve vědecké práci, s hypoteticko-deduktivním přístupem, s významem experimentů, s organizací experimentálního uspořádání a se statistickým hodnocením experimentů, ale i pozorování. Ve všech případech bude kladen důraz na praktické aspekty a na problémy, které vznikají při práci v terénu. Studenti musí pochopit rozdíl mezi zjištěním korelace a kauzální závislosti a roli manipulativních experimentů pro zjišťování kauzality. Po absolvování přednášky by studenti měli být schopni naplánovat experiment nebo terénní sledování tak, aby statistické vyhodnocení bylo možné bez znásilňování základních principů statistiky a díky vysokému podílu praktik by měli být schopni vyhodnotit většinu vlastních dat.

Přednášky se zaměřují na klíčová témata, jako jsou:

• Testování hypotéz
• Korelace a kauzalita
• Konfirmativní a explikativní analýza dat
• Úloha experimentu, experiment v terénu a na úrovni společenstva a ekosystému - teorie a praktická omezení
• Typy experimentálního uspořádání (např. Latinské čtverce, bloky)
• Pseudoreplikace a jejich důsledky
• Hodnocení experimentů se zvláštním důrazem na různé modely ANOVy a jejich vztah k experimentálnímu uspořádání
• Hodnocení zákonitostí ve složení společenstev - metody mnohorozměrné analýzy: míry podobnosti, mezidruhové vazby, klasifikace, ordinační analýza
• Užití mnohorozměrných metod pro explikativní a konfirmativní analýzu dat, především pro hodnocení experimentů
• Diskuse a procvičení modelových příkladů: od plánu experimentu, přes určení nezbytného počtu pozorování a statistické zpracování k biologické interpretaci výsledků

V představovaných statistických metodách je kladen důraz na metody mnohorozměrné analýzy dat s užitím programů CANOCO a TWINSPAN, a dále na pokročilé ANOVA modely.

Studenti potřebují způsobilosti odpovídající kurzu Biostatistiky (KBE/012 či KBO/012), zejména pokud jde o testování hypotéz, analýzu variance a lineární modely.

Experimentální analýza v biomechanice

Přednášky z biomechaniky pokrývají široké spektrum témat, od základních definic a historie oboru až po specifické aplikace v pohybu člověka a vlastnostech tkání.

Obsah kurzu biomechaniky zahrnuje:

• Definice oboru biomechaniky, historie biomechaniky
• Základy biomechaniky, základní charakteristiky a veličiny, geometrie lidského těla
• Těžiště, rovnováha, polohy těla, působení gravitace, páky
• Kinematika pohybu člověka
• Dynamika pohybu člověka
• Energetický aspekt pohybu člověka
• Pohybový systém, jeho struktura a chování z pohledu biomechaniky
• Mechanické vlastnosti tkání a orgánů: vazivová tkáň
• Biomechanika kostí a kloubů
• Biomechanika svalů, šlach, ligament
• Biomechanika nervové tkáně
• Základní pojmy experimentální biomechaniky
• Základní metody experimentální biomechaniky

Metody sběru a analýzy dat v kvalitativním výzkumu

Techniky sběru dat jako způsoby, jakým získám data vymezená výzkumným cílem a otázkou, jsou v kvalitativním výzkumu poměrně rozvolněné. Vycházíme-li z metodologického principu rozvíjení metodiky ad hoc podle výzkumné situace, pak je zřejmé, že nemohou existovat kvalitativně pojaté techniky jako jednoznačný návod. Nicméně pro každou techniku lze stanovit základní možnosti sběru dat a obecné orientační principy, jak postupovat.

Kvalitativní sběr dat zahrnuje:

• Kvalitativní dotazování: V rámci zvoleného tématu proveďte krátký rozhovor. Při přípravě rozhovoru dbejte na správnou volbu varianty dotazování, prostudujte si, jak má vypadat záznam a přepis rozhovoru a jak se na rozhovor správně připravit.
• Kvalitativní pozorování: V rámci zvoleného tématu proveďte krátké pozorování. Vycházejte z poznatků, které jste získali samostudiem, a z praktických tipů, které zašle vyučující k zadanému tématu. Při přípravě pozorování dbejte na správnou volbu varianty pozorování, prostudujte si, jak mají vypadat terénní poznámky a co vše mají obsahovat.
• Kvalitativní analýza dokumentů a jiné techniky

Analýza kvalitativních dat

Způsob práce s daty a jejich analýza a interpretace jsou navázány na předchozí kroky. Volba způsobu se tedy řídí zvolenou výzkumnou strategií. Je důležité zachovat koheznost zvolené metodiky i v této etapě výzkumu. Rovněž je třeba pamatovat na často se objevující problém: tendenci kvantifikovat kvalitativní data (kategorizovat fenomén a interpretovat výsledky podle četnosti výskytu identifikovaných kategorií).

Analýza dat zahrnuje:

• Příprava, kódování a zobrazování dat.
• Metody vyhodnocování a interpretace v kvalitativním výzkumu.
• „Past“ kvantifikace kvalitativních dat.

Po sběru dat následuje jejich kódování a kategorizace. Na základě analýzy je možné učinit dílčí závěr z pozorování a rozhovoru.

Validita a prezentace výsledků kvalitativního výzkumu

Smyslem tohoto bloku je přivést studenty zpět k reflexi vlastního výzkumného zájmu, poté co nasbírali, zpracovali a interpretovali výzkumná data, aby si opětovně uvědomili, co na realizovaném výzkumu považují za podstatné, a to dříve, než přistoupí k hledání výsledného tvaru pro prezentaci výsledků výzkumu.

Klíčové aspekty zahrnují:

• Od výzkumných dat k výzkumnému zájmu: Co jsme zjistili a jaký to má smysl?
• Zjišťování a zajišťování validity kvalitativního výzkumu.
• Hodnocení kvality kvalitativního výzkumu.
• Reflexe rozdílů mezi běžným a výzkumným pohledem na jevy.

Prezentace výsledků kvalitativního výzkumu zahrnuje formu výzkumné zprávy, analytický příběh a psaní odborného textu.

tags: #predmet #experimentalni #analyza #jcu