Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Zootechnika (N3)

Sylabus przedmiotu Planowanie i analiza statystyczna wyników badań:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zootechnika
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Planowanie i analiza statystyczna wyników badań
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 7,0 ECTS (formy) 7,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 15 3,01,00zaliczenie
laboratoriaL5 15 4,01,00egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy statystyki matematycznej
W-2Umiejętność obslugi programu statystycznego
W-3Podstawy matematyki,

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Umiejętność przygotowania danych do rozwiązaniea ikonkretnego zagadnienia
C-2Zapoznanie z różnymi modelami regresyjnymi i klasyfikacyjnymi

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wskaźniki charakteryzujące populację i probę.1
T-L-2Wybór odpowiednich testów do weryfikacja hipotez statystycznych6
T-L-3Analiza wariancji wieloczynnikowa. Różne modele do analiz3
T-L-4Analiza współzależności zjawisk - korelacja prosta2
T-L-5Analiza regresji wielorakiej. Sprawdzanei założeń modelu3
15
laboratoria
T-L-1Analiza regresji segmentowej3
T-L-2Wykorzystanie modeli linearyzowanych3
T-L-3Modele nieliniowe do charakterystyki wzrostu oraz wydajności mleka krów4
T-L-4Wykorzystanie regresji logistycznej w analizie zmiennych dychotomicznych3
T-L-5Zastosowanie funkcji klasyfikacyjnych2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udzial studentów w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie teoretyczne do omawianych zagadnień25
A-L-3Przygotowanie praktyczne do rozwiązywania konkretnych zagadnień25
A-L-4Przygotowanie do sprawdzianu zaliczeniowego25
90
laboratoria
A-L-1Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych.15
A-L-2Samodzielna praca i ćwiczenie obsługi programu komputerowego służącego do analiz statystycznych, samodzielne obliczanie zadań.37
A-L-3Przygotowanie do kolokwiów.40
A-L-4zaliczenie kolokwium2
A-L-5Przygotowanie zbiorów danych do konkretnych zagadnień25
119

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
M-2metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z analizą różnych problemów wynikających z kontekstu badań

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
S-2Ocena podsumowująca: Sprawdzian obejmujący zastosowanie testów statystycznych do konkretnych zaganień

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZO_3A_D-N-A12_W01
formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień
ZO_3A_W02C-1, C-2T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5M-1S-1
ZO_3A_D-N-A12_W02
definiuje zaawansowane pojęcia statystyczne, rozpoznaje właściwe modele regresyjne,
ZO_3A_W04, ZO_3A_W02, ZO_3A_W06C-1, C-2T-L-1M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZO_3A_D-N-A12_U01
Dobiera odpowiednie modele analizy wariancji, regresji i klasyfikacji, ocenia ich przydatność
ZO_3A_U03T-L-3, T-L-5, T-L-1M-2, M-1S-1
ZO_3A_D-N-A12_U02
formułuje i korzysta z odpowiednich testów statystycznych
ZO_3A_U04C-1T-L-3, T-L-2M-1S-1
ZO_3A_D-N-A12_U03
obsługuje program komputerowy w kontekście zaawansowanej analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie
ZO_3A_U03C-2T-L-4, T-L-5M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZO_3A_D-N-A12_K01
Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie
ZO_3A_K02C-1T-L-1M-1S-1
ZO_3A_D-N-A12_K02
posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego
ZO_3A_K03C-2T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZO_3A_D-N-A12_W01
formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień
2,0
3,0Rozróżnia odpowiednie testy statystyczne w zależności od zagadnienia. Ocenia modele wariancji, regresji i klasyfikacji pod względem ich stosowalności, jakości i predykcji
3,5
4,0
4,5
5,0
ZO_3A_D-N-A12_W02
definiuje zaawansowane pojęcia statystyczne, rozpoznaje właściwe modele regresyjne,
2,0
3,0Potrafi zdefiniować podstawowe pojęcia związane z analizą wariancji, regresji i klasyfikacją
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZO_3A_D-N-A12_U01
Dobiera odpowiednie modele analizy wariancji, regresji i klasyfikacji, ocenia ich przydatność
2,0
3,0Potrafi określić podstawowe wskaźniki regresyjne oraz potrafi je estymować. potrafi zastosowac odpowiedni model do konkretnego zagadnienia
3,5
4,0
4,5
5,0
ZO_3A_D-N-A12_U02
formułuje i korzysta z odpowiednich testów statystycznych
2,0
3,0Formułuje odpowiedni model regresyjny i potrafi zweryfikowac jego przydatność
3,5
4,0
4,5
5,0
ZO_3A_D-N-A12_U03
obsługuje program komputerowy w kontekście zaawansowanej analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie
2,0
3,0W miarę poprawnie stosuje różne procedury komputerowe do zagadnień wariancyjnych, regresyjnych i klasyfikacyjnych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZO_3A_D-N-A12_K01
Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie
2,0
3,0Wykazuje chęci do zrozumienia ogólnych praw statystycznych oraz zmian zachodzących w populacji i próbie.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZO_3A_D-N-A12_K02
posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego
2,0
3,0Przejawia otwartośc na empiryczną weryfikację zjawisk biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Greń J., Statystyka matematyczna. Modele i zadania, PWN, Warszawa, 1982
  2. Kala R., Statystyka dla przyrodników, Wyd. AR, Poznań, 2002
  3. Stanisz A., Biostatystyka, Wyd. Uniwersytetu Jagielońskiego, Kraków, 2005
  4. Watała, Biostatystyka-wykorzystanie metod badawczych w naukach biomedycznych, alfa-media press, Bielsko-Biała, 2002
  5. Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa, 1997

Literatura dodatkowa

  1. Dobosz M., Wspomagana Komputerowo statystyczna analiza wyników badań, AOW EXIT, Warszawa, 2001
  2. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, StatSoft, Kraków, 2007

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wskaźniki charakteryzujące populację i probę.1
T-L-2Wybór odpowiednich testów do weryfikacja hipotez statystycznych6
T-L-3Analiza wariancji wieloczynnikowa. Różne modele do analiz3
T-L-4Analiza współzależności zjawisk - korelacja prosta2
T-L-5Analiza regresji wielorakiej. Sprawdzanei założeń modelu3
15

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Analiza regresji segmentowej3
T-L-2Wykorzystanie modeli linearyzowanych3
T-L-3Modele nieliniowe do charakterystyki wzrostu oraz wydajności mleka krów4
T-L-4Wykorzystanie regresji logistycznej w analizie zmiennych dychotomicznych3
T-L-5Zastosowanie funkcji klasyfikacyjnych2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udzial studentów w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie teoretyczne do omawianych zagadnień25
A-L-3Przygotowanie praktyczne do rozwiązywania konkretnych zagadnień25
A-L-4Przygotowanie do sprawdzianu zaliczeniowego25
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych.15
A-L-2Samodzielna praca i ćwiczenie obsługi programu komputerowego służącego do analiz statystycznych, samodzielne obliczanie zadań.37
A-L-3Przygotowanie do kolokwiów.40
A-L-4zaliczenie kolokwium2
A-L-5Przygotowanie zbiorów danych do konkretnych zagadnień25
119
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZO_3A_D-N-A12_W01formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyZO_3A_W02doskonale zna i rozumie strategie i metody badań stosowanych w naukach przyrodniczych; zna metodologię pozyskiwania i wykorzystywania informacji naukowej odpowiedniej do specyfiki prowadzonych badań,
Cel przedmiotuC-1Umiejętność przygotowania danych do rozwiązaniea ikonkretnego zagadnienia
C-2Zapoznanie z różnymi modelami regresyjnymi i klasyfikacyjnymi
Treści programoweT-L-3Analiza wariancji wieloczynnikowa. Różne modele do analiz
T-L-2Wybór odpowiednich testów do weryfikacja hipotez statystycznych
T-L-4Analiza współzależności zjawisk - korelacja prosta
T-L-5Analiza regresji wielorakiej. Sprawdzanei założeń modelu
Metody nauczaniaM-1metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Rozróżnia odpowiednie testy statystyczne w zależności od zagadnienia. Ocenia modele wariancji, regresji i klasyfikacji pod względem ich stosowalności, jakości i predykcji
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZO_3A_D-N-A12_W02definiuje zaawansowane pojęcia statystyczne, rozpoznaje właściwe modele regresyjne,
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyZO_3A_W04ma pogłębioną i uporządkowaną wiedzę o wpływie uwarunkowań środowiskowych na stan zdrowia i produkcyjność zwierząt gospodarskich, a także ich oddziaływania na środowisko
ZO_3A_W02doskonale zna i rozumie strategie i metody badań stosowanych w naukach przyrodniczych; zna metodologię pozyskiwania i wykorzystywania informacji naukowej odpowiedniej do specyfiki prowadzonych badań,
ZO_3A_W06ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę na temat specjalizacji w obrębie nauk o zwierzętach hodowlanych obejmującą terminologię, teorię i metodykę badawczą; ma uporządkowaną wiedzę o celach, organizacji i funkcjonowaniu instytucji związanych z produkcją żywności
Cel przedmiotuC-1Umiejętność przygotowania danych do rozwiązaniea ikonkretnego zagadnienia
C-2Zapoznanie z różnymi modelami regresyjnymi i klasyfikacyjnymi
Treści programoweT-L-1Wskaźniki charakteryzujące populację i probę.
Metody nauczaniaM-1metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi zdefiniować podstawowe pojęcia związane z analizą wariancji, regresji i klasyfikacją
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZO_3A_D-N-A12_U01Dobiera odpowiednie modele analizy wariancji, regresji i klasyfikacji, ocenia ich przydatność
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyZO_3A_U03potrafi w sposób spójny i precyzyjny konstruować uzasadnienia różnorodnych zagadnień związanych z wykorzystaniem wiedzy przyrodniczej w praktyce
Treści programoweT-L-3Analiza wariancji wieloczynnikowa. Różne modele do analiz
T-L-5Analiza regresji wielorakiej. Sprawdzanei założeń modelu
T-L-1Analiza regresji segmentowej
Metody nauczaniaM-2metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z analizą różnych problemów wynikających z kontekstu badań
M-1metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi określić podstawowe wskaźniki regresyjne oraz potrafi je estymować. potrafi zastosowac odpowiedni model do konkretnego zagadnienia
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZO_3A_D-N-A12_U02formułuje i korzysta z odpowiednich testów statystycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyZO_3A_U04posiada rozwinięte umiejętności badawcze, w tym potrafi formułować problemy badawcze i dostosowywać metodykę i techniki analityczne do ich rozwiązywania; posiada pogłębione umiejętności wnioskowania i interpretacji wyników badań
Cel przedmiotuC-1Umiejętność przygotowania danych do rozwiązaniea ikonkretnego zagadnienia
Treści programoweT-L-3Analiza wariancji wieloczynnikowa. Różne modele do analiz
T-L-2Wybór odpowiednich testów do weryfikacja hipotez statystycznych
Metody nauczaniaM-1metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Formułuje odpowiedni model regresyjny i potrafi zweryfikowac jego przydatność
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZO_3A_D-N-A12_U03obsługuje program komputerowy w kontekście zaawansowanej analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyZO_3A_U03potrafi w sposób spójny i precyzyjny konstruować uzasadnienia różnorodnych zagadnień związanych z wykorzystaniem wiedzy przyrodniczej w praktyce
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie z różnymi modelami regresyjnymi i klasyfikacyjnymi
Treści programoweT-L-4Analiza współzależności zjawisk - korelacja prosta
T-L-5Analiza regresji wielorakiej. Sprawdzanei założeń modelu
Metody nauczaniaM-1metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0W miarę poprawnie stosuje różne procedury komputerowe do zagadnień wariancyjnych, regresyjnych i klasyfikacyjnych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZO_3A_D-N-A12_K01Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyZO_3A_K02jest gotowy do podejmowania wyzwań zawodowych wykazując aktywność i kreatywność w realizacji indywidualnych i zespołowych działań profesjonalnych w zakresie zootechniki
Cel przedmiotuC-1Umiejętność przygotowania danych do rozwiązaniea ikonkretnego zagadnienia
Treści programoweT-L-1Wskaźniki charakteryzujące populację i probę.
Metody nauczaniaM-1metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Wykazuje chęci do zrozumienia ogólnych praw statystycznych oraz zmian zachodzących w populacji i próbie.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZO_3A_D-N-A12_K02posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyZO_3A_K03odnosi zdobytą wiedzę do projektowania pracy zawodowej w przekonaniu o sensie i potrzebie podejmowania działań w środowisku społecznym
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie z różnymi modelami regresyjnymi i klasyfikacyjnymi
Treści programoweT-L-3Analiza wariancji wieloczynnikowa. Różne modele do analiz
T-L-2Wybór odpowiednich testów do weryfikacja hipotez statystycznych
T-L-4Analiza współzależności zjawisk - korelacja prosta
T-L-5Analiza regresji wielorakiej. Sprawdzanei założeń modelu
Metody nauczaniaM-1metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Przejawia otwartośc na empiryczną weryfikację zjawisk biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0