Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biotechnologia (S3)

Sylabus przedmiotu Planowanie i analiza statystyczna wyników badań:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Biotechnologia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów studia trzeciego stopnia
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) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL5 15 2,01,00egzamin
laboratoriaL6 15 3,01,00egzamin

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 próbę1
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. Sprawdzanie 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-1Uczestniczenie w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie teoretyczne do omawianych zagadnień15
A-L-3Przygotowanie praktyczne do rozwiązywania konkretnych zagadnień15
A-L-4Przygotowanie do sprawdzianu zaliczeniowego15
60
laboratoria
A-L-1Uczestniczenie w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych.15
A-L-3Samodzielna praca i ćwiczenie obsługi programu komputerowego służącego do analiz statystycznych, samodzielne obliczanie zadań.15
A-L-4Przygotowanie zbiorów danych do konkretnych zagadnień15
A-L-5Przygotowanie do kolokwiów.28
A-L-6zaliczenie kolokwium2
90

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
BCH_3-_3.6_W01
formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień
C-2, C-1M-1S-1
BCH_3-_3.6_W02
definiuje zaawansowane pojęcia statystyczne, rozpoznaje właściwe modele regresyjne,
C-2, C-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
BCH_3-_3.6_U01
Dobiera odpowiednie modele analizy wariancji, regresji i klasyfikacji, ocenia ich przydatność
T-L-1M-1, M-2S-1
BCH_3-_3.6_U02
formułuje i korzysta z odpowiednich testów statystycznych
C-1M-1S-1
BCH_3-_3.6_U03
obsługuje program komputerowy w kontekście zaawansowanej analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie
C-2M-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
BCH_3-_3.6_K01
Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie
C-1M-1S-1
BCH_3-_3.6_K02
posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego
C-2M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BCH_3-_3.6_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
BCH_3-_3.6_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
BCH_3-_3.6_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
BCH_3-_3.6_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
BCH_3-_3.6_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
BCH_3-_3.6_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
BCH_3-_3.6_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 próbę1
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. Sprawdzanie 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-1Uczestniczenie w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie teoretyczne do omawianych zagadnień15
A-L-3Przygotowanie praktyczne do rozwiązywania konkretnych zagadnień15
A-L-4Przygotowanie do sprawdzianu zaliczeniowego15
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestniczenie w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych.15
A-L-3Samodzielna praca i ćwiczenie obsługi programu komputerowego służącego do analiz statystycznych, samodzielne obliczanie zadań.15
A-L-4Przygotowanie zbiorów danych do konkretnych zagadnień15
A-L-5Przygotowanie do kolokwiów.28
A-L-6zaliczenie kolokwium2
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBCH_3-_3.6_W01formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie z różnymi modelami regresyjnymi i klasyfikacyjnymi
C-1Umiejętność przygotowania danych do rozwiązaniea ikonkretnego zagadnienia
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 kształceniaBCH_3-_3.6_W02definiuje zaawansowane pojęcia statystyczne, rozpoznaje właściwe modele regresyjne,
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie z różnymi modelami regresyjnymi i klasyfikacyjnymi
C-1Umiejętność przygotowania danych do rozwiązaniea ikonkretnego zagadnienia
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 kształceniaBCH_3-_3.6_U01Dobiera odpowiednie modele analizy wariancji, regresji i klasyfikacji, ocenia ich przydatność
Treści programoweT-L-1Analiza regresji segmentowej
Metody nauczaniaM-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
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 kształceniaBCH_3-_3.6_U02formułuje i korzysta z odpowiednich testów statystycznych
Cel przedmiotuC-1Umiejętność przygotowania danych do rozwiązaniea ikonkretnego zagadnienia
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 kształceniaBCH_3-_3.6_U03obsługuje program komputerowy w kontekście zaawansowanej analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie z różnymi modelami regresyjnymi i klasyfikacyjnymi
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 kształceniaBCH_3-_3.6_K01Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie
Cel przedmiotuC-1Umiejętność przygotowania danych do rozwiązaniea ikonkretnego zagadnienia
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 kształceniaBCH_3-_3.6_K02posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie z różnymi modelami regresyjnymi i klasyfikacyjnymi
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