Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biologia (S2)
specjalność: Biologia roślin

Sylabus przedmiotu Metody statystyczne w biologii:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Biologia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk przyrodniczych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Metody statystyczne w biologii
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 5 1,00,29zaliczenie
wykładyW1 15 1,00,42egzamin
laboratoriaL1 40 1,00,29zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy matematyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z narzędziami statystycznymi opisu populacji oraz metodami statystycznymi stosowanymi w zależności od charakteru zagadnienia z nastawieniem na weryfikację hipotez statystycznych oraz analizę współzależności zjawisk.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Szacowanie przedziałów ufności dla średniej w próbie i populacji2
T-A-2Szacowanie przedziałów ufności dla wariancji i odchylenia standardowego w populacji i próbie3
5
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do programu statystycznego. Opis populacji i próby z wykorzystaniem wskaźników statystycznych - miary skupienia, miary rozrzutu, asymetrii i kurtozy.3
T-L-2Estymacja przedziałowa dla wartości przeciętnej w populacji i w próbie. Przedział ufności dla wariancji i odchylenia standardowego, dokładnośc oszacowania, obliczanie wielkości próby2
T-L-3Weryfikacja hipotez parametrycznych dla wartości przeciętnej, dla wariancji , dla wskaźnika struktury2
T-L-4Weryfikacja hipotez dla dwóch średnich, dla dwóch wariancji, dla dwóch wskaźników struktury. Testy statystyczne dla prób zależnych3
T-L-5Weryfikacja hipotez nieparametrycznych . Testy chi-kwadrat, tablice wielodzielcze. Testy serii i ich zastosowanie. Pomiary zależne3
T-L-6Inne testy nieparametryczne. Test Manna-Whitneya, test Wilcoxona.2
T-L-7Zaliczenie pisemne - rozwiązywanie zadań przy komputerze2
T-L-8Weryfikacja hipotez dla kilku średnich - analiza wariancji jednoczynnikowej oraz testy "post hoc". Sprawdzanie założeń analizy wariancji3
T-L-9Wykorzystanie nieparametrycznego testu Kruskala-Wallisa. Zastosowanie analizy wariancji dla powtarzanych pomiarów3
T-L-10Analiza wariancji dwuczynnikowa, szacowanie interakcji, analiza wieloczynnikowa.3
T-L-11Różne modele analizy wariancji. Model stały i losowy. Sumy kwadratów I, II, III stopnia. układy z czynnikami zagnieżdżonymi3
T-L-12Zaliczenie pisemne - sprawdzenie wiadomości poprzez rozwiązywanie określonych zagadnień za pomoca programu statystycznego1
T-L-13Współzależność zmiennych. Obliczanie współczynników korelacji prostej oraz wspólczynnika korelacji rang2
T-L-14Analiza regresji prostej. Analiza reszt. Wykorzystanie regresji w prognozowaniu3
T-L-15Modele regresji wielorakiej, współczynniki korelacji cząstkowej i semicząstkowej. Analiza reszt modelu, wykorzystanie do prognozowania3
T-L-16Zastosowanie regresji logistycznej w analizach klasyfikacyjnych. Iloraz szans. Jakośc klasyfikacji.2
40
wykłady
T-W-1Przygotowanie badania statystycznego. Różne metody wykorzystywane na poszczególnych etapach analiz.2
T-W-2Wnioskowanie statystyczne. Różne metody estymacji. Przedziały ufności2
T-W-3Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Analiza wariancji i testy post hoc6
T-W-4Analiza współzależności zmiennych. Korelacja prosta i nieparametryczna. Korelacja cząstkowa i semicząstkowa2
T-W-5Analiza regresji. Regresja prosta i regresja wieloraka. Sprawdzanie założeń stosowalności modelu. Modele regresji linearyzowanych2
T-W-6Regresja logistyczna. Klasyfikacja przypadków1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach5
A-A-2Przygotowanie do ćwiczeń audytoryjnych10
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie ćwiczeń15
30
laboratoria
A-L-1Przygotowanie studenta do ćwiczeń13
A-L-2Samodzielne studiowanie i ćwiczenie przy komputerze poszczególnych tematów ćwiczeń (szacowanie wskaźników, przedziałów ufności, weryfikacja hipotez parametrycznych i nieparametrycznych, analiza wariancji jedno i wieloczynnikowa, powtarzane pomiary, czynniki zagnieżdżone, model stały i losowy analiza korelacji i regresji)15
A-L-3Przygotowanie do zaliczeń2
30
wykłady
A-W-1Udział studenta w wykładach15
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów10
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie wykładów5
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-3metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
M-4metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z zastosowaniem poszczególnych metod statystycznych

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca - kolokwium z wykladów i ćwiczeń audytoryjnych
S-2Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BL_2A_BLM-S-B2_W01
definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie, zna metody estymacji
BL_2A_W05P2A_W01, P2A_W03, P2A_W06C-1T-A-1, T-W-1, T-W-4M-1, M-2S-1, S-2
BL_2A_BLM-S-B2_W02
formułuje hipotezy statystyczne, charakteryzuje i dobiera testy statystyczne, analizuje zależności między zmiennymi
BL_2A_W05P2A_W01, P2A_W03, P2A_W06C-1T-A-2, T-W-2, T-W-3M-4, M-3S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BL_2A_BLM-S-B2_U01
Dobiera odpowiednie wskaźniki statystyczne do opisu populacji, szacuje przedziały ufności dla śreniej i wariancji
BL_2A_U07P2A_U03, P2A_U05C-1T-A-2, T-A-1M-1, M-2, M-4, M-3S-1
BL_2A_BLM-S-B2_U02
formułuje właściwe hipotezy statystyczne, korzysta z odpowiednich testów statystycznych, oblicza i sprawdza ich statystyczną istotność oraz warunki stosowalności
BL_2A_U07P2A_U03, P2A_U05C-1T-L-8, T-L-15, T-L-4, T-L-3, T-L-10, T-L-11, T-L-9, T-L-14, T-L-6, T-L-5, T-L-16, T-L-13M-1, M-2, M-4, M-3S-1, S-2
BL_2A_BLM-S-B2_U03
obsługuje program komputerowy w kontekście analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie
BL_2A_U07P2A_U03, P2A_U05C-1T-L-5, T-L-2, T-L-6, T-L-14, T-L-1, T-L-3, T-L-10, T-L-15, T-L-4, T-L-13, T-L-9, T-L-11, T-L-16, T-L-8M-4, M-3S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BL_2A_BLM-S-B2_K01
Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie
BL_2A_K01P2A_K04, P2A_K07C-1M-1, M-4, M-3S-2
BL_2A_BLM-S-B2_K02
posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego
BL_2A_K01P2A_K04, P2A_K07C-1M-1, M-2, M-4, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BL_2A_BLM-S-B2_W01
definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie, zna metody estymacji
2,0
3,0Dobiera odpowiednie metody estymacji
3,5
4,0
4,5
5,0
BL_2A_BLM-S-B2_W02
formułuje hipotezy statystyczne, charakteryzuje i dobiera testy statystyczne, analizuje zależności między zmiennymi
2,0
3,0Formułuje hipotezy zerową i alternatywną, ogólnie orientuje się w kryteriach doboru testu statystycznego, definiuje i objaśnia analizę korelacji i regresji
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BL_2A_BLM-S-B2_U01
Dobiera odpowiednie wskaźniki statystyczne do opisu populacji, szacuje przedziały ufności dla śreniej i wariancji
2,0
3,0Potrafi określić i oszacować podstawowe wskaźniki statystyczne. Oblicza i interpretuje przedział ufności średniej i wariancji
3,5
4,0
4,5
5,0
BL_2A_BLM-S-B2_U02
formułuje właściwe hipotezy statystyczne, korzysta z odpowiednich testów statystycznych, oblicza i sprawdza ich statystyczną istotność oraz warunki stosowalności
2,0
3,0Formułuje hipotezy statystyczne, weryfikuje je odpowiednim testem oraz potrafi zinterpretować wynik
3,5
4,0
4,5
5,0
BL_2A_BLM-S-B2_U03
obsługuje program komputerowy w kontekście analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie
2,0
3,0W miarę poprawnie wykorzystuje program komputerowy do różnych analiz statystycznych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BL_2A_BLM-S-B2_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
BL_2A_BLM-S-B2_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 - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Szacowanie przedziałów ufności dla średniej w próbie i populacji2
T-A-2Szacowanie przedziałów ufności dla wariancji i odchylenia standardowego w populacji i próbie3
5

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do programu statystycznego. Opis populacji i próby z wykorzystaniem wskaźników statystycznych - miary skupienia, miary rozrzutu, asymetrii i kurtozy.3
T-L-2Estymacja przedziałowa dla wartości przeciętnej w populacji i w próbie. Przedział ufności dla wariancji i odchylenia standardowego, dokładnośc oszacowania, obliczanie wielkości próby2
T-L-3Weryfikacja hipotez parametrycznych dla wartości przeciętnej, dla wariancji , dla wskaźnika struktury2
T-L-4Weryfikacja hipotez dla dwóch średnich, dla dwóch wariancji, dla dwóch wskaźników struktury. Testy statystyczne dla prób zależnych3
T-L-5Weryfikacja hipotez nieparametrycznych . Testy chi-kwadrat, tablice wielodzielcze. Testy serii i ich zastosowanie. Pomiary zależne3
T-L-6Inne testy nieparametryczne. Test Manna-Whitneya, test Wilcoxona.2
T-L-7Zaliczenie pisemne - rozwiązywanie zadań przy komputerze2
T-L-8Weryfikacja hipotez dla kilku średnich - analiza wariancji jednoczynnikowej oraz testy "post hoc". Sprawdzanie założeń analizy wariancji3
T-L-9Wykorzystanie nieparametrycznego testu Kruskala-Wallisa. Zastosowanie analizy wariancji dla powtarzanych pomiarów3
T-L-10Analiza wariancji dwuczynnikowa, szacowanie interakcji, analiza wieloczynnikowa.3
T-L-11Różne modele analizy wariancji. Model stały i losowy. Sumy kwadratów I, II, III stopnia. układy z czynnikami zagnieżdżonymi3
T-L-12Zaliczenie pisemne - sprawdzenie wiadomości poprzez rozwiązywanie określonych zagadnień za pomoca programu statystycznego1
T-L-13Współzależność zmiennych. Obliczanie współczynników korelacji prostej oraz wspólczynnika korelacji rang2
T-L-14Analiza regresji prostej. Analiza reszt. Wykorzystanie regresji w prognozowaniu3
T-L-15Modele regresji wielorakiej, współczynniki korelacji cząstkowej i semicząstkowej. Analiza reszt modelu, wykorzystanie do prognozowania3
T-L-16Zastosowanie regresji logistycznej w analizach klasyfikacyjnych. Iloraz szans. Jakośc klasyfikacji.2
40

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Przygotowanie badania statystycznego. Różne metody wykorzystywane na poszczególnych etapach analiz.2
T-W-2Wnioskowanie statystyczne. Różne metody estymacji. Przedziały ufności2
T-W-3Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Analiza wariancji i testy post hoc6
T-W-4Analiza współzależności zmiennych. Korelacja prosta i nieparametryczna. Korelacja cząstkowa i semicząstkowa2
T-W-5Analiza regresji. Regresja prosta i regresja wieloraka. Sprawdzanie założeń stosowalności modelu. Modele regresji linearyzowanych2
T-W-6Regresja logistyczna. Klasyfikacja przypadków1
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach5
A-A-2Przygotowanie do ćwiczeń audytoryjnych10
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie ćwiczeń15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Przygotowanie studenta do ćwiczeń13
A-L-2Samodzielne studiowanie i ćwiczenie przy komputerze poszczególnych tematów ćwiczeń (szacowanie wskaźników, przedziałów ufności, weryfikacja hipotez parametrycznych i nieparametrycznych, analiza wariancji jedno i wieloczynnikowa, powtarzane pomiary, czynniki zagnieżdżone, model stały i losowy analiza korelacji i regresji)15
A-L-3Przygotowanie do zaliczeń2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział studenta w wykładach15
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów10
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie wykładów5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-B2_W01definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie, zna metody estymacji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_W05posiada zaawansowaną wiedzę na temat możliwości wykorzystania metod obliczeniowych i informatycznych do modelowania zjawisk i procesów zachodzących na wszystkich poziomach hierarchicznej organizacji biologicznej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_W01rozumie złożone zjawiska i procesy przyrodnicze
P2A_W03ma pogłębioną wiedzę z zakresu tych nauk ścisłych, z którymi związany jest studiowany kierunek studiów (w szczególności biofizyka, biochemia, biomatematyka, geochemia, biogeochemia, geofizyka)
P2A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki na poziomie prognozowania (modelowania) przebiegu zjawisk i procesów przyrodniczych oraz ma znajomość specjalistycznych narzędzi informatycznych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z narzędziami statystycznymi opisu populacji oraz metodami statystycznymi stosowanymi w zależności od charakteru zagadnienia z nastawieniem na weryfikację hipotez statystycznych oraz analizę współzależności zjawisk.
Treści programoweT-A-1Szacowanie przedziałów ufności dla średniej w próbie i populacji
T-W-1Przygotowanie badania statystycznego. Różne metody wykorzystywane na poszczególnych etapach analiz.
T-W-4Analiza współzależności zmiennych. Korelacja prosta i nieparametryczna. Korelacja cząstkowa i semicząstkowa
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca - kolokwium z wykladów i ćwiczeń audytoryjnych
S-2Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Dobiera odpowiednie metody estymacji
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-B2_W02formułuje hipotezy statystyczne, charakteryzuje i dobiera testy statystyczne, analizuje zależności między zmiennymi
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_W05posiada zaawansowaną wiedzę na temat możliwości wykorzystania metod obliczeniowych i informatycznych do modelowania zjawisk i procesów zachodzących na wszystkich poziomach hierarchicznej organizacji biologicznej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_W01rozumie złożone zjawiska i procesy przyrodnicze
P2A_W03ma pogłębioną wiedzę z zakresu tych nauk ścisłych, z którymi związany jest studiowany kierunek studiów (w szczególności biofizyka, biochemia, biomatematyka, geochemia, biogeochemia, geofizyka)
P2A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki na poziomie prognozowania (modelowania) przebiegu zjawisk i procesów przyrodniczych oraz ma znajomość specjalistycznych narzędzi informatycznych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z narzędziami statystycznymi opisu populacji oraz metodami statystycznymi stosowanymi w zależności od charakteru zagadnienia z nastawieniem na weryfikację hipotez statystycznych oraz analizę współzależności zjawisk.
Treści programoweT-A-2Szacowanie przedziałów ufności dla wariancji i odchylenia standardowego w populacji i próbie
T-W-2Wnioskowanie statystyczne. Różne metody estymacji. Przedziały ufności
T-W-3Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Analiza wariancji i testy post hoc
Metody nauczaniaM-4metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z zastosowaniem poszczególnych metod statystycznych
M-3metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Formułuje hipotezy zerową i alternatywną, ogólnie orientuje się w kryteriach doboru testu statystycznego, definiuje i objaśnia analizę korelacji i regresji
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-B2_U01Dobiera odpowiednie wskaźniki statystyczne do opisu populacji, szacuje przedziały ufności dla śreniej i wariancji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_U07ma pogłębioną wiedzę bioinformatyczną i posiada umiejętność jej stosowania w pracy biologa, posługuje się metodami statystyki matematycznej w analizie danych doświadczalnych i obserwacji biologicznych;
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_U03wykazuje umiejętność krytycznej analizy i selekcji informacji, zwłaszcza ze źródeł elektronicznych
P2A_U05stosuje metody statystyczne oraz techniki i narzędzia informatyczne do opisu zjawisk i analizy danych o charakterze specjalistycznym
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z narzędziami statystycznymi opisu populacji oraz metodami statystycznymi stosowanymi w zależności od charakteru zagadnienia z nastawieniem na weryfikację hipotez statystycznych oraz analizę współzależności zjawisk.
Treści programoweT-A-2Szacowanie przedziałów ufności dla wariancji i odchylenia standardowego w populacji i próbie
T-A-1Szacowanie przedziałów ufności dla średniej w próbie i populacji
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-4metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z zastosowaniem poszczególnych metod statystycznych
M-3metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca - kolokwium z wykladów i ćwiczeń audytoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi określić i oszacować podstawowe wskaźniki statystyczne. Oblicza i interpretuje przedział ufności średniej i wariancji
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-B2_U02formułuje właściwe hipotezy statystyczne, korzysta z odpowiednich testów statystycznych, oblicza i sprawdza ich statystyczną istotność oraz warunki stosowalności
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_U07ma pogłębioną wiedzę bioinformatyczną i posiada umiejętność jej stosowania w pracy biologa, posługuje się metodami statystyki matematycznej w analizie danych doświadczalnych i obserwacji biologicznych;
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_U03wykazuje umiejętność krytycznej analizy i selekcji informacji, zwłaszcza ze źródeł elektronicznych
P2A_U05stosuje metody statystyczne oraz techniki i narzędzia informatyczne do opisu zjawisk i analizy danych o charakterze specjalistycznym
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z narzędziami statystycznymi opisu populacji oraz metodami statystycznymi stosowanymi w zależności od charakteru zagadnienia z nastawieniem na weryfikację hipotez statystycznych oraz analizę współzależności zjawisk.
Treści programoweT-L-8Weryfikacja hipotez dla kilku średnich - analiza wariancji jednoczynnikowej oraz testy "post hoc". Sprawdzanie założeń analizy wariancji
T-L-15Modele regresji wielorakiej, współczynniki korelacji cząstkowej i semicząstkowej. Analiza reszt modelu, wykorzystanie do prognozowania
T-L-4Weryfikacja hipotez dla dwóch średnich, dla dwóch wariancji, dla dwóch wskaźników struktury. Testy statystyczne dla prób zależnych
T-L-3Weryfikacja hipotez parametrycznych dla wartości przeciętnej, dla wariancji , dla wskaźnika struktury
T-L-10Analiza wariancji dwuczynnikowa, szacowanie interakcji, analiza wieloczynnikowa.
T-L-11Różne modele analizy wariancji. Model stały i losowy. Sumy kwadratów I, II, III stopnia. układy z czynnikami zagnieżdżonymi
T-L-9Wykorzystanie nieparametrycznego testu Kruskala-Wallisa. Zastosowanie analizy wariancji dla powtarzanych pomiarów
T-L-14Analiza regresji prostej. Analiza reszt. Wykorzystanie regresji w prognozowaniu
T-L-6Inne testy nieparametryczne. Test Manna-Whitneya, test Wilcoxona.
T-L-5Weryfikacja hipotez nieparametrycznych . Testy chi-kwadrat, tablice wielodzielcze. Testy serii i ich zastosowanie. Pomiary zależne
T-L-16Zastosowanie regresji logistycznej w analizach klasyfikacyjnych. Iloraz szans. Jakośc klasyfikacji.
T-L-13Współzależność zmiennych. Obliczanie współczynników korelacji prostej oraz wspólczynnika korelacji rang
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-4metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z zastosowaniem poszczególnych metod statystycznych
M-3metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca - kolokwium z wykladów i ćwiczeń audytoryjnych
S-2Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Formułuje hipotezy statystyczne, weryfikuje je odpowiednim testem oraz potrafi zinterpretować wynik
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-B2_U03obsługuje program komputerowy w kontekście analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_U07ma pogłębioną wiedzę bioinformatyczną i posiada umiejętność jej stosowania w pracy biologa, posługuje się metodami statystyki matematycznej w analizie danych doświadczalnych i obserwacji biologicznych;
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_U03wykazuje umiejętność krytycznej analizy i selekcji informacji, zwłaszcza ze źródeł elektronicznych
P2A_U05stosuje metody statystyczne oraz techniki i narzędzia informatyczne do opisu zjawisk i analizy danych o charakterze specjalistycznym
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z narzędziami statystycznymi opisu populacji oraz metodami statystycznymi stosowanymi w zależności od charakteru zagadnienia z nastawieniem na weryfikację hipotez statystycznych oraz analizę współzależności zjawisk.
Treści programoweT-L-5Weryfikacja hipotez nieparametrycznych . Testy chi-kwadrat, tablice wielodzielcze. Testy serii i ich zastosowanie. Pomiary zależne
T-L-2Estymacja przedziałowa dla wartości przeciętnej w populacji i w próbie. Przedział ufności dla wariancji i odchylenia standardowego, dokładnośc oszacowania, obliczanie wielkości próby
T-L-6Inne testy nieparametryczne. Test Manna-Whitneya, test Wilcoxona.
T-L-14Analiza regresji prostej. Analiza reszt. Wykorzystanie regresji w prognozowaniu
T-L-1Wprowadzenie do programu statystycznego. Opis populacji i próby z wykorzystaniem wskaźników statystycznych - miary skupienia, miary rozrzutu, asymetrii i kurtozy.
T-L-3Weryfikacja hipotez parametrycznych dla wartości przeciętnej, dla wariancji , dla wskaźnika struktury
T-L-10Analiza wariancji dwuczynnikowa, szacowanie interakcji, analiza wieloczynnikowa.
T-L-15Modele regresji wielorakiej, współczynniki korelacji cząstkowej i semicząstkowej. Analiza reszt modelu, wykorzystanie do prognozowania
T-L-4Weryfikacja hipotez dla dwóch średnich, dla dwóch wariancji, dla dwóch wskaźników struktury. Testy statystyczne dla prób zależnych
T-L-13Współzależność zmiennych. Obliczanie współczynników korelacji prostej oraz wspólczynnika korelacji rang
T-L-9Wykorzystanie nieparametrycznego testu Kruskala-Wallisa. Zastosowanie analizy wariancji dla powtarzanych pomiarów
T-L-11Różne modele analizy wariancji. Model stały i losowy. Sumy kwadratów I, II, III stopnia. układy z czynnikami zagnieżdżonymi
T-L-16Zastosowanie regresji logistycznej w analizach klasyfikacyjnych. Iloraz szans. Jakośc klasyfikacji.
T-L-8Weryfikacja hipotez dla kilku średnich - analiza wariancji jednoczynnikowej oraz testy "post hoc". Sprawdzanie założeń analizy wariancji
Metody nauczaniaM-4metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z zastosowaniem poszczególnych metod statystycznych
M-3metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0W miarę poprawnie wykorzystuje program komputerowy do różnych analiz statystycznych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-B2_K01Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_K01wykazuje zrozumienie i przekonanie o poznawalności procesów i zjawisk biologicznych zachodzących w świecie żywych organizmów; w interpretowaniu procesów i zjawisk biologicznych wykorzystuje podejście naukowe
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
P2A_K07systematycznie aktualizuje wiedzę przyrodniczą i zna jej praktyczne zastosowania
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z narzędziami statystycznymi opisu populacji oraz metodami statystycznymi stosowanymi w zależności od charakteru zagadnienia z nastawieniem na weryfikację hipotez statystycznych oraz analizę współzależności zjawisk.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-4metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z zastosowaniem poszczególnych metod statystycznych
M-3metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-2Ocena 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 kształceniaBL_2A_BLM-S-B2_K02posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_K01wykazuje zrozumienie i przekonanie o poznawalności procesów i zjawisk biologicznych zachodzących w świecie żywych organizmów; w interpretowaniu procesów i zjawisk biologicznych wykorzystuje podejście naukowe
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
P2A_K07systematycznie aktualizuje wiedzę przyrodniczą i zna jej praktyczne zastosowania
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z narzędziami statystycznymi opisu populacji oraz metodami statystycznymi stosowanymi w zależności od charakteru zagadnienia z nastawieniem na weryfikację hipotez statystycznych oraz analizę współzależności zjawisk.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-4metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z zastosowaniem poszczególnych metod statystycznych
M-3metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca - kolokwium z wykladów i ćwiczeń audytoryjnych
S-2Ocena 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