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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy statystyki matematycznej |
| W-2 | Umiejętność obslugi programu statystycznego |
| W-3 | Podstawy matematyki, |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Umiejętność przygotowania danych do rozwiązaniea ikonkretnego zagadnienia |
| C-2 | Zapoznanie z różnymi modelami regresyjnymi i klasyfikacyjnymi |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wskaźniki charakteryzujące populację i próbę | 1 |
| T-L-2 | Wybór odpowiednich testów do weryfikacja hipotez statystycznych | 6 |
| T-L-3 | Analiza wariancji wieloczynnikowa. Różne modele do analiz | 3 |
| T-L-4 | Analiza współzależności zjawisk - korelacja prosta | 2 |
| T-L-5 | Analiza regresji wielorakiej. Sprawdzanie założeń modelu | 3 |
| 15 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Analiza regresji segmentowej | 3 |
| T-L-2 | Wykorzystanie modeli linearyzowanych | 3 |
| T-L-3 | Modele nieliniowe do charakterystyki wzrostu oraz wydajności mleka krów | 4 |
| T-L-4 | Wykorzystanie regresji logistycznej w analizie zmiennych dychotomicznych | 3 |
| T-L-5 | Zastosowanie funkcji klasyfikacyjnych | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestniczenie w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie teoretyczne do omawianych zagadnień | 15 |
| A-L-3 | Przygotowanie praktyczne do rozwiązywania konkretnych zagadnień | 15 |
| A-L-4 | Przygotowanie do sprawdzianu zaliczeniowego | 15 |
| 60 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestniczenie w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych. | 15 |
| A-L-3 | Samodzielna praca i ćwiczenie obsługi programu komputerowego służącego do analiz statystycznych, samodzielne obliczanie zadań. | 15 |
| A-L-4 | Przygotowanie zbiorów danych do konkretnych zagadnień | 15 |
| A-L-5 | Przygotowanie do kolokwiów. | 28 |
| A-L-6 | zaliczenie kolokwium | 2 |
| 90 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych |
| M-2 | metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z analizą różnych problemów wynikających z kontekstu badań |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Sprawdzian obejmujący zastosowanie testów statystycznych do konkretnych zaganień |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BCH_3-_3.6_W01 formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień | — | — | C-2, C-1 | — | M-1 | S-1 |
| BCH_3-_3.6_W02 definiuje zaawansowane pojęcia statystyczne, rozpoznaje właściwe modele regresyjne, | — | — | C-2, C-1 | — | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BCH_3-_3.6_U01 Dobiera odpowiednie modele analizy wariancji, regresji i klasyfikacji, ocenia ich przydatność | — | — | — | T-L-1 | M-1, M-2 | S-1 |
| BCH_3-_3.6_U02 formułuje i korzysta z odpowiednich testów statystycznych | — | — | C-1 | — | M-1 | S-1 |
| BCH_3-_3.6_U03 obsługuje program komputerowy w kontekście zaawansowanej analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie | — | — | C-2 | — | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BCH_3-_3.6_K01 Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie | — | — | C-1 | — | M-1 | S-1 |
| BCH_3-_3.6_K02 posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego | — | — | C-2 | — | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BCH_3-_3.6_W01 formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień | 2,0 | |
| 3,0 | Rozróżnia 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 | |
| 3,0 | Potrafi zdefiniować podstawowe pojęcia związane z analizą wariancji, regresji i klasyfikacją | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BCH_3-_3.6_U01 Dobiera odpowiednie modele analizy wariancji, regresji i klasyfikacji, ocenia ich przydatność | 2,0 | |
| 3,0 | Potrafi 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 | |
| 3,0 | Formułuje 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 | |
| 3,0 | W 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 kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BCH_3-_3.6_K01 Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie | 2,0 | |
| 3,0 | Wykazuje 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 | |
| 3,0 | Przejawia otwartośc na empiryczną weryfikację zjawisk biologicznych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Greń J., Statystyka matematyczna. Modele i zadania, PWN, Warszawa, 1982
- Kala R., Statystyka dla przyrodników, Wyd. AR, Poznań, 2002
- Stanisz A., Biostatystyka, Wyd. Uniwersytetu Jagielońskiego, Kraków, 2005
- Watała, Biostatystyka-wykorzystanie metod badawczych w naukach biomedycznych, alfa-media press, Bielsko-Biała, 2002
- Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa, 1997
Literatura dodatkowa
- Dobosz M., Wspomagana Komputerowo statystyczna analiza wyników badań, AOW EXIT, Warszawa, 2001
- Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, StatSoft, Kraków, 2007