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 |
T-L-6 | Wskaźniki charakteryzujące populację i probę. | 1 |
T-L-7 | Analiza regresji wielorakiej. Sprawdzanei założeń modelu | 3 |
19 | ||
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 |
A-L-5 | Udzial studentów w zajęciach | 15 |
75 | ||
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-_3b.2_W01 formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień | BCH_3-_W02 | — | C-2, C-1 | T-L-4, T-L-3, T-L-2, T-L-7 | M-1 | S-1 |
BCH_3-_3b.2_W02 definiuje zaawansowane pojęcia statystyczne, rozpoznaje właściwe modele regresyjne, | BCH_3-_W04 | — | C-2, C-1 | T-L-6 | 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-_3b.2_U01 Dobiera odpowiednie modele analizy wariancji, regresji i klasyfikacji, ocenia ich przydatność | BCH_3-_U02 | — | — | T-L-1, T-L-3, T-L-7 | M-1, M-2 | S-1 |
BCH_3-_3b.2_U02 formułuje i korzysta z odpowiednich testów statystycznych | BCH_3-_U02 | — | C-1 | T-L-3, T-L-2 | M-1 | S-1 |
BCH_3-_3b.2_U03 obsługuje program komputerowy w kontekście zaawansowanej analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie | BCH_3-_U03 | — | C-2 | T-L-4, T-L-7 | 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-_3b.2_K01 Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie | BCH_3-_K01 | — | C-1 | T-L-6 | M-1 | S-1 |
BCH_3-_3b.2_K02 posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego | BCH_3-_K01 | — | C-2 | T-L-4, T-L-3, T-L-2, T-L-7 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
BCH_3-_3b.2_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-_3b.2_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-_3b.2_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-_3b.2_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-_3b.2_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-_3b.2_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-_3b.2_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