Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia
Sylabus przedmiotu Metody statystyczne:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody statystyczne | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Chemicznej Nieorganicznej i Inżynierii Środowiska | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Beata Tryba <Beata.Tryba@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Bogumił Kic <Bogumil.Kic@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 5 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. |
| W-2 | Znajomość rachunku prawdopodobieństwa. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie doktorantów z prostymi narzędziami statystycznymi. |
| C-2 | Wskazanie doktorantom możliwości wykorzystania metod statystycznych w ich pracach badawczych. |
| C-3 | Nabycie przez doktoranta umiejętności posługiwania się metodami statystycznymi w analizie danych pomiarowych. |
| C-4 | Nabycie przez doktoranta umiejętności posługiwania się programem Statistica do obliczeń statystycznych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Statystyczna obróbka danych pomiarowych. Tworzenie histogramów | 2 |
| T-A-2 | Badanie rozkładów statystycznych na podstawie otrzymanych danych. Formułowanie i weryfikacja hipotez statystycznych. | 2 |
| T-A-3 | Analiza wariancji. Analiza błędów pomiarowych. | 2 |
| T-A-4 | Rachunek prawdopodobieństwa. | 2 |
| T-A-5 | Testy zgodności. | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do statystyki. Podstawowe parametry statystyczne. | 2 |
| T-W-2 | Zbieranie i analiza danych pomiarowych. Rozkłady statystyczne. | 2 |
| T-W-3 | Formułowanie i weryfikacja hipotez statystycznych. | 4 |
| T-W-4 | Rachunek prawdopodobieństwa. | 2 |
| T-W-5 | Analiza regresji i korelacji. | 2 |
| T-W-6 | Wykorzystanie metod statystycznych w praktyce. | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 10 |
| A-A-2 | Przygotowanie się do ćwiczeń poprzez przyswojenie treści z wykładu. | 10 |
| A-A-3 | Zapoznanie się z programem Statistica. | 10 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 15 |
| A-W-2 | Przegląd dostępnej literatury i poszerzenie wiedzy z wykładów. | 10 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia. | 5 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny, wykład problemowy z dyskusją. |
| M-2 | Zajęcia audytoryjne z wykorzystaniem komputera i programu Statistica. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Sprawdzenie poprawności wykonywania zadań w trakcie prowadzonych zajęć. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Sprawdzenie wiedzy z treści programowej. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDB05c_W02 Posiada wiedzę na temat właściwego prowadzenia pomiarów potrzebnych do pracy naukowej, potrafi wykorzystać metody statystyczne podczas prezentacji wyników badań i przygotowania publikacji naukowych | SD_3_W02 | — | C-3, C-4, C-2 | T-W-2, T-A-1, T-A-3, T-W-6, T-W-1, T-W-5 | M-2, M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDB05c_U02 Potrafi wykorzystywać narzędzia i programy statystyczne do obróbki i analizy danych pomiarowych. | SD_3_U02 | — | C-3, C-4, C-1 | T-A-1, T-A-2, T-W-6, T-A-5, T-A-3 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDB05c_K01 Umie krytycznie spojrzeć na analizę otrzymanych wyników pomiarowych, jest świadomy wielkości błędu pomiarowego i wkładu własnej pracy w rozwój reprezentowanej dziedziny i dyscypliny | SD_3_K02 | — | C-3, C-1, C-2 | T-W-4, T-W-3, T-W-5, T-W-2, T-W-6, T-A-3, T-A-2 | M-2, M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDB05c_W02 Posiada wiedzę na temat właściwego prowadzenia pomiarów potrzebnych do pracy naukowej, potrafi wykorzystać metody statystyczne podczas prezentacji wyników badań i przygotowania publikacji naukowych | 2,0 | |
| 3,0 | Sprawozdanie z wykonanych zadań w trakcie zajęć audytoryjnych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDB05c_U02 Potrafi wykorzystywać narzędzia i programy statystyczne do obróbki i analizy danych pomiarowych. | 2,0 | |
| 3,0 | Napisanie sprawozdania z wykonanych ćwiczeń audytoryjnych oraz zaliczenie testu sprawdzającego z wynikiem co najmniej 50% | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDB05c_K01 Umie krytycznie spojrzeć na analizę otrzymanych wyników pomiarowych, jest świadomy wielkości błędu pomiarowego i wkładu własnej pracy w rozwój reprezentowanej dziedziny i dyscypliny | 2,0 | |
| 3,0 | poprawne wykonanie sprawozdania z analizą danych pomiarowych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Mieczysław Sobczyk, Statystyka, PWN, Warszawa, 2019
- Witold Klonecki, Statystyka dla inżynierów, PWN, 1999
- Wacława Starzyńska, Podstawy statystyki, Difin, 2009
Literatura dodatkowa
- Wacława Starzyńska, Statystyka praktyczna, PWN, 2019
- Zbigniew Kotulski, Wojciech Szczepiński, Rachunek błędów dla inżynierów, PWN, 2019