ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa / Towaroznawstwo (S2) / towaroznawstwo żywności / Sylabus przedmiotu

Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa - Towaroznawstwo (S2)
specjalność: towaroznawstwo żywności

Sylabus przedmiotu Analiza statystyczna wyników badań:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Towaroznawstwo
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister inżynier
Obszary studiów	nauk społecznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Analiza statystyczna wyników badań
Specjalność	usługi turystyczne
Jednostka prowadząca	Zakład Inżynierii Procesowej i Maszynoznawstwa
Nauczyciel odpowiedzialny	Jerzy Balejko <Jerzy.Balejko@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Agnieszka Strzelczak <Agnieszka-Strzelczak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	1,0	ECTS (formy)	1,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	2	26	1,0	1,00	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomość matematyki i podstaw statystyki
W-2	Umiejętność obsługi komputera

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Przekazanie wiedzy z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych
C-2	Ukształtowanie umiejętności statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
C-3	Rozwinięcie umiejętności interpretacji i krytycznej oceny wyników analiz statystycznych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Podstawy – dane i ich prezentacja, statystyki opisowe	2
T-L-2	Analiza normalności rozkładu zmiennej	2
T-L-3	Regresja liniowa	2
T-L-4	Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i korelacje nieparametryczne	2
T-L-5	Regresja wieloraka	3
T-L-6	Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych	2
T-L-7	Test t-studenta dla dwóch prób zależnych	2
T-L-8	Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny	2
T-L-9	Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny	2
T-L-10	Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych	3
T-L-11	Analiza wariancji ANOVA dla układów czynnikowych	4
		26

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	26
A-L-2	przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego	5
		31

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	laboratorium komputerowe

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności na ćwiczeniach laboratoryjnych oraz poprawności ich wykonania
S-2	Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia laboratoryjne

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
TOW_2A_B17ut_W01 Posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych	TOW_2A_W13	S2A_W01, S2A_W06	InzA2_W02, InzA2_W03, InzA2_W05	C-1	T-L-1, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-2, T-L-10, T-L-11, T-L-4, T-L-9	M-1	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
TOW_2A_B17ut_U01 Posiada umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica	TOW_2A_U01, TOW_2A_U02	S2A_U01, S2A_U02, S2A_U03, S2A_U04, S2A_U06, S2A_U07, S2A_U08	InzA2_U01, InzA2_U02, InzA2_U03, InzA2_U05, InzA2_U06, InzA2_U07, InzA2_U08	C-2	T-L-1, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-10, T-L-2, T-L-4, T-L-11, T-L-9	M-1	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
TOW_2A_B17ut_K01 Potrafi interpretować i krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych	TOW_2A_K01	S2A_K01, S2A_K03, S2A_K05, S2A_K06, S2A_K07	InzA2_K02	C-3	T-L-1, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-4, T-L-2, T-L-11	M-1	S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
TOW_2A_B17ut_W01 Posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych	2,0	Student nie posiada wiedzy z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych
	3,0	Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych ale z licznymi brakami
	3,5	Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych ale ze znacznymi niedociągnięciami
	4,0	Student posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych na dobrym poziomie
	4,5	Student posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych na bardzo dobrym poziomie
	5,0	Student posiada znakomitą wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
TOW_2A_B17ut_U01 Posiada umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica	2,0	Student nie posiada umiejętności statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
	3,0	Student posiada zadowalającą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica ale z licznymi brakami
	3,5	Student posiada zadowalającą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica ale ze znacznymi niedociągnięciami
	4,0	Student posiada dobrą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
	4,5	Student posiada bardzo dobrą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
	5,0	Student posiada znakomitą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
TOW_2A_B17ut_K01 Potrafi interpretować i krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych	2,0	Student nie potrafi interpretować ani krytycznie oceniać wyników analiz statystycznych
	3,0	Student w zadowalającym stopniu potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych ale ze znacznymi błędami
	3,5	Student w zadowalającym stopniu potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych ale z niedociągnięciami
	4,0	Student dobrze potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych
	4,5	Student bardzo dobrze potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych
	5,0	Student znakomicie potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych

Literatura podstawowa

Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka z pakietem komputerowym STATISTICA PL. Teoria i zastosowania, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa, 2011
Zieliński T., Jak pokochać statystykę czyli STATISTICA do poduszki, StatSoft Polska, Kraków, 1999

Literatura dodatkowa

Sobczyk M., Statystyka, PWN, Warszawa, 1996

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Podstawy – dane i ich prezentacja, statystyki opisowe	2
T-L-2	Analiza normalności rozkładu zmiennej	2
T-L-3	Regresja liniowa	2
T-L-4	Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i korelacje nieparametryczne	2
T-L-5	Regresja wieloraka	3
T-L-6	Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych	2
T-L-7	Test t-studenta dla dwóch prób zależnych	2
T-L-8	Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny	2
T-L-9	Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny	2
T-L-10	Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych	3
T-L-11	Analiza wariancji ANOVA dla układów czynnikowych	4
		26

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	26
A-L-2	przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego	5
		31

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	TOW_2A_B17ut_W01	Posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TOW_2A_W13	Ma pogłębioną wiedzę na temat wybranych metod i narzędzi opisu, w tym techniki pozyskiwania danych, a także modelowania struktur i procesów w nich zachodzących oraz identyfikowania rządzących nimi prawidłowości.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	S2A_W01	ma rozszerzoną wiedzę o charakterze nauk społecznych, ich miejscu w systemie nauk i relacjach do innych nauk
	S2A_W06	zna w sposób pogłębiony wybrane metody i narzędzia opisu, w tym techniki pozyskiwania danych oraz modelowania struktur społecznych i procesów w nich zachodzących, a także identyfikowania rządzących nimi prawidłowości
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA2_W02	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
	InzA2_W03	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
	InzA2_W05	zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Przekazanie wiedzy z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych
Treści programowe	T-L-1	Podstawy – dane i ich prezentacja, statystyki opisowe
	T-L-3	Regresja liniowa
	T-L-5	Regresja wieloraka
	T-L-6	Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych
	T-L-7	Test t-studenta dla dwóch prób zależnych
	T-L-8	Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny
	T-L-2	Analiza normalności rozkładu zmiennej
	T-L-10	Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych
	T-L-11	Analiza wariancji ANOVA dla układów czynnikowych
	T-L-4	Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i korelacje nieparametryczne
	T-L-9	Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny
Metody nauczania	M-1	laboratorium komputerowe
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności na ćwiczeniach laboratoryjnych oraz poprawności ich wykonania
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia laboratoryjne
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie posiada wiedzy z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych
	3,0	Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych ale z licznymi brakami
	3,5	Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych ale ze znacznymi niedociągnięciami
	4,0	Student posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych na dobrym poziomie
	4,5	Student posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych na bardzo dobrym poziomie
	5,0	Student posiada znakomitą wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	TOW_2A_B17ut_U01	Posiada umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TOW_2A_U01	Posiada umiejętność znajdowania, zrozumienia, analizy i wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach właściwych dla towaroznawstwa.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TOW_2A_U02	Potrafi wykorzystać pogłębioną wiedzę teoretyczną do opisu, analizowania przyczyn i przebiegu procesów powstawania towarów. Potrafi formułować własne opinie i właściwie dobierać metody analiz.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	S2A_U01	potrafi prawidłowo interpretować i wyjaśniać zjawiska społeczne oraz wzajemne relacje między zjawiskami społecznymi
	S2A_U02	potrafi wykorzystać wiedzę teoretyczną do opisu i analizowania przyczyn i przebiegu procesów i zjawisk społecznych oraz potrafi formułować własne opinie i dobierać krytycznie dane i metody analiz
	S2A_U03	potrafi właściwie analizować przyczyny i przebieg procesów i zjawisk społecznych, formułować własne opinie na ten temat oraz stawiać proste hipotezy badawcze i je weryfikować
	S2A_U04	potrafi prognozować i modelować złożone procesy społeczne obejmujące zjawiska z różnych obszarów życia społecznego z wykorzystaniem zaawansowanych metod i narzędzi w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	S2A_U06	posiada umiejętność wykorzystania zdobytej wiedzy w różnych zakresach i formach, rozszerzoną o krytyczną analizę skuteczności i przydatności stosowanej wiedzy
	S2A_U07	posiada umiejętność samodzielnego proponowania rozwiązań konkretnego problemu i przeprowadzenia procedury podjęcia rozstrzygnięć, w tym zakresie
	S2A_U08	posiada umiejętność rozumienia i analizowania zjawisk społecznych, rozszerzoną o umiejętność pogłębionej teoretycznie oceny tych zjawisk w wybranych obszarach, z zastosowaniem metody badawczej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA2_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	InzA2_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	InzA2_U03	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
	InzA2_U05	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	InzA2_U06	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	InzA2_U07	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
	InzA2_U08	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
Treści programowe	T-L-1	Podstawy – dane i ich prezentacja, statystyki opisowe
	T-L-3	Regresja liniowa
	T-L-5	Regresja wieloraka
	T-L-6	Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych
	T-L-7	Test t-studenta dla dwóch prób zależnych
	T-L-8	Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny
	T-L-10	Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych
	T-L-2	Analiza normalności rozkładu zmiennej
	T-L-4	Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i korelacje nieparametryczne
	T-L-11	Analiza wariancji ANOVA dla układów czynnikowych
	T-L-9	Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny
Metody nauczania	M-1	laboratorium komputerowe
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności na ćwiczeniach laboratoryjnych oraz poprawności ich wykonania
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia laboratoryjne
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie posiada umiejętności statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
	3,0	Student posiada zadowalającą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica ale z licznymi brakami
	3,5	Student posiada zadowalającą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica ale ze znacznymi niedociągnięciami
	4,0	Student posiada dobrą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
	4,5	Student posiada bardzo dobrą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
	5,0	Student posiada znakomitą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	TOW_2A_B17ut_K01	Potrafi interpretować i krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TOW_2A_K01	Postępuje zgodnie z zasadami nabytej wiedzy i umiejętności. Rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	S2A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
	S2A_K03	potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
	S2A_K05	umie uczestniczyć w przygotowaniu projektów społecznych i potrafi przewidywać wielokierunkowe skutki społeczne swej działalności
	S2A_K06	potrafi samodzielnie i krytycznie uzupełniać wiedzę i umiejętności, rozszerzone o wymiar interdyscyplinarny
	S2A_K07	potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA2_K02	potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Cel przedmiotu	C-3	Rozwinięcie umiejętności interpretacji i krytycznej oceny wyników analiz statystycznych
Treści programowe	T-L-1	Podstawy – dane i ich prezentacja, statystyki opisowe
	T-L-3	Regresja liniowa
	T-L-5	Regresja wieloraka
	T-L-6	Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych
	T-L-7	Test t-studenta dla dwóch prób zależnych
	T-L-8	Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny
	T-L-9	Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny
	T-L-10	Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych
	T-L-4	Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i korelacje nieparametryczne
	T-L-2	Analiza normalności rozkładu zmiennej
	T-L-11	Analiza wariancji ANOVA dla układów czynnikowych
Metody nauczania	M-1	laboratorium komputerowe
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia laboratoryjne
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności na ćwiczeniach laboratoryjnych oraz poprawności ich wykonania
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi interpretować ani krytycznie oceniać wyników analiz statystycznych
	3,0	Student w zadowalającym stopniu potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych ale ze znacznymi błędami
	3,5	Student w zadowalającym stopniu potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych ale z niedociągnięciami
	4,0	Student dobrze potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych
	4,5	Student bardzo dobrze potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych
	5,0	Student znakomicie potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych