Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa - Towaroznawstwo (S2)

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 dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 26 1,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Podstawy – dane i ich prezentacja, statystyki opisowe2
T-L-2Analiza normalności rozkładu zmiennej2
T-L-3Regresja liniowa2
T-L-4Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i korelacje nieparametryczne2
T-L-5Regresja wieloraka3
T-L-6Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych2
T-L-7Test t-studenta dla dwóch prób zależnych2
T-L-8Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny2
T-L-9Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny2
T-L-10Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych3
T-L-11Analiza wariancji ANOVA dla układów czynnikowych4
26

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach26
A-L-2przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego5
31

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1laboratorium komputerowe

Sposoby oceny

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

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TOW_2A_B17ut_W01
Posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych		TOW_2A_W13S2A_W01, S2A_W06InzA2_W02, InzA2_W03, InzA2_W05C-1T-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-9M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TOW_2A_B17ut_U01
Posiada umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica		TOW_2A_U01, TOW_2A_U02S2A_U01, S2A_U02, S2A_U03, S2A_U04, S2A_U06, S2A_U07, S2A_U08InzA2_U01, InzA2_U02, InzA2_U03, InzA2_U05, InzA2_U06, InzA2_U07, InzA2_U08C-2T-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-9M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TOW_2A_B17ut_K01
Potrafi interpretować i krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych		TOW_2A_K01S2A_K01, S2A_K03, S2A_K05, S2A_K06, S2A_K07InzA2_K02C-3T-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-11M-1S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

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

Kryterium oceny - umiejętności

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

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

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

Literatura podstawowa

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

Literatura dodatkowa

  1. Sobczyk M., Statystyka, PWN, Warszawa, 1996

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Podstawy – dane i ich prezentacja, statystyki opisowe2
T-L-2Analiza normalności rozkładu zmiennej2
T-L-3Regresja liniowa2
T-L-4Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i korelacje nieparametryczne2
T-L-5Regresja wieloraka3
T-L-6Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych2
T-L-7Test t-studenta dla dwóch prób zależnych2
T-L-8Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny2
T-L-9Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny2
T-L-10Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych3
T-L-11Analiza wariancji ANOVA dla układów czynnikowych4
26

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach26
A-L-2przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego5
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTOW_2A_B17ut_W01Posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTOW_2A_W13Ma 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 kształceniaS2A_W01ma rozszerzoną wiedzę o charakterze nauk społecznych, ich miejscu w systemie nauk i relacjach do innych nauk
S2A_W06zna 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 inżynieraInzA2_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA2_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA2_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Przekazanie wiedzy z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych
Treści programoweT-L-1Podstawy – dane i ich prezentacja, statystyki opisowe
T-L-3Regresja liniowa
T-L-5Regresja wieloraka
T-L-6Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych
T-L-7Test t-studenta dla dwóch prób zależnych
T-L-8Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny
T-L-2Analiza normalności rozkładu zmiennej
T-L-10Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych
T-L-11Analiza wariancji ANOVA dla układów czynnikowych
T-L-4Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i korelacje nieparametryczne
T-L-9Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny
Metody nauczaniaM-1laboratorium komputerowe
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności na ćwiczeniach laboratoryjnych oraz poprawności ich wykonania
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia laboratoryjne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych
3,0Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych ale z licznymi brakami
3,5Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych ale ze znacznymi niedociągnięciami
4,0Student posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych na dobrym poziomie
4,5Student posiada wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych na bardzo dobrym poziomie
5,0Student posiada znakomitą wiedzę z zakresu metodyki analiz danych doświadczalnych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTOW_2A_B17ut_U01Posiada umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTOW_2A_U01Posiada umiejętność znajdowania, zrozumienia, analizy i wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach właściwych dla towaroznawstwa.
TOW_2A_U02Potrafi 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 kształceniaS2A_U01potrafi prawidłowo interpretować i wyjaśniać zjawiska społeczne oraz wzajemne relacje między zjawiskami społecznymi
S2A_U02potrafi 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_U03potrafi właściwie analizować przyczyny i przebieg procesów i zjawisk społecznych, formułować własne opinie na ten temat oraz stawiać proste hipotezy badawcze i je weryfikować
S2A_U04potrafi 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_U06posiada umiejętność wykorzystania zdobytej wiedzy w różnych zakresach i formach, rozszerzoną o krytyczną analizę skuteczności i przydatności stosowanej wiedzy
S2A_U07posiada umiejętność samodzielnego proponowania rozwiązań konkretnego problemu i przeprowadzenia procedury podjęcia rozstrzygnięć, w tym zakresie
S2A_U08posiada 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 inżynieraInzA2_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA2_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA2_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA2_U05potrafi 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_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA2_U07potrafi 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_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
Treści programoweT-L-1Podstawy – dane i ich prezentacja, statystyki opisowe
T-L-3Regresja liniowa
T-L-5Regresja wieloraka
T-L-6Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych
T-L-7Test t-studenta dla dwóch prób zależnych
T-L-8Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny
T-L-10Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych
T-L-2Analiza normalności rozkładu zmiennej
T-L-4Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i korelacje nieparametryczne
T-L-11Analiza wariancji ANOVA dla układów czynnikowych
T-L-9Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny
Metody nauczaniaM-1laboratorium komputerowe
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności na ćwiczeniach laboratoryjnych oraz poprawności ich wykonania
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia laboratoryjne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada umiejętności statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
3,0Student posiada zadowalającą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica ale z licznymi brakami
3,5Student posiada zadowalającą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica ale ze znacznymi niedociągnięciami
4,0Student posiada dobrą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
4,5Student posiada bardzo dobrą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
5,0Student posiada znakomitą umiejętność statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTOW_2A_B17ut_K01Potrafi interpretować i krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTOW_2A_K01Postępuje 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 kształceniaS2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
S2A_K03potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
S2A_K05umie uczestniczyć w przygotowaniu projektów społecznych i potrafi przewidywać wielokierunkowe skutki społeczne swej działalności
S2A_K06potrafi samodzielnie i krytycznie uzupełniać wiedzę i umiejętności, rozszerzone o wymiar interdyscyplinarny
S2A_K07potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA2_K02potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-3Rozwinięcie umiejętności interpretacji i krytycznej oceny wyników analiz statystycznych
Treści programoweT-L-1Podstawy – dane i ich prezentacja, statystyki opisowe
T-L-3Regresja liniowa
T-L-5Regresja wieloraka
T-L-6Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych
T-L-7Test t-studenta dla dwóch prób zależnych
T-L-8Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny
T-L-9Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny
T-L-10Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych
T-L-4Współczynnik korelacji liniowej Pearsona i korelacje nieparametryczne
T-L-2Analiza normalności rozkładu zmiennej
T-L-11Analiza wariancji ANOVA dla układów czynnikowych
Metody nauczaniaM-1laboratorium komputerowe
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia laboratoryjne
S-1Ocena formująca: Ocena aktywności na ćwiczeniach laboratoryjnych oraz poprawności ich wykonania
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi interpretować ani krytycznie oceniać wyników analiz statystycznych
3,0Student w zadowalającym stopniu potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych ale ze znacznymi błędami
3,5Student w zadowalającym stopniu potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych ale z niedociągnięciami
4,0Student dobrze potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych
4,5Student bardzo dobrze potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych
5,0Student znakomicie potrafi interpretować oraz krytycznie oceniać wyniki analiz statystycznych