Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa - Mikrobiologia (S1)
specjalność: mikrobiologia stosowana
Sylabus przedmiotu Analiza statystyczna w naukach rolniczych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Mikrobiologia | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Analiza statystyczna w naukach rolniczych | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Towaroznawstwa, Oceny Jakości, Inżynierii Procesowej i Żywienia Człowieka | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Czerniejewski <Przemyslaw.Czerniejewski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Jerzy Balejko <Jerzy.Balejko@zut.edu.pl>, Agnieszka Strzelczak <Agnieszka-Strzelczak@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | 3 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wiedza z matematyki na poziomie szkoły średniej |
W-2 | Znajomość informatyki na poziomie szkoły średniej. |
W-3 | Umiejętność obsługi komputera w stopniu dobrym. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Przekazanie wiedzy z zakresu statystyki matematycznej |
C-2 | Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania prawidłowego wnioskowania statystycznego |
C-3 | Rozwinięcie umiejętności opracowywania i prezentacji wyników analiz statystycznych |
C-4 | Ukształtowanie umiejętności statystycznej obróbki danych przy wykorzystaniu programu MS Excel oraz Statistica |
C-5 | Rozwinięcie umiejętności interpretacji i krytycznej oceny wyników analiz statystycznych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
ćwiczenia audytoryjne | ||
T-A-1 | Elementy statystyki opisowej | 3 |
T-A-2 | Zmienna losowa i jej rozkłady | 2 |
T-A-3 | Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez | 5 |
T-A-4 | Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa | 4 |
T-A-5 | Zaliczenie | 1 |
15 | ||
laboratoria | ||
T-L-1 | Wstępna analiza danych i ich prezentacja, statystyki opisowe | 4 |
T-L-2 | Analiza normalności rozkładu zmiennej | 4 |
T-L-3 | Analiza regresji liniowej | 3 |
T-L-4 | Analiza korelacji | 4 |
T-L-5 | Test t-studenta dla pojedynczej próby i dla dwóch prób niezależnych | 3 |
T-L-6 | Test t-studenta dla dwóch prób zależnych | 2 |
T-L-7 | Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych o rozkładach inny iż normalny | 2 |
T-L-8 | Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób zależnych o rozkładach inny iż normalny | 3 |
T-L-9 | Analiza wariancji ANOVA dla efektów głównych | 5 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
ćwiczenia audytoryjne | ||
A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-A-2 | konsultacje z prowadzącym | 2 |
A-A-3 | przygotowanie się do kolokwium | 33 |
50 | ||
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-L-2 | konsultacje z prowadzącym | 2 |
A-L-3 | przygotowanie sie do kolokwiów | 18 |
A-L-4 | Zaliczenie | 1 |
51 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Ćwiczenia rachunkowe |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne (komputerowe) |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Aktywność na ćwiczeniach audytoryjnych |
S-2 | Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne |
S-3 | Ocena formująca: Ocena wykonania poszczególnych ćwiczeń w laboratorium komputerowym |
S-4 | Ocena podsumowująca: Ocena ogólna aktywności na ćwiczeniach laboratoryjnych i wykonania zadań |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
MS_1A_O3-2_W01 Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu stosowanie statystyki matematycznej w naukach rolniczych | MS_1A_W01 | — | — | C-1 | T-A-1, T-A-4, T-A-3, T-A-2, T-L-3, T-L-4, T-L-9, T-L-6, T-L-2, T-L-7, T-L-8, T-L-1, T-L-5 | M-2, M-1 | S-2, S-3, S-1, S-4 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
MS_1A_O3-2_U01 Potrafi przeprowadzić wnioskowanie statystyczne i zaprezentować wyniki analiz statystycznych | MS_1A_U07 | — | — | C-1, C-3, C-2, C-5 | T-L-3, T-L-4, T-L-9, T-L-6, T-L-2, T-L-7, T-L-8, T-L-1, T-L-5 | M-2, M-1 | S-3, S-1, S-4 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
MS_1A_O3-2_K01 Jest gotów do ciągłego dokształcania w celu doskonalenia się w zakresie metod statystycznych i zastosowania ich w naukach rolniczych | MS_1A_K01 | — | — | C-1, C-3, C-2, C-4, C-5 | T-A-1, T-A-4, T-A-3, T-A-2, T-L-3, T-L-4, T-L-9, T-L-6, T-L-2, T-L-7, T-L-8, T-L-1, T-L-5 | M-2, M-1 | S-2, S-3, S-1, S-4 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
MS_1A_O3-2_W01 Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu stosowanie statystyki matematycznej w naukach rolniczych | 2,0 | Student nie posiada wiedzy z zakresu statystyki matematycznej |
3,0 | Zna i rozumie w dostatecznym stopniu jak należy stosować statystykę matematyczną w naukach rolniczych | |
3,5 | Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej ale ze znacznymi niedociągnięciami | |
4,0 | Student posiada dobrą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej | |
4,5 | Student posiada bardzo dobrą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej | |
5,0 | Student posiada znakomitą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
MS_1A_O3-2_U01 Potrafi przeprowadzić wnioskowanie statystyczne i zaprezentować wyniki analiz statystycznych | 2,0 | |
3,0 | Potrafi przeprowadzić wnioskowanie statystyczne i zaprezentować wyniki analiz statystycznych w dostatecznym stopniu | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
MS_1A_O3-2_K01 Jest gotów do ciągłego dokształcania w celu doskonalenia się w zakresie metod statystycznych i zastosowania ich w naukach rolniczych | 2,0 | Student nie jest zdolny do krytycznej oceny wyników badań |
3,0 | Student jest częściowo zdolny do krytycznej oceny wyników badań | |
3,5 | Student jest zdolny do krytycznej oceny wyników badań w zadowalającym stopniu | |
4,0 | Student jest zdolny do krytycznej oceny wyników badań | |
4,5 | Student jest w znacznym stopniu zdolny do krytycznej oceny wyników badań | |
5,0 | Student jest w pełni zdolny do krytycznej oceny wyników badań |
Literatura podstawowa
- Łomnicki A., Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2007
- Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka z pakietem komputerowym STATISTICA PL. Teoria i zastosowania, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa, 2011
- Hyb W., Myszewski J., Tablice matematyczne. Cz. II. Statystyka matematyczna, Wyd. SGGW, Warszawa, 1995
Literatura dodatkowa
- Sobczyk M., Statystyka, PWN, Warszawa, 1996
- Zieliński T., Jak pokochać statystykę czyli STATISTICA do poduszki, StatSoft Polska, Kraków, 1999