Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biologia (S2)
specjalność: Biologia molekularna i podstawy analityki
Sylabus przedmiotu Metody statystyczne w biologii:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Biologia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauk przyrodniczych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody statystyczne w biologii | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy matematyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z narzędziami statystycznymi opisu populacji oraz metodami statystycznymi stosowanymi w zależności od charakteru zagadnienia z nastawieniem na weryfikację hipotez statystycznych oraz analizę współzależności zjawisk. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Szacowanie przedziałów ufności dla średniej w próbie i populacji | 2 |
| T-A-2 | Szacowanie przedziałów ufności dla wariancji i odchylenia standardowego w populacji i próbie | 3 |
| 5 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie do programu statystycznego. Opis populacji i próby z wykorzystaniem wskaźników statystycznych - miary skupienia, miary rozrzutu, asymetrii i kurtozy. | 3 |
| T-L-2 | Estymacja przedziałowa dla wartości przeciętnej w populacji i w próbie. Przedział ufności dla wariancji i odchylenia standardowego, dokładnośc oszacowania, obliczanie wielkości próby | 2 |
| T-L-3 | Weryfikacja hipotez parametrycznych dla wartości przeciętnej, dla wariancji , dla wskaźnika struktury | 2 |
| T-L-4 | Weryfikacja hipotez dla dwóch średnich, dla dwóch wariancji, dla dwóch wskaźników struktury. Testy statystyczne dla prób zależnych | 3 |
| T-L-5 | Weryfikacja hipotez nieparametrycznych . Testy chi-kwadrat, tablice wielodzielcze. Testy serii i ich zastosowanie. Pomiary zależne | 3 |
| T-L-6 | Inne testy nieparametryczne. Test Manna-Whitneya, test Wilcoxona. | 2 |
| T-L-7 | Zaliczenie pisemne - rozwiązywanie zadań przy komputerze | 2 |
| T-L-8 | Weryfikacja hipotez dla kilku średnich - analiza wariancji jednoczynnikowej oraz testy "post hoc". Sprawdzanie założeń analizy wariancji | 3 |
| T-L-9 | Wykorzystanie nieparametrycznego testu Kruskala-Wallisa. Zastosowanie analizy wariancji dla powtarzanych pomiarów | 3 |
| T-L-10 | Analiza wariancji dwuczynnikowa, szacowanie interakcji, analiza wieloczynnikowa. | 3 |
| T-L-11 | Różne modele analizy wariancji. Model stały i losowy. Sumy kwadratów I, II, III stopnia. układy z czynnikami zagnieżdżonymi | 3 |
| T-L-12 | Zaliczenie pisemne - sprawdzenie wiadomości poprzez rozwiązywanie określonych zagadnień za pomoca programu statystycznego | 1 |
| T-L-13 | Współzależność zmiennych. Obliczanie współczynników korelacji prostej oraz wspólczynnika korelacji rang | 2 |
| T-L-14 | Analiza regresji prostej. Analiza reszt. Wykorzystanie regresji w prognozowaniu | 3 |
| T-L-15 | Modele regresji wielorakiej, współczynniki korelacji cząstkowej i semicząstkowej. Analiza reszt modelu, wykorzystanie do prognozowania | 3 |
| T-L-16 | Zastosowanie regresji logistycznej w analizach klasyfikacyjnych. Iloraz szans. Jakośc klasyfikacji. | 2 |
| 40 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Przygotowanie badania statystycznego. Różne metody wykorzystywane na poszczególnych etapach analiz. | 2 |
| T-W-2 | Wnioskowanie statystyczne. Różne metody estymacji. Przedziały ufności | 2 |
| T-W-3 | Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Analiza wariancji i testy post hoc | 6 |
| T-W-4 | Analiza współzależności zmiennych. Korelacja prosta i nieparametryczna. Korelacja cząstkowa i semicząstkowa | 2 |
| T-W-5 | Analiza regresji. Regresja prosta i regresja wieloraka. Sprawdzanie założeń stosowalności modelu. Modele regresji linearyzowanych | 2 |
| T-W-6 | Regresja logistyczna. Klasyfikacja przypadków | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 5 |
| A-A-2 | Przygotowanie do ćwiczeń audytoryjnych | 10 |
| A-A-3 | Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie ćwiczeń | 15 |
| 30 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Przygotowanie studenta do ćwiczeń | 13 |
| A-L-2 | Samodzielne studiowanie i ćwiczenie przy komputerze poszczególnych tematów ćwiczeń (szacowanie wskaźników, przedziałów ufności, weryfikacja hipotez parametrycznych i nieparametrycznych, analiza wariancji jedno i wieloczynnikowa, powtarzane pomiary, czynniki zagnieżdżone, model stały i losowy analiza korelacji i regresji) | 15 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zaliczeń | 2 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział studenta w wykładach | 15 |
| A-W-2 | Samodzielne studiowanie tematyki wykładów | 10 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie wykładów | 5 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne |
| M-2 | Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora |
| M-3 | metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych |
| M-4 | metody podające - objaśnianie zagadnień związanych z zastosowaniem poszczególnych metod statystycznych |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca - kolokwium z wykladów i ćwiczeń audytoryjnych |
| S-2 | Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-B2_W01 definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie, zna metody estymacji | BL_2A_W05 | P2A_W01, P2A_W03, P2A_W06 | C-1 | T-A-1, T-W-1, T-W-4 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
| BL_2A_BLM-S-B2_W02 formułuje hipotezy statystyczne, charakteryzuje i dobiera testy statystyczne, analizuje zależności między zmiennymi | BL_2A_W05 | P2A_W01, P2A_W03, P2A_W06 | C-1 | T-A-2, T-W-2, T-W-3 | M-4, M-3 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-B2_U01 Dobiera odpowiednie wskaźniki statystyczne do opisu populacji, szacuje przedziały ufności dla śreniej i wariancji | BL_2A_U07 | P2A_U03, P2A_U05 | C-1 | T-A-2, T-A-1 | M-1, M-2, M-4, M-3 | S-1 |
| BL_2A_BLM-S-B2_U02 formułuje właściwe hipotezy statystyczne, korzysta z odpowiednich testów statystycznych, oblicza i sprawdza ich statystyczną istotność oraz warunki stosowalności | BL_2A_U07 | P2A_U03, P2A_U05 | C-1 | T-L-8, T-L-15, T-L-4, T-L-3, T-L-10, T-L-11, T-L-9, T-L-14, T-L-6, T-L-5, T-L-16, T-L-13 | M-1, M-2, M-4, M-3 | S-1, S-2 |
| BL_2A_BLM-S-B2_U03 obsługuje program komputerowy w kontekście analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie | BL_2A_U07 | P2A_U03, P2A_U05 | C-1 | T-L-5, T-L-2, T-L-6, T-L-14, T-L-1, T-L-3, T-L-10, T-L-15, T-L-4, T-L-13, T-L-9, T-L-11, T-L-16, T-L-8 | M-4, M-3 | 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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-B2_K01 Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie | BL_2A_K01 | P2A_K04, P2A_K07 | C-1 | — | M-1, M-4, M-3 | S-2 |
| BL_2A_BLM-S-B2_K02 posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego | BL_2A_K01 | P2A_K04, P2A_K07 | C-1 | — | M-1, M-2, M-4, M-3 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-B2_W01 definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie, zna metody estymacji | 2,0 | |
| 3,0 | Dobiera odpowiednie metody estymacji | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BL_2A_BLM-S-B2_W02 formułuje hipotezy statystyczne, charakteryzuje i dobiera testy statystyczne, analizuje zależności między zmiennymi | 2,0 | |
| 3,0 | Formułuje hipotezy zerową i alternatywną, ogólnie orientuje się w kryteriach doboru testu statystycznego, definiuje i objaśnia analizę korelacji i regresji | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-B2_U01 Dobiera odpowiednie wskaźniki statystyczne do opisu populacji, szacuje przedziały ufności dla śreniej i wariancji | 2,0 | |
| 3,0 | Potrafi określić i oszacować podstawowe wskaźniki statystyczne. Oblicza i interpretuje przedział ufności średniej i wariancji | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BL_2A_BLM-S-B2_U02 formułuje właściwe hipotezy statystyczne, korzysta z odpowiednich testów statystycznych, oblicza i sprawdza ich statystyczną istotność oraz warunki stosowalności | 2,0 | |
| 3,0 | Formułuje hipotezy statystyczne, weryfikuje je odpowiednim testem oraz potrafi zinterpretować wynik | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BL_2A_BLM-S-B2_U03 obsługuje program komputerowy w kontekście analizy statystycznej i potrafi rozwiązać określone zadanie | 2,0 | |
| 3,0 | W miarę poprawnie wykorzystuje program komputerowy do różnych analiz statystycznych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-B2_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 | ||
| BL_2A_BLM-S-B2_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