Il corso è organizzato in lezioni frontali ed esercitazioni al computer usando il software R, che rappresenta il programma statistico di analisi dei dati più versatile e utilizzato in ambito scientifico. Obiettivo principale del corso è quello di fornire le conoscenze teoriche, le competenze operative e le abilità pratiche indispensabili per un approccio scientifico rigoroso all'analisi di dati statistici in ambito biologico e ambientale. L’analisi e interpretazione di dati sperimentali verranno affrontati sia attraverso lezioni teoriche che mediante sessioni di lavoro pratico al computer. Il corso prevede, infatti, di introdurre gli studenti all’ impiego del software open source R sia per la parte di manipolazione, analisi e rappresentazione grafica dei dati.
Metodi didattici
Lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche in R
Verifica Apprendimento
L'esame sarà scritto e consisterà in esercizi e domande a risposta multipla. La prova avrà una durata di un'ora. Lo studente deve dimostrare non solo di conoscere le tecniche di analisi statistica dei dati ma di saper interpretare i risultati ottenuti. La valutazione della prova sarà effettuata in trentesimi.
Testi
MC Whitlock, D Schluter ANALISI STATISTICA DEI DATI BIOLOGICI. Zanichelli Editore
Contenuti
L'attività didattica sarà organizzata in modo da favorire l’apprendimento attivo e un ruolo più partecipativo dello studente anche grazie alla parte pratica svolta al pc e alle esercitazioni che possono rappresentare senza dubbio un momento di confronto e di comunicazione, favorendo anche il pensiero critico e migliorando la capacità di lavorare in gruppo.
Nello specifico verranno trattati i seguenti argomenti:
1- PROGETTAZIONE DELLO STUDIO, FASI DELLA RICERCA SCIENTIFICA, CLASSIFICAZIONE DEGLI STUDI E RACCOLTA DATI
2- INTRODUZIONE ALL’AMBIENTE R PER L’ANALISI DEI DATI (CREAZIONE DI OGGETTI E MATRICI, MANIPOLAZIONE DEI DATI, IMPORTAZIONE ED ESPORTAZIONE FILE DI DATI)
3- STATISTICA DESCRITTIVA I (DISTRIBUZIONI DI FREQUENZA, MISURE DI POSIZIONE E DISPERSIONE)
4- RAPPRESENTAZIONE GRAFICA DEI DATI CON R
6- SENSIBILITA' E SPECIFICITA' DI UN TEST
7- TEST STATISTICI PARAMETRICI E NON PARAMETRICI (COME E QUANDO USARLI. DEFINIZIONI TEORICHE ED APPLICAZIONI IN R)
8- INFERENZA STATISTICA (I DIVERSI TEST D'IPOTESI, DEFINIZIONI TEORICHE ED APPLICAZIONI IN R)
9- CORRELAZIONE E REGRESSIONE LINEARE E LOGISTICA (DEFINIZIONI TEORICHE ED APPLICAZIONI IN R)
Le lezioni (sia teoriche che pratiche) saranno disponibili sulla piattaforma KIRO
Lingua Insegnamento
Italiano
Altre informazioni
per contattare il docente scrivere a teresa.fazia@unipv.it
