Il corso si pone l’obiettivo di fornire allo studente i concetti di base della statistica descrittiva e inferenziale per la corretta comprensione ed interpretazione dei dati biologici e dei risultati derivanti dalla loro analisi.
Prerequisiti
Conoscenze di base di matematica fornite nella scuola secondaria di secondo grado.
Metodi didattici
Lezioni frontali incluse sezioni di esercitazioni con esempi tratti dalla pratica reale. Per le categorie di studenti individuate dal Senato Accademico nella seduta del 23 marzo 2023, saranno previste le modalità inclusive tra quelle indicate e stabilite ad hoc per ciascuno studente che ne avesse necessità.
Verifica Apprendimento
L’esame consiste in una prova scritta costituita da domande di varie tipologie: risposta multipla, domande aperte, risoluzione pratica di esercizi. La durata della prova è di 90 minuti. Durante la prova d’esame è consentito l’uso della calcolatrice di base e delle tavole statistiche (fornite dal docente). Per le categorie di studenti individuate dal Senato Accademico nella seduta del 23 marzo 2023, saranno previste le modalità inclusive tra quelle indicate e stabilite ad hoc per ciascuno studente che ne avesse necessità.
Testi
MC Whitlock, D Schluter. ANALISI STATISTICA DEI DATI BIOLOGICI. Zanichelli Editore
Contenuti
STATISTICA DESCRITTIVA Introduzione alla statistica, statistica descrittiva e inferenziale, popolazione e campione, variabili e tipi di dati; distribuzioni di frequenza (frequenze assolute, relative e cumulate) e rappresentazione dei dati (tabelle e grafici); misure di posizione e di dispersione.
ELEMENTI DI CALCOLO DELLA PROBABILITÀ Teoria della probabilità e tipi di eventi; variabili casuali, distribuzioni di probabilità discrete e continue, tavole statistiche.
STATISTICA INFERENZIALE Distribuzione campionaria della media, teorema del limite centrale, stima puntuale ed intervallare; verifica di ipotesi, ipotesi nulla e alternativa, errore di I e II tipo; confronto tra due medie: test parametrici e non parametrici (per dati appaiati e indipendenti); confronto tra più di due medie: analisi della varianza (ANOVA) e aggiustamento per confronti multipli; tabelle di contingenza e analisi di associazione; correlazione e regressione lineare semplice; introduzione al disegno sperimentale.
