Doświadczalnictwo i statystyczna analiza danych
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | T.2s.DSAD.SM.TTZTF.T |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Doświadczalnictwo i statystyczna analiza danych |
Jednostka: | Katedra Technologii Fermentacji i Mikrobiologii Technicznej |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest omówienie problematyki związanej z metodologią zakładania i prowadzenia doświadczeń empirycznych oraz z podstawowymi technikami opracowania i analizy danych. |
Pełny opis: |
Treść kształcenia Bazy danych, jako źródło informacji naukowej. Bazy danych publikacji i patentów. Metody poszukiwania literatury naukowej. Prawidłowa konstrukcja zapytań bazodanowych. Planowanie i zakładanie doświadczeń. Modelowanie doświadczeń. Technika prowadzenia doświadczeń – pobieranie próbek do badań, średnia próba laboratoryjna, ilość powtórzeń w doświadczalnictwie, dokładność pomiarów i zaokrąglanie liczb. Walidacja metod pomiarowych. Opracowanie wyników badań doświadczalnych. Sporządzanie tabel. Graficzne przedstawianie danych. Wykorzystanie arkusza kalkulacyjnego do gromadzenia i przetwarzania danych numerycznych. Statystyczne metody opracowania wyników doświadczeń – średnia, wariancja, odchylenie standardowe, rozkłady, hipoteza zerowa, testowanie hipotez. Analiza wariancji – jedno i wieloczynnikowa. Korelacja i regresja. Praktyczna nauka korzystania z baz patentowych oraz literatury naukowej. Opracowanie tabelaryczne wyników badań na przykładach. Opracowanie graficzne wyników badań. Ocena przydatności różnych typów wykresów. Obliczanie wariancji i odchylenia standardowego, ocena przydatności różnych średnich. Formułowanie hipotezy zerowej i hipotezy alternatywnej. Analiza wariancji jednoczynnikowa, porównanie testów statystycznych. Analiza wariancji dwuczynnikowa. Zastosowanie korelacji i regresji do interpretacji wyników badań. |
Literatura: |
Literatura podstawowa: 1. Łomnicki A. Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników. PWN, W-wa 2010. 2. Mądry W. Doświadczalnictwo. Doświadczenia czynnikowe. Wykłady i ćwiczenia. Wyd. SGGW W-wa 2005. 3. Singh R.P., Erdogdu F. Virtual Experiments in Food Processing, RAR Press, Davis, California, 2004. 4. Stanisz A. Przystępny kurs statystyki (t. I i II) . StatSoft Polska, 2000. 5. Taylor J.R. Wstęp do analizy błędu pomiarowego, PWN Warszawa, 1999. 6. Wardlaw A.C. Practical Statistics for Experimental Biologists. J.Willey & Sons, 2000. Literatura uzupełniająca: 7. Bożyk Z. Rudzki W. Metody statystyczne w badaniu jakości produktów żywnościowych i chemicznych, WNT Warszawa, 1977. 8. Brandt S. Analiza danych - metody statystyczne i obliczeniowe. PWN Warszawa, 1998. 9. Collins, C. Seeney, F. Statistical Experiment Design and Interpretation. An Introduction with Agricultural Examples. J.Willey & Sons., 1999. 10. Fry J. C. Biological Data Analysis. A Practical Approach. Oxford University Press, 1993. 11. Gawęcki J. Wagner W. Podstawy metodologii badań doświadczalnych w nauce o żywieniu i żywności. PWN, W-wa 1984. 12. Górecka R. Teoria i Technika eksperymentu, Wyd. Politechniki Krakowskiej, 1998. 13. Zieliński T. Jak pokochać statystykę czyli STATISTICA do poduszki, StatSoft Polska, Kraków, 1999. |
Efekty uczenia się: |
Wiedza Zna i potrafi wskazać podstawowe bazy danych wykorzystywane, jako źródło informacji naukowej (bazy danych publikacji i patentów). Zna metody poszukiwania literatury naukowej. Ma zaawansowaną wiedzę o podstawach teoretycznych i zastosowaniach różnych technik analitycznych w badaniach żywności. Ma wiedzę na temat planowania, zakładania i prowadzenia doświadczeń. Ma wiedzę o zastosowaniu wybranych metod statystycznych do analizy danych doświadczalnych. Ma pogłębioną wiedzę o roli i znaczeniu walidacji oraz prawidłowego analizowania otrzymanych danych Umiejętności Posiada umiejętność wyszukiwania, rozumienia i twórczego wykorzystywania informacji pochodzących z różnych źródeł do zaplanowania i realizacji doświadczenia naukowego oraz do naukowej obserwacji zjawisk przyrodniczych. Potrafi opracować i zinterpretować wyniki doświadczeń przy pomocy metod statystyki opisowej i analizy statystycznej. Potrafi ocenić dokładność, precyzję, czułość, niepewność pomiarową. Zna podstawowe błędy w analizie ilościowej. Kompetencje społeczne Ma świadomość potrzeby samokształcenia i udoskonalania warsztatu analitycznego w celu lepszego podejmowania decyzji. Potrafi aktywnie współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role. Ma świadomość konieczności prawidłowej identyfikacji problemu badawczego i ryzyka związanego z oceną rzeczywistości (populacji) na podstawie jej wycinka (próby badanej). |
Metody i kryteria oceniania: |
Na ocenę 2 Nie zna i nie potrafi wskazać podstawowe bazy danych wykorzystywane, jako źródło informacji naukowej (bazy danych publikacji i patentów). Nie zna metod poszukiwania literatury naukowej. Nie ma wiedzy o podstawach teoretycznych i zastosowaniach różnych technik analitycznych w badaniach żywności. Ma niedostateczną wiedzę na temat planowania i prowadzenia doświadczeń. Nie zna metod analizy statystycznej wyników badań. Nie potrafi stosować metod analizy statystycznej wyników badań. Nie potrafi opracować i zinterpretować wyniki doświadczeń przy pomocy metod statystyki opisowej i analizy statystycznej. Nie potrafi ocenić dokładność, precyzje, czułość, niepewność pomiarową. Nie zna błędów w analizie ilościowej. Nie ma świadomość konieczności prawidłowej identyfikacji problemu badawczego i niema świadomość ryzyka związanego z oceną rzeczywistości (populacji) na podstawie jej wycinka (próby badanej). Nie ma świadomości konieczności prawidłowej identyfikacji problemu badawczego i ryzyka związanego z oceną rzeczywistości (populacji) na podstawie jej wycinka (próby badanej) Na ocenę 3 Słabo zna i częściowo potrafi wskazać podstawowe bazy danych wykorzystywane, jako źródło informacji naukowej (bazy danych publikacji i patentów). Słabo zna metody poszukiwania literatury naukowej. Ma małą wiedzę o podstawach teoretycznych i zastosowaniach różnych technik analitycznych w badaniach żywności. Zna podstawowe sposoby planowania i prowadzenia doświadczeń – identyfikuje obiekt badań i ustala cel badań. Wymienia i rozpoznaje metody analizy statystycznej wyników badań. Zna podstawowe metody analizy statystyczne. Z problemami potrafi opracować i zinterpretować wyniki doświadczeń przy pomocy metod statystyki opisowej i analizy statystycznej. Potrafi słabo ocenić dokładność, precyzje, czułość, niepewność pomiarową. Zna niektóre podstawowe błędy w analizie ilościowej. Ma świadomość konieczności prawidłowej identyfikacji problemu badawczego. Ma słabą świadomość konieczności prawidłowej identyfikacji problemu badawczego i ryzyka związanego z oceną rzeczywistości (populacji) na podstawie jej wycinka (próby badanej) Na ocenę 4 Dobrze zna i potrafi wskazać podstawowe bazy danych wykorzystywane, jako źródło informacji naukowej (bazy danych publikacji i patentów). Zna większość metod poszukiwania literatury naukowej. Ma dość dobrą wiedzę o podstawach teoretycznych i zastosowaniach różnych technik analitycznych w badaniach żywności. Zna różne sposoby planowania i prowadzenia doświadczeń – identyfikuje obiekt badań, ustala cel i plan badań dobiera metodę analizy danych empirycznych. Wybiera odpowiednie do danego doświadczenia metody analizy statystycznej, ocenia przydatność różnych metod. Zna podstawowe metody analizy statystyczne potrafi wykonywać obliczenia potrzebne do ich stosowania. Potrafi opracować i zinterpretować wyniki doświadczeń przy pomocy części metod statystyki opisowej i analizy statystycznej. Potrafi dobrze ocenić dokładność, precyzje, czułość, niepewność pomiarową. Zna większość podstawowych błędów w analizie ilościowej. Ma świadomość konieczności prawidłowej identyfikacji problemu badawczego i ma świadomość ryzyka związanego z oceną populacji na podstawie próby badanej Ma ogólną świadomość konieczności prawidłowej identyfikacji problemu badawczego i ryzyka związanego z oceną rzeczywistości (populacji) na podstawie jej wycinka (próby badanej) Na ocenę 5 Bardzo dobrze zna i potrafi wskazać podstawowe bazy danych wykorzystywane, jako źródło informacji naukowej (bazy danych publikacji i patentów). Zna wszystkie metody poszukiwania literatury naukowej. Ma zaawansowaną wiedzę o podstawach teoretycznych i zastosowaniach różnych technik analitycznych w badaniach żywności. Zna różne sposoby planowania i prowadzenia doświadczeń – identyfikuje obiekt badań, ustala cel i plan badań dobiera metodę analizy danych empirycznych, oraz zna znaczenie analizy merytorycznej wyników badań. Uzasadnia wybór odpowiednie do danego doświadczenia metody analizy statystycznej, uogólnia oceny sformułowane na podstawie analizy wyników. Zna podstawowe metody analizy statystyczne potrafi wykonywać obliczenia potrzebne do ich stosowania oraz umie zinterpretować otrzymane wyniki. Potrafi opracować i zinterpretować wyniki doświadczeń przy pomocy zaawansowanych metod statystyki opisowej i analizy statystycznej. Potrafi samodzielnie ocenić dokładność, precyzje, czułość, niepewność pomiarową. Zna podstawowe błędy w analizie ilościowej. Ma świadomość konieczności prawidłowej identyfikacji problemu badawczego i ma świadomość ryzyka związanego z oceną populacji na podstawie próby badanej. Uwarunkowania te uwzględnia w swoich działaniach. Ma zaawansowaną świadomość konieczności prawidłowej identyfikacji problemu badawczego i ryzyka związanego z oceną rzeczywistości (populacji) na podstawie jej wycinka (próby badanej) |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie.