Doświadczalnictwo i statystyczna analiza danych

Celem przedmiotu jest praktyczne przygotowanie studentów do prowadzenia badań, prezentacji ich wyników. W ramach zajęć przedstawione zostaną także zagadnienia optymalizacji eksperymentu oraz analizy statystycznej danych eksperymentalnych.

Literatura podstawowa:

[1] Z. Laudanski A.R. Wójcik. Planowanie i wnioskowanie statystyczne w doświadczalnictwie. PWN, 1 edition, May 1989.

[2] Steve W. Cui. Food Carbohydrates: Chemistry, Physical Properties, and Applications. CRC, 1 edition, May 2005.

[3] Michael W. Dong. Modern HPLC for Practicing Scientists. Wiley-Interscience, 1st edition, June 2006.

[4] M. Groszek. Kurs Excel 2003. Helion, 1 edition, May 2003.

[5] W. Przygocki. Metody badan polimerów. PWN, 1 edition, May 1990.

Literatura uzupełniająca:

[1] V. Kafarov S. Lazarevna Achnazarova. Optymalizacja eksperymentu w chemii i technologii chemicznej. WNT, 1 edition, May 1982.

[2] R. Paul Singh. Computer Applications in Food Technology: Use of Spreadsheets in Graphical, Statistical, And Process Analysis. Academic Press, pap/dsk edition, July 1996.

[3] David L. B. Wetzel and George Charalambous. Instrumental Methods in Food and Beverage Analysis. Elsevier Publishing Company, 1 edition, May 1998.

Na ocenę 2

Nie zna i nie potrafi wskazać podstawowych bazy danych wykorzystywanych, jako źródło informacji naukowej. Nie zna metod poszukiwania literatury naukowej. Nie zna zasad konstruowania zapytań bazodanowych.

Nie korzysta z baz patentowych oraz literatury naukowej. Nie potrafi wykorzystać arkusza kalkulacyjnego do opracowywania podstawowych zagadnień doświadczalnych w zakresie technologii węglowodanów.

Nie ma świadomość potrzeby samokształcenia i udoskonalania warsztatu analitycznego w celu lepszego podejmowania decyzji

Nie posiada umiejętności krytycznej oceny danych eksperymentalnych w kontekście bezpieczeństwa produkcji żywności.

Na ocenę 3

Zna i potrafi wskazać podstawowe bazy danych wykorzystywane, jako źródło informacji naukowej, (bazy danych publikacji i patentów). Zna metody poszukiwania literatury naukowej. Zna zasady konstruowania zapytań bazodanowych.

Korzysta z baz patentowych oraz literatury naukowej. Potrafi wykorzystać arkusz kalkulacyjny do opracowywania podstawowych zagadnień doświadczalnych w zakresie technologii węglowodanów.

Ma świadomość potrzeby samokształcenia i udoskonalania warsztatu analitycznego w celu lepszego podejmowania decyzji

Na ocenę 4

Zna i potrafi wskazać podstawowe bazy danych wykorzystywane, jako źródło informacji naukowej, (bazy danych publikacji i patentów). Zna metody poszukiwania literatury naukowej. Zna zasady konstruowania zapytań bazodanowych. Zna i potrafi scharakteryzować podstawowe chemiczne, spektroskopowe i mechaniczne metody badań glukanów skrobiowych.

Korzysta z baz patentowych oraz literatury naukowej. Potrafi wykorzystać arkusz kalkulacyjny do opracowywania podstawowych zagadnień doświadczalnych w zakresie technologii węglowodanów. Potrafi ocenić dokładność, precyzje, czułość, niepewność pomiarową. Zna podstawowe błędy w analizie ilościowej.

Ma świadomość potrzeby samokształcenia i udoskonalania warsztatu analitycznego w celu lepszego podejmowania decyzji

Posiada umiejętności krytycznej oceny danych eksperymentalnych w kontekście bezpieczeństwa produkcji żywności.

Na ocenę 5

Zna i potrafi wskazać podstawowe bazy danych wykorzystywane, jako źródło informacji naukowej, (bazy danych publikacji i patentów). Zna metody poszukiwania literatury naukowej. Zna zasady konstruowania zapytań bazodanowych. Zna i potrafi scharakteryzować podstawowe chemiczne, spektroskopowe i mechaniczne metody badań glukanów skrobiowych.

Korzysta z baz patentowych oraz literatury naukowej. Potrafi ocenić dokładność, precyzje, czułość, niepewność pomiarową. Zna podstawowe błędy w analizie ilościowej. Potrafi wykorzystać arkusz kalkulacyjny do opracowywania podstawowych zagadnień doświadczalnych w zakresie technologii węglowodanów. Potrafi wykorzystać program statystyczny Statistica do analizy uzyskanych danych eksperymentalnych.

Ma świadomość potrzeby samokształcenia i udoskonalania warsztatu analitycznego w celu lepszego podejmowania decyzji.

Posiada umiejętności krytycznej oceny danych eksperymentalnych w kontekście bezpieczeństwa produkcji żywności.