Metody badań rolniczych
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | R.1s.MBR.SM.RROXX |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Metody badań rolniczych |
Jednostka: | Katedra Fizjologii, Hodowli Roślin i Nasiennictwa |
Grupy: |
Rolnictwo, sp. ekonomika rolnictwa, 1 sem. II stopień, stacj. obowiązkowe |
Strona przedmiotu: | http://matrix.ur.krakow.pl/~twojtowicz/ |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Skrócony opis: |
KIERUNEK STUDÓW : ROLNICTWO / ECTS: 5 / semestr: 1 Profil: ogólnoakademicki / Forma i poziom: SM status: kierunkowy/obowiązkowy Wymagania wstępne: brak Celem zajęć jest przedstawienie technik analizy statystycznej i interpretacji wyników uzyskanych w jedno i wieloczynnikowych układach doświadczalnych. W czasie zajęć zostaną omówione zasady planowania i prowadzenia doświadczeń w zależności od tematyki i warunków eksperymentu. Przedstawione będą techniki analizy statystycznej układów doświadczalnych o różnym stopniu komplikacji ze szczególnym uwzględnieniem interpretacji uzyskanych z nich wyników. |
Pełny opis: |
Wykłady: 1.Ogólna charakterystyka i klasyfikacja badań naukowych oraz metod badawczych. 2.Pojęcia stosowane w doświadczalnictwie rolniczym. 3.Podział doświadczeń polowych i laboratoryjnych. 4.Technika zakładania i prowadzenia doświadczeń ścisłych. 5.Wprowadzenie do analizy wariancji. 6. Założenia do analizy wariancji i transformacje danych. 7.Jednoczynnikowe układy doświadczeń: układ całkowicie rozlosowany i bloki losowe. Zastosowanie w badaniach rolniczych, schematy doświadczeń. 8. Metoda wzorcowa i kwadrat łaciński - zastosowanie w badaniach rolniczych, schematy doświadczeń. 9.Doświadczenia dwuczynnikowe w układzie całkowicie rozlosowanym i losowanych bloków - zastosowanie w badaniach rolniczych, schematy doświadczeń. 10.Doświadczenia dwuczynnikowe w układzie podbloków (metoda split-plot) - zastosowanie w badaniach rolniczych, schematy doświadczeń. 11. Doświadczenia wielokrotne i wieloletnie. Założenia analizy wariancji i przykłady doświadczeń. Interpretacja analizy wariancji wg modelu: stałego, losowego i mieszanego. 12. Analiza korelacji i regresji 13. Metody nieparametryczne. 14. Analiza badań ankietowych. 15. Wprowadzenie do zaawansowanych metod analizy danych: analiza skupień i szeregów wielocechowych. Ćwiczenia: 1.Sprawdzenie założeń o normalności rozkładu oraz homogeniczności wariancji – zastosowanie odpowiednich testów i wnioskowanie. 2. Planowanie, analiza i interpretacja wyników analiz w jednoczynnikowym układzie całkowicie rozlosowanym. 3. Planowanie, analiza i interpretacja wyników analiz w jednoczynnikowym układzie losowanych bloków. 4. Planowanie, analiza i interpretacja wyników analiz w układzie kwadratu łacińskiego. 5. Zastosowanie wybranych testów parametrycznych do porównania średnich obiektowych. 6. Obliczanie brakującego plonu z poletka i ścisłości doświadczenia. 7.Konstruowanie i ocena istotności kontrastów ortogonalnych. 8. Planowanie, analiza i interpretacja wyników analiz doświadczeń dwuczynnikowych w układzie całkowicie rozlosowanym. 9. Planowanie, analiza i interpretacja wyników analiz doświadczeń dwuczynnikowych w układzie losowanych bloków. 10. Planowanie, analiza i interpretacja wyników analiz doświadczeń dwuczynnikowych w układzie split-plot. 11. Analiza korelacji – metody parametryczne i nieparametryczne 12. Analiza regresji: założenia modelu regresji, interpretacja wyników analizy, ocena dopasowania modelu do danych. 13. Analiza danych ankietowych. 14. Tabele wielodzielcze. 15. Ocena sprawozdania i zaliczenie ćwiczeń. Zajęcia realizowane z bezpośrednim udziałem prowadzącego 50 godz., ECTS 2,0 w tym: wykłady 15 godz. ćwiczenia i seminaria 30 godz. konsultacje 2 godz. udział w egzaminie i zaliczeniu 3 godz. Praca własna 75 godz. 3,0 ECTS |
Literatura: |
Podstawowa: Elandt R. 1964. Statystyka matematyczna w zastosowaniu do doświadczalnictwa rolniczego. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa. Parker R. E. 1978. Wprowadzenie do statystyki dla biologów. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa. Oktaba W. 1986. Metody statystyki matematycznej w doświadczalnictwie. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa. Uzupełniająca: Wójtowicz T., Binek A., Moś M. 2009. Correlations and path analysis of the components of Festuca pratensis seed yield. Łąkarstwo w Polsce, 12. Mądry W., Mańkowski D. R., Kaczmarek Z., Krajewski P., Studnicki M. 2010. Metody statystyczne oparte na modelach liniowych w zastosowaniach do doświadczalnictwa, genetyki i hodowli roślin. Monografie rozprawy naukowe, 34/2010, IHAR Radzików. Zieliński A., Moś M., Wójtowicz, T. 2017. In vivo evaluation of vigor in naked and husked oat cultivars under drought stress conditions. Chilean journal of agricultural research, 77(2), 110-117. |
Efekty uczenia się: |
Wiedza: - student posiada zaawansowaną wiedzę o planowaniu, metodyce i analizie doświadczeń prowadzonych w warunkach naturalnych i sztucznych - posługuje się terminami statystycznymi Umiejętności: - planuje eksperyment w warunkach naturalnych i sztucznych wybierając układ doświadczalny odpowiedni dla przedmiotu i tematu doświadczenia - przeprowadza analizę wyników i stosuje właściwy test statystyczny - podejmuje się szczegółowej analizy danych w oparciu o kontrasty ortogonalne - formułuje logiczne wnioski - korzysta z publikacji naukowych Kompetencje społeczne: - organizuje prace w kilkuosobowym zespole w celu wykonania określonego zadania - docenia potrzebę myślenia i działania w sposób logiczny - rozumie znaczenie obiektywnej oceny obserwowanych zjawisk w przyrodzie |
Metody i kryteria oceniania: |
Wykłady: egzamin pisemny w formie testu i/lub zadań problemowych Przyjęto procentową skalę oceny efektów kształcenia, definiowaną w sposób następujący: 1. Ocena niedostateczna (2,0): wystawiana jest wtedy, jeśli w zakresie co najmniej jednej z trzech składowych (W, U lub K) przedmiotowych efektów kształcenia student uzyska mniej niż 50% obowiązujących efektów dla danej składowej. 2. Ocena dostateczna (3,0): wystawiana jest wtedy, jeśli w zakresie każdej z trzech składowych (W, U lub K) efektów kształcenia student uzyska przynajmniej 50% obowiązujących efektów dla danej składowej. 3. Ocena ponad dostateczna (3,5): wystawiana jest na podstawie średniej arytmetycznej z trzech składowych (W, U lub K) efektów kształcenia (średnio 61-70%). 4. Podobny sposób obliczania ocen jak przedstawiony w pkt. 3 przyjęto dla ocen dobrej (4,0 - średnio 71-80%), ponad dobrej (4,5 - średnio 81-90%) i bardzo dobrej (5,0 - średnio >90%). Ćwiczenia: Oceny formujące 1. ocena za projekty opracowane w kilkuosobowych zespołach 2. oceny uzyskane indywidualnie za rozwiązanie zadań polegających na wykonaniu analizy statystycznej układów doświadczalnych systematycznie omawianych na ćwiczeniach i interpretacji wyników analizy Ocena końcowa =0,6 x ocena z egzaminu (wykłady) + 0,4 z ocena podsumowująca (ćwiczenia) UWAGA: Prowadzący zajęcia, na podstawie stopnia opanowania przez studenta obowiązujących treści programowych danego przedmiotu, w oparciu o własne doświadczenie dydaktyczne, formułuje ocenę, posługując się podanymi wyżej kryteriami formalnymi. |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie.