SylabUZ
Course name | Statistical Methods in Biology |
Course ID | 11.2-WB-BMD-MSwB-L-S14_pNadGen72HNG |
Faculty | Faculty of Biological Sciences |
Field of study | Biology / Biologia molekularna |
Education profile | academic |
Level of studies | Second-cycle studies leading to MS degree |
Beginning semester | winter term 2022/2023 |
Semester | 1 |
ECTS credits to win | 4 |
Course type | obligatory |
Teaching language | polish |
Author of syllabus |
|
The class form | Hours per semester (full-time) | Hours per week (full-time) | Hours per semester (part-time) | Hours per week (part-time) | Form of assignment |
Laboratory | 15 | 1 | - | - | Credit with grade |
Lecture | 15 | 1 | - | - | Credit with grade |
Celem jest przekonanie studenta o istotnej roli statystyki we współczesnej nauce. Przekazanie wiedzy i umiejętność koniecznych podczas opracowywania danych zebranych w trakcie przygotowywania pracy magisterskiej i ewentualnie przyszłej pracy naukowej.
Znajomość podstaw statystyki z pierwszego stopnia studiów. Znajomość podstaw pakietu Excel.
Testowanie hipotez. Testy różnic między średnimi. Testy nieparametryczne. Jednoczynnikowa i dwuczynnikowa analiza wariancji (anova) z układami czynnikowymi i hierarchicznymi. Analiza kowariancji (ANCOVA). Analiza frekwencji parametryczne i nieparametryczne współczynniki korelacji. Analiza regresji. Regresja logistyczna.
Zajęcia prowadzone są sali komputerowej z wykorzystaniem programów Excel i Statistica. Każde ćwiczenie poprzedzone jest wykładem w postaci prezentacji multimedialnej. Ćwiczenia praktyczne: samodzielne wykonanie prostych pomiarów biologicznych np. długości igieł sosny. Wykonanie statystycznego opisu próby. Testowanie hipotez statystycznych z wykorzystaniem różnych testów dostępnych w programie Statistica na bazie danych wcześniej zebranych własnych danych oraz przykładów podawanych przez prowadzącego.
Outcome description | Outcome symbols | Methods of verification | The class form |
Weryfikacja wiedzy i umiejętności studenta odbywać się będzie w trakcie kolokwiów cząstkowych i kolokwium końcowego. Podczas kolokwiów student na podstawie zestawu danych numerycznych i podanego problemu badawczego będzie musiał prawidłowo postawić hipotezy statystyczne, dobrać odpowiedni test i zinterpretować wynik. Wszystkie kolokwia odbywają się z wykorzystaniem komputerów i pakietu statystycznego Statistica. Zaliczenie przedmiotu wymaga: obecności na zajęciach (dopuszczalna absencja 20%), pozytywnego (50% punktów + 1) zaliczenia kolokwiów cząstkowych oraz kolokwium końcowego.
Modified by dr Katarzyna Dancewicz (last modification: 20-04-2022 14:18)