Statistical methods in biology II
General data
Course ID: | WB-BI-53-09 |
Erasmus code / ISCED: |
13.1
|
Course title: | Statistical methods in biology II |
Name in Polish: | Metody statystyczne w biologii II |
Organizational unit: | Faculty of Biology and Environmental Sciences |
Course groups: |
(in Polish) Przedmioty dla specjalności BC dla II roku II stopnia biologii (in Polish) Przedmioty dla specjalności BSIM dla II roku II stopnia biologii |
ECTS credit allocation (and other scores): |
0 OR
3.00
(depends on study program)
|
Language: | Polish |
(in Polish) Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się: | biological sciences |
Subject level: | elementary |
Learning outcome code/codes: | BI2_W02, BI2_U01, BI2_U03, BI2_K05 |
Preliminary Requirements: | (in Polish) ukończony kurs Metody statystyczne w biologii I |
Short description: |
(in Polish) Celem przedmiotu jest przyswojenie przez studentów wiedzy z zakresu metod statystycznych wykorzystywanych w badaniach biologicznych oraz nabycie przez nich umiejętności ich stosowania i interpretacji ich wyników. |
Full description: |
(in Polish) Celem przedmiotu jest przyswojenie przez studentów wiedzy z zakresu metod statystycznych wykorzystywanych w badaniach biologicznych oraz nabycie przez nich umiejętności ich stosowania i interpretacji ich wyników. Zakres tematyczny realizowany będzie w następujących blokach tematycznych: 1. Powtórzenie informacji na temat testów porównania dwóch grup (testy parametryczne i nieparametryczne), interpretacja wyników z wykorzystaniem statystyk opisowych - praca z bazami danych 2. ANOVA i MANOVA, zastosowanie, pojecie efektu głównego i interakcji. Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji. Praca na bazach danych. Projektowanie badań z wykorzystaniem analizy wariancji. Interpretacja wyników. 3. Współczynnik korelacji (Pearsona, Spearmana). Praca na bazach danych. Projektowanie badań z wykorzystaniem analizy korelacji. Praca z bazami danych, interpretacja wyników. 4. Analiza regresji. Praca na bazach danych. Projektowanie badań z wykorzystaniem analizy regresji. Interpretacja wyników. |
Bibliography: |
Compulsory literature: Stanisz A. 2007. Przystępny kurs statystyki. T.1,2. StatSoft, Kraków. Additional literature: Dalgaard P. 2008. Introductory statistics with R. Springer Science+Business Media LLC, New York. Łomnicki A. 2010. Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Logan M. 2010. Biostatistical design and analysis using R. A practical guide. Wiley-Blackwell, Chichester. |
Efekty kształcenia i opis ECTS: |
Subject effects in the field of knowledge: Subject effect 1 - the student knows and understands the scope of current statistical problems in biology, understands the legitimacy of using statistics in biological sciences, knows and understands the basic statistical methods Skill subject effects: Subject effect 2 - the student is able to use statistical tools to describe and interpret biological phenomena, can analyze empirical data Subject effects in the field of social competences: Subject effect 3 - the student is ready to critically evaluate his knowledge and systematically update his knowledge of statistics and its practical applications |
Assessment methods and assessment criteria: |
(in Polish) Z zakresu wiedzy: Na ocenę 2.0 (ndst): student nie zna i nie rozumie zasad interpretacji zjawisk biologicznych w oparciu o wyniki analiz statystycznych Na ocenę 3.0 (dst): student w stopniu dostatecznym opanował zasady interpretacji zjawisk biologicznych w oparciu o wyniki analiz statystycznych Na ocenę 4.0 (db): student dobrze pojmuje zasady interpretacji zjawisk biologicznych w oparciu o wyniki analiz statystycznych Na ocenę 5.0 (bdb): student bardzo dobrze zna zasady interpretacji zjawisk biologicznych w oparciu o wyniki analiz statystycznych Z zakresu umiejętności: Na ocenę 2.0 (ndst): student nie potrafi stosować odpowiednich metod statystycznych, nie formułuje hipotez nie potrafi przeprowadzić poprawnego wnioskowania, nie jest zdolny do przygotowania pracy badawczej Na ocenę 3.0 (dst): student potrafi w stopniu dostatecznym dobrać odpowiednie metody statystyczne, dostatecznie dobrze radzi sobie z formułowaniem hipotez i ich testowaniem, jest gotów do przygotowania dostatecznej pracy badawczej Na ocenę 4.0 (db): student potrafi w stopniu dobrym dobrać odpowiednie metody statystyczne, dobrze radzi sobie z formułowaniem hipotez i ich testowaniem, jest gotów do przygotowania dobrej pracy badawczej Na ocenę 5.0 (bdb): student sprawnie dokonuje wyboru odpowiednich metod statystycznych, sprawnie formułuje i testuje hipotezy statystyczne, jest gotów do przygotowania bardzo dobrej pracy badawczej Z zakresu kompetencji: Na ocenę 2.0 (ndst): student nie potrafi odpowiednio określić priorytetów, które służą do realizacji zadania badawczego Na ocenę 3.0 (dst): student potrafi w stopniu dostatecznym określić priorytety służące realizacji zadania badawczego Na ocenę 4.0 (db): student dobrze radzi sobie z określeniem priorytetów służących realizacji zadań badawczych Na ocenę 5.0 (bdb): student bardzo sprawnie określa priorytety i realizuje zadania badawcze |
Practical placement: |
(in Polish) Nie dotyczy |
Classes in period "Winter semester 2021/22" (past)
Time span: | 2021-10-01 - 2022-01-31 |
Navigate to timetable
MO TU W CW
TH FR CW
|
Type of class: |
Classes, 30 hours
|
|
Coordinators: | Justyna Marchewka-Długońska | |
Group instructors: | Piotr Kiełtyk, Justyna Marchewka-Długońska | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: | graded credit | |
Short description: |
(in Polish) Cele przedmiotu: Zapoznanie studentów z metodami statystycznymi stosowanymi w badaniach biologicznych. Efekt kształcenia: nabycie umiejętności wyboru i zastosowania odpowiednich metod statystycznych do analizowanych problemów biologicznych. |
|
Full description: |
(in Polish) Cele przedmiotu: Zapoznanie studentów z metodami statystycznymi stosowanymi w badaniach biologicznych. Efekt kształcenia: nabycie umiejętności wyboru i zastosowania odpowiednich metod statystycznych do analizowanych problemów biologicznych. Zakres tematyczny realizowany będzie w następujących blokach tematycznych: 1. Powtórzenie informacji na temat testów porównania dwóch grup (testy parametryczne i nieparametryczne), interpretacja wyników z wykorzystaniem statystyk opisowch 2. ANOVA i MANOVA, zastosowanie, pojecie efektu głównego i interakcji. Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji. Praca na bazach danych. Projektowanie badań z wykorzystaniem analizy wariancji. 3. Współczynnik korelacji (Pearsona, Spearmana). Praca na bazach danych. Projektowanie badań z wykorzystaniem analizy korelacji. 4. Analiza regersji. Praca na bazach danych. Projektowanie badań z wykorzystaniem analizy regresji. |
|
Bibliography: |
(in Polish) Literatura obowiązkowa: Stanisz A. 2007. Przystępny kurs statystyki. T.1,2. StatSoft, Kraków. Literatura dodatkowa: Dalgaard P. 2008. Introductory statistics with R. Springer Science+Business Media LLC, New York. Łomnicki A. 2010. Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Logan M. 2010. Biostatistical design and analysis using R. A practical guide. Wiley-Blackwell, Chichester. |
|
Wymagania wstępne: |
(in Polish) Zaliczony kurs Metody statystyczne w biologiii I |
Classes in period "Winter semester 2022/23" (past)
Time span: | 2022-10-01 - 2023-01-31 |
Navigate to timetable
MO TU CW
CW
W CW
CW
TH FR |
Type of class: |
Classes, 30 hours, 28 places
|
|
Coordinators: | Piotr Kiełtyk, Justyna Marchewka-Długońska | |
Group instructors: | Piotr Kiełtyk, Justyna Marchewka-Długońska | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: | graded credit | |
(in Polish) Opis nakładu pracy studenta w ECTS: | (in Polish) ECTS: 3 [1 ECTS=30 godzin] udział w ćwiczeniach (bezpośredni kontakt z prowadzącym): 30 godzin przygotowanie do kolokwiów: 20 godzin przygotowanie do ćwiczeń: 15 godzin przygotowanie projektu badawczego: 20 godzin Udział w konsultacjach: 5 godzin suma: 90 godzin [90/30=3] |
Classes in period "Winter semester 2023/24" (past)
Time span: | 2023-10-01 - 2024-01-31 |
Navigate to timetable
MO TU W CW
CW
TH FR |
Type of class: |
Classes, 30 hours
|
|
Coordinators: | Piotr Kiełtyk, Justyna Marchewka-Długońska | |
Group instructors: | Piotr Kiełtyk, Justyna Marchewka-Długońska | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: | graded credit | |
(in Polish) Opis nakładu pracy studenta w ECTS: | (in Polish) ECTS: 3 [1 ECTS=30 godzin] udział w ćwiczeniach (bezpośredni kontakt z prowadzącym): 30 godzin przygotowanie do kolokwiów: 20 godzin przygotowanie do ćwiczeń: 15 godzin przygotowanie projektu badawczego: 20 godzin Udział w konsultacjach: 5 godzin suma: 90 godzin [90/30=3] |
|
Type of subject: | obligatory |
|
(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych: | (in Polish) nie dotyczy |
|
Bibliography: |
(in Polish) Literatura obowiązkowa: Stanisz A. 2007. Przystępny kurs statystyki. T.1,2. StatSoft, Kraków. Literatura uzupełniająca: Dalgaard P. 2008. Introductory statistics with R. Springer Science+Business Media LLC, New York. Łomnicki A. 2010. Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Logan M. 2010. Biostatistical design and analysis using R. A practical guide. Wiley-Blackwell, Chichester. |
Copyright by Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw.