Podstawy statystyki dla biologów
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | WB-BI-35-26 |
Kod Erasmus / ISCED: |
13.1
|
Nazwa przedmiotu: | Podstawy statystyki dla biologów |
Jednostka: | Wydział Biologii i Nauk o Środowisku |
Grupy: |
Przedmioty dla III roku biologii I stopnia |
Punkty ECTS i inne: |
3.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się: | nauki biologiczne |
Poziom przedmiotu: | podstawowy |
Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się: | Efekty uczenia się: BI1_W02,BI1_W05,BI1_U01,BI1_U03,BI1_K01 |
Wymagania wstępne: | Nie dotyczy |
Skrócony opis: |
(tylko po angielsku) The aim of the course is to familiarize students with the basic statistical methods and to learn their practical application in Excel and Statistica. During class, students learn how to create databases, how to calculate descriptive statistics (mean, standard deviation, volatility range, quartile, median, mode) as well as basic statistical tests for comparing two or more groups, correlation and regression analyses. Learning how to interpret the results will also be an important part of the exercises. |
Pełny opis: |
Celem kursu jest przyswojenie przez studentów wiedzy na temat podstawowych metod statystycznych wykorzystywanych w biologii, a takze nabycie umiejętności ich stosowania i interpretacji otrzymanych wyników. W czasie zajęć studenci zapoznają się ze sposobami tworzenia baz danych, z charakterystyką i sposobem wyliczania statystyk opisowych (średnia, odchylenie standardowe, zakres zmienności, kwartyl, mediana, moda), a także podstawowymi testami statystycznymi wykorzystywanymi do porównania dwóch i więcej niż dwóch grup, analizą korelacji i regresji. Istotnym elementem ćwiczeń będzie także nauka interpretacji otrzymanych wyników. |
Literatura: |
LITERATURA Literatura obowiązkowa: Stanisz A. 2007. Przystępny kurs statystyki. T.1,2. StatSoft, Kraków. (odpowiednie fragmenty będą dostarczane przez prowadzącego) 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. |
Efekty kształcenia i opis ECTS: |
Efekty z zakresu wiedzy: Efekt przedmiotowy 1: absolwent zna i rozumie znaczenie zastosowania podstawowych metod statystycznych w interpretacji procesów biologicznych Efekt przedmiotowy 2: absolwent zna i rozumie podstawowe metody statystyczne wykorzystywane w badaniach biologicznych Efekty z zakresu umiejętności: Efekt przedmiotowy 3: absolwent potrafi zastosować podstawowe metody statystyczne wykorzystywane w badaniach biologicznych Efekt przedmiotowy 4: absolwent potrafi wykorzystać podstawowe metody statystyczne do interpretacji zjawisk zachodzących w biologii Efekty z zakresu kompetencji społecznych: Efekt przedmiotowy 5: absolwent jest gotów dokonać krytycznej oceny swojej wiedzy i umiejętności stosowania podstawowych technik statystycznych i interpretacji otrzymanych wyników |
Metody i kryteria oceniania: |
Wiedza: Na ocenę 2.0 (ndst)- student nie rozumie znaczenia zastosowania podstawowych metod statystycznych w interpretacji procesów biologicznych, nie zna i nie rozumie podstawowych metod statystycznych Na ocenę 3.0 (dst) – student w stopniu dostatecznym rozumie zastosowanie metod statystycznych w interpretacji procesów biologicznych, w sposób dostateczny rozumie podstawowe metody statystyczne Na ocenę 4.0 (db) – student dobrze rozumie potrzebę stosowania metod statystycznych w interpretacji zjawisk biologicznych, dobrze orientuje się w podstawowych metodach statystycznych Na ocenę 5.0 (bdb) – student bardzo dobrze rozumie i zdaje sobie sprawę z potrzeby zastosowania metod statystycznych, bardzo dobrze się w nich orientuje Umiejętności: Na ocenę 2.0 (ndst)- student nie potrafi dokonać wyboru odpowiedniej metody statystycznej i nie potrafi dokonać interpretacji otrzymanych wyników Na ocenę 3.0 (dst) – student dostatecznie dobrze radzi sobie z dokonywaniem wyboru odpowiedniej metody statystycznej i interpretacją otrzymanych wyników Na ocenę 4.0 (db) – student dobrze radzi sobie z dokonywaniem wyboru odpowiedniej metody statystycznej i interpretacją otrzymanych wyników Na ocenę 5.0 (bdb) – student sprawnie dokonuje wyboru odpowiedniej metody statystycznej i interpretacja otrzymanych wyników Kompetencje społeczne: Na ocenę 2.0 (ndst)- student nie jest gotów do krytycznej oceny swojej wiedzy z zakresu podstawowych metod statystycznych i interpretacji ich wyników Na ocenę 3.0 (dst) – student jest dostatecznie gotów do krytycznej oceny swojej wiedzy z zakresu statystyki Na ocenę 4.0 (db) – student jest gotów do krytycznej oceny swojej wiedzy z zakresu statystyki, szczególnie w przypadku mniej zaawansowanych metod Na ocenę 5.0 (bdb) - student jest gotów do krytycznej oceny swojej wiedzy z zakresu statystyki, zarówno w przypadku metod mniej i bardziej zaawansowanych |
Praktyki zawodowe: |
nie dotyczy |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)
Okres: | 2021-10-01 - 2022-01-31 |
Przejdź do planu
PN WT CW
CW
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Justyna Marchewka-Długońska | |
Prowadzący grup: | Justyna Marchewka-Długońska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Zaliczenie na ocenę | |
E-Learning: | E-Learning |
|
Skrócony opis: |
Celem kursu jest zapoznanie uczestników z podstawowymi metodami analizy statystycznej oraz z zasadami projektowania badań w sposób umożliwiający rzetelną analizę otrzymanych wyników. |
|
Pełny opis: |
Celem kursu jest zapoznanie uczestników z podstawowymi metodami analizy statystycznej oraz z zasadami projektowania badań w sposób umożliwiający rzetelną analizę otrzymanych wyników. Zakres tematyczny obejmuje bloki zajęć: 1. Rodzaje zmiennych, typy skal, definiowanie hipotez statystycznych, próby powiązane i niepowiązane, planowanie badań 2. Statystyki opisowe (opis tabelaryczny, graficzna prezentacja danych, wyznaczanie miar rozkładu), badanie zgodności z rozkładem normalnym. Interpretacja statystyk opisowych 3. Parametryczne i nieparametryczne testy porównania dwóch grup: test chi kwadrat, test McNemary, test t studenta (dla prób zależnych i niezależnych), nieparametryczne alternatywy testu t studenta 4. Wprowadzenie do analizy wariancji (ANOVA jedno i wieloczynnikowa), korelacji i regresji |
|
Literatura: |
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. |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (zakończony)
Okres: | 2022-10-01 - 2023-01-31 |
Przejdź do planu
PN WT CW
CW
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin, 30 miejsc
|
|
Koordynatorzy: | Piotr Kiełtyk, Justyna Marchewka-Długońska | |
Prowadzący grup: | Piotr Kiełtyk, Justyna Marchewka-Długońska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Zaliczenie na ocenę | |
Opis nakładu pracy studenta w ECTS: | ECTS ćwiczenia: 3 [1 ECTS=30 godzin] udział w ćwiczeniach (bezpośredni kontakt z wykładowcą): 30 godzin przygotowanie do ćwiczeń i dyskusji: 5 godzin samodzielna nauka obsługi programów Excel i Statistica (wykonywanie zadań)- 15 godzin przygotowanie projektu: 15 godzin przygotowanie do kolokwiów - 15 godzin suma: 90 godzin [90/30=3] |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2023-10-01 - 2024-01-31 |
Przejdź do planu
PN WT CW
CW
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Piotr Kiełtyk, Justyna Marchewka-Długońska | |
Prowadzący grup: | Piotr Kiełtyk, Justyna Marchewka-Długońska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Zaliczenie na ocenę | |
Opis nakładu pracy studenta w ECTS: | ECTS ćwiczenia: 3 [1 ECTS=30 godzin] udział w ćwiczeniach (bezpośredni kontakt z wykładowcą): 30 godzin przygotowanie do ćwiczeń i dyskusji: 5 godzin samodzielna nauka obsługi programów Excel i Statistica (wykonywanie zadań)- 15 godzin przygotowanie projektu: 15 godzin przygotowanie do kolokwiów - 15 godzin suma: 90 godzin [90/30=3] |
|
Typ przedmiotu: | obowiązkowy |
|
Grupa przedmiotów ogólnouczenianych: | nie dotyczy |
|
Literatura: |
LITERATURA Literatura obowiązkowa: Stanisz A. 2007. Przystępny kurs statystyki. T.1,2. StatSoft, Kraków. (odpowiednie fragmenty będą dostarczane przez prowadzącego) 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. |
|
Wymagania wstępne: |
Brak |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie.