66756 - DISEGNI SPERIMENTALI E ANALISI DATI

Conoscenze e abilità da conseguire

Obiettivo del corso è quello di fornire i criteri logici e metodologici necessari per pianificare efficienti disegni sperimentali utili per l'impostazione degli esperimenti e per l'analisi dei risultati di ricerche svolte in campo o in laboratorio, con riferimento alla ricerca di base ed applicata nei diversi sistemi marini. Lo studente acquisirà, inoltre, competenze per la gestione e per l'analisi di matrici di dati e di analizzarle mediante tecniche statistiche univariate, bivariate e multivariate.

Contenuti

Disegno sperimentale: introduzione al metodo scientifico; Disegni e metodi di campionamento; Componenti del disegno sperimentale; Introduzione all'Analisi della varianza come metodo per una corretta pianificazione del disegno sperimentale; Analisi della varianza: Disegni ad un fattore; Disegni gerarchizzati, Disegni fattoriali; Disegni per valutare l'impatto ambientale. Introduzione alla regressione e correlazione; Introduzione alle analisi multivariate; Trattamento dei dati multivariati; Misure di distanza, di dissimilarità e di similarità; Introduzione alle tecniche di classificazione e di ordinamento; Test statistici su dati multivariati; Analisi dei patterns spaziali e temporali; Relazioni fra matrici di dati biotici e variabili ambientali. Utilizzo di pacchetti software per analisi grafiche e test statistici.

Prerequisiti

La conoscenza degli strumenti della statistica di base, con particolare riferimento alle teorie della probabilità e dell’inferenza statistica. Questi argomenti saranno trattati nel Modulo 3 dell'insegnamento FONDAMENTI DI SCIENZE DEL MARE

Testi/Bibliografia

• Copia delle slides presentate a lezione
• Experimental Design and Data Analysis for Biologists - Gerry P. Quinn and Michael J. Keough - Cambridge University Press
• Statistica di base - Lamberto Soliani. Ed PICCIN
• An Introduction to R - W. N. Venables, D. M. Smith and the R Core Team, https://cran.r-project.org/manuals.html

Metodi didattici

L’insegnamento si compone di 6CFU di cui 4CFU di lezioni frontali e 2CFU, corrispondente a 24 ore, di esercitazioni pratiche in laboratorio informatico.

Le esercitazioni pratiche vengono svolte mediante utilizzo sia dei computer personali degli studenti sia dei computer messi a disposizione dall’Ateno. L’obiettivo delle lezioni pratiche è da un lato analizzare dati trattati in linea teorica durante le lezioni frontali e dall'altro acquisire dimestichezza con software idonei per l'analisi di diverse tipologie di dati e disegni sperimentali. Un modulo specifico di 1CFU sarà dedicato all’utilizzo di “R”, un ambiente software gratuito per il calcolo statistico e l’analisi grafica.

Sia durante le lezioni frontali che durante le esercitazioni di analisi dati l'interazione studenti-docente e la discussione tra studenti è attivamente favorita.

Tutte le attività si terranno in presenza con le modalità consentite dalla situazione sanitaria al momento dello svolgimento del corso.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento avviene attraverso l’esame finale, che accerta l'acquisizione delle conoscenze e delle abilità attese tramite lo svolgimento di una prova scritta della durata di 2 ore senza l'aiuto di appunti o libri. La prova d'esame mira a verificare il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici:

• conoscenza approfondita degli strumenti statistici illustrati durante le lezioni frontali
• capacità di impiegare tali strumenti per analizzare particolari disegni di campionamento
• capacità di analizzare matrici di dati multivariati sia biotici che abiotici
• capacità pratiche di utilizzare pacchetti software specifici per eseguire analisi statistiche ed elaborazioni grafiche.

La prova d'esame è svolta in forma scritta e prevede una valutazione in trentesimi. Oltre a rispondere ad alcune domande che vertono sui metodi (nel linguaggio comune 'domande di teoria'), gli studenti dovranno affrontare e risolvere problemi di impostazione di corretti disegni sperimentali in cui dimostrano di saper applicare gli strumenti acquisiti per stimare un particolare modello, verificare particolari ipotesi e interpretare i risultati ottenuti. Tutto ciò al fine di valutare l'acquisizione delle conoscenze di metodologie di ricerca, degli strumenti analitici e delle tecniche di acquisizione e analisi dei dati.

Le capacità pratiche saranno verificate attraverso un esercizio di analisi dati da svolgere in R, in questo caso potendo utilizzare gli script di esempio forniti a lezione e l’help in linea del sistema. Il voto di questo esercizio concorrerà al voto finale. Il voto assegnato all’esame può essere rifiutato fino ad un massimo di due volte.

Strumenti a supporto della didattica

Lezioni in power point; Esercitazioni pratiche in laboratorio informatico su casi reali di studi in diversi habitat marini.

Il materiale didattico sarà disponibile nello spazio virtuale dedicato (https://virtuale.unibo.it/ ).

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Marina Antonia Colangelo

Consulta il sito web di Massimo Ponti