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/ ).

Studenti/sse con DSA o disabilità temporanee o permanenti: si raccomanda di contattare per tempo l’ufficio di Ateneo responsabile (https://site.unibo.it/studenti-con-disabilita-e-dsa/it ): sarà sua cura proporre agli/lle studenti/sse interessati/e eventuali adattamenti, che dovranno comunque essere sottoposti, con un anticipo di 15 giorni, all’approvazione del/della docente, che ne valuterà l'opportunità anche in relazione agli obiettivi formativi dell'insegnamento.

 

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Marina Antonia Colangelo

Consulta il sito web di Massimo Ponti