28877 - LABORATORIO 1

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del percorso didattico lo studente possiede conoscenze e competenze per elaborare e interpretare serie di dati sperimentali attraverso strumenti statistici di base.

Contenuti

Il laboratorio offre l’opportunità di prendere confidenza con l’uso di strumenti software di uso comune per l’analisi e rappresentazione dei dati, la comprensione di output di analisi statistiche presentati in report o articoli scientifici, indici, diagrammi e rappresentazioni tabellari.

Prerequisiti: Nozioni statistiche di base (media, calcolo della probabilità, ecc.)

Le finalità pratiche del laboratorio consistono in:

-acquisizione di conoscenze relative all’utilizzo di software impiegati comunemente per eseguire analisi statistiche elementari ed avanzate (MS Excel e R);

-introduzione all’utilizzo di strumenti statistici per l’analisi di dati e realizzazione di report.

Unità didattica 1

• Presentazione del corso, illustrazione delle modalità di valutazione per conseguire l’idoneità.

• richiami di statistica descrittiva (tipi di variabili, indici statistici, intervalli di confidenza).

• Introduzione al software (R e MS EXCEL): funzionalità, potenzialità e indicazioni per approfondimenti.
• Organizzazione di un database.

Unità Didattica 2

• Formato dati in Excel. Introduzione ad alcune funzioni di base in Excel: SOMMA, MAX, MIN
• Indici di tendenza centrale: Media, mediana, moda; errore standard della media

Unità Didattica 3

• Indici di dispersione: Varianza e deviazione standard
  funzioni CONTA.NUMERI, CONTA.SE [http://conta.se/], FREQUENZA
• Illustrazione di funzioni elementari nel pacchetto statistico R www.r-project.org, gli ‘oggetti’ in R

Unità Didattica 4

• Comandi di base e funzioni logiche Excel: SE, E, O, SE nidificato
• Organizzazione ed esplorazione dei dati in Excel. Funzioni di ricerca dati: CERCA.

Unità Didattica 5

• Analisi statistica di base. Statistica descrittiva, statistica inferenziale.
• Lo strumento Analisi Dati, Tabelle di frequenza, istogrammi, Box plot, utilizzo di tabelle e grafici in un documento

Unità Didattica 6

• Tabelle e filtri avanzati: Tabelle Pivot base. Creazione e utilizzo di tabelle, filtri,

Unità Didattica 7

• Importazione dati (CSV, testo) in Excel, importazione dati in R.
• Visualizzazione dei dati. Interpretazione e lettura di un grafico, elementi relativi a grafici avanzati, esempi di grafici in R e i ‘pacchetti’ R

Unità Didattica 8

• I fogli di lavoro. Utilizzo di più fogli in Excel,
• riferimenti, dati in fogli multipli Excel.

Unità Didattica 9

• Analisi dati: la correlazione.

Unità Didattica 10

Analisi e simulazione: regressione lineare: ipotesi, stima e interpretazione dei risultati. Il metodo dei minimi quadrati

Testi/Bibliografia

Saranno forniti da parte del docente i materiali relativi alle presentazioni in power point, i dataset sperimentali e le pubblicazioni scientifiche discusse durante le lezioni. I materiali saranno depositati sulla piattaforma Virtuale

https:// https://virtuale.unibo.it/

Testi di approfondimento:

• Statistica per ornitologi e naturalisti; Fowler, Jim; Franco Muzzio ed.
• Introduzione alla statistica per la biologia; Parker, Reginald Ernest; Edagricole
• Analisi statistica con Excel; Giuliani, Diego ; Dickson, Maria Michela; Maggioli, 2015

Metodi didattici

La didattica sarà articolata in unità che prevedono lezioni frontali, presentazioni di casi di analisi dati ed esempi pratici di analisi statistiche su dataset sperimentali riguardanti tematiche di interesse agrario.

La parte di laboratorio inerente l’impostazione di analisi statistiche avverrà con l’ausilio di materiale preparato dal docente (presentazioni in Power Point e dataset sperimentali) e messo a disposizione degli studenti.

La parte di laboratorio inerente l'analisi di dati sperimentali sarà condotta in modo da consentire allo studente di eseguire passo-passo le analisi sul proprio portatile. L’analisi critica di bibliografia scientifica (anche in inglese) sarà guidata dal docente con coinvolgimento dello studente.

Il numero previsto di studenti non consente di usufruire di un’aula informatica, ma data la finalità pratica del laboratorio, è consigliato agli studenti l’utilizzo del proprio portatile. In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, è inoltre suggerita la preventiva partecipazione ai [https://elearning-sicurezza.unibo.it/] in modalità e-learning (https://elearning-sicurezza.unibo.it/)

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Sarà possibile ottenere l’idoneità attraverso due modalità:

Modalità 1) Superando una prova finale che consiste in una prova pratica individuale della durata massima di 30 minuti. La prova finale consiste in un esercizio da svolgere in Excel nel quale è richiesto di applicare alcune delle funzioni e analisi trattate nel laboratorio e costruire il relativo output descrittivo (ad esempio grafico o tabella). Per lo svolgimento della prova, non sono necessari, e quindi non ammessi, manuali tecnici o ausili di calcolo o multimediali. In caso di necessità di sostenere la prova finale in inglese, è necessario informare il docente.

Le date, gli orari e le sedi delle prove d'esame sono pubblicati sul sito del corso di laurea.

Per iscriversi agli appelli si deve utilizzare l'applicativo web AlmaEsami.

https://almaesami.unibo.it/

Modalità 2) Lo studente che decide di seguire il laboratorio1 può in alternativa ottenere l'idoneità attraverso il superamento di 2 test in itinere le cui date saranno concordate durante il corso e 1 prova finale semplificata. Ogni test consiste nello svolgimento di un esercizio pratico nel quale è richiesta l’applicazione di alcune funzioni trattate durante il laboratorio. La prova finale semplificata richiede una prova pratica di analisi dati e costruzione del relativo output descrittivo (ad esempio grafico o tabella).

Strumenti a supporto della didattica

• Personal computer e videoproiettore per le attività in aula. È consigliato agli studenti l’utilizzo del portatile personale.
• Materiale bibliografico disponibile presso il Sistema Bibliotecario di Ateneo
• Materiale didattico: il materiale didattico presentato a lezione e altro materiale come dataset e pubblicazioni scientifiche è messo a disposizione dello studente in formato elettronico tramite piattaforma online Virtuale. L'accesso al materiale è consentito ai soli studenti appartenenti alla mailing list. La mailing list per comunicazioni docente-studenti, è accessibile ai soli studenti del corso.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Stefano Targetti