Biostatystyka i metody dokumentacji 7100-BST-1-SJ

https://moodle.umk.pl/CW/course/view.php?id=2 (w cyklu 2022/23L)
https://moodle.umk.pl/course/view.php?id=5009=2 (w cyklu 2023/24L)
https://moodle.umk.pl/user/index.php?id=7992 (w cyklu 2024/25L)

Przedmiot wprowadza studentów w podstawowe i bardziej zaawansowane zagadnienia statystyki stosowanej w naukach przyrodniczych i weterynaryjnych. W części wykładowej omawiane są miary położenia, rozproszenia i skośności, zasady rachunku prawdopodobieństwa oraz rozkłady zmiennych losowych, a także metody analizy porównawczej, korelacji i regresji. Uczestnicy zapoznają się z podstawami badań epidemiologicznych w weterynarii oraz z przeglądem systemów informatycznych wspierających diagnostykę i analizę danych. Ćwiczenia rozwijają umiejętności praktyczne związane z opisem i wizualizacją danych, w tym przygotowywaniem histogramów i oceną asymetrii rozkładu. Studenci uczą się obliczeń dotyczących prawdopodobieństwa, w tym prawdopodobieństwa warunkowego oraz zastosowania twierdzenia Bayesa. Omawiane są także rozkłady dyskretne i ciągłe, planowanie doświadczeń, formułowanie hipotez badawczych, szacowanie liczebności grup oraz testowanie normalności rozkładu zmiennych. W ramach zajęć uczestnicy poznają oprogramowanie statystyczne, takie jak JASP, oraz pracują z bazami danych przygotowanymi do projektów statystycznych. Kolejne ćwiczenia obejmują porównanie dwóch grup z użyciem testu t-Studenta i testów nieparametrycznych, analizę wariancji (ANOVA), a także badanie korelacji i regresji z wykreślaniem odpowiednich wzorów. Program obejmuje również analizę czynnikową PCA, analizę danych jakościowych z zastosowaniem tabel kontyngencji i testu Chi-kwadrat oraz prezentację wyników własnych projektów statystycznych.

W cyklu 2024/25L:

Wykład (prowadzi dr hab. inż. Anna Sławińska, Prof. UMK) :
1. Statystyka opisowa – miary położenia, rozproszenia i skośności (2 godz.)
2. Rachunek prawdopodobieństwa (2 godz.)
3. Zmienne losowe i ich rozkłady prawdopodobieństwa (2 godz.)
4. Analiza porównawcza (2 godz.)
5. Analiza korelacji i regresji (2 godz.)
6. Badania epidemiologiczne w weterynarii (2 godz.)
7. Systemy informatyczne wykorzystywane w weterynarii (2 godz.)

Ćwiczenia:
1. Statystyka opisowa w oparciu o arkusz kalkulacyjny;
2. Asymetria danych – kreślenie histogramu
3. Prawdopodobieństwo – zależności w prawdopodobieństwie
4. Prawdopodobieństwo warunkowe i teoria Bayesa,
5. Rozkład danych dyskretnych – rozkład Bernoulliego
6. Rozkład danych ciągłych – rozkład normalny
7. Planowanie doświadczeń – układy doświadczalne, hipotezy badawcze, szacowanie liczebności grup, testowanie normalności rozkładu zmiennych;
8. Wprowadzenie do programu statystycznego (np. JASP) i baz danych wykorzystanych do projektu statystycznego
9. Porównanie dwóch grup (test t-studenta, testy nieparametryczne)
10. Analiza wariancji (one-way i two-way ANOVA)
11. Analiza korelacji między zmiennymi
12. Analiza regresji i wykreślanie wzorów regresji
13. Metoda analizy czynnikowej PCA
14. Analiza danych jakościowych – tabele kontyngencji i test Chi2
15. Prezentacja projektów statystycznych
Ćwiczenia 1-7 prowadzi dr hab. inż. Anna Sławińska, prof. UMK
Ćwiczenia 8-15 prowadzi dr hab. Magdalena Buszewska-Forajta, prof. UMK

Całkowity nakład pracy studenta

Godziny realizowane z udziałem nauczycieli (45 Godz.=1,8 ECTS): - wykłady: 15 Godz. - zajęcia laboratoryjne: 30 Godz. Czas poświęcony na prace indywidualna studenta (30 Godz.=1,2 ECTS): -Przygotowanie do kolokwium: 10 Godz. -Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych: 5 Godz. - Wykonanie zadań domowych: 5 Godz. - Wykonanie projektu i prezentacji: 10 Godz.; Łącznie; 75 Godz (3 ECTS).

Efekty uczenia się - wiedza

W1 – student zna podstawowe pojęcia i terminy z zakresu statystyki matematycznej – K_W29 W2 – opisuje otaczające zjawiska pod kątem zastosowań właściwych metod statystycznych – K_W29 W3 – student posiada wiedzę z zakresu interpretacji rozkładu danych – K_W29 W4 – student posiada wiedzę z zakresu prowadzenia dokumentacji papierowej i elektronicznej – K_W29

Efekty uczenia się - umiejętności

U1 – Student potrafi wybrać właściwą dla danego przypadku metodę statystycznej analizy danych – K_U51 U2 – Student potrafi wykonać analizę statystyczną danych i zinterpretować wyniki – K_U51 U3 – Student potrafi prawidłowo wypełniać dokumentację związaną z pracą lekarza weterynarii – K_U20

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K1: jest gotów do korzystania z obiektywnych źródeł informacji, takich jak literaturowe bazy danych oraz repozytoria danych – K_K04; K2: jest gotów do formułowania wniosków z własnych analiz statystycznych wykonanych na zbiorze danych – K_K05.

Metody dydaktyczne

Prezentacje multimedialne, ćwiczenia w laboratorium komputerowym, wykorzystujące arkusze kalkulacyjne i programy statystyczne (np. JASP). Wykonanie autorskiego projektu statystycznego na podstawie bazy danych. Prezentacja projektu i dyskusja. Studium przypadku z praktycznym przygotowaniem dokumentacji i statystyki medycznej.

Metody dydaktyczne podające

- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Metody dydaktyczne poszukujące

- ćwiczeniowa
- laboratoryjna
- projektu

Metody dydaktyczne w kształceniu online

- metody służące prezentacji treści

Rodzaj przedmiotu

przedmiot obligatoryjny

Wymagania wstępne

Przedmiot realizowany na II semestrze (I rok). Pozytywna ocena z przedmiotu technologia informacyjna (I rok, I semestr) Znajomość matematyki i rachunku prawdopodobieństwa oraz obsługi arkuszy kalkulacyjnych

Koordynatorzy przedmiotu

Anna Sławińska

Kryteria oceniania

Kolokwium pisemne – W01, W02, W03, W04
Projekt statystyczny – U01, U02, K01, K02
Raporty z ćwiczeń i zadania domowe- U01, U01, U03

Wykład:
Zaliczenie wykładów w formie kolokwium pisemnego.

Skala oceny kolokwium (% maksymalnej liczby punktów):
Niedostateczny < 60%
dostateczny 60-70%
dostateczny plus 71-80%
dobry 81-87%
dobry plus 88-94%
bardzo dobry >95%

Ćwiczenia:
Obecność na ćwiczeniach jest obowiązkowa w wymiarze min. 80%. Treści poruszane na ćwiczeniach są oceniane na podstawie wyników kolokwium pisemnego.

Podczas realizacji zajęć praktycznych student pracuje nad własnym projektem, w oparciu o instrukcje przekazane przez Prowadzącego oraz w uzgodnieniu z Prowadzącym. Do zaliczenia ćwiczeń niezbędne jest dostarczenie wszystkich raportów i zadań domowych, oraz zaliczenie wszystkich kolokwiów. Kolokwia są w formie pisemnej. Ocena zaliczeniowa z ćwiczeń jest średnią ważoną wszystkich ocen uzyskanych w trakcie semestru.
Składowe oceny z ćwiczeń:
60% kolokwium (lub kolokwia)
25% prezentacja projektu statystycznego
15% raport z projektu statystycznego

Skala oceny kolokwium (% maksymalnej liczby punktów):
Niedostateczny < 60%
dostateczny 60-70%
dostateczny plus 71-80%
dobry 81-87%
dobry plus 88-94%
bardzo dobry >95%

Praktyki zawodowe

Nie dotyczy

Literatura

Literatura podstawowa:
Stanisz A. (2021); Biostatystyka, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie, Kraków.
Kala, R. (2009). Statystyka dla przyrodników. Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, Poznań.
Literatura uzupełniająca:
Podręczniki użytkownika programu statystycznego (np. JASP)

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 7100-BST-1-SJ w USOSweb