CODICE 66710 ANNO ACCADEMICO 2017/2018 CFU 3 cfu anno 2 MONITORAGGIO BIOLOGICO 9016 (LM-6) - SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE BIO/07 LINGUA Italiano SEDE PERIODO 2° Semestre MODULI Questo insegnamento è un modulo di: ECOTOSSICOLOGIA E LAB. E TECNICHE ANALISI DATI APPL. MONIT. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Il corso si prefigge di fornire le basi per la costruzione di disegni sperimentali e per l’analisi di patterns spaziali e temporali nelle comunità biologiche e per l’individuazione dei meccanismi che li determinano, fornendo gli strumenti di analisi, mediante tecniche uni e multivariate. Verranno considerate le principali normative del settore e le metodologie relative alla valutazione del rischio per gli organismi, popolazioni e comunità delle sostanze xenobiotiche OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Acquisizione delle conoscenze fondamentali per l’organizzazione ed analisi di dati derivanti da monitoraggio, la strutturazione di un disegno sperimentale, principali tecniche di analisi. Gli studenti verranno anche introdotti all’utilizzo di R per la realizzazione di grafici e di analisi statistiche MODALITA' DIDATTICHE Lezioni frontali Esercizi in aula PROGRAMMA/CONTENUTO Il disegno sperimentale in ecologia, il metodo ipotetico deduttivo Parametri di una popolazione, inferenza statistica, stima del volume di una popolazione ANALISI UNIVARIATE 1) Distribuzioni di frequenza, asimmetria e curtosi 2) L’Analisi della Varianza: ripartizione algebrica della variabilità, il modello lineare 3) Disegni multifattoriali, gerarchizzati e ortogonali 4) Disegni BACI e beyond BACI 5) Correlazione e regressione lineare ANALISI MULTIVARIATE 1) Coefficienti di similarità e cluster analysis 2) Ordinamenti PCA ed MDS 3) Test multivariati (ANOSIM, PERMANOVA) TESTI/BIBLIOGRAFIA Underwood A.J., 1997. Experiments in ecology. Cambridge University Press Gambi M.C., Dappiano M., 2003. Manuale di metodologia di campionamento e studio del benthos marino mediterraneo. Biologia Marina Mediterranea, vol 10 (Suppl.). Camussi A., Möller F., Ottaviano E., Sari Gorla M., 1995. Metodi statistici per la sperimentazione biologica. Zanichelli. Zar J.H., 1999. Biostatistical Analysis. Fourth Editino. Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey 07458. Legendre, Pierre & Louis Legendre. 1998. Numerical ecology. 2nd English edition. Elsevier Science BV, Amsterdam. xv + 853 pages. DC Schneider Quantitative Ecology, 2nd edn, 2009. London: Academic Press. 432 pp. A.F. Zuur, E.N. Ieno, G. M. Smith. Analysing Ecological Data. Statistics for Biology and Health. Springer, 2007 Fowler, Cohen. Statistica per Osnitologi e Naturalisti. Scienze Naturali Testi, Franco Muzzio Editore, 2010. A disposizione (scaricabili da Aula WEB) Power Point delle lezioni. DOCENTI E COMMISSIONI MARIACHIARA CHIANTORE Ricevimento: Concordato direttamente con il docente. VALENTINA ASNAGHI Commissione d'esame MARIACHIARA CHIANTORE (Presidente) LUIGI PANE (Presidente) CRISTIANO ANGELINI VALENTINA ASNAGHI ELISABETTA GIACCO LEZIONI INIZIO LEZIONI A partire dal 19 febbraio 2018 (II Semestre) Orari delle lezioni TECNICHE DI ANALISI DEI DATI APPLICATE AL MONITORAGGIO ESAMI MODALITA' D'ESAME Orale MODALITA' DI ACCERTAMENTO Prova orale. Un test di valutazione sulla parte pratica (utilizzo di R) verrà effettuato a fine corso e conteggiato (sommato) alla prova orale Calendario appelli Data appello Orario Luogo Tipologia Note 23/01/2018 09:30 GENOVA Orale 06/02/2018 09:30 GENOVA Orale 28/03/2018 09:30 GENOVA Orale 27/06/2018 09:30 GENOVA Scritto + Orale 27/06/2018 09:30 GENOVA Orale 04/07/2018 09:30 GENOVA Scritto + Orale 11/07/2018 09:30 GENOVA Orale 19/07/2018 09:30 GENOVA Scritto + Orale 25/07/2018 09:30 GENOVA Orale 12/09/2018 09:30 GENOVA Scritto + Orale 12/09/2018 09:30 GENOVA Orale 26/09/2018 09:30 GENOVA Scritto + Orale 26/09/2018 09:30 GENOVA Orale ALTRE INFORMAZIONI Frequenza Raccomandata. Gli argomenti trattati ed i numerosi esempi discussi a lezione spingono all’assidua frequentazione delle lezioni. Parte delle stesse saranno inoltre effettuate in aula informatica per consentire agli studenti di effettuare essi stessi le analisi sui dati utilizzando excel ed R.