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

L’insegnamento ha l’obiettivo di fornire le basi del disegno sperimentale nelle scienze biologiche, ambientali e naturali e delle tecniche di analisi per testare ipotesi.

Agli studenti saranno forniti strumenti di analisi uni e multivariate da applicare sia nel contesto dell’analisi della varianza che delle correlazioni/regressioni.

MODALITA' DIDATTICHE

L’insegnamento si compone di lezioni frontali e di lezioni applicate in aula informatica in cui gli studenti impareranno ad utilizzare tecniche di analisi dei dati mediante l’utilizzo di R. 

Le lezioni frontali in aula sono erogate mediante presentazioni multimediali. 

PROGRAMMA/CONTENUTO

1. Il disegno sperimentale in ecologia, il metodo ipotetico deduttivo
2. 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 Ornitologi e Naturalisti. Scienze Naturali Testi, Franco Muzzio Editore, 2010.

A disposizione (scaricabili da Aula WEB) Power Point delle lezioni.

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

MARIACHIARA CHIANTORE (Presidente)

MARCO FAIMALI (Presidente)

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

L'esame consiste in una prova orale inerente gli argomenti trattati nell’insegnamento. L'esame è superato se lo studente ha ottenuto un voto maggiore o uguale a 18/30. 

Saranno disponibili 5 appelli nella sessione estiva (giugno, luglio, settembre) e 2 appelli nella sessione invernale (gennaio-febbraio).

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

I dettagli sulle modalità di preparazione per l’esame e sul grado di approfondimento richiesto per ogni argomento saranno forniti nel corso delle lezioni.

L’esame verificherà l’effettiva acquisizione delle conoscenze, che lo studente dovrà essere in grado di collegare e integrare. Saranno valutate la capacità di sintetizzare e riconoscere i principali aspetti dell’argomento trattato e sarà anche considerata la capacità di esporre gli argomenti in modo chiaro e con una terminologia corretta.

Calendario appelli

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.