OBIETTIVI FORMATIVI

"Acquisizione delle conoscenze fondamentali per l’organizzazione ed analisi di dati ecologici, la strutturazione di un disegno sperimentale in ecologia, principali tecniche di analisi. Gli studenti verranno anche introdotti all’utilizzo di R per la realizzazione di grafici e di analisi statistiche.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

L'insegnamento si pone come obiettivo l'acquisizione da parte degli studenti delle conoscenze fondamentali per l’organizzazione e lo studio di dati ecologici, la strutturazione di un disegno sperimentale in ecologia e la scelta e utilizzo delle principali tecniche di analisi univariate e multivariate. Gli studenti verranno anche introdotti all’utilizzo del software open-source R per la realizzazione di grafici, esplorazione dei dati e la realizzazione di analisi statistiche su dati univariati e multivariati.

MODALITA' DIDATTICHE

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

Le lezioni sono erogate mediante presentazioni multimediali, video, quiz di autovalutazione ed esercitazioni individuali e di gruppo, che potranno essere realizzate sia in presenza che da remoto a seconda delle esigenze. 

Si rimanda all'istanza AulaWeb specifica dell'insegnamento per eventuali aggiornamenti a causa di variazioni della situazione sanitaria ed epidemiologica.

PROGRAMMA/CONTENUTO

INTRODUZIONE ALL'ECOLOGIA QUANTITATIVA

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

6) Regressioni multiple, GLM, Regression trees

ANALISI MULTIVARIATE

1) Indici di diversità

2) Analisi multivariata (cluster analysis, ordinamenti PCA ed MDS)

3) Test multivariati (ANOSIM, PERMANOVA)

LEZIONI APPLICATE MEDIANTE L'UTILIZZO DEL SOFTWARE R

1) Introduzione all'uso di R

2) Distribuzioni di frequenza

3) Esplorazione dei dati

4) Analisi univariata (Anova a una e più vie, Correlazioni e Regressioni lineari)

5) Analisi multivariata (Cluster Analysis, MDS, PCA, ANOSIM, PERMANOVA) 

TESTI/BIBLIOGRAFIA

A disposizione (scaricabile da Aula WEB) tutto il materiale fornito a lezione (presentazioni, video, script e file dati).

Testi consigliati:

Dytham, Calvin. Choosing and using statistics: a biologist's guide. John Wiley & Sons, 2011.

D. Borcard et al., Numerical Ecology with R, Use R, 1 DOI 10.1007/978-1-4419-7976-6_1, © Springer Science+Business Media, LLC 2011

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.