CODICE 94745 ANNO ACCADEMICO 2021/2022 CFU 6 cfu anno 2 BIOLOGIA ED ECOLOGIA MARINA 10723 (LM-6) - GENOVA 6 cfu anno 2 BIOLOGIA ED ECOLOGIA MARINA 10723 (LM-75) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE BIO/07 LINGUA Italiano SEDE GENOVA PERIODO 2° Semestre MODULI Questo insegnamento è un modulo di: ANALISI DATI AMBIENTALI MATERIALE DIDATTICO AULAWEB OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI 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. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO La frequenza e la partecipazione attiva alle attività formative proposte, che comprendono lezioni frontali di teoria ed esercitazioni pratiche, consentiranno allo studente di: - imparare a strutturare un disegno sperimentale in ambito ecologico; - organizzare ed esplorare i dati raccolti mediante un esperiemento; - scegliere ed utilizzzare le corrette tecniche di analisi uni o multivariata per testare le ipotesi; - interpretare e commentare i risultati di un test statistico; - utilizzare il software open-source R per la realizzazione di grafici, esplorazione dei dati e la realizzazione di analisi statistiche su dati univariati e multivariati. L'obiettivo è quello di rendere gli studenti autonomi nell'analisi di dati che possono trovarsi a gestire in futuro, scegliendo gli opportuni test da realizzare, utilizzando il software R per eseguire analisi e grafici, sapendo presentare e interpretare correttamente i risultati. MODALITA' DIDATTICHE L’insegnamento si compone di lezioni di teoria e lezioni applicate (in aula informatica, se possibile in funzione di norme covid) 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. L'insegnamento è completato da seminari tematici di approfondimento. 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 e statistica inferenziale 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) Applicazione di disegni multifattoriali per valutazione di impatto (Disegni BACI e beyond BACI) 5) Correlazione e regressione lineare 6) Introduzione a regressioni multiple, 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 o Teams) tutto il materiale fornito a lezione (presentazioni, video, script e file dati). Testi consigliati: Fowler, Cohen. Statistica per Ornitologi e Naturalisti. Scienze Naturali Testi, Franco Muzzio Editore, 2010. 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 DOCENTI E COMMISSIONI MARIACHIARA CHIANTORE Ricevimento: The reception of the students will be arranged directly with the teacher by e-mail (mariachiara.chiantore@unige.it). VALENTINA ASNAGHI Ricevimento: Il ricevimento degli studenti sarà concordato direttamente con il docente mediante e-mail (valentina.asnaghi@unige.it). Commissione d'esame STEFANO FERRETTI (Presidente) MARIACHIARA CHIANTORE VALENTINA ASNAGHI (Presidente Supplente) LEZIONI INIZIO LEZIONI Le lezioni si terranno nel secondo semestre, a partire dal 21/02/2022 Orari delle lezioni ECOLOGIA QUANTITATIVA 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). Si rimanda all'istanza AulaWeb specifica dell'insegnamento per eventuali aggiornamenti a causa di variazioni della situazione sanitaria ed epidemiologica. 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. Inoltre, gli studenti saranno invitati a presentare un caso di studio. 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 Data appello Orario Luogo Tipologia Note 13/06/2022 10:00 GENOVA Orale 29/06/2022 10:00 GENOVA Orale 15/07/2022 10:00 GENOVA Orale 27/07/2022 10:00 GENOVA Orale 21/09/2022 10:00 GENOVA Orale ALTRE INFORMAZIONI 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 loro stessi le analisi sui dati utilizzando excel ed R.