OBIETTIVI E CONTENUTI

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

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 o con utilizzo di pc personale) 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, test parametrici e non parametrici

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). Tale materiale è sufficiente per la preparazione all'esame.

Possibili testi di riferimento:

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

Commissione d'esame

VALENTINA ASNAGHI (Presidente)

MARIACHIARA CHIANTORE

GIORGIO CHIARANZ (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/corsi/10723/studenti-orario

Orari delle lezioni

ECOLOGIA QUANTITATIVA

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L'esame consiste in una prova orale inerente gli argomenti trattati nell’insegnamento. L'esame inizierà con l'esposizione di un articolo scientifico/caso di studio fornito dal docente o a scelta dello studente (possibilmente esposto con una breve presentazione digitale, e.g. formato power point o simili), e proseguirà con altre 2/3 domande poste dal docente su argomenti trattati durante le lezioni. 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. 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. La prova orale inizia con la relazione critica su un articolo scientifico (a scelta dello studento o tra quelli forniti e disponibili su Aulaweb/Teams) per valutare la capacità di comprendere un testo scientifico, individuare obiettivi dello studio, interpretare e commentare i risultati presentati. 

Calendario appelli

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.