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 sul campo e attraverso software R per l'analisi dei dati, 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;

- 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;

- interpretare e commentare grafici e risultati di test statistici (propri e di letteratura).

L'obiettivo è quello di rendere gli studenti autonomi nella progettazione di disegni sperimentali e 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. Inoltre, al termine del corso, gli studenti saranno in grado di leggere criticamente un testo scientifico, comprendendo il significato di grafici e test statistici. 

MODALITA' DIDATTICHE

L’insegnamento si compone di lezioni di teoria e lezioni applicate, sia in campo che in aula informatica o con utilizzo di pc personale, in cui gli studenti impareranno ad utilizzare tecniche di progettazione di disegni sperimentali e 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

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/corsi/11770/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 (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 4 appelli nella sessione invernale (gennaio-febbraio) e 2 appelli nella sessione estiva (giugno-luglio).

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 orale verterà principalmente sugli argomenti trattati durante le lezioni frontali e avrà lo scopo di valutare il raggiungimento del livello adeguato di conoscenze. Sarà anche valutata la capacità di esporre gli argomenti in modo chiaro e con una terminologia corretta. L'esame orale parte dalla relazione critica di un articolo scientifico o caso di studio (tra quelli forniti dal docente e disponibili su Aulaweb o a scelta dello studente, previa discussione con il docente) presentato sotto forma di presentazione orale (e.g., Power Point). Verrà valutata la capacità di comprendere un testo scientifico, identificare l'ipotesi alla base dell'esperimento, rappresentare il disegno sperimentale, comprendere e discutere i risultati riportati. Seguiranno domande sui principali argomenti trattati durante l'insegnamento.

ALTRE INFORMAZIONI

Gli argomenti trattati, i numerosi esempi discussi a lezione  e l'ampia attività pratica svolta spingono all’assidua frequentazione delle lezioni. 

Gli studenti che hanno una certificazione valida di disabilità fisica o di apprendimento depositata presso l'Ateneo e che desiderano chiedere strumenti compensativi, misure dispensative o altro per lezioni, compiti e esami, dovrebbero parlare sia con il docente sia con la Professoressa Sara Ferrando (sara.ferrando@unige.it), referente del Dipartimento per le disabilità.