Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Basic of statistics and multivariate analyses for biologists

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2600-BSM-ERS
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0511) Biologia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Basic of statistics and multivariate analyses for biologists
Jednostka: Wydział Nauk Biologicznych i Weterynaryjnych
Grupy:
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Wymagania wstępne:

(tylko po angielsku) Basic knowledge of statistics in the field of secondary school

Rodzaj przedmiotu:

przedmiot obligatoryjny

Całkowity nakład pracy studenta:

(tylko po angielsku) Contact hours with teacher:

- participation in laboratory - 30 hrs

- consultations - 10 hrs


Self-study hours:

- preparation for laboratory - 10 hrs


Altogether: 50 hrs (2 ECTS)


Efekty uczenia się - wiedza:

(tylko po angielsku) Student

W1: defines a task or problem in the field of biology and selects appropriate statistical methods to solve them K_W11

Efekty uczenia się - umiejętności:

(tylko po angielsku) Student

U1: applies basics knowledge in the field of statistics to the biological data and is able to use computer software for calculation and presentation of the results K_U06, K_U07

U2: is able to use a foreign language to communicate at a basic level in accordance with the requirements of B2 ESOKJ K_U17

U3: has the ability to present results in English, as well as write a report in English K_U22, K_U21


Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

(tylko po angielsku) Student

K1: demonstrates the ability to use statistical and multivariate methods to develop and present results and analyzes K_K07

K2: can work in a team, both by directing and co-ordinating the team's activities and by performing assigned tasks K_K11


Metody dydaktyczne:

(tylko po angielsku) discussion, presentation, video / computer, pointer, banners image


Metody dydaktyczne eksponujące:

- pokaz

Metody dydaktyczne podające:

- wykład problemowy

Metody dydaktyczne poszukujące:

- ćwiczeniowa
- klasyczna metoda problemowa
- projektu
- studium przypadku

Skrócony opis: (tylko po angielsku)

Introduction to basic statistical and multivariate methods and applications of basic functions for analysis and research planning

Pełny opis: (tylko po angielsku)

Classes include the application of statistical methods in biology: description of biological data in mathematical language, description of relationships by means of basic linear and nonlinear functions, different types of data transformations, parametric and nonparametric significance tests, linear regression, classification, indirect and direct ordination methods. List of topics:

1. Basics of descriptive statistics – mean, median, modal, standard deviation, standard error, coefficient of variation

2. Testing simple hypothesis I – parametric tests: t-test, F-test, Chi2- test, one- and two-way ANOVA

3. Testing simple hypothesis II – non-parametric tests: Man-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis with Dunn post-hoc comparison, PERMANOVA

4. On correlation and regression – basics of linear correlation and regression

5. Basics of classification methods – hierarchical agglomerative clustering, non-hierarchical k-means clustering

6. Basics of ordination methods – indirect (PCA, CA, DCA and NMDS) and direct ordination (CCA)

Literatura: (tylko po angielsku)

Zar J.H. 2010. Biostatistical analysis. Prentice Hall, Pearson International Edition.

Gauch H.G., 1982. Multivariate analysis in community ecology. Cambridge University Press, Cambridge.

Hill M.O., 1979. TWINSPAN: A FORTRAN program for arranging Multivariate Data in order two-way table by classification of the individual and attributes. Cornell University, Ithaca, New York.

Jongman R.H.G., ter Braak C.J.F., van Tongeren D.F.R., (eds). 1995. Data analysis in community and landscape ecology. Pudoc, Wageningen.

Kovach W.L., 1985-2003. MVSP Plus version 3.1. Pentraeth, UK.

Piernik A., 2008. Metody numeryczne w ekologii. Wyd. Naukowe UMK, Toruń.

ter Braak C.J.F., 1996. Unimodal models to relate species to environment. DLO-Agrocultura;l Mathematics Group, Wageningen, the Netherlands.

ter Braak C.J.F., Smilauer P., 2002. CANOCO Reference Manual and CanoDraw for Windows User's Guide. Biometrics, Wageningen and Ceske Budejovice.

Metody i kryteria oceniania: (tylko po angielsku)

Lecture and Laboratory – project in groups 61-68% satisfactory, 69-76% satisfactory plus, 77-84 % good, 85- 92% good plus, 93-100% very good W1, U1, U2, U3, K1, K2. Lecture - written detailed report of the project, Laboratory - oral presentation of the project.

Praktyki zawodowe: (tylko po angielsku)

not applicable

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.
ul. Jurija Gagarina 11, 87-100 Toruń tel: +48 56 611-40-10 https://usosweb.umk.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.1.0-7 (2025-03-24)