Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
MASSIMO PONTI
Lingua di erogazione: INGLESELessons taught in: ENGLISH
Laurea Magistrale - [SM02] BIOLOGIA MARINA Master Degree (2 years) - [SM02] MARINE BIOLOGY
Dipartimento: [040017] Dipartimento Scienze della Vita e dell'AmbienteDepartment: [040017] Dipartimento Scienze della Vita e dell'Ambiente
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2017-2018
Anno regolamentoAnno regolamento: 2017-2018
Opzionale
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: BIO/07 - ECOLOGIA
INGLESE
English
Conoscenza statistica descrittiva, conoscenze informatiche di base (e.g., archiviazione file, fogli elettronici, editor di testi)
Descriptive statistical knowledge, basic computer knowledge (eg, file storage, spreadsheets, text editor)
Le lezioni teoriche saranno alternate ad esercitazioni informatiche utilizzando software freeware (se posibile, gli studenti utilizzeranno propri computer)
Theoretical lessons will be alternated with computer exercises using freeware software (if possible, students will use their own computers)
Il corso si propone di fornire agli studenti le competenze e le abilità necessarie per realizzare disegni sperimentali ed analizzare dati ambientali e biologici marini.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Gli studenti impareranno ad utilizzare strumenti di analisi dati e come recuperare e analizzare dati provenienti da banche dati ad accesso libero.
Competenze trasversali.
Gli studenti impareranno ad affrontare problemi pratici ed interpretativi negli esperimenti di laboratorio e in campo, imparando il rigore logico ed aprendo la loro mente alla complessità e possibili interazioni che avvengono nel mondo reale.
Knowledge and Understanding.
The course aims to provide the students with the skills and abilities needed to develope expreimental designs and analyze marine environmental and biological data.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
Students will learn how to use data analysis tools and how to retrieve and analyze data from open access databases.
Transversal Skills.
Students will learn how to deal with practical and interpretative problems in laboratory and field experiments, learning logical rigor and opening their minds to the complexity and possible interactions that take place in the real world.
• La rappresentatività del campione
• Precisione e accuratezza
• Ricerca non sperimentale
o Ricognizione dei dati (meta-analisi, macroecologia e modelli nulli)
o Campionamento (studio pilota, posizionamento della dimensione del campione e numero)
• Ricerca sperimentale
o Misurazioni (ad esempio, patterns nello spazio e nel tempo)
o Esperimenti naturali
o Esperimenti manipolativi (impulso e pressione)
• Disegni sperimentali
• Regressione e correlazione
• Metodi grafici
• Analisi univariate
• Analisi multivariate
• Dati ad accesso libero
• Gestione di set di dati di grandi dimensioni
Ogni metodo sarà illustrato e discusso attraverso esempi numerici e grafici da articoli pubblicati. Le esercitazioni pratiche saranno svolte usando R, un ambiente software libero per l'elaborazione statistica e grafica.
• The sample representativeness
• Precision and accuracy
• Non-Experimental Research
o Data dredging (Meta-analysis, Macroecology and Null Models)
o Sampling (Recon, pilot study, sample size placement and number)
• Experimental Research
o Mensurative experiments (e.g., Patterns in space and time)
o Natural experiments
o Manipulative experiments (pulse and press)
• Sampling and experimental designs
• Regression and correlation
• Graphical methods
• Univariate analyses
• Multivariate analyses
• Open access data
• Management of large dataset
Each method will be illustrated and discussed trough numerical and graphical examples from published papers. Practical exercises will be carried out using R, a free software environment for statistical computing and graphics.
L'esame finale prevede una prova pratica di analisi dati e sarà completato da una prova orale.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Ogni parte della prova pratica e le domande orali saranno valutate separatamente. Il voto finale deriverà dalla valutazione media di tutte le parti d'esame.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Il voto finale è attribuito in trentesimi. L’esame si intende superato quando il voto è maggiore o uguale a 18.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Il voto finale si assegna in seguito alla valutazione nella prova orale. La lode viene attributa a quegli studenti che dimostrano una conoscenza piena della materia.
Learning Evaluation Methods.
The final exam involves a practical test of data analysis and will be completed by an oral exam.
Learning Evaluation Criteria.
Each part of the practical test and oral questions will be evaluated separately. The final assessment will be derived from the average rating of all parts of the exam.
Learning Measurement Criteria.
The final vote is in a scale of thirty. The exam is passed when the vote is greater than or equal to 18.
Final Mark Allocation Criteria.
The final vote is given by evaluating the oral test. The “lode” is attributed when the student has demonstrated a deep understanding of the matter.
Anderson MJ, Gorley RN, Clarke KR (2008) PERMANOVA+ for PRIMER: guide to software and statistical methods. PRIMER-E Ltd, Plymouth, UK
Bakus GJ (ed) (2007) Quantitative analysis of marine biological communities. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey
Gambi MC, Doppiano M (eds) (2004) Mediterranean marine benthos: a manual of methods for its sampling and study, Vol 11 (suppl. 1). Società Italiana di Biologia Martina, Genova, Italy
Hill J, Wilkinson C (2004) Methods for ecological monitoring of coral reefs. A resource for managers. Australian Institute of Marine Science, Townsville, Qld, AustraliaUnderwood AJ (1997) Experiments in ecology. Cambridge University Press, Cambridge
Anderson MJ, Gorley RN, Clarke KR (2008) PERMANOVA+ for PRIMER: guide to software and statistical methods. PRIMER-E Ltd, Plymouth, UK
Bakus GJ (ed) (2007) Quantitative analysis of marine biological communities. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey
Gambi MC, Doppiano M (eds) (2004) Mediterranean marine benthos: a manual of methods for its sampling and study, Vol 11 (suppl. 1). Società Italiana di Biologia Martina, Genova, Italy
Hill J, Wilkinson C (2004) Methods for ecological monitoring of coral reefs. A resource for managers. Australian Institute of Marine Science, Townsville, Qld, AustraliaUnderwood AJ (1997) Experiments in ecology. Cambridge University Press, Cambridge
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2017-2018
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427