Praktikum z zaawansowanych metod analizy danych doświadczalnych WBT-BT2-107
Ćwiczenia (CW) Semestr zimowy 2020/2021

Literatura podstawowa:

"Repetytorium ze statystyki" Mariola Piłatowska PWN

"Analiza danych w naukach ścisłych i technice" Andrzej Zięba PWN 2013

"Statystyka medyczna w zarysie" A. Petrie, C. Sabin PZWL

„Statystyka z programem Statistica” M. Rabiej , Helion

UMIEJĘTNOŚCI:

Student po ukończeniu kursu potrafi:

-wybrać właściwe metody analizy statystycznej do opracowania swoich danych,

-wykonać potrzebne obliczenia i poprawnie zinterpretować wyliczone parametry statystyczne

-posługiwać się oprogramowaniem komputerowym umożliwiającym przeprowadzenie analiz wyników badań

[BT2K_U06] , [BCH2K_U08] , [BT2K_U08], ,[BCH2K_U07]

Ćwiczenia: Wymienione poniżej tematy realizowane są z pomoca pakietu Statistica.

1.Metody wstępnej oceny jakości i rozkładu danych do analizy ( histogramy, parametry statystyki opisowej, „statystyki odporne”, normalność rozkładu danych, obecność danych odstających, wykresy).

2.Statystyczna ocena niepewności wyniku dla pomiarów bezpośrednich (typu A i typu B według klasyfikacji konwencji GUM) oraz wyników złożonych ( prawa propagacji niepewności). Rodzaje graficznej prezentacji niepewności średniej na wykresie.

3.Estymacja punktowa i przedziałowa- określanie przedziałów ufności i ich zastosowanie w procesie wnioskowania o różnicach miedzy grupami danych.

4.Badanie i wyjaśnianie zależności między danymi

( miary korelacji; istotność współczynnika korelacji, wykresy Blanda-Altmana)

5.Schemat procedury testowania ( w szczególności NHST- „null hypothesis significance testing”). Parametryczne i nieparametryczne testy statystyczne- założenia, definicje statystyk testowych, poziom istotności, moc.

6. Dobór właściwego testu do analizowanego zagadnienia, ocena prawdopodobieństwa wystąpienia błędu wnioskowania w testowaniu hipotez.

7. Jedno- i dwuczynnikowa analiza wariancji- założenia, testowanie „post-hoc”.

8.Analiza danych kategorialnych (testy chi-kwadrat, McNemary)

9.Liniowe i nieliniowe modele regresji- w tym zastosowanie metod najmniejszych kwadratów w przypadku dopasowania funkcji nieliniowych do danych empirycznych (np. fitowanie funkcji wykładniczych do zmierzonych sygnałów). Ocena jakości fitu.

10.Analiza współzależności zmiennych- ANCOVA

11.Podstawowe matematyczne procedury opracowywania serii widm (np. widm absorpcyjnych, widm EPR): normalizacja, redukcja szumu, dodawanie i odejmowanie widm, model sigmoidalny, dekompozycja widm na składowe).

Metody praktyczne :

-ćwiczenia przedmiotowe realizowane na pracowni komputerowej –praca na indywidulanych stanowiskach

-metoda przewodniego tekstu;

-metoda przypadków;

metody aktywizujące:

-dyskusja dydaktyczna;

Wprowadzenie do ćwiczenia polega na wcześniejszym, samodzielnym przestudiowaniu zadanych fragmentów literatury i rozwiązaniu prostych poleceń zamieszczonych na interaktywnej platformie

e-learningowej Pegasus.

Na początku zajęć odbywa się dyskusja dotycząca analizowanego tematu. Ćwiczenia przeprowadzane są w pracowni komputerowej na indywidualnych stanowiskach. Studenci używają dostępnych narzędzi programowych: arkusz kalkulacyjny (np. Excel), specjalistyczny program Statistica; program do graficznej i numerycznej analizy QtiPlot, programy do obróbki widm eksperymentalnych (np. ELEANA). Większość ćwiczeń realizowana metodą "analizy przypadków" ("case study").