Metodologie sperimentali per l'agricoltura

Richiami di statistica descrittiva: rappresentazione grafica dei dati, indici di posizione e dispersione, misure di relazione fra variabili. Caratteristiche delle popolazioni e dei campioni. Stima dei parametri di una popolazione: stima puntuale ed intervallare. Distorsione, efficienza e consistenza di uno stimatore. Il test statistico: concetti di ipotesi nulla, test bilaterali e unilaterali, livello di significatività e sua valutazione critica, errori di I e II tipo, potenza del test. Distribuzioni campionarie e distribuzioni teoriche: binomiale, Poisson, normale, normale standardizzata.
Variabili qualitative: loro rappresentazione grafica e test di significatività. Test chi quadrato e sue condizioni di validità. Test chi quadrato per la valutazione della bontà di adattamento di dati osservati a distribuzioni teoriche (equiprobabile, binomiale, Poisson). Test del chi quadrato per la verifica di ipotesi di indipendenza di variabili qualitative. La correzione di Yates.
Test su una media. Z score intervalli di confidenza, t test. Tecniche per i confronti tra due medie campionarie. Il test t per dati appaiati e per campioni indipendenti.
Modello lineare generale
Relazioni semplici fra variabili continue: regressione semplici. Diagramma di dispersione; Retta di regressione. Bontà del modello statistico. Inferenza statistica. L'analisi della correlazione e della regressione lineare. Il metodo dei minimi quadrati. Le assunzioni per la regressione e i relativi test. Il coefficiente di regressione e il suo errore standard. Valori previsti e residui, analisi dei residui. Test di significatività per coefficiente di regressione e intercetta. Intervalli fiduciali attorno alla retta di regressione. Il coefficiente di determinazione. Significatività statistica della correlazione e della regressione.
Relazione fra variabili continue e categoriche: ANOVA ed ANCOVA
Tecniche di confronto fra più medie: l'analisi della varianza. Assunzioni dell'ANOVA (test di normalità e di omogeneità delle varianze). L'analisi della varianza fattoriale e l'interazione: ANOVA a 2 e 3 vie, e relativa interpretazione dei risultati. Fattori fissi e random. Modello misto. Tecniche di confronto multiplo tra medie (contrasti ortogonali e test post-hoc).
Correlazioni fra osservazioni:
Cenni alla trasformazione dei dati, al ranking e ai test non parametrici.
Disegno degli esperimenti: stima della dimensione degli esperimenti e della dimensione dell'effetto.
Schemi sperimentali e gestione in campo degli esperimenti. Gli schemi sperimentali: a blocchi randomizzati, a quadrato latino, a split-plot, a strip-plot.
Esecuzione, lettura ed interpretazione dei risultati dei diversi metodi con software statistici dedicati