Biostatistica e bioinformatica
A.A. 2022/2023
Obiettivi formativi
Il corso si pone l'obiettivo di fornire agli allievi conoscenze di biostatistiche e di base della bioinformatica. Tali conoscenze risultano fondamentali per il disegno di studi sperimentali e per l'analisi dei dati, l'interpretazione statistica e quindi la valutazione di studi sperimentali.
Risultati apprendimento attesi
Alla fine del corso gli studenti avranno acquisito sufficiente conoscenza sui principali test e modelli statistici che vengono utilizzati in ambito biologico e saranno in grado di scegliere e utilizzare il modello più opportuno per svolgere delle indagini nel loro ambito di interesse.
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Periodo
Secondo semestre
Programma
Lezioni (32 ore):
- Dati, variabili, loro presentazione e sintesi (3 ore);
- Elementi di teoria della probabilità: Variabili casuali e distribuzioni (3 ore);
- Correlazione tra variabili, regressione lineare e non-lineare (3 ore);
- Test di ipotesi, errori di tipo I e II, potenza del test (3 ore);
- Test parametrici: diverse tipologie di t-test (3 ore);
- Test parametrici: Analisi della varianza (ANOVA), variabilità tra gruppi e inter-gruppi, test F (3 ore);
- Confronti a-priori e a-posteriori, correzioni di Bonferroni e False Discovery Rate per test multipli (3 ore);
- Equivalenti non parametrici dei t-test (3 ore);
- Equivalenti non parametrici dell'ANOVA (3 ore);
- Test di goodness of fit, test sulle proporzioni (3 ore);
- Analisi di sopravvivenza (2 ore).
Esercitazioni (32 ore):
Applicazione degli argomenti visti a lezione su dataset reali mediante l'utilizzo del software SPSS.
- Dati, variabili, loro presentazione e sintesi (3 ore);
- Elementi di teoria della probabilità: Variabili casuali e distribuzioni (3 ore);
- Correlazione tra variabili, regressione lineare e non-lineare (3 ore);
- Test di ipotesi, errori di tipo I e II, potenza del test (3 ore);
- Test parametrici: diverse tipologie di t-test (3 ore);
- Test parametrici: Analisi della varianza (ANOVA), variabilità tra gruppi e inter-gruppi, test F (3 ore);
- Confronti a-priori e a-posteriori, correzioni di Bonferroni e False Discovery Rate per test multipli (3 ore);
- Equivalenti non parametrici dei t-test (3 ore);
- Equivalenti non parametrici dell'ANOVA (3 ore);
- Test di goodness of fit, test sulle proporzioni (3 ore);
- Analisi di sopravvivenza (2 ore).
Esercitazioni (32 ore):
Applicazione degli argomenti visti a lezione su dataset reali mediante l'utilizzo del software SPSS.
Prerequisiti
Non sono richieste specifiche conoscenze preliminari.
Metodi didattici
L'insegnamento consiste in lezioni frontali in aula ed esercitazioni pratiche al calcolatore (con software SPSS).
Materiale di riferimento
Le presentazioni del corso e il materiale delle esercitazioni saranno forniti dal docente tramite il portale Ariel.
Per un ampliamento delle conoscenze, si consiglia il seguente testo (opzionale): "Biostatistics for animal science: an introductory text.", M. Kaps & W. Lamberson, CABI Editors.
Per un ampliamento delle conoscenze, si consiglia il seguente testo (opzionale): "Biostatistics for animal science: an introductory text.", M. Kaps & W. Lamberson, CABI Editors.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame sarà diviso in due parti: un elaborato da poter svolgere in gruppi da 2-3 persone durante la fase finale del corso, seguito da un'orale obbligatorio.
ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA - CFU: 6
Esercitazioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Docenti:
Laureanti Rita, Reali Pierluigi