Osnove biometrike (144079)
Course coordinators
Course description
Prirodnim znanostima svojstveno je bogatstvo različitosti i kompleksnosti varijabli i njihovih odnosa u prirodi. U primijenjenim istraživanjima ključnu ulogu igra pouzdana metoda analize podataka i pravilna interpretacija. Modul je koncipiran tako da studentu daje osnovna teoretska znanja, s naglaskom na praktičnu primjenu biometrijskih metoda, opisa podataka (procjena parametara sredine i varijabilnosti) i statističkog zaključivanja (testiranje hipoteza o jednom, dva ili više uzoraka i varijabli). Modul se naglašeno bavi izborom prikladne metode analize za različite probleme u istraživanjima u poljoprivredi i okolišu, te interpretacijom rezultata.
Stečeno znanje iz područja obuhvaćenog nastavnim programom ovog modula preduvjet je za uspješno praćenje nastave na modulima kojima se nastavlja i proširuje: a) primjena biometrijskih metoda u eksperimentalnom dizajnu (modul «Eksperimentalni dizajn»), kao i b) razvoj i uvježbavanje vještina postupanja i analize podataka na stvarnim podatcima studenata (modul «Primijenjena analiza podataka») na MS studiju.
Type of course
- Diplomski studij / Agroekologija / Agroekologija (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Agroekologija / Mikrobna biotehnologija u poljoprivredi (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Biljne znanosti (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Ekološka poljoprivreda i agroturizam (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Fitomedicina (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Hortikultura / Povrćarstvo (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Hortikultura / Ukrasno bilje (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Hortikultura / Voćarstvo (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Hortikultura / Vinogradarstvo i vinarstvo (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Poljoprivredna tehnika / Mehanizacija (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Poljoprivredna tehnika / Melioracije (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
ECTS: 6.00
English language: L1
E-learning: L1
Teaching hours: 60
Lectures: 30
Practicum: 18
Seminar: 12
Lecturer
Associate teacher for exercises
- Prof. Marija Pecina, PhD
- Prof. Jerko Gunjača, PhD
- Assoc. Prof. Toni Safner, PhD
- Asst. Prof. Miroslav Bukan, PhD
Associate teacher for seminars
- Prof. Marija Pecina, PhD
- Prof. Jerko Gunjača, PhD
- Assoc. Prof. Toni Safner, PhD
- Asst. Prof. Miroslav Bukan, PhD
Grading
Sufficient (2): 60-70%
Good (3): 71-80%
Very good (4): 81-90%
Excellent (5): 91-100%
Conditions for obtaining signature
1. Redovito pohađanje i aktivno sudjelovanje u nastavi (predavanja + vježbe)
2. Uredno vođenje bilježnica sa svim izrađenim zadacima (zajedničkim i individualnim) – prema nastavnim cjelinama
3. Prijava u sustav za e-učenje Merlin i korištenje ponuđenih materijala
4. Pisanje Testa 1 i Testa 2
5. Izrada ukupno 4 zadatka – Individualni rad
Ove obaveze su minimalni preduvjeti za potpis tj. uvjeti za mogućnost prijave ispita.
General competencies
Modul:
- osposobljava studente za primjenu osnovnih statističkih metoda i rješavanje jednostavnih problema na primjerima iz biotehničkih istraživanja;
- razvija sposobnost razumijevanja, upravljanja i analize različitih tipova i struktura podataka;
- priprema studente za lakše praćenje stručnih i znanstvenih radova;
- je preduvjet za praćenje nekoliko naprednih statističkih modula.
Types of instruction
- Predavanja
Predavanja uz prezentacije – dostupne studentima - Konzultacije
- Vježbe u praktikumu
rješavanje zadataka i problema primjenom različitih statističkih metoda - Seminari
samostalni rad na problemu uz izvješće
Learning outcomes
| Learning outcome | Evaluation methods |
|---|---|
| Prepoznati ideju i smisao osnovnih statističkih metoda. | Izrada Zadataka, dodatne aktivnosti, Test, Pismeni i/ili Usmeni ispit. |
| Odabrati odgovarajuću statističku proceduru s obzirom na ciljeve istraživanja i tipove podataka. | Izrada Zadataka, dodatne aktivnosti, Test, Pismeni i/ili Usmeni ispit. |
| Opisati populaciju i uzorak i izračunati intervale pouzdanosti. | Dodatne aktivnosti, Test, Pismeni i/ili Usmeni ispit. |
| Testirati hipotezu o prosjeku populacije, o razlici između prosjeka populacija, o povezanosti varijabli i o zavisnosti varijabli. | Izrada Zadataka, dodatne aktivnosti, Test, Pismeni i/ili Usmeni ispit. |
| Usporediti dva ili više prosjeka i varijabli. | Izrada Zadataka, dodatne aktivnosti, Test, Pismeni i/ili Usmeni ispit. |
| Pokazati razumijevanje pretpostavki osnovnih statističkih metoda. | Izrada Zadataka, dodatne aktivnosti, Test, Pismeni i/ili Usmeni ispit. |
| Protumačiti dobivene rezultate. | Izrada Zadataka, dodatne aktivnosti, Test, Pismeni i/ili Usmeni ispit. |
Working methods
Teachers' obligations
Profesori izvode predavanja i vježbe, drže konzultacije, prate izradu zadataka – Individualni rad, organiziraju provedbu pismenih ispita i ocjenjivanje, te provode usmene ispite.
Suradnik izvodi vježbe, drži konzultacije i sudjeluje u provedbi i ispravljanju zadataka i pismenih ispita.
Svi nastavni materijali (predavanja i vježbe) su raspoređeni prema nastavnim jedinicama i dostupni preko sustava za e-učenje Merlin. Profesori i Suradnik redovito objavljuju obavijesti vezane za modul, rezultate testova i pismenih ispita, raspored provođenja ispita i otvoreni su za komunikaciju sa studentima preko foruma i e-maila.
Students' obligations
1. Redovito pohađanje i aktivno sudjelovanje u nastavi (predavanja + vježbe)
2. Uredno vođenje bilježnica sa svim izrađenim zadacima (zajedničkim i individualnim) – prema nastavnim cjelinama
3. Prijava u sustav za e-učenje Merlin i korištenje ponuđenih materijala (tijekom prva dva tjedna nastave)
4. Pisanje Testa 1 i Testa 2
5. Izrada ukupno 4 zadatka – Individualni rad
Ove obaveze ujedno su i minimalni preduvjeti za potpis tj. uvjeti za mogućnost prijave ispita.
Ispit se sastoji od dva dijela: (1.) Pismenog ispita s pragom od min 60% za pristupanje (2.) Usmenom ispitu. Ispit podrazumijeva gradivo cijelog modula.
Methods of grading
| Evaluation elements | Maximum points or Share in evaluation | Grade rating scale | Grade | Direct teaching hours | Total number of average student workload | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Aktivno sudjelovanje u nastavi | Korektivni bodovi | 50 | 50 | 2 | ||
| * Prvi pismeni parcijalni ispit (Test 1) | 9 bodova |
6 bodova 7 bodova 8 bodova 9 bodova |
Sufficient (2) Good (3) Very good (4) Excellent (5) |
1 | 35 | 1 |
| * Drugi pismeni parcijalni ispit (Test 2) | 9 bodova |
6 bodova 7 bodova 8 bodova 9 bodova |
Sufficient (2) Good (3) Very good (4) Excellent (5) |
1 | 35 | 1 |
| ** 4 Zadatka (Individualni rad) | 2 boda | 8 | 60 | 2 | ||
| UKUPNO | 100% | 60 | 180 | 6 |
| Evaluation elements | Maximum points or Share in evaluation | Grade rating scale | Grade | Direct teaching hours | Total number of average student workload | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Pismeni ispit (5 zadataka) | 60% |
< 60% 60-70% 71-80% 81-90% 91-100% |
Insufficient (1) Sufficient (2) Good (3) Very good (4) Excellent (5) |
90 | 2,5 | |
| Usmeni ispit (3 pitanja) | 40% |
< 60% 60-70% 71-80% 81-90% 91-100% |
Insufficient (1) Sufficient (2) Good (3) Very good (4) Excellent (5) |
40 | 1,5 | |
| UKUPNO | 100% | (PIx60)+(UIx40)/100 |
* Uz ispunjenje spomenutih obaveza studenata po završetku nastave moguće je steći slijedeće statuse: ocjenu 5, 4 i 3 ili oslobođenje od pismenog ispita (izravni usmeni ispit USM). Za to je potrebno – minimalno 6 od 9 bodova na pojedinom međuispitu - Testu (1 i 2).
** Izvrsno riješeni zadaci mogu doprinijeti korekciji u postupku polaganja ispita
Tijekom nastave predavanja i vježbi studenti se potiču na aktivnost i interakciju. Aktivno sudjelovanje u nastavi se prati i može utjecati na korekciju ocjene.
Na kraju, studenti koji nisu zadovoljni ponuđenom ocjenom imaju mogućnost odgovarati usmeno, a sve ponuđene statuse potrebno je ishoditi tijekom zimskog ispitnog roka.
| Evaluation elements | Description | Deadline | Recoupment |
|---|---|---|---|
| * Prvi pismeni parcijalni ispit (Test 1) | Test 1 * (9 pitanja + zadataka) | 8. tjedan nastave | moguća - nakon završetka nastave |
| * Drugi pismeni parcijalni ispit (Test 2) | Test 2 * (9 pitanja + zadataka) | 15. tjedan nastave | moguća - nakon završetka nastave |
| ** 4 Zadatka (Individualni rad) | svaki student rješava svoj problemski zadatak | tijekom nastave | moguća - nakon završetka nastave |
| Usmeni ispit iz cjelovitog gradiva | Ispit se provodi u skupinama od 2 ili 3 studenta koji odgovaraju na po 3 postavljena pitanja iz pojedinih programskih jedinica. Ispit obuhvaća cijelo gradivo. Testira se znanje usvojenosti teorije, činjenica, analitičnost, kritičnost i identificiranje praktičnih problema. Polažu ga studenti: - koji nisu stekli uvjete za ponuđenu ocjenu, a položili su pismeni ispit - koji su stekli status USM* (prethodno objašnjeno) - koji nisu zadovoljni ponuđenom ocjenom. | Redoviti ispitni rok po završetku semestra. | Izlaskom na slijedeći ispitni rok. |
Weekly class schedule
- Biometrika: pojam, ciljevi, svrha, kratka povijest. Deskriptivna i inferencijalna statistika.
- Osnovni elementi biometrike: podaci; varijable; varijabilnost; populacija vs. uzorak;distribucija frekvencije - numerička i grafička, kvalitativna i kvantitativna.
- Mjerila centralne tendencije - sredine (aritmetička sredina, medijana, modus).
- Mjerila varijabilnosti - disperzije (varijacijska širina, standardna devijacija, varijanca, varijacijski koeficijent).
- Teoretske distribucije frekvencija: nekontinuirana slučajna varijabla i binomna distribucija; kontinuirana slučajna varijabla i normalna distribucija (granice pouzdanosti; standardizirana slučajna varijabla).
- Procjena parametara populacije iz uzoraka (sampling distribucija); središnji granični teorem.
- I međuispit (Test 1)
- t distribucija; zaključivanje temeljeno na jednom uzorku: procjena granica pouzdanosti u t distribuciji; nulta hipoteza i testiranje H0; razina signifikantnosti (značajnosti): p vrijednost; snaga testa.
- Zaključivanje temeljeno na dva uzorka: usporedba prosjeka (t test i LSD test);
- Nezavisni i zavisni uzorci; F distribucija; usporedba varijanci (F testom);
- Usporedba dva i više od dva prosjeka;
- Jednosmjerna i dvosmjerna ANOVA. pretpostavke za ANOVU.
- Povezanost dvije i više varijabli;
- Pojam i pretpostavke - jednostavna linearna korelacija i regresija
- II međuispit (Test 2) Ispitni rok – završni ispit
Obligatory literature
- Vasilj, Đurđica.(2000) . Biometrika i eksperimentiranje u bilinogojstvu. Zagreb: Hrvatsko agronomsko društvo.
- Predavanja (prezentacije) i primjeri za vježbe (Merlin sustav e-učenja)
Recommended literature
- Steel, R .G. D., Torrie, J. H., Dickey, D.A. (1996). Principles and Procedures of Statistics: a biometrical approach. McGraw-Hill Higher Education
- Sokal, R .R., Rohlf, F. J. (1994). Biometry: The Principles and Practice of Statistics in Biological Research. WH Freeman & Co.
- McClave, J.T., Dietrich, F.H, Sincich, T. (1997). Statistics. Prentice Hall.
Similar course at related universities
- Statistics 1, Wageningen UR – na BS razini
- Applied Statistics, University of Hohenheim – na BS razini
- Applied Statistics, BOKU, Beč – na BS razini
- Principles of Statistics, Iowa State University, USA – na BS razini
- Introduction to Statistics, North Carolina State University, USA – na BS razini
- Biostatistika, Prehrambeno biotenološki fakultet Sveučilište u Zagrebu – na BS razini
- Biometrika, Šumarski fakultet Sveučilište u Zagrebu – na BS razini
- Biometrika, Animalne znanosti, Agronomski fakultet Sveučilište u Zagrebu – na BS razini